道路养护巡检是保障路网安全畅通的基础性工作。据交通运输部2026年6月22日发布的公报显示：2025年末全国公路里程557.89万公里，四级及以上等级公路里程547.28万公里。
毋庸置疑，这给养护管理带来了繁重的任务。
众所周知，以往的传统巡检都是由养护人员沿路徒步或驾车逐段排查：
目测、尺量、拍照、记录路面病害。
然而，面对几千万里的公路，不要说目测、尺量、拍照、记录等耗费大量时间的作业，就是养护人员驾车直行，百公里的道路也要两个小时左右。
但是，养护人员在公路上的行走不是“说走就走的旅行”，更不是去欣赏风景。他们是去工作，去检查路况，不仅要查看路面状况，还要进行测量、拍照做记录。这样算下来，百公里的路没有三五个小时肯定是走不完的。
况且，这还不算。还要对一路走下来拍的照片、做的记录要进行分析、比对，然后才能判定道路的良好与否。
由此看来，一段百公里的道路，从巡查到发现问题到解决问题，至少没个三五天是无法完成的。这还没有将一些桥涵墩柱以及边远偏僻复杂地形的巡查算进去。如果算上，三五天是打不住的。
除了耗时以外，还有巡检过程中对路面发生的细微裂缝、早期结构变形等问题，仅凭一双肉眼能不能发现？还有碎片化的纸质记录、照片能不能形成可追溯、可对比数据源？
其实这些问题不用回答，只需看看早期的媒体报道便可窥一斑。大多是出了问题后的“补救”。
这说明了什么？说明传统的人力道路巡检不仅耗时耗力、还对一些隐患不能及时发现导致发生事故。
因此，道路养护巡检是确保公共道路安全运行的有力保障，但是，当巡查方式不能及时发现问题，甚至跟不上道路建设的步伐时，就会影响公众的正常出行甚至引发安全风险。
为此，2026年2月，交通运输部办公厅印发了《低空无人机应用公路桥梁巡检技术指南（试行）的》通知，明确规定了无人机在公路桥梁巡检中的应用方法。
搭载可见光相机、搭载激光雷达、搭载红外线热像仪，并具备高精度定位能力（如搭载RTK模块或具备等效精度的定位系统）。其中相机应具备不低于1200万有效像素。
东方商易无人机道路养护巡检平台，正是从技术层面上重构了道路养护巡检作业流程，将传统的“肉眼看、车跑路”升级为“机器自动飞、AI自动判、数据自动管”的智能平台。
下面，从技术架构、核心算法、、数据应用等三个方面掰开来说说。
首先说说技术架构，三层协同的智能体系构成道路巡检的完整链路
平台构建了“感知、识别、管理”三层技术架构，让各层级间通过标准化数据接口进行衔接，从而形成数据采集到决策输出的完整链路。
感知层，可用于多源异构数据的协同采集。众所周知，道路巡检需要覆盖路面、桥梁、隧道、边皮等多种类型的结构物，单一的传感器无法满足全部需求。平台便集成了三种类型的载荷：
高分辨率可见光相机负责路面表观影像的采集，可查看裂缝、坑槽、标线磨损等病害。
激光雷达则可获取道路及周边环境的高精度三维点云数据，为结构变形分析、边坡形变检测提供量化依据。
红外热成像仪可用于夜间或低光照条件下的持续性检测。
上述三类传感器可在同一杭电同步触发采集，经机载授时模块确保采集时刻对齐，所有数据写入时附带经纬度坐标、高度、航线角、时间戳等元数据。
平台则依托部署在道路沿线的自动机库，可实现无人机自主起飞、自主巡航、自动返航充电。
当多机库同时部署时，无人机可在不同机巢间自动起降、接力飞行，可完成长距离连续巡检。
识别层，是面向道路场景的AI引擎。从逻辑顺序来说，感知层输出的海量原始数据，是经过识别层处理后才转化为可用信息的。平台在设计研发中，以改进型深度学习模型为核心引擎，从三个维度做了针对性实配：
多尺度特征融合，使毫米级裂缝与大面积滑坡在同一画面中被同步检出。
多任务学习架构，使单一模型可同时覆盖路面裂缝、坑槽、抛洒物、护栏损坏、边坡裂隙、隧道渗水等数十种类型的道路病害。
样本数据训练，是模型经过在不同光照、不同天气、不同路况下数据训练，使其在复杂环境中保持稳定性能。
管理层，则是从识别结果到养护决策的数据闭环。识别层输出的滨海信息需要经过管理层加工，才能转化为可用的数据资产，
平台研发时，构建了“发现、派单、处置、复核、归档”的完整链条。
在AI识别出问题后，系统就会自动生成附带精准位置坐标、病害影像和判定依据的电子工单，由API接口自动派发到所对应的处置单位。
当处置完成后，复核影像与原始问题影像通过结构相似度算法，进行量化比对，确认销号。
全部数据按路线、桩号、结构物三级索引存入动态数据库，支持历史检索与趋势分析。
管理者可调取同一路段在不同时间点的病害记录，产看裂缝宽度变化、坑槽发展速度等关键指标，实现从被动“救火”向主动“预防”的转型。
以上是关于东方商易无人机道路巡检平台的技术架构解析。关于平台的“核心算法”和“数据应用”，明天再详解。
（ 文/东方商易原创）
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