11月9日,第十七屆中國(guó)智能交通年會(huì)(ITSAC 2022)暨2022中國(guó)智能交通大會(huì)在成都市舉行。本次活動(dòng)為期3天，由中國(guó)智能交通協(xié)會(huì)主辦，邀請(qǐng)了科技部、公安部、交通運(yùn)輸部、住建部、國(guó)鐵集團(tuán)、中國(guó)民航局以及發(fā)改委、工信部等部門和相關(guān)單位領(lǐng)導(dǎo)，智能交通領(lǐng)域知名專家、高校學(xué)者、企業(yè)高層出席，設(shè)置了多場(chǎng)涵蓋城市、公路、軌道、水路、民航等全交通領(lǐng)域的高端專題會(huì)議、論壇，共同探討分享智能交通發(fā)展趨勢(shì)及科技成果。

 

思謀科技作為行業(yè)前沿的全場(chǎng)景智能服務(wù)商受邀參與活動(dòng)，在交通數(shù)字化發(fā)展論壇帶來主題為“像素級(jí)AI算法賦能公路數(shù)智化管養(yǎng)”的專題演講，分享并正式發(fā)布思謀科技的《智慧公路養(yǎng)護(hù)一體化解決方案》，展示思謀如何以深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)公路一站式閉環(huán)數(shù)智化巡管養(yǎng)，賦能交通規(guī)建管養(yǎng)全周期、全要素升級(jí)。

 

迄今，思謀已經(jīng)在全國(guó)多省市規(guī)�；�落地其智慧交通養(yǎng)護(hù)方案，覆蓋高速公路、國(guó)省道、農(nóng)村公路、市政道路等多種道路場(chǎng)景。

 

思謀科技副總裁陳杰博士演講中

思謀智慧公路養(yǎng)護(hù)一體化方案規(guī)�；�落地，交通新基建的「數(shù)智」升級(jí)

 

隨著技術(shù)發(fā)展，智慧交通已經(jīng)從戰(zhàn)略規(guī)劃走向?qū)嶋H。思謀基于行業(yè)領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺技術(shù)能力儲(chǔ)備以及對(duì)交通領(lǐng)域的深刻理解，成功在廣州英懷高速、江蘇鹽城普通國(guó)省道等全國(guó)多個(gè)公路場(chǎng)景落地了“智慧公路養(yǎng)護(hù)一體化解決方案”，幫助交通部門對(duì)公路進(jìn)行了全面的數(shù)智化管理升級(jí)，實(shí)現(xiàn)多公路場(chǎng)景下的病害及設(shè)施檢測(cè)、智慧巡檢養(yǎng)護(hù)，完成公路閉環(huán)性及預(yù)防性管養(yǎng)。

 

在該方案中，思謀將自研新型智能視覺引擎作為核心，將車載輕量化智能采集巡檢設(shè)備、道路巡檢智能管理系統(tǒng)、智能養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)集合為一體，實(shí)現(xiàn)涵蓋【數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集及上傳】—【邊云協(xié)同精準(zhǔn)檢測(cè)及實(shí)時(shí)預(yù)覽】—【可視化智能巡檢管理】—【預(yù)防性養(yǎng)護(hù)報(bào)告智能輸出】—【科學(xué)養(yǎng)護(hù)智能決策建議】的一站式閉環(huán)數(shù)智化巡管養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)了全面優(yōu)化升級(jí)，極大提高了公路管養(yǎng)的運(yùn)營(yíng)效率，降低相關(guān)成本。

 

方案組成 :

 

道路巡檢智能管理系統(tǒng)——無縫對(duì)接現(xiàn)有系統(tǒng)迅速升級(jí)，深度學(xué)習(xí)賦能全面提效;

 

道路病害采集系統(tǒng)、道路巡檢智能管理云平臺(tái)一體集合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)采集檢測(cè)、識(shí)別;

 

支持智慧巡檢看板、病毒智能檢測(cè)分析、數(shù)據(jù)管理、路面損傷分析，巡檢資產(chǎn)管理、公路資產(chǎn)管理;

 

思謀道路巡檢智能系統(tǒng)看板

數(shù)智賦能+邊云協(xié)同，道路檢測(cè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)「像素級(jí)」標(biāo)準(zhǔn)

 

