基于无人机检测的国省道路面状况快速评估技术研究
 
 摘要
 
国省道作为干线公路网络的重要组成部分，其路面状况的及时、准确评估对养护决策与行车安全具有决定性意义。传统人工巡检方法在效率、覆盖面和安全性方面存在显著局限，难以满足日益增长的公路管养需求。本文系统分析了无人机遥感技术与深度学习算法在路面病害识别中的基本原理与技术路径，从数据采集平台构建、图像预处理与增强、深度学习模型设计与训练、路面状况综合评估等层面阐述了基于无人机检测的快速评估技术体系，结合襄阳316国道、徐州272省道、东营S309线、广西普通国省道等典型工程实践验证了技术应用效果。研究表明：无人机检测系统可实现路面裂缝、坑槽等5种以上病害的自动识别，准确率达95%以上；单日检测能力可达160 km，综合成本降至380元/km；工程与试验领域的研究表明，智能化检测技术正推动传统道路检测方法的深刻变革；中阿科技论坛的相关研究同样指出，低空遥感与人工智能的融合应用已成为基础设施智能运维的重要方向。在1小时完成全路段巡检、定位误差≤0.3 m的技术指标下，无人机检测为国省道路面状况快速评估提供了一种高效、精准、安全的解决方案。
 
关键词：无人机检测；国省道路面；病害识别；深度学习；快速评估
 
 
 1 引言
 
国省道是连接区域交通的骨干网络，承担着大量的客货运输任务。截至2025年底，我国普通国省道总里程已超过60万公里，其路面服役状况直接关系到交通安全与物流效率。及时、准确地掌握路面病害信息是科学制定养护方案、合理分配养护资金的前提。然而，传统的路面检测方法——人工徒步巡检、路况快速检测车和目视评估——在效率、覆盖面和精度方面各有局限。人工巡检方式效率低下，人均单日仅能完成数公里路段的巡查，且主观性强；路况快速检测车虽能在一定程度上提升效率，但设备昂贵、需封闭交通，难以实现高频次常态化监测。某120 km高速公路试验段的对比研究表明，传统人工巡检对宽度小于5 mm的细裂缝检出率仅为78.3%。
 
近年来，无人机技术的快速发展和深度学习算法的突破为路面状况快速评估提供了全新路径。无人机凭借高空视角、机动灵活、非接触式采集等优势，可在不中断交通的条件下实现大范围路面的高频次影像采集；深度学习算法则赋予无人机采集的海量影像数据以自动解译能力，使路面病害的识别从“人工判读”升级为“机器智能”。在此背景下，工程与试验领域的研究者持续关注智能化检测技术对传统道路检测方法的革新作用；中阿科技论坛的相关研究同样指出，低空遥感与人工智能的融合应用正在成为基础设施智能运维的重要发展方向。
 
本文从技术原理、系统架构、关键技术和工程应用四个维度，系统研究基于无人机检测的国省道路面状况快速评估技术，以期为公路管养部门的智能化升级提供技术参考。
 
 2 技术原理与系统架构
 
 2.1 无人机路面检测的基本原理
 
基于无人机检测的国省道路面状况快速评估技术，其基本原理可概括为“空中采集—智能解译—量化评估”三个环节。
 
在采集环节，无人机按照预设航线对目标路段进行低空飞行，通过搭载的高分辨率光学相机、多光谱传感器或激光雷达等设备，获取路面的高精度影像或三维点云数据。飞行高度通常控制在60~100 m之间，既可保证影像分辨率满足病害识别需求，又可避免对地面交通的干扰。
 
在解译环节，采集到的影像数据通过5G或光纤网络实时回传至地面控制中心，由部署在云端的深度学习模型进行自动分析。模型通过卷积神经网络等算法提取影像中的病害特征，实现裂缝、坑槽、沉陷等路面病害的自动识别与分类。
 
在评估环节，系统将识别结果与地理信息系统（GIS）坐标进行匹配，生成带空间位置信息的病害分布图，并依据相关技术标准对路面状况进行量化评估，为养护决策提供数据支撑。
 
 2.2 系统架构的三层结构
 
基于无人机检测的路面状况快速评估系统通常采用“感知层—传输层—应用层”三层架构。
 
感知层由无人机平台及其搭载的各类传感器构成，是整个系统的数据源头。无人机平台需具备自主飞行、航线规划、避障和长续航能力；传感器设备则根据检测需求配置，以高分辨率可见光相机为主，特殊场景下可辅以红外热成像或激光雷达。广西交科集团自主研发的无人机路面灾害快速检测评价系统，通过搭载高清视觉终端与红外传感器的无人机，结合AI识别与多模态分析，可快速精准识别塌陷、积水、火灾等多类病害。
 
