智能巡检车 可“看清”路面坑洼 已在福田区投入使用，大大提升了道路病害识别准确率和巡检效率

巡检员巡检过程中不用下车拍照，只需在平板电脑上操作即可。

（记者 陈姝 文/图）记者昨日从腾讯获悉，腾讯自动驾驶道路智能巡检方案在深圳市交通运输局福田管理局管辖路段率先展开应用，迈出了道路巡检智能化的第一步。

数据显示，截至2020年底，我国公路总里程已经超过500万公里，公路养护里程超过495万公里，占比接近总里程的99％，公路养护财政支出超过850亿元。目前，我国公路运维成本大约是建设成本的3倍。

巡检是道路养护的第一步，目前道路巡检主要依靠人工巡查、拍照纪录的方式来完成，漏检率高、效率低，巡检员在车流中拍照也存在较大的安全隐患。腾讯自动驾驶团队结合海量出行数据以及可快速迭代的深度学习训练体系，开发出道路智能巡检方案，可以大大降低道路巡检的成本、提升巡检效率和病害识别的准确率。

腾讯智能巡检方案为巡检车辆配备了常规视角相机、鱼眼相机、惯性导航、GPS等传感器。这些传感器本身成本低、体积小，隐藏安装之后不会改变巡检车辆的外观，可以正常通过年检，省去了很多流程上的麻烦。

当巡检车辆上路行驶，惯性导航会根据车辆震动的数据，利用机器学习识别出道路坑洼。与此同时，通过收集的大量裂痕、坑槽等道路病害样本训练学习神经网络，可以在视觉传感器捕捉到的大量图像信息中，快速准确地筛选出包含道路病害的图像。不仅如此，基于多传感器的融合算法，腾讯智能巡检方案能够自动分析、识别出路面病害的位置、类别、严重程度和物理尺寸等信息，并实时将检测结果发送到车载人机交互程序。

腾讯自动驾驶团队为智能巡检方案开发了简单易用的人机交互程序，30分钟就可以快速上手使用。福田区路桥局巡检员称，使用该系统后，巡检全程不用下车拍照，只需要在平板电脑上操作一下就可以。

在市交通运输局福田管理局管辖道路的实际应用过程中，该方案将巡检效率提升了10倍；单条道路一次巡检的路害识别率达到90％，两次巡检识别率接近100％。

腾讯方面称，未来将致力于实现人人可参与的智能道路巡检。市民的手机、相机、行车纪录仪乃至路边监控拍摄到的道路信息，都可以在上传之后通过云端计算，准确识别路害并自动下发给道路养护部门。

据介绍，感知技术是实现自动驾驶的基础支撑之一，但其服务对象不局限于自动驾驶。除了助力实现高度智能化的道路巡检外，腾讯自动驾驶也在大力推动路端感知技术的研发应用，通过实时感知、分析交通元素的状态，可以对车辆、司机和行人的行为进行预判，提高违法行为的检测效率，还可以智能预警道路上的异常行为。

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