第1期（总第136期）
2021-03-25
市政设施管理
Shizheng Sheshi Guanli
借鉴与参考
城市交通基础设施智翼运维Al枝术应用
□蔡蓉宾
［摘要］本文简要阐述了智能化信息技术在城市交通基础设施领域的应用现状.深入剖析养护运维业务的痛点，以东海大桥为依托，通过AI感知、智能检测/监测等技术的落地应用，整体提升设施智能巡检、事件发现的效率及安全性，在东海大桥所属自贸区新片区形成对AI新模式的示范效应，促进管养行业发展.
［关键词］城市交通基础设施运维养护东海大桥AI技术
经过30多年城市建设的高速发展，上海已基本形成“枢纽型、功能性、网络化”的城市基础设施体系，已
进入以城市更新、精细化运营为主的新阶段，传统的运维模式正面临挑战。
近年来，国家和地方政府不断出台导向和支持政策，为城市交通基础设施智慧化运维的应用发展提供了大好政策机遇。住建部印发《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》提出，“十三五”时期，全面提高建筑业信息化水平，着力增强BIM、大数据、智能化、移动通讯、云计算、物联网等信息技术集成应用能力等。本文以东海大桥为例，围绕设施巡检、运行保障等业务，借助BIM、云计算、物联网等新一代信息技术，实现以AI技术最大限度的代替人工，探索智慧运维应用场景，形成一揽子解决方案。 1概述
国内学者对信息技术与城市交通基础设施行业融合的研究起步时间晚。李志晟等人図对大数据、物联网、AI和云计算在城市道路智慧应用进行了研究，并认为通过构建城市道路全覆盖的物联网监测体系，可以提升信息采集能力，利用人工智能技术可以增强信息挖掘能力，提升信息协同能力。仲超等人⑷借助物联网、云计算、大数据、CIM等技术，打造综合管廊全国感知系统和智慧运营管理系统，全面提升综合管廊应急指挥和运维服务的智能水平。蔡翠⑷阐述了智慧交通的发展背景，智慧交通的概念、特征与建设的目标与主要内容。并在分析我国智慧交通发展现状和存在问题的基础上，提出了发展我国智慧交通的几点建议。孙怀义等人同针对当前城市交通主要障碍和问题，提出了通过移动计算、智能识别、数据融合、云计算等技术的应用，形成智慧交通系统。对智慧交通的发展思路进行了 探讨，指出了智慧交通基础建设内容及其重要性。苑宇坤等人间简述了智慧交通的概念和总体架构，重点论述了无线传感网络、数据挖掘、智能交通云等关键技术在智慧交通中的应用。邓玉勇等人卬在梳理智慧交通及智慧交通系统概念的
理阶段和改扩建阶段提供精细化、多场景、直接的定量优化建议，进而支撑以“平安、绿、智慧、人文”为核心的“四型机场”建设、运营需求。本文通过乌鲁木齐国际机场航站楼调查研究的实际案例，对该类场所服务需求调查分析方法（正向云发生器法）和过程进行了详细的介绍，以期为大型机场改扩建、优化完善、设计和运营管理提供相应的个性化优化方法与技术借鉴。
文献⑵方理工程顾问（上海）有限公司等.乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程航站区运行服务提升和优化策划（仿真模拟）总报告［R］.上海：安诚傲林规划设计顾问（上海）有限公司等,2020.
