道路路面智能检测及养护决策系统SUSE‑RoadAI

产品简介

SUSE-RoadAI 道路路面智能检测及养护决策系统是由四川轻化工大学土木工程学院道路灾变智能检测团队自主研发，集硬件感知、数据采集、智能识别与AI 决策于一体，可快速、精准识别路面裂缝等典型病害，自动生成病害分级、风险评估与全周期养护方案。基于具身智能技术理念，本系统由轻量化集成式高精度路面图像采集与 AI 算力硬件以及路面病害 AI 识别与数字孪生软件组成。系统不仅攻克了路面损坏几何特征共存的精准高效识别以及路面养护决策所需的多源多维数据融合分析等难题，而且依托人工智能算法实现了道路路面灾变趋势预判与养护路径优化，大幅提升道路检测效率与养护决策科学性，为智慧交通、道路安全运维与长效管理提供一整套轻量化智能解决方案。

长期以来，道路路面养护行业痛点包括：人工检测效率低、误差大、安全风险高；养护凭经验、不精准、重复投入、浪费经费；数据不闭环“检测-分析-决策-预算”脱节；数字化转型需求迫切，但缺少成熟落地系统。

本系统可快速装配到任一养护车辆上并支持其在正常行驶过程中，能够自动完成对路面损坏的识别、定位、分析和养护决策，从而将道路养护由“人工巡查+低频专业检测”的被动模式，升级为“高频自动感知+科学决策”的主动智能模式，实现道路路面高效精准养护的范式革命。

主要技术优势

路面病害检测与 AI 智能识别决策系统 ——5大独家优势

1、轻量化车载改造，30 分钟快速部署，无需专用检测车

普通养护车 / 皮卡 / SUV 即可变身专业检测车，大幅降低采购与运营成本，实现日常巡逻即高频检测，颠覆传统专用车模式。

2、毫米级识别 + 抗弱信号定位，全场景高精度稳定检测

最高识别1mm 微细裂缝，车速≤80km/h 无遗漏扫描；北斗 + IMU 融合定位，卫星信号弱区域仍保持 **≤10m** 精度，满足国标与高速 / 隧道 / 城市道路全场景。

3、分病害专用 AI 模型 + 国产 NPU 集群计算，识别更准更快

针对沥青 / 水泥路面全覆盖病害类型专项建模，多模型协同并行；可扩展国产算力集群计算设备，识别准确率优于行业规范，抗阴影、水渍、污渍等干扰更强。

4、病害矢量化 + 数字孪生，从“看图”升级为“全息管理”

病害从像素图转为可测量、可定位、可追溯的矢量对象；融合 BIM、养护历史、交通、气候数据，构建道路数字孪生，实现穿透式分析、全生命周期追溯。

5、规范 + 专家双模式决策，真正落地 “一处一策” 精细化养护

基础版严格遵循国标规范，高阶版融入本地专家经验与知识图谱，输出可直接施工的方案、工艺、时段与安全措施，从路段宏观养护升级为单元级精准养护。

AI 识别出的病害，只是图像上的一个“区域”。为了让这些信息能被后续决策使用，我们通过矢量化软件，将每个病害精确描绘出其骨骼线和空间轮廓、测量出几何尺寸（长度、宽度、面积），并赋予属性信息（类型、严重程度、置信度）。

基于自研的数字孪生平台，在三维世界中还原真实道路，将所有数据在统一时空坐标系下融合，构建道路的全息数字孪生体。在三维地理场景中，建立路面结构损坏的时间空间模型。

实现路面精细化养护。在提升数据采集、分析和管理的能力基础上，将细化养护管理单元落到实处，从“路段级宏观养护”转变为“单元级微观养护”，真正做到“一处一策”，最大程度优化资源配置，实现延长路面使用寿命和提升养护资金的使用效益。