聊聊路面数据采集那些事

文 钟盛

陈军 摄

近年来，BIM技术、互联网+、大数据、云计算等技术迅猛发展，为新时代道路管理养护系统优化升级带来了契机。不少专家、学者认为，可以借助新技术建立健全道路资产的全寿命周期管理系统以及基础设施的数字孪生系统，移除“数据烟囱”，并以数据智能为驱动，提高道路管养效率，节省管理养护成本，促进道路管养从粗放式向精细化迈进。

整体水平大幅提升，问题也不少!

自20世纪80年代起，我国对道路管理养护系统的应用已经从最开始的纯人工操作记录纸质数据，开始向科学化、标准化、电子化、信息化、机械化方向发展，道路管理养护系统在道路运营管理中的作用愈加凸显。由于道路养护管理数据有较强的时间、空间特性，在应用过程中需要将检测数据与其进行匹配处理，但目前我国传统的“数据库式”道路管理养护系统仅实现了对业务数据的记录、统计，在指导道路管理养护实践中还存在较多不便。再加上路政工作子系统繁多，各子系统间业务流程衔接较为松散，形成了“数据烟囱”，使得道路管理养护系统中的数据未得到充分利用，导致资金、资源、人员配置效率低下。

目前，我国传统的“数据库式”道路管理养护系统仅实现了对业务数据的记录、统计，在指导道路管理养护实践中还存在较多不便。

此外，我国传统的道路管理养护模式较为粗放，不少道路新建不久后便因路内管线安装等被迫再次开挖，使原有路面结构遭到破坏，同时相关单位对预防性养护工作不够重视，导致许多道路未达到设计年限就已发生严重损坏。综上所述，优化道路管理养护系统，保护我国公路建设的发展成果，是一个迫在眉睫的难题。

道路管养“有心无力”，症结在这里！

我国道路管理养护工作的数据采集及处理方面存在以下问题。

路面数据，供不应求

当前，我国道路数据采集的方式主要有：高精度自动化设备检测、半自动化检测、人工检测等。其中，高精度自动化设备检测精度高、误差小、自动化程度高，可基本满足我国高等级道路一年一检的需求，但设备价格高昂、数量有限，无法实现道路检测的全覆盖；半自动化检测、人工检测成本较低，但检测效率不高，检测过程中需要较长时间封闭道路，对交通影响大，且检测结果受人主观意识影响强，数据较为离散，也无法满足我国中低等级道路的检测需求。综合来看，我国道路健康数据采集存在较为突出的“供需矛盾”。

数据“不和”，利用率低

受招投标、检测资金等因素限制，道路管理养护单位一般会选择多家检测机构进行道路检测，但不同机构的检测设备、检测水平、数据处理方法均有所差别，采集的数据之间存在壁垒。此外，即便同一家检测机构使用同一设备采集路面数据，也会因为数据采集车道和时间选择的随意性，导致检测数据利用率偏低。

谎报数据，缺乏指导

一方面，由于监管体制存在缺陷，部分道路管理养护单位的道路检测数据存在虚报谎报的情况；另一方面，路面检测结果与养护规划、计划、对策的脱节也使得检测数据丧失了应有的功能，无法为养护决策、预测分析提供基础性支撑。

采集处理，效率不高

目前，我国道路健康信息采集的自动化程度仍然偏低，即便使用高精度多功能检测车，也需要在作业完成后人工转储检测数据，而传统的半自动、人工检测则需要人工录入数据，不仅工作量巨大，效率受到限制，而且非常容易出现错录、漏录的情况，无法满足大体量的道路养护检测需求。

数据价值，挖掘不够

数据采集的频率低、范围有限，后期处理效率低，导致收集的路面数据无法实时、准确地反映路面健康状况。此外，采集的路面数据一般只用来做简单的统计分析，且数量较少，无法与其他多元数据结合进行深入的数据挖掘分析。以高速公路为例，高速公路的健康状况检测周期为一年，而交通量、气温、降雨等数据的检测周期为7天甚至是1天，极度不对等的数据采集频率妨碍了多元数据的融合分析，使得道路管理养护系统中的数据价值未得到充分挖掘。

数据收集差点“火候”，新技术助力！

近年来，BIM技术、互联网+、大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等技术迅猛发展，为新时代道路管理养护系统优化升级带来了契机。不少专家、学者认为，可以借助新技术建立健全道路资产的全寿命周期管理系统以及基础设施的数字孪生系统，移除“数据烟囱”，并以数据智能为驱动，提高道路管理养护效率，节省管养成本，促进道路管养从粗放式向精细化迈进。综合国内外的相关研究，笔者总结了未来道路管理养护数据采集的发展趋势。

