多源视频融合与大模型驱动的道路养护智能感知与预警系统

　　1.总体介绍

　　随着高速公路里程以及交通量的持续增加，传统的路面养护和监测方法已难以满足现代化管理的需求。现有的监控系统通常面临数据利用效率低、监控范围有限和对突发情况反应不及时等问题。尤其是在大范围、高流量的高速公路中，传统方法无法有效整合来自不同设备和相机的数据，也不能全面覆盖整个路段，导致关键区域的监测存在死角，难以为运维养护及管理决策工作提供精准有效的数据支持。2023年，交通运输部等部门联合印发的《加快建设交通强国五年行动计划》，在“科技创新驱动行动”和“安全生产强化行动”中提出，要加强交通基础设施运行状态感知与风险预警能力建设，强化智能化检测、动态评估、快速处置等关键能力，为实现交通系统本质安全提供技术支撑。

　　为了解决以上问题，本系统拟提出基于路侧相机的智能视频路面养护技术与时空维度管理的视频监控解决方案，可以实现对高速公路全路段的精准监控，确保对关键路段的实时状态进行全面可视化。其不仅使路面监控更加智能化，还能够通过分析视频数据提供及时的反馈，显著提升路面病害、损毁等异常情况的检测效率。如果没有智能化技术的支持，现有的视频监控系统将无法合理利用海量的视频数据，从而无法有效辅助路面养护工作，造成数据资源的浪费和管理效率低下。

　　采用多相机协同工作、实时图像拼接与盲区补偿技术，不仅能够解决传统监控系统中的死角问题，还能高效进行路面状况的全面可视、可评、可控、可查。以上技术的结合使得视频数据的整合与分析更加精确，确保可以全面、及时地识别路面、设施与施工现场状况，并为养护人员提供清晰的诊断信息，帮助制定有针对性的养护方案。

　　进一步来说，时空维度管理使得监控系统能够跨越不同时间和空间进行数据对比与分析，其不仅弥补了传统视频监控在时间和空间维度上的局限性，也能够确保每一段路面、每个时间段都能得到精准监控。例如，通过智能分析，可以判断路面病害的变化趋势，进而预测未来养护需求，提前做出修复安排，避免突发问题的发生。

　　总的来说，智能化的视频监控系统能够合理利用现有的视频数据，可对路面状况进行实时的、全面的分析与评估，帮助管理人员高效识别和响应问题。没有智能化技术的支持，现有的视频监控系统将无法最大化数据价值，不能为路面养护提供精确和及时的决策支持。

　　2.依托项目

　　本项目依托G6京藏高速公路呼包段的养护施工安全智能监管进行工程试点。G6京藏高速公路呼包段是京藏高速和京新高速共线部分，是国家高速公路网中连接华北、西北地区重要干线，是自治区最重要的对外通道和经济主干线，同时也是自治区公路网规划中的重要组成部分，路线编号为G6，养护路段范围起点为保合少互通，终点为K544+780处，具体段落桩号为K454+952-K544+780,养护里程为89.828公里。该高速公路途经呼和浩特市赛罕区、玉泉区、和土默特左旗，除起终点外，沿途设有6个出口，G6京藏高速公路呼和浩特至包头段四改八段于2013年9月28日建成通车，全线采用双向八车道高速公路标准建设，设计时速120km/h。

　　3.技术路线

　　本系统研究的总体技术路线如下图所示，结合路侧相机、时空图分析、大模型分析与多源信息融合技术，实现对道路异常检测，提升路面损毁、突发事件及施工规范管理的效率，确保道路安全与高效维护。

　　4.主要做法

　　4.1 基于路侧相机的智能视频时空维度管理技术

　　(1)单相机各个预置位：每个相机可以设置多个预置位，用以覆盖不同角度和范围的监控区域。通过精确的预置位控制，相机可以自动切换并聚焦不同的监控目标。

　　(2)多相机拼接与盲区补偿：多相机系统能够通过拼接不同相机拍摄的图像，重建出更为广阔的道路监控场景;多个相机之间的盲区通过拼接技术得到补偿，即相邻相机间的视角重叠部分可以有效覆盖盲区，从而确保全时空的监控数据不漏掉任何细节。

　　(3)视频感知传感器构建访问、查询、管理机制：视频感知传感器的核心是建立一个完整的访问、查询与管理机制，使得路侧相机和其他相机设备能够通过时空维度进行集中管理。这意味着，不同相机在不同位置、不同预置位的视频数据能够在同一个时空平台上进行展示，便于管理人员访问和控制。

　　(4)时空平台展示：通过将视频数据映射到时空平台，工作人员可以在一个界面上查看不同位置、不同预置位的监控画面。不仅能够减少操作复杂性，还能提高工作效率，避免传统按列表形式管理时的繁琐。

　　(5)接口留存与设备扩展：系统设计时要考虑到接口的开放性，支持与其他设备(如路面养护巡逻车、无人机等)进行无缝对接。使得系统不仅能够管理现有的视频监控设备，还能未来轻松扩展更多的监控设备和传感器，形成完整的监控网络。

　　(6)视频数据的高效管理：多相机系统能够将不同相机采集的数据进行集中管理，系统可对每个相机的预置位、拍摄角度、轮巡周期等进行精准控制，并通过时空平台进行统一展示。