作為數(shù)智時(shí)代的核心技術(shù)之一，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的新興視覺檢測(cè)早已大規(guī)模應(yīng)用在工業(yè)視覺檢測(cè)之中，通過深度學(xué)習(xí)特性可以實(shí)現(xiàn)檢出率、誤檢率等技術(shù)指標(biāo)的全面升級(jí)，并且提升大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理速度、降低了人力成本。而這些，也正是道路巡檢養(yǎng)護(hù)領(lǐng)域所關(guān)注的重要問題，它們也需要更低成本、更敏捷地將深度學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用到道路巡檢養(yǎng)護(hù)領(lǐng)域的數(shù)智升級(jí)當(dāng)中。

 

道路檢測(cè)需求繁雜、檢測(cè)道路面積大，數(shù)智化升級(jí)過程往往要處理海量數(shù)據(jù)，而思謀方案通過自研算法引擎進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的精確采集和高效利用。

 

首先，在數(shù)據(jù)采集階段，通過搭載超高清圖像采集模塊的巡檢設(shè)備，思謀進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，在巡檢車輛時(shí)速達(dá)到100km/h的情況下，仍能獲取高分辨率清晰圖像，同時(shí)借助思謀深度學(xué)習(xí)算法的關(guān)鍵區(qū)域智能識(shí)別等技術(shù)，自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)對(duì)道路平整度、路面病害、沿線設(shè)施損壞等指標(biāo)的數(shù)據(jù)采集。

 

值得一提的是，思謀不斷拓展已成熟運(yùn)用于工業(yè)項(xiàng)目的深度學(xué)習(xí)視覺算法，將其復(fù)用于道路巡檢養(yǎng)護(hù)領(lǐng)域，打造出了多項(xiàng)針對(duì)道路特殊病害的基礎(chǔ)算法模型，如道路臟污檢測(cè)算法、坑槽分割算法、裂痕檢測(cè)算法、修補(bǔ)識(shí)別算法等數(shù)十種道路病害識(shí)別算法。憑借本身自研算法的多項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，比如動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)，亞像素分割能力等等，在交通養(yǎng)護(hù)項(xiàng)目中，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)的「像素級(jí)」標(biāo)準(zhǔn)，病害識(shí)別準(zhǔn)確率超過90%。

 

其次，思謀在邊緣端部署領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)算法模型，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減枝模型輕量化、蒸餾算法等技術(shù)手段，最大化的提升計(jì)算資源的利用率，實(shí)現(xiàn)道路病害的實(shí)時(shí)最優(yōu)模型檢測(cè)效果達(dá)成，極大提高了檢測(cè)效率，平均巡檢效率提升近5倍。

 

可識(shí)別病害類型達(dá)數(shù)十種

最后，在邊緣端將數(shù)據(jù)上傳云端后，思謀將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，以可視化數(shù)據(jù)看板的形式在智能管理系統(tǒng)呈現(xiàn)，包括：病害智能檢測(cè)分析、數(shù)據(jù)管理、路面損傷分析，巡檢資產(chǎn)管理、公路資產(chǎn)管理等等。通過數(shù)據(jù)建模與分析功能，幫助道路部門實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性養(yǎng)護(hù)。同時(shí)道路部門可以在web端、移動(dòng)端等多渠道實(shí)時(shí)監(jiān)控道路數(shù)據(jù)，在道路養(yǎng)護(hù)上實(shí)現(xiàn)敏捷決策以及柔性管理。

 

思謀道路巡檢數(shù)據(jù)系統(tǒng)看板圖

新時(shí)代交通新基建先進(jìn)智能化技術(shù)持續(xù)全周期賦能

 

我國(guó)新時(shí)代下的交通領(lǐng)域發(fā)展離不開數(shù)智技術(shù)的加持賦能，整合各項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)整個(gè)交通領(lǐng)域的智慧化升級(jí)迭代和降本增效，已是行業(yè)發(fā)展的主旋律。

 

思謀以先進(jìn)的機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)字化能力為核心，在道路養(yǎng)護(hù)領(lǐng)域落地了多個(gè)全生命周期的數(shù)智化升級(jí)方案，為公路管養(yǎng)提供一站式智慧巡檢養(yǎng)護(hù)服務(wù)，完成閉環(huán)性及預(yù)防性管養(yǎng)，并且提供進(jìn)一步的養(yǎng)護(hù)決策支持。以此為起點(diǎn)，思謀將繼續(xù)作為一家全場(chǎng)景的智能服務(wù)公司，不斷拓寬智造外沿，以數(shù)智技術(shù)推動(dòng)智慧交通的蓬勃發(fā)展。

(新媒體責(zé)編：wan1234)