当前，高速公路路网规模持续扩大、通行需求高位运行，路面长期承载重载交通与复杂气象影响，裂缝、坑槽、车辙等病害呈现多发、隐蔽、演化快等特点。传统巡检主要依赖人工目测与经验判断，受时间窗口、人员配置、主观差异和夜间雨雾等环境因素影响，容易出现发现不及时、记录不完整、处置衔接慢等问题。尤其养护任务密集、作业窗口有限的情况下，如何更早发现、更准定位、更快决策，成为提升道路安全与服务水平的关键。 针对上述痛点，山东高速滨州发展有限公司推进“高速公路日常养护智能巡检系统”建设，并在近日获得国家版权局计算机软件著作权登记证书和国家知识产权局发明专利证书。该系统以“采集—识别—回传—预警—决策”为主线，融合数据采集硬件与智能分析能力，构建日常养护从现场发现到组织处置的流程闭环，推动病害检测由“人眼判别”向“机器视觉”转变，突出以数据驱动提升养护管理的标准化和可追溯性。 从原因层面看，病害治理质量很大程度取决于“发现—研判—处置”的速度与准确度。系统采用工业摄像机、加速度传感器、北斗定位模块等设备，形成对路面状态的多源信息采集能力：视觉信息用于刻画裂缝、坑槽等表观特征，传感数据用于辅助识别路面异常振动与冲击信号，定位信息确保病害点位能够精确落图、便于复核与派工。在此基础上，系统可实现对裂缝、坑槽等毫米级病害的识别，并将结果实时回传，减少人工抄录与二次整理造成的信息损失，为后端研判提供更完整的数据底座。 从影响层面看，智能巡检的价值不仅在“看得清”，更在“用得起来”。系统与养护资源管理平台协同联动，可在病害识别后对数据进行归集分析，结合历史演化规律与路段特性，形成趋势研判与风险提示，提升预警的及时性。此外，系统可动态优化巡检路线和资源配置：一上，把有限巡检力量优先投向风险更高、病害演化更快的路段；另一方面，为养护作业提供更精准的点位信息、类型判断与优先级建议，推动养护由“平均用力”向“精准发力”转变。与传统人工巡检相比，该系统识别精度、响应效率以及综合管理能力上实现提升，有助于把隐患消除在早期、把维护成本控制在合理区间，并为提升通行安全和路网服务品质提供支撑。 从对策层面看，智能化系统要真正落地见效，关键在于制度流程与数据治理同步跟进。业内人士指出，一是应完善巡检数据标准与接口规范，确保设备采集、算法识别、平台流转与工单闭环形成统一口径，减少“数据孤岛”。二是应建立“智能预警+人工复核”的协同机制，在复杂场景或边界样本中提升识别可靠性，并通过持续标注与迭代优化提高适配能力。三是应把智能巡检成果纳入养护绩效与安全管理体系，明确响应时限、处置标准与追溯机制，形成从发现问题到整改销号的管理闭环。四是要加强设备运维与网络安全管理，确保数据采集稳定、传输可靠、存储合规，为规模化应用夯实基础。 从前景判断看，随着交通基础设施数字化转型提速，公路养护正由“事后修补”向“预防性养护、全生命周期管理”迈进。智能巡检系统通过多源感知与算法分析，有望深入拓展到更多场景：例如与桥涵隧等结构物监测、极端天气风险研判、交通流与重载行为分析等数据进行融合，形成跨部门、跨业务的综合治理能力。在北斗高精度定位、边缘计算与云端协同不断成熟的背景下，巡检频次、精度与响应速度将提高，养护决策也将从经验驱动向模型驱动、从静态计划向动态调度演进，为保障路网安全韧性、提升公众出行体验提供更强支撑。
从人工检测到智能识别的转变，表明了技术进步与管理创新的融合。山东高速智能巡检系统的成功应用证明，传统基建领域同样蕴藏巨大创新潜力。只有持续推进技术创新和管理升级——才能更好满足公众出行需求——为经济社会发展提供坚实保障。