本發(fā)明涉及城市智能巡檢，尤其涉及一種基于自動駕駛車輛的城市道路智能巡檢方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、城市道路基礎設施是城市發(fā)展和運轉(zhuǎn)的最基礎建設，構(gòu)成了城市交通和居住環(huán)境不可或缺的部分。這涵蓋了多個關(guān)鍵要素，包括路面、綠化帶、路燈、交通標識與標線、公交站及公共設施、井蓋排水井等。這些設施共同構(gòu)筑了城市的交通網(wǎng)絡和公共服務體系，為城市居民的生活、出行提供了必要的支持。這些基礎設施在城市運營過程中承受巨大壓力，自然環(huán)境(暴雨、風暴)、交通壓力、人為破壞、老化缺乏維護等問題都會導致基礎設施存在一定的安全隱患，需要時常進行巡檢和維護。

2、目前，城市道路中的基礎設施維護面臨著多方面的困難和挑戰(zhàn)，直接影響城市的交通流暢度、居民生活質(zhì)量以及基礎設施的完備和長期可持續(xù)性。

3、1.低效率的人工巡查：傳統(tǒng)的基礎設施維護主要依賴人工巡查，這種方式存在著低效率的問題。城市道路縱橫交錯，龐大的基礎設施網(wǎng)絡難以通過有限的人力和時間進行全面監(jiān)測。這導致一些潛在問題無法及時發(fā)現(xiàn)和處理，進而演變成更為嚴重的隱患。

4、2.遺漏微小但危險的問題：人工巡查容易遺漏一些微小但潛在危險的問題。例如井蓋位移、路面的裂縫、路燈光昏暗、綠化帶植物擋路等問題，可能在人眼中不易察覺。

5、3.高昂的維護成本：傳統(tǒng)維護方式需要大量的人力、物力和財力投入，維修周期較長，維護成本居高不下。這不僅限制了基礎設施的及時維修，還增加了城市管理者的負擔。

6、4.無法全面覆蓋：由于城市道路網(wǎng)絡龐大且繁雜，傳統(tǒng)維護方式無法實現(xiàn)全面覆蓋。一些偏遠地區(qū)或交通冷僻區(qū)域的基礎設施容易被忽略，造成不公平的資源分配和服務覆蓋。

7、國網(wǎng)山東省電力公司濟南供電公司于2023年10月10日公開了基于邊緣計算的智慧城市物聯(lián)井蓋數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)及方法(具體參見專利cn202311126159.3)。其涉及城市數(shù)據(jù)管控技術(shù)領域，具體為基于邊緣計算的智慧城市物聯(lián)井蓋數(shù)據(jù)/管控系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括邊緣分析反饋模塊，邊緣分析反饋模塊通過電子井蓋內(nèi)置的傳感器實時采集電子井蓋的狀態(tài)數(shù)據(jù)信息，并通過電子井蓋內(nèi)的邊緣計算單元對采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)信息進行分析，結(jié)合電子井蓋最近一次的接收的由物聯(lián)控制終端發(fā)送的控制指令數(shù)據(jù)，判斷電子井蓋的運行狀態(tài)，并將運行狀態(tài)異常的電子井蓋對應的狀態(tài)數(shù)據(jù)信息反饋給物聯(lián)控制終端。

8、中國地質(zhì)大學(武漢)于2022年11月11日公開了一種無人機城市巡檢系統(tǒng)及方法(具體參見專利cn202211409069.0)，包括：存儲管理模塊，用于將目標數(shù)據(jù)集上傳并保存至底層存儲單元，并且底層存儲單元保存目標檢測模型和無人機飛行路徑；分布式緩存模塊，用于將目標數(shù)據(jù)集緩存至分布式緩存單元；分布式訓練模塊，用于讀取目標數(shù)據(jù)集，對目標檢測模型進行分布式訓練；路徑規(guī)劃模塊，用于計算、規(guī)劃無人機飛行路徑，控制無人機按照無人機飛行路徑進行巡航；目標檢測模塊，用于使用目標檢測模型對檢測目標進行檢測。

9、蘇州市伏泰信息科技股份有限公司于2022年3月11日公開了一種基于視覺ai技術(shù)的城市智能巡檢車系統(tǒng)及巡檢方法(具體參見專利cn202210243060.0)。其巡檢系統(tǒng)包括車載主機以及和車載主機連接的數(shù)據(jù)采集模塊，所述車載主機與中心服務器無線連接，用來解析處理接收中心服務器的指令以及向中心服務器調(diào)控發(fā)送報警信息，數(shù)據(jù)采集模塊包括視覺傳感器、車載攝像機以及車載gnss，車載主機裝配有圖像預處理模塊、目標檢測模塊和目標跟蹤模塊，目標檢測模塊采用yolov5算法，該巡檢車系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)違章停車、流動攤販和暴露垃圾等違規(guī)行為的實時檢測。

10、上海漂視網(wǎng)絡股份有限公司于2022年9月9日公開了一種智慧城市道路雜物檢測裝置(具體參見專利cn202220376863.9)，其主要殼體通過安裝機構(gòu)掛載在車輛頂部行李架豎桿上，通過電池或者太陽板供電，殼體朝向路面設有高清攝像頭，殼體內(nèi)設有圖像處理器、單片機以及供電電池，圖像處理器與單片機相連接，單片機上設有圖像識別單元與圖像存儲單元，單片機連接有報警器，供電電池分別與高清攝像頭、圖像處理器、單片機以及報警器電連接。