装配式铺面+埋入式传感器

装配式铺面技术是一种较理想的铺面快速施工技术，在美、日等发达国家有较为深入的研究与应用。它将铺面加工中耗时最长的强度增长过程放在预制厂进行，待其强度达到设计要求后，再运输到施工现场，通过吊机进行快速装配，施工完成后即可开放交通。装配式铺面技术解决了道路材料养生期较长与现场施工时间较短之间的主要矛盾，实现了集中预制、分散安装，具有可持续化、智能化、多功能化的特点，因此也是未来铺面发展的重要方向。

装配式铺面的增长过程发生在工厂中，为铺面内大规模集成传感器提供了机会。铺面内可集成埋入式传感器，如检测传感器、发热传感器、能量收集传感器等，使铺面板可监测自身性能，自动融冰雪、回收汽车能量；可集成车辆监测、环境监测传感器及通讯传感器，实时向行驶的车辆及交管部门反馈路面、交通信息。相较于传统的道路检测，“装配式铺面+埋入式传感器”可实现对路面结构的长期监测，数据采集的频率将大幅提升，且采集数据均为力学性能数据，能直观反映出路面的健康状况。

相较于传统的现场埋入式传感器，在装配式铺面集成埋入式传感器可排除现场因素的干扰，保证传感器的存活率及检测精度，但“装配式铺面+埋入式传感器”也存在不足：常规的应力应变传感器价格昂贵，无法实现大规模铺设；价格相对低廉的分布式光纤，其相关技术目前还处于研发阶段，性能衰变及信号解调技术及有待进一步优化；此外，我国道路的装配式铺面技术处于起步阶段，相关的设计方法及工艺还不成熟，现阶段大范围推广的阻力较大。

无人机航拍

随着无人机、数码影像、通信等技术的成熟，无人机航拍在民用及工程测绘领域的应用越来越普遍。无人机航拍具有灵活、安全性高、速度快、检测范围广等特点，在飞行过程中可以随时采集路面照片，并通过图像拼接还原路面病害以及路面边坡状况，特别是在山区高填方、高挖方等路段，使用无人机进行道路检测的优势极其明显。由于无人机航拍检查便捷高效，能避免检查盲区，可以同时对不同项目进行病害检查，契合我国大体量的道路检测需求，具有较好的应用前景。

目前主流的路桥病害的检测算法主要是基于图像的阈值分析及边缘检测，无人机在空中拍摄的影像存在汽车、行人、阴影以及周遭杂物，路面病害在影像中所占的面积非常小，因此图片中病害识别的速率与准确率都会受到限制。由于无人机是在空中采集图像数据，无法感知路面的颠簸，不能反馈桥头跳车病害及路面平整度状况。此外，无人机的续航、人员安全以及数据存储回传等问题还有待进一步解决，使用无人机航拍辅助检查还有待研究探索。

检测设备轻量化+云计算

随着硬件技术的迭代优化，工业相机、红外相机、加速度计、地雷达等检测设备的性能越来越高，而且设备的体积、功耗越来越小，成本也越来越低，如果将这类轻量化的传感器安装于普通车辆上，车辆在行驶的过程中就可以对道路病害情况以及路侧基础设施情况进行采集。

此外，随着通信成本的降低及计算机技术的迅猛发展，前端车载设备采集的数据可直接上传至云端，通过云端强大的计算机快速处理数据，及时发现路面病害，评价路面健康状况，生成道路健康信息报表，方便道路管理养护部门统计工作量。若在清扫车、巡查车等普通车辆上大范围安装轻量化传感器，即可形成“运营即检测”的模式——道路管理养护部门不需要安排专门的道路巡检车，通过普通车辆即可采集信息并及时感知路面病害的位置，进而安排日常养护及应急养护工作。

相对于传统的高精度检测，轻量化检测设备采集的路面健康信息频次和范围可大幅提高，但轻量化检测设备采集的数据相对简单，还只能作为高精度检测设备的辅助检测，指导日常小修小补。若要用轻量化检测设备采集的路面健康数据预估道路寿命、指导道路的中长期养护计划，传感器技术以及数据挖掘技术还有较长的路要走。

要将装配式铺面、无人机、轻量化检测设备等新技术充分应用于道路管理养护工作中，还需要相关部门加强政策引导及顶层设计，在施工管理、数据挖掘、结构材料试验等方面做更多的储备。

本刊记者 陈邦贤 摄

近年来，我国道路管理养护压力不断加大，道路检测数据“供需不平衡”、数据利用效率低等问题突出。装配式铺面、无人机、轻量化检测设备等新技术的出现为道路管理养护的大数据采集提供了新的思路，但要将上述新技术充分应用于道路管理养护工作中，还需要相关部门加强政策引导及顶层设计，在施工管理、数据挖掘、结构材料试验等方面做更多的储备。