摘要：针对传统公路运维检测效率低、决策科学性不足、风险预警滞后等问题,本研究设计了面向公路运维的物联网数据集成与处理平台。平台基于分层架构,融合物联网、大数据与人工智能技术,构建了路面全息数字化、服役性能智能检评、抗滑与行车风险预测三大系统。通过多源数据融合、深度学习与时序预测等技术,解决了施工质量、养护决策与风险预警难题。示范应用表明,平台运维效率提升30%以上,病害识别准确率达96%,预警响应时间小于3min,为公路智能运维提供了有力支撑,具有广阔的应用前景。

　　关键词：物联网；公路运维；数据集成；智能检测；风险预警

　　0引言

　　随着公路网络扩展和车辆保有量增长,传统依赖人工巡检的运维模式面临效率低、成本高、准确性差等难题,难以满足现代交通对安全与服务的需求,尤其在病害检测、质量控制和风险预警方面易滞后,引发安全隐患[1]。物联网技术为公路运维智能化提供了新路径。本研究聚焦智能建养与安全运维关键技术,构建面向公路运维的物联网数据集成与处理平台,实现路面状态实时监测、智能分析与科学决策,重点解决病害识别、质量管控、性能评估与风险预警等问题,旨在建立完整的智能运维技术体系,提升公路管理智能化水平。

　　1公路运维概念与关键技术

　　1.1智能化公路运维理论

　　公路运维涵盖从施工质量控制到服役期养护的全生命周期,正从“被动维护”向以数据驱动、状态感知和智能决策为核心的“主动管理”转变。智能运维强调“感知—响应”闭环,通过多源数据融合实现设施状态的动态识别与反馈。为提升准确性与可解释性,当前研究趋向融合机制与数据驱动模型,兼顾物理规律与数据特征,实现精准状态识别与预测。

　　理解路面病害形成机理是智能运维的基础。病害受交通荷载、环境与材料性能共同影响,包括在重复荷载下产生疲劳损伤、温度变化引发粘结失效、水分渗透削弱结构性能[2]。这些因素时变耦合,导致路面呈非线性衰变：初期缓慢,损伤累积至临界后迅速恶化。揭示其演化规律有助于构建真实工况下的预测模型,支撑感知—预测—响应的智能运维机制。

　　1.2物联网与人工智能技术融合

　　多源数据采集与融合是智能化公路运维的基础。系统整合激光扫描、探地雷达、气象、交通流及视频监控等异构数据,针对其时空尺度与格式差异,通过标准化预处理、时空配准和质量控制实现有效融合,并建立统一时空基准,保障数据一致性。

　　智能识别与预测算法是核心。深度学习可自动识别裂缝、坑槽、车辙等病害,准确率超90%,显著提升检测效率与客观性[3]；机器学习通过分析历史数据预测路面性能变化,支持科学养护决策；集成学习与集群智能等方法增强了模型鲁棒性与泛化能力,适应多样化公路场景。物联网提供高频多源数据,人工智能赋予语义理解与预测能力,二者融合提升了数据处理效率、决策科学性及系统智能化水平。

　　2物联网数据集成与处理平台设计

　　智能化公路运维技术体系的构建涉及多个技术环节的有机结合,从多源数据采集到最终的智能运维应用,形成了完整的技术链条。智能化公路运维的整体技术流程如图1所示,其为理解各技术环节的关系提供了直观的参考框架。

　　2.1平台总体架构

　　物联网数据集成与处理平台采用分层架构,自下而上分为感知层、网络传输层、数据处理层和应用服务层四层。通过部署多类型传感器网络,实现对路面状态、环境参数和交通流量的全面感知,高速公路每公里设15～20个监测点,普通公路每2～3公里设一个综合监测站。依托5G通信与边缘计算,保障数据传输实时、可靠,单点上传延迟低于100毫秒。平台遵循“采集－传输－存储－分析－应用”流程,原始数据经预处理与质量校验后,按统一标准存入分布式系统,存储容量按年增100TB设计[4]。

　　为量化不同数据源在融合过程中的影响权重,并提升融合结果的鲁棒性,本文构建了加权融合模型,融合计算公式如式（1）所示：

　　平台采用流式处理和批处理相结合的混合处理模式,实时处理紧急预警数据,批量处理历史统计分析数据。通过建立数据血缘关系和元数据管理机制,确保数据的可追溯性和一致性,为上层应用提供高质量的数据服务支撑。

