智能道路系统和智能路面检测技术综述

智能道路系统和智能路面检测技术综述

田惺文

（重庆交通大学 土木工程学院 重庆 400074）

摘要：随着物联网、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，为交通运输领域的发展提供了新思路——智能道路的概念因此而诞生。智能道路是通过对交通信息的收集和传递，实现对车流在时间和空间上的引导、分流避免产生交通拥堵，更能保证公路用户的安全，大大减少交通事故的发生。本文结合国内外智慧道路的建设和智能检测的方法，综述了智能道路的运行原理和机制和在智能化条件下路面检测的技术。

关  键  词： 物联网； 智能道路；路面监测

1智能道路的基本功能

智能道路主要包括智能感应、数据传输、智能服务、智能充电、智能管理等几个业务模，现对智能道路基本功能的研究如下：

1.1交通运行状态监测和分析

1.1.1 交通运行状态的监控和预警

交通运行状态的监控和预警主要是利用道路交通网络和收费系统，获得车辆的相关数据如ETC和人工收费记录。基于这些记录获得车辆的行驶轨迹，并通过计算得到车辆的行驶速度、行驶时间、行驶OD等数据。

1.1.2 交通基础设施监测和预警

 随着我国北斗卫星的建设完备，运用北斗GNSS的高精度的定位功能，并结合网络、传感器、大数据分析处理技术可实现对危险边坡路段的实时、多方位的监控[2]。

1.1.3 道路环境的监控和预警

         利用智能天气预报、气象云等，推动各个部门的合作，建立高速、精确的气象感知和预测系统，以提升道路气象服务能力和准确度。

1.2通信

1.2.1“互联网+”信息服务平台的建立

       通过互联网可实现数据可靠的无线接入服务，同时还拥有完备的网络安全特征和对用户接入的控制能力。通过互联网对所采集的数据进行分析处理，得到车辆所在的空间位置、行车方向、行车速度。

1.2.2基于车路协同的信息服务

在道路两侧设置具有多接口数据采集能上传信息具有对前端数据处理储存的智能基站，实现基于DSRC、LTE—V等无线通信，使得通信网络全覆盖，以提供可靠低延迟的道路信息。

1.2.3交通信号

在智能道路系统中传统交通信号可被其它设备代替，但现在由于技术的不足，不能解决车辆对交通信号的正确感知和破解，且极端天气如大雾、大雨等会影响许多需要视线的传感器的工作，从而使得获取的数据与实际不符合，影响正常的行驶。

2  智能监测技术

2.1基于深度学习的道路的道路病害检测

随着计算机视觉的相关技术的发展，图像识别在检测相关的工作中变得越来越普遍，深度学习可以自动从广大的数据中提取特征，并用这些特征进行分类、识别等。

在垂直于道路上方的图像构建的道路病害模型研究中，国内外许多学者成功使用了深度学习模型对道路病害进行检测。比如He等人使用了500张大小为3264*2448的图像建立了卷积神经网络模型，可以识别出道路的裂缝和非裂缝[5]。朱林等人使用卷积神经网络来判断图片中是否有裂缝。

第二类使用车载摄像头进行拍摄来建立模型。此法可以记录道路是否存在病害并能把周边环境记录下来，这样会使得对道路病害的检测更加复杂。

3  展望

智能道路和智能检测技术的发展是未来城市交通管理的重要趋势，可以提高道路安全、交通效率，减轻交通拥堵和交通事故。以下是智能道路和智能检测的一些展望：

1. 智能道路建设将会融合智能化物联网、人工智能等先进技术，实现交通信息与路网控制的无缝连接，建立起更加智能化的交通体系，以提升用户体验和整个社会生产力。

2. 智能化交通信号灯和道路交通管理系统可以实现根据车流量和交通情况灵活调整信号灯的时序和配时，提高信号灯的适应性和交通效率，避免交通拥堵。

参考文献(References)：

[1]  2021年交通运输部统计公报[D].交通运输部,2021.

[2]  陈超，吕植勇，付姗姗，等.国内外车路协同发展现状的综述[J].交通信息与全,2011,29 (1 ).

[3]   张振，杜贝贝，吴晓飞等.浅析面向未来智慧公路的发展思考[J].第十三届中国智能交通年会论文集，2018.

[4]  包晓敏，王思琦.基于深度学习的目标算法综述[J].传感器与微系统，2022.

[5]  郑木莲，王松银，陈栓发等.智慧道路发展现状以及智慧道路系统架构研究[J].价值工程，2021.