农村公路与我国广大农村地区的繁荣紧密相连。然而，过去农村公路的检测主要依赖人工操作，这种状况亟待改变。交通运输部首次推行农村公路路况的自动化现场抽样检查，这一创新举措犹如为农村公路发展注入新的动力，目前已成为公众关注的焦点。
自动化检测的指标内容
我国农村公路网络规模可观，截至2023年底，总长度已超过460万公里。检测工作对路面破损、坑槽、裂缝等状况进行数据采集。这些数据指标能有效展示农村公路的完好程度。通过不同指标的具体数据，相关部门可直观了解农村公路存在的问题区域。检测设备在行驶过程中，能够根据车流速度进行操作，实现连续、无损的自动数据采集与处理。
自动化检测之所以能取代传统方法，主要在于其检测的全面性和有序性。这一技术能够对各级农村公路实现全面覆盖和自动化检测。通过这种方式，能够真实呈现农村公路的实际情况，进而为后续的养护工作等提供精确的数据支持。
传统检测方式的局限
农村公路的路况检测过去主要依赖人工步行进行。韩浩工程师指出，此方法效率低下。以一条较长的农村公路为例，人工检测所需时间颇为漫长。此外，这种检测方式存在较高的安全风险。尤其在车辆密集或山区路段，潜在的危险情况不容忽视。
传统人工检测获取的数据在准确性方面存在显著局限。这主要是由于人工检测受限于检测人员自身的状态和能力。因此，检测结果的准确性可能存在偏差，这对后续决策的制定产生了不利影响。
数据录入与分析的工作场景
位于河北省霸州的交通运输部公路科学研究院检测数据分析处理中心，工作现场异常繁忙。工作人员负责数据录入工作，确保诸如基础路面信息等数据的精确输入。与此同时，其他工作人员则专注于数据分析任务。
扈书光，这位数据分析师，正在详细阐述各类数据的细节。他以AI识别为例，指出其效率可达每小时十万张，这一令人瞩目的数字背后，彰显了科技的强大力量。在分析环节，AI系统凭借庞大的数据库，实现了精准的判断，与以往的方法有着本质的区别。
人工智能提高识别效率
在人工智能系统尚未普及之前，人工识别的效率相当低下。对收集到的路面原始图像，必须逐一根据不同的损坏类型进行人工标记。此过程每小时仅能识别大约10至12公里的路况信息。
人工智能的融入显著提升了识别效率，目前速度已达到每小时200公里。这一成果得益于众多前沿技术的应用，包括构建了包含十万级图片数据的病例库、进行百万级图片的多模型融合训练，以及千万级图片的工程化验证。这些技术进步使得AI系统具备了应对多种病害、复杂病害以及复杂工程场景识别的能力。
自动评定与检测结果输出
数据识别分析完成后，一个至关重要的步骤是采用《农村公路技术状况评定标准》构建的自动评定系统。该系统能够自动生成农村公路的“体检报告”。这份报告极为重要，相当于对农村公路进行全面健康检查后的诊断结果。
该报告涵盖了从数据收集至数据分析，最终得出的关于公路状况的结论。这些结论详细描述了公路各部分的健康状况和存在的问题，为后续的公路维护工作提供了明确的指导方向。
自动化检测工作的进展与意义
交通运输部正积极推进农村公路路况的自动化检测进程。截至目前，2023年底，自动化检测的实施比例已攀升至70.35%。在2023年这一年里，自动化检测覆盖的里程数已接近300万公里。
公路养护的科学决策水平得到显著提高，这对于持续增强数据的完整性、有效性和检测评定结果的精确度具有重大影响。同时，此举促进了轻量化自动检测设备、大数据以及人工智能等技术在农村公路检测领域的应用，实现了降本、提质、扩大覆盖面和提升效率。此外，这也为编制合理的农村公路养护规划提供了科学支持。关于未来农村公路自动化检测的改进空间，我们期待您的观点和建议。欢迎点赞并分享，积极参与评论区讨论。
