一、道路巡检概述
随着交通工具的普及和城市化进程的加速，道路建设和养护已成为现代城市中不可或缺的公共服务。根据交通运输部统计数据，到2021年末，我国公路养护里程超过525万公里，占公路总里程的99.4%，足以见得道路养护任务重大，道路巡检作为道路养护工作的基础环节，其主要任务是发现和记录道路病害，以便及时进行养护维修。近年来，人工智能技术开始在该领域广泛应用。
道路养护成本通常是建设成本的2-3倍，目前我国的道路巡检主要采用人力巡查的方式，通常需要投入大量人力物力，但漏检误检、效率低下、精度不高等问题普遍存在，而且巡检员需要随时停车拍照测量，这不仅影响交通，还缺乏安全保障。此外，对于管理部门来说，由于缺乏有效的结构化数据支撑，给道路管养决策带来了很大困难，想实现降本增效往往无从入手。
二、睿铂X2路面巡检方案巡检优势
(1) 提高效率
睿铂X2巡检系统可以快速覆盖大面积的公路路面，可以实现100km/h速度采集数据。相比于人工巡视，睿铂X2可以更快速地完成裂缝检测任务。
(2) 提高准确性
实时捕捉和记录公路路面的裂缝情况，避免了人为主观误判和漏检的问题。利用图像处理和机器学习等技术，对裂缝进行自动化分析和分类，提高检测的准确性和可靠性。
(3) 提高安全性
裂缝是公路路面病害的一种常见情况，如果不及时修复，会给交通安全带来潜在的风险。利用无人机进行裂缝检测可以及时发现和记录路面裂缝，为相关部门提供及时准确的信息，方便进行维修和保养。
(4) 降低成本
传统的裂缝检测方法需要大量的人力和时间，而且对于大范围的公路路面进行全面检测代价高昂。无人机进行裂缝巡检可以减少运营成本，提高检测的效率和精度，从而降低相关部门的维修和保养成本。
三、高精度裂纹识别
道路病害种类繁多，如龟裂、波浪形痕迹、起伏、断裂等等，可以通过高精度算法进行识别。目前，采用深度学习算法的图像识别技术已经非常成熟，睿铂X2巡检方案为智慧巡检打造的专用小模型算法，识别准确率可达95%以上，并可以对不同类型的道路病害进行自动分类。
对于传统实例分割算法在识别精度和处理速度难以平衡的问题，在满足项目精度要求的基础上，通过简化算法和提升算法的执行效率，实现在限定时间内对目标图片集或者视频进行处理、分析和结果呈现，最终完成对高速公路裂缝检测的智能化改造。道路病害算法识别巡检系统基于深度学习算法对道路裂缝病害图像进行训练，从而实现对道路裂缝识别，分割和统计。
四、AI加持，切实为道路巡检提质增效
从多个项目的实际应用效果来看，与人工巡查相比，睿铂X2道路智慧巡检系统后巡检效率可以提升4倍以上；同时，通过减少人员和物资投入，道路养护成本可降低50%；可视化多维展示病害信息，辅助管养业务决策，决策效率提升200%。
五、巡检数据管理
目前，大部分的检测作业最终形成的成果为检测报告，无论是从具体的病害，还是道路的整体情况，其呈现方式均不直观。并且，巡检流程缺乏有效的数字化管理，巡检成果的可重复利用率低，巡检过程的监督检查困难，现有的部分巡检作业软件也存在集成化程度低、数据成果不通用的问题。
为此，睿铂科技开发了通途智慧巡检管理系统，将巡检全流程进行数字化一站式管理，集成了人员管理、数据管理、病害识别、病害定位、病害三维可视化管理、历史病害对比、数据统计分析、巡检报告定制化输出等功能。
