北京翼嗅科技有限公司

AI 道路巡检管理系统以 “全流程智能化” 为核心，构建了从影像采集到养护决策的闭环功能体系，具体包含三大核心模块：​ 1. 智能病害识别引擎​ 依托深度优化的图像算法模型，可自动解析车载摄像头、无人机等设备采集的路面影像，精准识别裂缝（横向、纵向、网状）、坑槽、车辙、修补不良等 20 余种典型病害。系统具备自适应学习能力，通过持续积累实际场景数据，不断优化识别精度，当前对主要病害的识别准确率达 95% 以上，误报率控制在 3% 以内，可替代 80% 的人工判读工作。同时支持自定义病害类型，满足不同地区道路（如市政道路、高速公路）的个性化需求。​ 2. 全维度数据管理平台​ 构建 “病害 - 位置 - 时间” 三维数据档案：自动关联 GIS 地图标注病害精确坐标（误差≤5 米），同步记录病害尺寸（如裂缝长度、坑槽面积）、严重等级（按行业标准划分为轻微 / 中等 / 严重）及拍摄时间；支持多源数据接入，可整合养护历史记录、交通流量数据等信息，形成完整的道路健康档案。平台提供可视化查询与导出功能，用户可通过路段筛选、时间轴回溯等方式快速调取数据，生成标准化报表（如 Excel、PDF），为养护方案制定提供数据基底。​ 3. 养护决策分析系统​ 基于历史数据与实时监测结果，自动生成路段健康度评分（0-100 分）及病害发展趋势预测（如未来 3 个月裂缝扩展速率），辅助用户优先级排序养护任务；通过内置算法计算最优养护方案（如针对坑槽推荐 “切割修补” 或 “热拌沥青填充”），并预估所需人力、物料成本，实现资源精准调配。系统还支持模拟不同养护策略的长期效益，助力从 “应急抢修” 转向 “预防性养护”。​ 三大模块无缝衔接，从前端识别到后端决策全程数字化，大幅降低人工干预，让道路巡检与养护管理更高效、更精准、更具前瞻性。