道路智能巡检病害分析数据
收藏资源简介：
本登记数据及配套智能算法成果，适用条件为公路与市政道路常态化智能巡检环境，支持车载巡检、无人机低空巡航、室内后台分析等常规作业工况，兼容晴天、阴天、微光、隧道、桥梁、城乡普通路网等常规采集与应用环境；适用范围覆盖全国高速公路、国省道、县乡农村公路、城市市政道路、园区道路及桥梁隧道等全域路网；适用对象为交通公路主管部门、市政运维单位、道路养护企业、智慧交通科研机构、AI 算法研发企业及高校科研教学单位。 可依托本数据集及算法规则解决具体问题：实现路面各类病害自动识别、分类标注、精准定位与量化评估，替代人工肉眼巡查，提升道路巡检效率与识别准确率；支撑路网路况指标评定、病害趋势分析、养护计划编制、运维资金统筹、道路资产数字化建档与合规存证；同时为道路病害 AI 检测模型训练、空地一体智能巡检系统研发、路网数字孪生平台搭建提供标准化基础样本与算法支撑。 禁用场景说明：本数据及智力成果仅限智慧交通、道路养护、路网巡检合规业务及科研教学使用，禁止用于军事测绘、涉密路网探测、非法道路测绘采集及其他违反法律法规与行业监管要求的场景，不得篡改数据用于虚假路况评估及商业欺诈用途。算法加工前原始数据主要来源于车载智能巡检设备、无人机低空巡检设备采集的道路路面实景影像、北斗定位坐标、时间轨迹及路况环境信息，原始数据均为公共路网道路场景影像，不涉及任何个人身份信息、人脸、车牌等敏感个人数据，无需开展个人信息匿名化与去标识化处理，原始采集内容仅聚焦道路路面、路基、桥梁隧道设施外观及地理位置信息。本算法采用空地一体多源数据融合进行处理，通过获取到北斗定位经纬度数据、人工录入桩号信息，再由工业级图像传感器采集4K超高清分辨率道路图像数据，以及时间戳等信息，由图像预处理算法对原始4K图像像进行畸变校正、图像增强等预处理；再由神经网络AI模型对预处理后的图像进行卷积、池化等一系列操作，最终将原始的图像数据转化成道路病害对应的的特征向量，再将特征向量通过欧氏距离计算，从而对应成到相应的病害类别，并计算病害的长度、宽度等尺寸。包括路面裂缝、坑槽、龟裂、破损等多类病害。同时，将病害数据进一步关联北斗定位信息，完成位置匹配、时间戳匹配；最后，通过定位信息、病害特征信息对多次采集的病害数据进行去重、格式标准化、异常数据过滤及维度规整流程，统一数据标注规范与存储结构，全程采用不可逆脱敏处理逻辑，无任何可逆算法模型可还原原始涉密或隐私信息。经算法加工处理后，最终形成包含道路病害影像样本、病害类型标签、病害尺寸量化参数、精准地理位置、采集时间、道路等级及路况评估指标的标准化数据集；数据内容覆盖高速、国省道、市政及农村公路全场景病害样本，字段规范、标注统一、质量可控，可直接用于道路巡检研判、养护决策、AI 模型训练及路网数字化管理等应用，整体数据无隐私泄露风险，满足公共数据安全合规使用要求。