11、從現(xiàn)有的公開專利技術(shù)來看，整個檢測過程擴展性和適應性較差，并且沒有及時的跟進維護方法，缺少數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析。

12、1、拓展性差：如基于邊緣計算的智慧城市物聯(lián)井蓋數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)及方法所述，需要對每個井蓋安裝終端智能設備，其消耗較大的人力財力。

13、2、基于無人機的城市巡檢方法，極大受限于無人機的飛行續(xù)航時間，可能無法在單次飛行作業(yè)中，在保證準確度的前提下完成對覆蓋范圍的識別。

14、3、受限于固定安裝方式的單相機視覺方法，視域面積有限、檢測范圍小，并且受光照和天氣等因素的影響，可能在某些情況下表現(xiàn)不佳。

15、4、沒有對檢測出的異常設施進行有效的維護和后續(xù)追蹤，缺少對數(shù)據(jù)的積累和分析。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種基于自動駕駛車輛的城市道路智能巡檢方法，其包括如下步驟：

2、s1：通過裝載在車端的定位模塊獲取自動駕駛車輛的位置信息；

3、s2：通過裝載在車端上的相機模塊來感知車輛周圍環(huán)境，以構(gòu)建圖像信息；

4、s3：通過深度學習算法，基于構(gòu)建的圖像信息，進行目標檢測并判斷是否存在道路異常，如果是，則進行至步驟s4，否則進行至步驟s1；

5、s4：車端整理自車信息并將自車信息上傳至云平臺數(shù)據(jù)中心；

6、s5：云平臺數(shù)據(jù)中心在收到相應信息后，進行數(shù)據(jù)歸納整理、數(shù)據(jù)入庫、構(gòu)建維護任務并進行追蹤。

7、進一步地，在步驟s1中，定位模塊包括gnss、i?mu傳感器設備。

8、進一步地，步驟s1包括：通過i?mu計算車輛在三個空間方向上的加速度、角速度，提供車輛的姿態(tài)、線性加速度和角速度信息；通過gnss計算車輛的絕對位置信息；通過融合i?mu提供的高頻三軸姿態(tài)角及加速度信息和gnss提供的絕對位置信息，計算車輛高頻精確位置信息。

9、進一步地，在步驟s3中，對于日常采集數(shù)據(jù)進行打標簽和異常標注，需標注圖片中的異常目標和目標類型，利用有標簽的圖像數(shù)據(jù)訓練基于視覺的目標檢測深度學習模型，構(gòu)建目標檢測單元用于自動駕駛車輛行駛過程中進行目標檢測，以標記出目標物體和異?？颍惠敵鰣D像的異?？蛟谲嚿碜鴺讼迪碌纳疃龋瑯?gòu)建多視圖bev網(wǎng)絡，即通過將目標物體標記和異?？蛲队暗杰嚿碜鴺讼迪?。

10、進一步地，在步驟s3中，道路異常情況包括：井蓋位移、路面異物、路面裂縫、交通標線和標識破損。

11、進一步地，在步驟s4中，所述自車信息包括自動駕駛車輛當前的位置信息、目標檢測模型的目標檢測結(jié)果和圖像信息；并且車端通過通信模塊將所述自車信息上傳至云平臺數(shù)據(jù)中心。

12、進一步地，在步驟s5中，云平臺數(shù)據(jù)中心在收到上傳信息后，根據(jù)目標檢測結(jié)果對數(shù)據(jù)進行歸類整理，判斷風險等級，并且自動構(gòu)建維護任務指派到不同的維修人員。

13、進一步地，在步驟s4中，云平臺根據(jù)來自于多個車輛的多次上報信息，根據(jù)地理位置進行濾波分析特定位置的路面異常置信度，當置信度高時根據(jù)類別以及地理位置判定風險等級，當置信度低時流轉(zhuǎn)至人工確認。

14、進一步地，所述方法還包括如下步驟：s6：在維修人員進行現(xiàn)場維護后，根據(jù)實際維修情況，更新云平臺數(shù)據(jù)中心的維護任務。

15、本發(fā)明的技術(shù)方案還提供了一種基于自動駕駛車輛的城市道路智能巡檢系統(tǒng)，其包括自動駕駛車輛和云平臺數(shù)據(jù)中心，所述自動駕駛車輛上裝載有定位模塊、相機模塊以及通信模塊，其中，所述系統(tǒng)按照如上所述的方法執(zhí)行城市道路智能巡檢。

16、相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的技術(shù)方案的實施將為城市管理者提供一種全新的、更加智能和高效的基礎設施維護方式，有利推動城市交通與生活環(huán)境的提升，其具有如下優(yōu)勢：

17、1.高效巡檢：自動駕駛車輛的引入極大提高了巡檢效率，實現(xiàn)了對城市各角落的高頻率覆蓋。

18、2.全面監(jiān)測：通過多感知模塊，可全面監(jiān)測各類基礎設施，確保每個細節(jié)都能得到充分關(guān)注。

19、3.即時報告：利用大數(shù)據(jù)分析和云端監(jiān)測平臺，問題可以在早期被發(fā)現(xiàn)、報告和解決，提高了維護的及時性。

20、4.便捷維護：建立自動化管理云平臺，完備記錄各類設施安全情況，一鍵指派維護任務，全面追蹤問題和解決方案。

21、5.降低成本：自動化巡檢降低了人力成本，提高城市基礎設施維護的經(jīng)濟效益。

22、6.提升安全：通過實時監(jiān)測和及時報告，能夠更早地發(fā)現(xiàn)并解決潛在的安全隱患，全面提升城市道路的整體安全水平。