　　2.2路面全息数字化设计

　　本文基于BIM技术和物联网传感器的深度融合,构建了路面施工的三维数字化模型,实现施工过程数字化监控。通过在施工现场部署温度传感器、压实度检测仪、摊铺厚度监测设备等智能化装备,实现对沥青混合料温度、压实遍数、摊铺厚度等关键施工参数的实时监控。系统能够自动识别施工过程中的异常状况,当监测参数偏离设计标准时,及时向施工管理人员发出预警信息。数字化监控覆盖从原材料进场到路面成型的全过程,形成完整的施工质量数据链条。

　　2.3路面综合服役性能智能化检评模块

　　智能检测装备基于多传感器融合技术,集成激光扫描仪、高分辨率相机、探地雷达和惯性导航系统。检测车辆在正常车速下可同步采集路面几何状况、表面纹理和结构层信息,检测精度达毫米级。系统采用深度学习算法对图像数据进行分析,自动识别裂缝、坑槽、车辙、泛油等病害。检测数据实时上传至云端处理中心,经标准化处理后生成检测报告。在完成路面状态采集与病害识别后,平台对数据进行结构化整理与指标化表达,作为性能评估与养护决策建模的输入,为决策支持系统提供数据基础。

　　养护决策优化模型综合路面技术状况、交通荷载、气候环境和养护成本等因素,建立全生命周期成本优化框架,采用动态规划算法求解最优养护策略,在满足服务水平的前提下实现成本最小化。路面性能预测采用递归神经网络模型,其预测公式如式（2）所示：

　　系统能够预测不同养护方案的实施效果,为养护部门提供量化的决策依据。通过对历史数据的持续学习和模型参数的动态调整,决策模型的准确性不断提升。

　　2.4路面抗滑性能与行车风险预测模块

　　抗滑性能预测模型基于路面纹理深度、材料组成和环境因素,建立摩擦系数时变预测方程,考虑交通磨耗、气候老化和污染物累积的影响,通过实测数据识别关键因子及权重。采用LSTM网络,有效捕捉时序依赖,预测未来6个月内摩擦系数变化趋势,并支持干燥、潮湿、积水等多场景抗滑性能预测。

　　行车风险智能预警机制通过实时监测路面状况、气象条件和交通流参数,动态评估行车安全风险等级。系统建立了包含路面摩擦系数、可见度、降雨强度、车流密度等多维度的风险评价指标体系,运用模糊综合评判方法计算综合风险指数。风险评估模型的计算公式如式（3）所示：

　　当风险指数超过预设阈值时,系统自动触发预警机制,通过可变信息标志、手机App推送等多种方式向驾驶员发布预警信息。预警系统采用分级管理策略,根据风险程度提供不同级别的安全提示,从一般注意到禁止通行,确保预警信息的针对性和有效性。

　　3成效分析

　　在多个试点工程中的应用表明,平台各项功能均达到预期目标,显著提升了工作效率,降低了运维成本,改善了服务质量。施工质量管控系统通过实时监控与智能预警,使质量问题检出率由75%提升至95%,质量事故率下降65%,返工率降低40%,施工效率提高25%。智能检评系统将病害识别准确率提升至96%,检测效率由50km/天增至500km/天,养护决策准确性由70%提升至87%。风险预警系统预警准确率达91%,响应时间由15min缩短至3min,事故预防率提升35%。检测效率提升近10倍,大幅节约人力与时间成本,养护决策优化预计可节约养护经费15%～20%。

　　4结语

　　本研究针对公路智能建养与安全运维需求,构建了面向公路运维的物联网数据集成与处理平台,实现了从理论创新到工程应用的技术闭环。理论层面,揭示了路面病害形成机理及时变耦合规律；技术层面,研发了路面全息数字化管控、服役性能智能检评、抗滑与风险预测三大系统,有效解决了施工质量、养护决策和风险预警难题。实际应用表明,平台运维效率提升30%以上,支撑了公路智能化运维。平台在复杂环境适应性与跨区域标准化方面仍有待提升,需进一步优化算法鲁棒性与系统兼容性。

参考文献

　　[1]覃喜,成世龙.基于物联网技术的车辆数据终端的设计与实现[J].西部交通科技,2024(9):173-175.

　　[2]陶鹏,王旭.公路建设物联网集成管控平台关键技术研究[J].山东交通科技,2024(1):149-151+155.

　　[3]周洋.基于物联网的公路交通运行状态评估研究[J].信息与电脑(理论版),2022,34(7):216-218.

　　[4]冯傲岸.基于物联网和大数据应用的高速公路机电系统数字监测与运维[J].信息系统工程,2023(9):20-23.