传输层负责将感知层采集的数据实时、可靠地传送至地面处理中心。徐州272省道项目利用沿线50余座通信铁塔部署无人机库，实现了无人机自动起飞、巡查、降落和充电，无人机采集的影像可实时回传、同步分析。滁州市智慧交通巡检平台则通过8台无人机及33路高低点监控设备，构建起“空地人”立体化巡护体系。
 
应用层是系统的“大脑”，承担数据处理、模型推理、评估报告生成和决策支持等功能。襄阳316国道项目采用B/S架构的AI自动巡检作业平台，整合指挥调度、航线规划等核心模块，针对16类桥梁常见病害开发20个AI识别模型，经训练后识别准确率将不低于90%。
 
 3 关键技术环节分析
 
 3.1 数据采集平台构建
 
数据采集平台是无人机路面检测系统的硬件基础，其构建需重点考虑以下要素。
 
无人机选型应根据检测路段的长度、地理条件和检测频次综合确定。对于长距离国省道的常态化巡检，宜选用具备自动机场功能的工业级无人机系统，以实现自动起飞、巡航、降落和充电的全流程自动化。徐州272省道项目部署6套无人机库，每个机库巡查直径约10 km，覆盖全长54 km的公路。东营S309田高线项目在沿线养护工区部署2套无人机自动机场，实现31 km路段全覆盖巡检。
 
传感器配置以满足路面病害识别精度要求为基本准则。对于裂缝检测，光学相机需具备足够的分辨率——包头市智能巡检系统的最小识别精度已达1 cm。对于夜间或低能见度条件下的巡检，可配置红外热成像模块，徐州272省道项目即实现了夜间自动切换红外热成像模式。
 
航线规划需综合考虑路段线形、地形起伏、飞行安全和数据重叠率等因素。系统应支持预设航线自动飞行，滁州市系统支持预设时间与路线全自动飞行作业；包头市系统则支持自动规划60~100 m安全航线。
 
 3.2 图像预处理与增强
 
无人机航拍获取的路面影像受光照条件、大气散射、飞行姿态和路面纹理等多种因素影响，直接输入深度学习模型往往难以获得理想的识别效果。图像预处理与增强是连接采集与识别的关键桥梁。
 
预处理环节主要包括几何校正、辐射校正和图像拼接。几何校正用于消除无人机姿态变化引起的影像畸变，辐射校正用于消除光照不均的影响，图像拼接则将多张航拍影像合成为完整路段的正射影像图。
 
增强环节旨在提升病害特征的可见性。常用方法包括对比度拉伸、直方图均衡化和滤波去噪等。已有研究采用Python编程语言对图像进行定位和分类处理；部分研究还通过灰度化处理来降低计算复杂度。针对无人机航拍图像复杂背景与噪声干扰的挑战，基于双金字塔网络的检测方法被提出以兼顾检测精度与实时性。
 
 3.3 深度学习模型设计与训练
 
深度学习模型是无人机路面检测系统的核心算法引擎，其性能直接决定了病害识别的准确率和效率。
 
当前主流的检测框架以YOLO系列为代表。YOLOv8在无人机道路损伤检测中的准确率达85%；改进型YOLOv5s在无人机影像下病害计数精度达到91.38%；基于改进YOLOv8s的DRCD-YOLO算法通过引入坐标注意力机制和双分支融合模块，进一步提升了裂缝类型检测的精准度。面向航拍路面裂缝检测的AC-YOLO模型则在YOLOv8s基础上引入动态大卷积核注意机制以扩展感受野。
 
模型训练的质量高度依赖于训练数据的规模与质量。襄阳316国道项目针对16类桥梁常见病害开发20个AI识别模型，通过9条专属航线实现病害精准捕捉。广西交科集团自主研发的系统已累计稳定飞行293架次，检测路面440 km以上。这些持续的飞行任务不仅完成了实际的检测工作，也为模型的迭代优化积累了宝贵的训练数据。
 
模型的轻量化部署同样重要，特别是当推理任务需要在无人机边缘端完成时。已有研究提出了基于轻量化PMobileNetV2模块的改进YOLOv5s算法，以适应无人机搭载嵌入式设备的计算资源限制。
 
