智能感知技术在公路工程安全风险预警中的应用

杜兴锋  

云南云岭高原养护工程有限公司    650000

摘要：公路工程作为交通运输体系的核心组成，其安全稳定直接关系到人民群众生命财产安全与社会经济发展。当前，极端天气频发、公路里程激增及工程复杂度提升，传统安全监测模式已难以满足精准预警需求。本文结合近年来行业实践与技术发展，阐述智能感知技术的核心类型与应用原理，分析其在公路工程施工、运营及应急处置中的具体应用场景，探讨当前应用过程中存在的问题及优化策略，最后总结应用成效与发展趋势，为公路工程安全风险预警体系的完善提供理论参考与实践借鉴，助力提升公路工程安全管理的智能化、精细化水平。

关键词：智能感知技术；公路工程；安全风险；预警应用；智能化监测

一、引言

随着我国公路建设事业的快速发展，高速公路、山区公路等各类路网覆盖范围不断扩大，受地质条件、气象因素、交通荷载及施工工艺等多重影响，公路工程面临的坍塌、滑坡、路面破损、桥梁结构失稳等安全风险日益突出。传统安全监测依赖人工巡查，存在效率低、预警滞后、覆盖范围有限等弊端，难以应对复杂多变的安全隐患。智能感知技术凭借实时采集、精准分析、快速响应的优势，已成为破解公路安全预警难题的关键手段。本文围绕智能感知技术在公路工程安全风险预警中的应用展开研究，为提升公路安全管理效能提供支撑。

二、智能感知技术核心类型及应用原理

2.1 物联网感知技术

物联网感知技术是公路工程安全预警的基础支撑，通过在公路沿线、桥梁、隧道等关键部位布设各类传感器，实现对工程结构状态、环境参数的实时采集。其核心原理是利用传感器捕捉温度、湿度、振动、位移等物理量，通过无线通信模块将数据传输至云端平台，经数据预处理后完成信息整合，为风险识别提供原始数据支撑。该技术具有布设灵活、监测范围广、数据连续性强的特点，可实现对公路基础设施的全方位、无死角监测，为后续风险研判奠定基础，目前已广泛应用于公路边坡、桥梁桩基等关键部位的常态化监测。

2.2 机器视觉与AI感知技术

机器视觉与AI感知技术依托高清摄像头、视频分析算法，实现对公路工程安全风险的智能化识别与研判。其核心原理是通过摄像头采集公路路面、桥梁结构、交通状况等图像信息，利用AI算法对图像进行处理，自动识别路面裂缝、桥梁构件破损、异常停车、行人闯入等风险隐患，无需人工干预即可完成实时监测与预警。该技术具有识别效率高、准确率高、响应速度快的优势，可有效弥补人工巡查的不足，尤其适用于高速公路、长隧道等人员难以实时巡查的路段，大幅提升风险识别的及时性。

2.3 卫星定位与遥感感知技术

卫星定位与遥感感知技术主要用于大范围、远距离的公路工程安全监测，核心原理是利用北斗卫星导航系统、InSAR等技术，捕捉公路路基、边坡的微小位移，监测区域地质灾害隐患，同时结合遥感影像分析公路沿线地质环境变化。该技术具有监测范围广、精度高、不受地形限制的特点，可实现对山区公路、高边坡等复杂区域的远程监测，及时发现地质沉降、滑坡等潜在风险，为公路工程安全风险的早期预警提供重要技术支撑，已在全国多地公路灾害监测中推广应用。

三、智能感知技术在公路工程安全风险预警中的具体应用

3.1 施工阶段安全风险预警应用

施工阶段是公路工程安全风险的高发期，智能感知技术可实现对施工全过程的动态监测与预警。在路基施工中，通过布设沉降传感器、压实度传感器，实时监测路基沉降量、压实度等关键指标，当数据超出预警阈值时，系统自动发出警报，避免路基沉降、坍塌等隐患；在桥梁施工中，利用振动传感器、应变传感器监测桥梁支架、模板的受力状态，防范支架失稳、模板坍塌等安全事故；在隧道施工中，通过瓦斯传感器、有毒有害气体传感器监测隧道内气体浓度，结合视频监控识别违规操作，保障施工人员人身安全，推动施工安全管理从被动处置向主动预警转变。

