来源：杏彩注册 发布时间：2026-01-04 00:24:54
目前传统的监测手段显然已经难以胜任“海量道路信息处理 + 实时安全保障”这一高标准、严要求的管理任务。在这种背景下，迫切地需要借助先进的智能化技术方法，对现有的道路监测系统来进行全方位、深层次的升级改造，从而有效
提升道路管理的整体效率，确保道路运行的安全性和稳定能力，满足现代社会对高效、安全交通系统的迫切需求。
依托走航监测系统，可达成环境质量数据的实时收集、智能研判与动态预警，有效打破传统人工取样、固定点位监测的固有局限。该系统采用一体化整合设计，集成了多款环境监视测定传感器、数据采集组件、无线传输单元、高清摄像设备、边缘计算组件及 GPS 定位装置，以此实现对环境空气质量 “实时收集 - 快速研判 - 精准定位 - 动态追源” 的全流程管控。这套系统不仅能实时捕捉空气中各类污染物的浓度信息，还可借助高清摄像头记录现场环境情况，并结合 GPS 定位装置精准标注数据采集的地理坐标。而边缘计算组件的运用，让海量数据得以在本地完成初步处理与分析，明显提升了数据处理的效率及响应速度；无线传输单元则保障了数据可实时上传至云端平台，方便工作人员开展远程监控与数据分析工作，为环境管理工作提供了及时且精准的信息支撑。
根据走航监测的实际应用需求，可以有明确的目的性地增加AI视觉识别算法的功能模块。通过引入并集成多种不同的视觉识别算法，可以有明显效果地地满足在不同场景下的识别与监测需求。算法能够准确的通过具体任务特点和需求来做优化和调整，从而确保在多样化的应用场景中，如人A员管理、车辆管理、险情控制管理、等多种视觉识别算法，都能实现高效、精准的识别与监测效果。这样不仅提升了走航监测的综合能力，还极大地扩展了其应用场景范围和实用价值。
通过走航监测搭载高清摄像头，实时拍摄道路路面图像，并将图像信息实时传输至AI视觉算法盒子终端，对路面健康情况及路面垃圾进行实时、高效、精准的监测分析。利用AI视觉处理算法盒子终端对道路路面图像信息进行预处理、特征提取与分类识别，以此来实现对路面破损、裂缝、积水等健康情况的评估。为道路维护部门提供及时、准确的路面状况信息，有助于制定科学合理的维护计划，延长道路常规使用的寿命，提高行车安全性。
横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝、龟裂、坑槽、修补网状裂缝、修补裂缝、修补坑槽。
通过走航监测搭载高清摄像头，实时拍摄道路路面图像，并将图像信息实时传输至AI视觉算法盒子终端，系统可以通过AI视觉算法识别出路面是否有垃圾，路边垃圾桶是否满溢等情况。为城市环境卫生管理部门提供数据支持，有助于优化路面垃圾清理路线与频率，提高路面垃圾清理效率，改善城市环境卫生状况。
