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8月27日，交通運輸部微信公眾號持續(xù)推送公路自然災害監(jiān)測預警技術(shù)裝置優(yōu)秀案例，由西安公路研究院牽頭研發(fā)的《無線AI攝像機視頻監(jiān)測與分析系統(tǒng)》作為首批展示成果受到關(guān)注。該技術(shù)突破傳統(tǒng)被動監(jiān)測模式，實現(xiàn)向主動預警的轉(zhuǎn)型升級，既顯著提升了設備利用效能，更為交通基礎設施安全運行構(gòu)筑了關(guān)鍵技術(shù)支撐。目前，該系統(tǒng)已在陜西省105處高風險工點規(guī)?；瘧茫瑢嶋H運行中達成“全天候清晰可視、異常坍塌事件精準識別”的預期目標。

前端AI全天候精準識別

核心技術(shù)突破：高保真實時識別能力。系統(tǒng)創(chuàng)新采用前端高清AI識別技術(shù)，依托攝像機內(nèi)置AI芯片對原始未壓縮監(jiān)控視頻進行實時解析。此設計有效避免傳統(tǒng)傳輸壓縮導致的關(guān)鍵特征丟失問題，將物體識別精度提升至新高度。通過融合先進圖像增強技術(shù)、深度學習算法，結(jié)合大光圈鏡頭和高像素值感光芯片，系統(tǒng)攻克了夜間和復雜環(huán)境下的成像難題：在光線不足場景中仍可保持畫面清晰度，確保白天、夜間及雨雪天氣等多條件下監(jiān)控視頻均達到高可用標準。經(jīng)實測驗證，其圖像質(zhì)量較傳統(tǒng)監(jiān)控方案提升超45%，夜間成像效果優(yōu)勢達60%以上，為后續(xù)智能分析奠定了堅實基礎。

風險識別維度拓展：從結(jié)構(gòu)隱患到交通異態(tài)的全覆蓋。基于前端AI識別與邊緣檢測算法，系統(tǒng)構(gòu)建了多層級風險感知網(wǎng)絡——結(jié)構(gòu)安全層面：實時解析監(jiān)控視頻中的細微變化，精準捕捉道路塌陷、橋梁垮塌、滑坡隱患等結(jié)構(gòu)性風險；目標監(jiān)測層面：同步實現(xiàn)對行人、車輛、路面設施（含標志牌）、突發(fā)塌方等關(guān)鍵目標的動態(tài)檢測；交通事件層面：支持對異常停車、逆行、道路擁堵、低能見度等特殊交通狀態(tài)的快速識別。通過上述功能集成，系統(tǒng)成功推動監(jiān)測模式從“被動響應”向“主動防護”跨越，能夠在風險萌芽階段即觸發(fā)預警機制。

綜合效能升級：全場景安全賦能。系統(tǒng)深度融合交通流基礎指標采集與分析功能，可根據(jù)實時流量變化動態(tài)調(diào)整預警策略，針對性強化高速公路橋梁段、隧道出入口、互通立交等高風險區(qū)域的安全管控。尤其在極端天氣或突發(fā)事件情境下，其對異常交通行為的檢測響應效率顯著提升，為應急管理提供關(guān)鍵決策依據(jù)。

與傳統(tǒng)監(jiān)測方法相比，AI視頻監(jiān)測在輕量化施工部署、高質(zhì)量圖像監(jiān)測、AI前端識別等方面具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢。其實時性與準確性保障了對結(jié)構(gòu)隱患的及時監(jiān)測，自動化與智能化大幅提升了監(jiān)測預警效率，有助于提高公路防災抗災快速預警和快速處置的水平，降低災害導致的二次事故損失，為基礎設施安全運行保駕護航。