北京
公路灾害的突发性与不可预测性，一直是交通管理领域的痛点。近年来公路灾害频发，如塌方、滑坡、桥梁垮塌、道路病害等，给人民生命财产安全带来了巨大威胁。从梅大高速茶阳路段的塌方事故，到陕西柞水公路桥梁垮塌事件，每一次事故都敲响了公路安全的警钟。传统公路管理方式面临着诸多挑战，如监测手段落后、数据处理效率低下、应急响应不及时等，传统公路监测手段的局限性已无法满足现代社会对公路安全的高要求。在此背景下，交通运输部出台了一系列政策，推动公路数字化转型，加快建设智慧公路，提升公路基础设施的监测、预警和养护能力。
普通视频摄像头无法预测深层地质灾害或结构失效。当前基于可见光/黑光摄像机的AI系统，仅能对地表已发生的、可视的异常现象进行初判，包括：路面横向/纵向裂缝（宽度 >3mm，长度 >30cm）；边坡落石滚落至路基或沟谷；浅层土体崩落或地表流动痕迹（可靠性较低）。系统采用三层边缘设计，保障弱光与低带宽环境下的本地化处理：在高危路段部署400万像素黑光摄像机（最低照度 ≤0.001 lux，带红外补光）；采用YOLOv10模型并行检测：裂缝区域、落石物体、泥石流滑坡地表流动。通过4G将脱敏事件记录（含时间、位置、截图、10秒片段）推送至养护或应急平台；
黑光摄像机可在无月光环境下成像，提升夜间覆盖能力；支持太阳能+4G，适用于无市电、无光纤的偏远路段；燧机科技AI边坡落石路面裂缝监测预警系统基于YOLOv10深度学习技术，快速识别路面裂缝、桥梁垮塌、边坡落石滑坡、泥石流等灾害，并触发灾害报警机制，及时、迅速地提醒过往车辆采取紧急避让、驶离公路等措施。同时，系统将灾害事件同步推送至监管、养护单位的值班领导、人员，以便及时启动应急响应处置预案。通过自动判别、自动响应、自动报警等方式，及时叫停灾害路段运行车辆，以最快速度、最大程度避免灾后伤亡事件。
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