智能感知技术
研发低功耗无线监测集成系统及快速装卸成套设备,融合智能采集、数据传输与数据挖掘等技术，实现不中断交通情况下道路基础设施结构安全、机电系统状态环境状态(的实时感知、评估预警与辅助决策。目前，已通过7000多个道路摄像、1600多个车载摄像等前端设备实时捕捉路网状态，各类智能传感器实时监测路面积水、区域气象、桥面风速、雨量情况等信息，提升了城市路网设施应急保障水平。
路网AI事件识别及应急保障
应用雷视一体相机等全息感知设备获取道路图像和点云大数据,同步开发图像分析智能识别算法,建设计算机辅助的交通异常事件智能识别系统,提升交通异常事件发现的及时性和定位的精 确性,优化区域路网应急救援资源和服务保障网络,实现事件处置"秒级响应",形成更加安全、高效、智慧的道路交通运营安全保障体系。
数字孪生城市数字底座
打造数字孪生城市数字底座，为多源数据融合、泛在计算、数据驱动、算法辅助决策的可信任的新型基础设施全生命周期提供数据承载和应用使能服务。
快速检测技术
①区域路网结构微形变及沉降监测
面向隧道保护区、路网桥梁的结构沉降形变监测需求,通过融合合成孔径雷达干涉测-技术(MT-InSAR)、红外感知、卫星遥感以及图像识别技术,实现运营期区域路网结构微形变与沉降状态的时空连续监测,促进路网沉降形变监测技术的升级革新。目前,该技术已在越江大桥与城市快速路应用,成功筛选出沉降速率较大区域。
②多维全息路域性能感知
通过集成模块化、快速化的道路多功能检测装备与面向深层次的探地雷达装备,研发形成覆盖" 路表-表层-深层"的多维度道路基础设施性能全息感知成套技术。采集数据可覆盖道路路表破损、路面平整度与车辙、深层病害等,目前建立起的设施性能状态底层指标数据库,已累计录入25万余条指标数据,检测里程已超过1万公里。同时基于多维感知数据融合技术,挖掘分析设施 病害成因及健康状况演变规律。
健康状态评估与风险管控
基于多源异构数据融合分析与挖掘技术,深度挖掘各类交通基础设施全生命周期运维过程中产生的日常巡检、运营维护、结构检测及监测等数据,形成数据赋能的全生命周期评价与风险管控体系,构建动态的路网级设施数字风险管控地图,实现不中断交通情况下桥梁健康状态评估与长期性能退化规律分析。
项目介绍
项目一、《数字驱动的交通基础设施全生命周期韧性运营关键技术及应用研究》
起止时间：2022.8-2024.8
经费：150w（劳务费15w+设备费15w+业务费用120w）
技术指标：
子课题一：基础设施全生命周期运营数据标准体系研究
从全生命周期的角度对基础设施设备分类、数据模型及运营数据标准进行规范，为后续的状态评价决策奠定基础。
子课题二：基础设施全生命周期运营状态评价方法研究
突破现有规范，基于数字驱动对基础设施评价的技术框架开展研究，包括基于检测及监测数据的多源数据融合技术，结合灰色关联度法、极小差法等算法，开展结构状态评价、机电及附属设施状态评价、运营服务状态评价、运营状态总体等几方面研究内容，从而更为全面精细的评估基础设施的运营状态。
子课题三：基础设施全生命周期运营决策体系研究
在评价研究的基础上开展基础设施运营状态趋势分析及预防性养护策略研究，基于实用的统计模型（如贝叶斯预测、马尔可夫链模型等），对设施结构设备性能进行预测，分析不同维养策略对设施性能、综合效益的影响，形成面向全生命周期的基础设施韧性运营政策建议。
子课题四：基础设施全生命周期运营示范应用研究
在以上理论研究的基础上，形成基于数字驱动的基础设施全生命周期智慧运维管理平台、基础设施健康监测系统优化、基础设施结构关键部件检测及初始状态评价、面向全生命周期的基础设施评价和养护体系等研究成果。
成果目标：
① 形成标准与指南5项。
② 完成总体研究报告及子课题研究报告。
③ 形成论文 5 篇，申请专利 5 项，申请软件著作权 3 项。
④ 完成示范工程 1 项。
项目二、《新基建下智慧高速建设关键技术及应用研究》
起止时间：2022.8-2024.8
经费：200w（劳务费20w+设备费20w+业务费用160w）
技术指标：
子课题一：车道级交通流精准控制体系研究
①
融合机器学习与深度学习算法，采用多隐层神经网络对环境样本训练，通过智能感知监测技术，得到车道级实时交通流量、突发交通事件，并结合养护作业等数据，通过大数据、AI人工智能等技术进行分析研判，以车道级智能管控方式，确保高速公路总体通行效率处于较稳定的水平构建全面、实时、多维的高速公路智慧感知体系。
② 通过公路沿线可变信息标志、移动终端、车载终端等多种方式实现伴随式信息服务，提升交通信息发布的覆盖面和及时性，满足出行者大众化、普适性的服务需求，提高通行效率，确保交通安全。
子课题二：智慧高速全生命周期运营管理体系研究
① 针对运营期易发的原生性病害，根据运维期实际数据需求，由施工单位以BIM模型为载体，根据实际需求对模型构件进行细分，并将所需的质量数据与模型进行绑定关联，最终形成完整的施工期质量数据三维模型。
②
综合高速基础设施技术现状、改扩建工程病害特点、实际运维需求等因素分析高速公路基础设施重点监测对象及监测参数，研究关键基础设施的健康监测项目及布点方案，利用智能感知技术、物联网技术实现结构安全关键参数的自动化、实时测量，为基础设施的劣化规律分析提供数据支撑；结合各类基础设施的特点和关键参数的实时监测数据，实现关键设施健康状态实时定量评价、异常报警，辅助高速基础设施的科学维养决策，保障高速的安全运营。
③
综合分析高速各类机电设备对运营安全和运营效益的影响对各类机电设备进行重要度评级，对关键机电设备的运行参数进行实时采集，为机电设备的故障规律分析提供数据支撑；结合各类设备的特点和运行状态实时监测数据，实现关键设备健康状态实时定量评价、异常报警，为高速机电设备的科学维养提供数据支撑，以保障高速的安全、高效运营。
④ 基于智慧高速设计、施工、运营、维护等阶段的数据信息，形成智慧高速全生命周期的数据标准化。面向结构性能，设备状态、运行环境等不同维度探究多层次评价体系。研究设施设备性能演变趋势与养护策略之间的关系，并结合重要度对养护费用结构和养护策略进行规划。
⑤
基于智慧高速数字底座集成的设计、施工、运营阶段的数据及信息模型，建立智慧高速全要素、全周期、多维度的综合可视化管理平台，实现设施设备的数字化和可视化管理、健康状态的动态监控以及全生命评价和风险预警。实现养护计划的智能自动调整、养护作业的智能实时监控和养护业务的标准化监管。实现高速运营状况的实时监控、突发应急事件的平台统一化指挥和运营效益的动态把控，提升高速的运营水平和运营效益。
成果目标：
① 搭建智慧高速全生命周期管理平台。
② 形成算法10套。
③ 申请专利，软著5项。
④ 发表学术论文5篇。