3.2 运营阶段安全风险预警应用

运营阶段公路安全风险具有隐蔽性、突发性特点，智能感知技术可实现常态化监测与精准预警。在路面监测中，通过机器视觉技术自动识别路面裂缝、坑槽、积水等病害，结合传感器监测路面平整度、摩擦系数，及时推送养护信息，防范路面破损引发的交通事故；在桥梁运营中，利用结构健康监测系统，实时采集桥梁位移、应变、振动等数据，分析桥梁结构老化、损伤情况，提前发出结构失稳预警；在山区公路中，通过卫星遥感与环境传感器，监测暴雨、暴雪、泥石流等气象地质灾害，及时发布交通管制与预警信息，保障公路通行安全。

3.3 应急处置阶段安全风险预警应用

应急处置阶段，智能感知技术可提升风险响应效率与处置科学性。当公路发生坍塌、滑坡、交通事故等突发事件时，传感器与视频监控可快速捕捉事件现场信息，通过AI算法分析事件严重程度，自动推送预警信息至管理部门与过往车辆，为应急处置争取时间；借助卫星定位技术，可实时跟踪应急救援车辆位置，优化救援路线，提升救援效率；同时，通过监测事件现场周边环境参数，如余震、二次滑坡风险等，为救援人员安全防护提供预警，避免次生灾害造成更大损失，形成“监测—预警—处置”的闭环管理。

四、智能感知技术在公路工程安全风险预警中应用的问题及优化策略

4.1 应用过程中存在的主要问题

当前智能感知技术在公路工程安全风险预警中的应用仍存在诸多不足。一是技术集成度不高，不同类型感知技术各自为战，数据无法有效共享，形成“信息孤岛”，影响预警精准度；二是监测设备稳定性不足，在极端天气、复杂地质条件下，传感器易出现故障，导致数据采集中断，影响预警连续性；三是专业人才短缺，既懂公路工程安全管理，又掌握智能感知技术的复合型人才匮乏，难以实现技术的高效应用与系统维护，制约了预警体系的完善与升级。

4.2 技术层面的优化策略

针对技术应用中的不足，需从技术层面进行优化完善。首先，推动多技术融合应用，整合物联网、机器视觉、卫星定位等技术，建立统一的数据共享平台，实现各类监测数据的互联互通，提升数据利用率与预警精准度；其次，加强监测设备研发与升级，选用适应复杂环境、稳定性高的传感器与监测设备，优化设备安装工艺，定期开展设备检修与校准，保障数据采集的连续性与准确性；最后，引入大数据、人工智能算法，优化风险研判模型，提升对复杂风险的识别与预警能力，实现从“被动预警”向“主动预判”转变。

4.3 管理与人才层面的优化策略

在管理与人才层面，需完善相关保障体系。一方面，建立健全智能感知技术应用管理制度，明确监测责任分工，规范数据采集、分析、预警、处置的流程，确保预警工作有序开展；另一方面，加强复合型人才培养，通过校企合作、在职培训等方式，培养一批既掌握公路工程安全管理知识，又熟悉智能感知技术的专业人才，同时引进先进技术与管理经验，提升技术应用与系统维护水平。此外，加大资金投入，保障监测设备更新、系统升级与人才培养，为技术应用提供坚实支撑。

五、结论

智能感知技术作为一种新型监测手段，在公路工程安全风险预警中发挥着重要作用，其通过物联网、机器视觉、卫星定位等核心技术，实现了公路工程施工、运营、应急处置全阶段的安全监测与精准预警，有效弥补了传统监测模式的不足，提升了公路安全管理的智能化、精细化水平。尽管当前智能感知技术在应用过程中存在技术集成度不高、设备稳定性不足、专业人才短缺等问题，但通过技术融合、设备升级、管理完善与人才培养等优化策略，可逐步完善预警体系，提升预警效能。未来，随着智能感知技术的不断发展，其与公路工程安全管理的融合将更加深入，为公路工程安全稳定运行提供更加强有力的保障，推动公路建设事业高质量发展。

参考文献

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