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交通项目研究中心，
收稿日期：2021-02-22）砭石祛斑泥
基础上，总结分析国内外智慧交通发展经验以及国内面临的问题，按照需求导向性、整体协同性、设计前瞻性、技术可靠性和规划动态性等原则。刘刚等人间基于现代信息系统架构，提出和讨论智慧交通系统的总体框架体系及各主要部分的功能，并在此基础上分析智慧交通系统的设计和建设思路，从以设备为核心的传统设计和建设，转变为以服务为核心的设计和建设。以上学者在“AI+交通”领域的研究做出了不可磨灭的贡献。但是都只是在理论上的研究，缺乏和实际项目相结合的经验。
2管养业务现状分析
东海大桥是连接浦东新区南汇新城镇与浙江省舟山市嗦泗县洋山镇的桥梁工程，位于中国浙江省杭州湾洋山深水港海域内，为沪芦高速公路的南段部分，也是洋山深水港的重点配套性工程之一。其运营养护目标是保障结构安全可靠、运行安全畅通、环境整洁美观。业务主要包含设施巡检、结构检测/监测/测量、结构维修、机电设备保养维修、售检票、监控运行、车辆抛锚牵引、超限车辆管理、灾害天气应急管理等内容。 目前以东海大桥为主的场景区域内技术现状主要如下。
(1)排堵保畅及应急处理的效率不高。监控中心配备监控大屏15块，对桥面80余路视频画面进行滚动播放，受制于画面大小及滚动频率，桥面异常事件依靠人工查看发现难度较大，桥面巡检车辆对异常事件的发现即时性差、效率低下，已满足不了日益提升的精细化管理要求。
(2)设施巡检难度增大。目前仅靠人工巡检的传统模式已难以适应目前车流量大、结构设施及机电设备老化导致问题频出的现状，且效率低下，漏检比例较高。同时由于车流量较大，不能频繁实施围封等原因，导致对结构缺陷病害的巡检数据不能量化，病害程度的判定缺乏依据。
(3)智能运管手段不成体系。目前东海大桥的相关运营养护工作基本是基于传统的问题发现手段开展的，部分方向开展了基于人工智能的智慧化管养探索，但未形成体系并进行整合，无法形成合力并充分发挥智慧化管养的优势。
3总体方案
3.1总体目标
东海大桥将在2019年9月左右完成视频监控模转数、5G通信改造，桥面每500m间隔安高清带云台摄像机约72台。在此基础上，围绕设施巡检、运行保障等管养业务，研发针对东海大桥监控相机的人工智能识别算法及系统，提升东海大桥的运维管养能力。具体为：
多人交互式VR
(1)盘活路侧监控摄像，实现对车辆类型、流量的感知、识别，实现区段内交通流的全息感知。
(2)对桥面交通事件进行感知，对车辆违停、车辆事故进行识别，及时反馈事故发生的时间、位置，有效降低路政突发事件安全影响。
(3)基于人工智能算法，形成一套基于车载设备的路面病害及路灯巡检系统，实现对路面病害、路灯暗灯的智能识别，及时感知设施的情况，辅助管养。 整体技术路线图主要分为四个阶段。
(1)通过对对东海大桥路侧监控摄像、路面病害、路灯基础设施以及管养现状进行详细的调研，结合管养单位的业务现状，确定研发的具体需求。
(2)在第一阶段调研的基础上，针对系统各模块功能进行设计，对相关硬件设备进行选型及测试；对相关数据进行采集、预处理，对图像进行标定，构建、训练、测试深度学习网络。
(3)持续性的采集数据，训练神经网络算法，使病害算法综合识别率达到85%以上，其他算法识别准确率达到95%。
(4)将系统信息流进行整合，搭建东海大桥智慧运营维护平台，同时将智能算法整合到东海大桥智慧运营维护平台，进行系统联调测试。见图1。
3.2总体架构
东海大桥智能运维平台是一个分布式、融合多项AI场景数据应用的综合架构，包括：东海大桥路侧监控、车载式路面巡检设备、中心机房以及监控指挥中心的建设。路侧监控摄像及车载式路面巡检设备将采集的数据通过有线及移动网络，传输至中心机房，中心机房的智能分析服务器将数据进行汇总、清洗及分
析，并通过应用服务器将数据推送到各业务模块中,
推动东海大桥的智慧运维管养。见图2。
中心机房
体架构见图4。
图4路面巡查子系统架构图
图2系统拓扑图
该平台会整合车辆识别及流量分类统计、桥面车辆违停、车辆事故识别及自动报警、基于轻量化传感器的桥面智能快速巡检结果等内容。
异常事件及车辆信息子系统主要包括：视频釆集、图像转发与接入、图像处理、基于深度学习的人工智能图像识别、数据接口等部分。子系统通过路侧高清摄像机与车道摄像机，通过5G传输手段将信号传回服务器端，接入服务器对视频信号进行提取、拆分和整理，并传至GPU服务器进行人工智能算法图像分析。识别的异常事件及车辆信息，结果通过API接口传送至平台进行告警和展示。所有相关数据在存储服务器进行存储，用作大桥运营管养的历史数据积累见图3。