　　4.2基于时空图和雷视融合突发事件检测技术

　　本系统基于视觉摄像机，设计相机自动标定方法、车辆目标检测跟踪方法、跨相机跟踪方法，构建俯视路面数据集及时空图数据集，此外，根据现有条件，标注异物数据集及车辆检测跟踪数据集，基于该数据集，设计基于时空图车辆轨迹行为的事件检测探测方法，并结合多目标检测网络与异常监测网络，进一步降低抛落物等路面异常事件的误报率。

　　(1)俯视路面数据集构建：面向异常检测网络设计数据集制作方法，制作包含路面、车辆、异物、时空图等数据集的构建。通过借助于异常网络无监督的优势，可基于该构建的数据集，直接检测道路上的异物，此外，车辆数据集，也为多目标检测跟踪方法提供支撑。能够在道路上直接检测异常检测网络数据集包含多种场景，包括公路、桥梁、隧道，多视角视频。采用监控相机采集真实场景视频，设计路面区域图像制作成数据集，用伪彩图检测图像特征差异。

　　(2)跨相机车辆检测跟踪数据集构建：基于跨相机场景下固定监控相机拍摄的交通视频构建针对跨相机场景下车辆检测跟踪的专用数据集。交通场景中，监控视场范围多变，相机高度有高有低，因此遮挡非常普遍。此外，各种交通场景中的光照环境也情况复杂，存在：光线不充足，视野也不宽广等问题。收集大量符合要求的交通监控视频，并确保数据集的多样性，数据采集时考虑不同时间段内多个交通场景监控视频，并充分考虑交通场景下的各种状况和挑战因素。

　　(3)异物数据集构建：构建了高速公路、桥梁、隧道抛洒物数据集，采集多个高速公路、桥梁和隧道的路侧相机在白天不同时段拍摄的路面抛洒物图像，且对抛洒物图像做数据增强处理。

　　(4)时空图数据集构建：根据监控相机拍摄下的数据集可划分成有抛落物的路面和无抛落物的路面即正常路面两类，分别依据车辆轨迹生成车辆时空图并生成全局时空图。时空图数据集数据集包括高速公路、桥梁和隧道等场景下生成的车辆时空图，分类类别包括有抛落和无抛落物两个类别。

　　(5)基于轨迹的异物检测：通过时空图构建与轨迹数据映射，实现对抛落物的异常检测。首先，准备目标轨迹数据并定义三维时空图坐标系，将目标的位置信息按时间顺序映射到时空图上。通过CFA分割网络和深度学习模型计算异常得分，识别疑似抛落物区域。最后，通过自适应阈值分割与得分分析，生成检测报告，提供直观的抛落物位置信息，为用户及时采取应对措施提供支持。

　　(6)融合视觉的联合判决：针对目标识别和轨迹跟踪效果不佳的各种复杂场景，利用传统方法或机器学习方法构建雷达和视频的多层次多模态融合方法，实现全天候精准目标识别和稳定跟踪。

　　4.3基于大模型辅助道路设施检测与养护施工规范管理

　　(1)数据采集：通过部署不同类型的视频监控设备(如路侧相机、无人机等)，采集道路设施的实时图像和视频数据。结合红外、高清摄像头等多种感知手段，获取不同环境下的道路及其沿线设施技术状况。

　　(2)大模型训练与语义分割：采用基于大模型的深度学习技术对采集到的视频数据进行训练，利用语义分割模型对图像中的道路设施进行自动分类和标记。这些设施包括路面、护栏、交通标志等，并判断其是否存在损毁或异常。

　　(3)实时数据处理与分析：通过大模型对实时数据进行处理，自动识别出道路损坏(如裂缝、坑槽、车辙等)或沿线设施问题(如交通标志损坏、护栏变形等)。每当发现异常时，系统会自动生成告警，并将相关信息推送至管理平台。

　　(4)历史数据查询与综合分析：系统可以查询历史检测数据，分析道路设施的老化或损毁趋势，提供全面的养护数据支持，帮助管理人员做出更科学的养护决策。

　　(5)养护施工全过程实时监控：在施工现场，安装智能监控设备(如高空摄像头、传感器等)，并通过大模型技术对养护施工过程进行实时监控。系统能够检测是否养护作业区域符合安全规范，如施工区域是否合理隔离、施工人员是否规范穿戴、施工机具是否规范操作等。

　　(6)智能识别违规行为：通过大模型的目标检测与行为识别技术，系统能够自动识别施工现场的违规行为。比如，施工人员未佩戴安全防护服、施工设备出现故障或违规操作等，系统能够在第一时间发出警报，提醒管理人员进行处理。

　　(7)实时反馈与纠正：当检测到违规行为时，系统会通过平台及时反馈违规信息，管理员可以通过系统直接查看问题区域并采取纠正措施，如提醒施工人员、调整设备或重新安排施工计划。

　　(8)集成监控与管理平台：将道路设施自动检测和施工现场规范管理集成到一个统一的管理平台。平台能够实时展示道路及其沿线设施的完好性、养护施工现场的安全状态，供管理人员查看和决策。

　　5、预期成效

　　(1)实现了一种基于路侧多相机、预置位控制与视频轮巡的智能视频路面运维养护方法，减轻高速公路路面养护巡检工作量;

　　(2)实现了一种基于大模型的场景语义解析与道路基础设施识别技术，对于道路安全隐患进行及时预警。结合雷视融合、目标检测和大模型辅助的智能管理系统，能够全面提升道路交通安全管理的智能化与自动化水平，确保抛洒物、路面病害以及施工现场规范问题得到及时有效的解决，为道路使用者提供更安全、舒适的行车环境，并有效降低事故风险。