基于數字化技術的市政道路運維管理實踐*

宋萬強

(天津理工大學，天津 300384)

0 引言

市政道路運營與維護管理是現代智慧城市穩定運作的重要保障，關系到人、車、路整體系統的穩定運行。然而，市政道路的損壞不僅會造成交通隱患[1]，而且會導致交通風險的提升。為了提高道路運營和維護效率，適應當前城市道路維護快速響應的要求，針對上述問題梳理和分析相關文獻可知，目前傳統道路檢測主要有人工檢測和道路檢測車錄像兩種方式，存在檢測效率低、主觀性強、危險性高、費用高等問題[2]。

針對傳統道路檢測存在的諸多弊端，高潔[3]設計開發了一套三維路面破損檢測系統，能夠還原路面的真實狀況并精確定位坑槽的三維信息，但建模效率較低，且對長距離、多彎道的路段建模效果較差。張敏[4]將百度街景圖像作為數據源，通過采集路面圖像中的裂縫信息對道路路面狀況進行分析和評價。然而，利用網絡公開數據進行分析雖然成本較低，但存在運維信息無法及時更新的問題。

為了有效提升我國某城市示范區內道路維護與管理能力，提升市政道路檢測和維護效率，本文基于建筑信息模型(BIM)和目標檢測等信息技術構建市政道路運維管理平臺，實現城市道路的可視化管理以及輔助決策等功能。通過分析該平臺的具體應用，研究數字化技術在傳統道路運維中的應用效果及發展前景，可為類似市政道路項目運維管理提供參考。

1 市政道路運維管理平臺技術支撐

1.1 BIM技術

BIM技術具有可視化、參數化、信息化等特點，目前已廣泛應用于多個領域[5]。利用BIM技術特點創建市政道路運維管理三維模型信息，能夠實現道路信息的可交互性，實現道路相關數據共享以及信息傳遞，為道路運維系統的搭建提供數據支撐。

同時，利用BIM技術能夠實現道路缺陷的定位和可視化，直觀呈現缺陷種類及路面損壞程度，保證運維信息暢通，實現協同管理，為后續維護工作的開展提供便利。

1.2 目標檢測技術

傳統的道路檢測信息采集主要采用人工檢測方式。該方法不僅效率低下、信息化程度低，而且不同的道路數據很難匯總，增加了后續運維的難度[6]。近年來，隨著人工智能領域的快速發展，基于計算機視覺的道路裂紋檢測技術成為研究熱點。當前，目標檢測算法主要分為兩類：One-stage方法(如YOLO和SSD)和Two-stage方法(如R-CNN系算法)。其中，YOLOv5目標檢測算法具有模型小、檢測速度快、可移植性強等特點[7]，不僅能夠檢測圖像信息，而且能夠實現對視頻監控的實時檢測。基于此，本文采用YOLOv5方法進行道路檢測。

1.3 圖像信息提取技術

為了客觀評價道路損壞程度，通常將道路破損面積、嚴重程度、危害類型進行綜合分析，采用路面破損狀況評價指數(PCI)進行評價[8]。首先，采集城市道路的圖像數據，采用YOLOv5目標檢測算法對市政道路缺陷進行分類及訓練。其次，通過對準確率(Precision)、召回率(Recall)、平均精度均值(mAP)等指標進行綜合分析，判斷訓練結果是否合格。若訓練結果符合要求，即可應用于道路檢測任務中，通過對待檢測道路的圖像進行檢測分析，得到相應檢測結果。最后，在原算法基礎上進行修改，輸出圖像的缺陷坐標，對坐標進行批量統計、輸出以及相關面積的轉換，計算得到整段道路的缺陷面積，并輸入路面評價系統，得到該段道路的評價結果。市政道路健康分析圖像信息提取與應用流程如圖1所示。

2 市政道路運維管理的基本要求

2.1 道路環境的可視化

為了實現市政道路運維的智能化管理，提高后期運維效率，首先，針對不同類型道路(如人行道、窄馬路、寬馬路、立交橋、高架橋、涵洞、隧道等)特征，構建不同的地形或道路數字模型；其次，利用BIM技術的可視化功能，將二維平面圖樣進行三維呈現，直觀呈現道路的幾何信息；最后，結合BIM+GIS技術，形成道路的全線路模型。