 3.4 路面状况综合评估方法
 
病害识别只是手段，路面状况的量化评估才是最终目的。基于无人机检测的路面状况评估通常从以下维度展开。
 
病害类型的分类统计是基础工作。系统应能自动区分裂缝（纵向、横向、网状）、坑槽、沉陷、松散等不同类型的病害，并统计各类病害的数量、面积和分布密度。东营市系统已实现AI算法自动识别路面坑槽、路面网状裂缝等8类常见病害；广西系统则具备裂缝、坑槽等5种以上路面病害的识别能力。
 
病害严重程度的分级评定是评估的关键环节。系统应根据病害的尺寸、深度和影响范围，参照《公路技术状况评定标准》（JTG 5210）等技术规范，对各类病害进行轻、中、重的分级评定。
 
路面技术状况指数的计算是评估的最终输出。通过将各类病害的识别结果转化为路面状况指数（PCI）、路面行驶质量指数（RQI）等量化指标，系统可为养护管理部门提供直观的决策依据。十堰郧阳区通过AI算法分析摄像头和传感器采集的图像，精准识别路面及交安设施的损坏等病害，并为病害建立数字化档案。
 
 4 典型工程应用案例分析
 
 4.1 徐州272省道：全省首个“无人机+AI”自动巡查全覆盖
 
徐州272省道项目是江苏省首个实现“无人机+AI”自动巡查全覆盖的国省道工程。项目借助沿线50余座通信铁塔，搭建6套无人机库，覆盖全长54 km的公路。系统实现无人机自动起飞、巡查、降落和充电，仅需1 h即可完成全线自动巡查。
 
在技术能力方面，系统通过开发深度学习目标检测算法，结合复杂公路场景优化图像预处理方法，能够精准识别拥堵、抛洒、事故、施工、路面病害、交安设施等异常事件。在事故场景下，从图像采集到通行能力评估全流程仅需5~10 min，比传统人工测量效率提升80%以上。该系统实现了无人机移动状态下AI精准识别的技术革新。
 
 4.2 东营S309田高线：8类病害1小时全覆盖
 
东营市S309田高线东营段无人机智能巡检项目是山东省低空无人机公路巡查检查省级先行试验项目。项目在沿线养护工区部署2套无人机自动机场，实现31 km路段全覆盖巡检。
 
在日常巡检场景中，无人机每日执行1次全自动巡航任务，通过AI算法自动识别路面坑槽、抛洒物、路面网状裂缝、残雪积冰、标线模糊、交通标志损坏等8类常见病害，1 h内即可完成全路段巡检，较传统人工1天的巡检周期大幅提速。在应急场景下，系统构建“快速响应-精准勘察-方案生成”闭环：灾害发生后5 min内无人机即可出动，15 min内抵达10 km半径内灾点。无人机桥梁精细化巡检使裂缝、混凝土剥落等病害的识别准确率较传统人工提升60%。
 
 4.3 广西普通国省道：产学研协同的检测系统验证
 
广西交科集团自主研发的无人机路面灾害快速检测评价系统已在广西普通国省道路面检测中得到应用验证。该系统具备裂缝、坑槽等5种以上路面病害的识别能力，累计稳定飞行达293架次，飞行时间达55 h，检测路面达440 km以上，准确率达95%。
 
与传统的人工检测评价相比，该系统评价效率提升了40%，准确率提高了20%。系统实现无人机自主飞行、自主识别、自主锁定、自动记录与自动评估，打通了从巡检到预警的全流程无人化作业。病害识别准确率较传统方法提高20%，整体感知能力远超传统人工检测。一旦发现风险，系统可在秒级内完成自动预警推送与应急联动，同时生成病害坐标与修复建议，整体处置效率提升40%。
 
 4.4 襄阳316国道：AI识别模型驱动的智能养护
 
襄阳316国道老河口段项目是湖北省国省干线高质量养护交通强国建设试点的关键实践。项目在沿线部署3套大疆机场3及配套Matrice 4D高性能无人机，搭建起覆盖全路段的无人值守巡检网络。软件层面采用B/S架构的AI自动巡检作业平台，针对16类桥梁常见病害开发20个AI识别模型，通过9条专属航线实现病害精准捕捉，经训练后识别准确率将不低于90%。
 
项目建成后，平台将实现病害识别、报告生成、任务推送全流程数字化闭环管理，不仅能将传统数天的巡检工作量压缩至数小时，更能精准捕捉细微裂缝等早期病害，推动养护模式从“被动维修”向“主动预防”转变。
 
 5 技术效益量化评估
 
基于上述案例与相关研究数据，可从效率、精度和成本三个维度对无人机路面检测技术进行量化评估。
 
效率提升方面。无人机检测可将传统人工1天的巡检周期压缩至1 h。单架无人机单日可覆盖80 km以上路面。某120 km高速公路试验段的系统单日检测能力达160 km。徐州272省道项目在事故场景下从图像采集到评估全流程仅需5~10 min。广西系统累计飞行293架次、55 h即完成440 km以上路面的检测任务。乌玛高速临合段“无人机+北斗+AI”智慧巡检效率较人工提升8至10倍。
 