平
图3交通流、事件识别子系统架构图
桥面智能快速巡检子系统主要包括：数据采集及预处理层、数据存储及挖掘层、应用服务层，系统总
在数据采集及预处理层，通过车载轻量化采集系统，采集图像、加速度、时间、GPS等数据，并通过车载人工智能终端进行标准化预处理，计算得到反映路面健康状况等路面状况指数、以及反映路面平整情况的国际平整度指数，并通过关系型数据库将检测数据与时间、位置信息建立联系。
数据由前端上传至后端服务器后，通过GPS数据与提前录入等电子路段数据建立地理位置关联，并用关系型数据库建立路面健康信息动态数据库，包括路面状况指数、路面行驶质量指数最新的健康数据池以及路面健康历史数据池。数据池中的数据将根据服务应用层中具体应用进行调用，分别导出铺面性能、评价报表、铺面性能预估、铺面数据可视化。
3.3AI技术应用
异常事件及车辆信息子系统将会承载车辆识别及流量分类统计、桥面车辆违停、车辆事故识别及自动报警的数据。
（1）车辆识别及流量分类统计。主要是利用人工智能算法，对路侧监控摄像采集的视频进行预处理，对来往车辆进行结构化特征提取，包括车牌、车型、车款等，形成标准化数据集；构建合适的深度学习网络；对数据集进行训练和交叉验证，得到初始的算法模型；持续性采集、构建标准化数据集，并将数据集导入到人工智能算法模型中，评价模型的识别效果及效率，同时优化模型结构、调整超参数，进一步提升模型的性能，从而实现对东海大桥道路交通的全系感知。支持识别车辆分类识别，自动识别小客车、大客车、大货车、危险品运输车等车辆类型，统计各类车辆进出区域的数量。见图5。
（2）桥面车辆违停、车辆事故识别及自动报警。运用路侧监控摄像对桥面进行巡检，对异常行为
图5车辆识别及流量分类统计
抓拍一张或二张数字图片，每条行为数据中包括全景 图像和历史录像、停车时间等相关数据等内容，通过
对视频样本进行预处理，进一步提升模型的性能，实 现对违停、事故车辆进行及时检测与发现，将位置以
及事故类型、车辆信息、路损情况等及时生产报警信
息反馈至后台，并进行有针对性的响应。系统能够识
别的具体事件包括：异常停车、危险品运输车辆、道 路火灾、行人非机动车闯入。见图6。
图6桥面车辆违停、车辆事故识别及自动报警
桥面智能快速巡检子系统将会承载路面病害、附 属设施(路灯)缺失等数据。
(1) 基于轻量化车载设备的路面病害发现。利
用轻量化车载巡检系统实时收集公路的信息，采集实
时GPS 位置信息、行驶方位角、路面平整度、路面车 辙状况，道路景观和路面破损状况的图像等，美容按摩器
并进行
计算机实时或事后处理，对路面缺陷类型包括坑槽、
裂缝、拥包、伸缩缝损坏、网裂进行识别。为提高算
法的识别精度与识别效率，持续采集不同条件下的东 海大桥铺面图片，前期通过人工标注的方式将东海大
桥的典型病害标注出来，并输入到算法中执行训练。 同时，在路面轻量化设备正式使用的过程中，对裂
缝、坑槽、拥包等路面病害进行持续性釆集、标注， 形成东海大桥的基准路面病害图像库。
(2) 路灯快速巡检。针对路灯的检测需求，可
利用夜间巡查进行(每晚运行一到两次)，通过轻量
化车载摄像头对路灯进行特定线路巡视获取路灯状态
图像，利用人工智能算法识别出路灯暗灯，并对巡查
区域做好编号及桩号定位。
4结语
通过以东海大桥为依托，深入剖析运营养护方面
对AI 技术的需求，通过AI 感知、智能检测/监测、物 联网等先进技术的落地应用，形成一套以人工智能技
术为核心的智能运维管理平台，实现对车辆类型、流
量的感知、识别，实现区段内交通流的全息感知；对 车辆违停、车辆事故进行识别，及时反馈事故发生的
时间、位置，有效降低路政突发事件安全影响；基于
人工智能算法，形成一套基于车载设备的路面病害及 路灯巡检系统，实现对路面病害、路灯暗灯的智能识
别，以AI 技术最大限度代替人工，整体提升设施巡
检、应急响应等方面的效率及安全性，提升设施运维 管理能级。
另外，通过在东海大桥所属自贸区新片区形成对 人工智能新技术、新产品、新模式的示范效应，打造
样板案例，形式新型巡检的商业模式，对促进管养行
业发展，推动产业转型升级，为政府道路精细化养护 提供基于数据支持的、有指导意义的、动态路网养护
策略及方案有着深远的意义。
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(作者单位：上海城建城市运营(集团)有限公司，
收稿日期：2021-02-05 )