同時，利用運維管理平臺數據對道路缺陷進行定位和建模，將缺陷位置的圖像信息直接上傳至模型，便于運維管理人員及時掌握道路損壞信息并采取應對措施。

2.2 道路檢測系統的信息化

相較于傳統的人工采集道路圖像方式而言，車輛采集方式的效率和安全性更高，可有效解決漏檢問題。由于受到光線、陰影等環境因素的影響，道路圖像往往包含大量噪聲，在分類標注前應先進行圖像增強和降噪處理，再對采集的圖像按照不同的缺陷類型進行分類和標注。

本文采用YOLOv5方法進行道路檢測，以提取有效的道路圖像信息數據，為道路健康狀況評價提供數據支撐。

3 基于數字化技術的市政道路運維管理平臺

市政道路運維管理平臺以模型數據、道路圖像數據、道路位置信息等數據為基礎，包括對象層、數據層、處理層和應用層4級架構。其中，對象層主要包括BIM軟件、前端設備、網絡設備、服務器等。數據層是整個系統的數據來源，主要包括BIM模型及數據、道路圖像數據信息、設備工作相關數據等。處理層是平臺的核心部分，負責對數據進行加工，主要包括網絡系統、存儲系統、圖像數據轉換系統、道路評價系統等。應用層主要包括各項功能的應用，如道路三維漫游、道路狀況評價、道路健康預測以及大數據分析等。市政道路運維管理平臺框架如圖2所示。

圖1 市政道路健康分析圖像信息提取與應用流程

圖2 市政道路運維管理平臺框架

4 案例分析

4.1 項目概況

本文以天津市某生態城區道路為研究對象，該示范社區內包含多條市政道路。該項目依托BIM、GIS等數字化技術，結合大數據、人工智能等信息技術搭建道路數字化運維管理平臺。通過對數據的采集、校驗、清洗、存儲、集成、共享和分析，借助運維平臺的規模化效應，分析和加工有效數據信息，進而將數據信息整合為高價值的信息資產，實現道路運維由經驗驅動向數據驅動的轉變。

4.2 市政道路運維管理平臺功能設計

4.2.1 道路信息可視化

該運維管理平臺提供道路的二維地圖和三維全景地圖，實現了道路的直觀查看和三維漫游。基于多層級的地理環境信息和道路信息，將基于BIM技術構建的三維建筑模型與基于GIS技術構建的地理環境模型相融合，建立全面的大規模道路信息模型。

此外，該平臺針對Web端進行了優化，發揮模型輕量化的優勢，實現大量數據的快速處理和諸多模型的高效加載，保證了三維漫游的穩定性和可靠性，能夠及時實現道路模型的加載任務。

4.2.2 瀝青面層狀況輔助預測

將BIM施工信息模型和道路施工信息相結合，收集碾壓層厚度、初始壓實溫度等信息[9]。參照相應的技術規范，預測瀝青混合料層疲勞壽命、瀝青混合料層永久變形、車轍試驗永久變形等。

該預測方法以道路施工信息為依據，為后續道路的養護工作提供數據支撐。如果道路運維數據量增大，可以通過多元回歸分析方法建立道路預測模型，將車轍深度值和累計當量軸載作用次數作為預測變量，進一步預測道路的性能和壽命。

4.2.3 道路狀況評價

以路面破損率(DR)和路面破損狀況評價指數(PCI)作為路面損壞狀況評價指標[9]。根據路面的破損狀況計算路面狀況指數，將路面質量分為優、良、中、次、差5個等級。根據相應的路面狀況指數，采取相應的維護措施。

利用路面破損狀況指數(PCI)，搭建道路檢測管理系統。該系統具有豐富的API接口，便于二次開發[10]，不僅能夠一鍵生成路面破損率(DR)、路面破損狀況指數(PCI)等數據指標，而且能夠自動生成道路分析建議，供檢測人員參考。此外，還可對以往檢測數據進行記錄，便于后期查找相關維護信息。道路檢測管理系統界面如圖3所示。

圖3 道路檢測管理系統界面(截圖)

5 結語

在城市數字化發展背景下，市政道路運維管理面臨數字化轉型的要求，迫切需要引入信息化技術。本文基于BIM、圖像識別等數字化技術，構建市政道路運維管理平臺，并以實際案例驗證該平臺的科學性和實用性。通過數字化技術對道路健康狀況進行分析和評價，可有效減少人工統計的工作量，降低道路日常運維成本，為市政道路運行和維護提供數據支撐，提升城市道路數字化管理水平。