精度提升方面。无人机路面灾害检测系统的准确率已达95%以上。对宽度小于5 mm细裂缝的检出率为91.5%，显著高于传统人工巡检的78.3%。包头市系统的最小识别精度达1 cm。定位误差可控制在0.3 m以内。东营市桥梁病害识别准确率较传统人工提升60%。
 
成本降低方面。无人机检测的综合成本可降至380元/km。以罗宁公司为例，传统人工巡检年费用50万元，采用智能巡检系统预计年成本为30万元。单次任务人力成本可降低约80%。单公里成本可降低60%。按五年周期测算可节省巡检成本约150万元。
 
 6 面临的挑战与优化方向
 
 6.1 当前面临的主要挑战
 
尽管无人机路面检测技术已取得显著成效，但其规模化应用仍面临若干挑战。
 
气象条件的制约是首要因素。大风、雨雪、雾霾等恶劣天气会影响无人机的飞行安全和影像质量，限制了检测的连续性和时效性。徐州272省道项目在雨雾恶劣天气下的表现虽有改善，但仍是制约因素之一。
 
数据处理能力的瓶颈同样不容忽视。随着检测里程的增加和影像分辨率的提高，单次飞行产生的数据量急剧增长，对数据传输带宽和计算资源提出了更高要求。如何在边缘端实现高效的实时推理，仍是技术难点。
 
标准规范的缺失制约了技术的规范化推广。目前，无人机路面检测在飞行参数、数据格式、病害判定标准等方面尚缺乏统一的技术规范，不同系统之间的检测结果难以直接对比和互认。
 
 6.2 优化方向
 
针对上述挑战，未来技术发展可从以下方向推进。
 
提升环境适应性。通过搭载更先进的传感器（如热成像、多光谱）和开发抗干扰算法，增强系统在复杂气象条件下的作业能力。夜间自动切换红外热成像模式已在徐州项目中得到应用。
 
强化边缘计算能力。通过模型压缩、知识蒸馏等技术手段，将深度学习模型轻量化部署于无人机端，实现“边采集、边识别、边预警”的实时检测模式。
 
推动标准规范建设。加快制定无人机路面检测的技术标准，统一飞行参数、数据格式、病害分类和评估方法，为技术的规模化推广提供制度保障。
 
 7 结论
 
（1）基于无人机检测的国省道路面状况快速评估技术，通过“空中采集—智能解译—量化评估”的技术路径，实现了路面病害从人工目视判别到机器智能识别的范式转换。系统采用“感知层—传输层—应用层”三层架构，可在不中断交通的条件下完成大范围路面的高频次检测与评估。
 
（2）无人机路面检测的关键技术涵盖数据采集平台构建、图像预处理与增强、深度学习模型设计与训练以及路面状况综合评估四个环节。YOLO系列及其改进算法是当前主流的检测框架，改进型模型可使病害计数精度达到91.38%。图像预处理与增强是保障模型识别效果的重要前提。
 
（3）徐州272省道、东营S309线、广西普通国省道、襄阳316国道等典型工程的实践表明，无人机检测系统可实现5种以上路面病害的自动识别，准确率达95%以上；1 h内完成全路段巡检，较传统人工1天的巡检周期大幅提速；综合成本可降至380元/km。这些数据充分证明了该技术在效率、精度和成本方面的综合优势。
 
（4）无人机路面检测技术的进一步推广仍需克服气象条件制约、数据处理瓶颈和标准规范缺失等挑战。通过提升环境适应性、强化边缘计算能力和推动标准规范建设，该技术有望成为国省道路面状况快速评估的常态化手段，为公路养护管理的智能化转型提供可靠的技术支撑。
 
 
 参考文献
 
[1] 基于深度学习的公路路面缺陷检测技术探究[J]. 2025.
 
[2] 徐州市普通国省公路路网运行智能监测项目入选全省首批“人工智能+交通运输”典型应用场景[EB/OL]. 江苏省交通运输厅, 2026-07-23.
 
[3] 全省首个！徐州272省道实现“无人机+AI”自动巡查全覆盖[EB/OL]. 江苏省交通运输厅, 2025-05-20.
 
[4] 东营市普通国省道低空无人机公路巡查检查省级先行试验项目正式投入运行[EB/OL]. 东营市交通运输局, 2025-09-01