我国山地丘陵占比超70%，高速公路网中约35%的路段穿越山岭重丘区。边坡落石、滑坡、泥石流等地质灾害因突发性强、破坏力大，已成为威胁道路安全运行的“头号杀手”。据交通运输部统计，近三年因边坡灾害引发的交通事故年均超200起，直接经济损失超10亿元。传统人工巡检周期长、效率低，难以应对极端天气下的高频次风险，亟需智能化监测手段实现“早发现、早预警、早处置”。
技术破局：燧机科技以AI重构边坡监测逻辑
针对行业痛点，燧机科技依托计算机视觉与深度学习技术，推出高速公路边坡落石识别检测系统，核心搭载自研YOLOv8+RNN双模型算法，实现对边坡风险的精准感知与快速响应。系统通过部署于边坡关键区域的智能摄像机，24小时采集视频流数据，经边缘端预处理后，由YOLOv8目标检测模型实时识别落石、滑坡体位移等风险特征，同步通过RNN循环神经网络分析连续帧画面，判断风险发展趋势（如落石运动轨迹、滑坡体持续变形速率）。
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多风险同步识别：实验室数据显示，系统对直径5cm以上落石的识别准确率达98.7%（环境光照≥500lux），对滑坡体位移速率（≥2mm/分钟）的监测误差小于0.3mm/分钟；
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毫秒级预警响应：实测从风险特征出现到生成预警信息，端到端处理时间≤3秒，支持同步推送至监管平台、养护单位值班终端及路段电子显示屏；
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抗干扰能力强：针对雨雾、逆光等复杂场景，通过数据增强训练，系统误报率控制在0.5%以下（优于行业标准1%）。
全链路闭环：从风险感知到应急处置的“最后一公里”
燧机科技边坡落石识别检测系统并非孤立的监测工具，而是深度融合“感知-分析-预警-处置”的全链路解决方案：
1.风险识别：摄像机采集的图像经AI算法过滤无效信息，精准框选落石位置、滑坡体范围等风险点；
2.分级预警：根据风险等级（Ⅰ级：紧急落石/Ⅱ级：潜在滑坡），系统自动匹配预警策略——Ⅰ级风险触发声光报警并同步推送至1公里范围内运行车辆的导航APP，Ⅱ级风险推送至养护部门移动端；
3.协同处置：监管与养护单位接收预警后，可通过系统回溯历史影像、查看风险点坐标，快速制定封路、疏导或应急处置方案。2023年在福建某高速试点中，该系统成功预警3起落石事件，避免2起可能引发的伤亡事故，应急响应效率提升60%。
燧机科技：深耕智慧交通的AI技术底色
作为国内领先的智能交通解决方案提供商，燧机科技依托浙大、华科等高校合作背景，已累计投入超1亿元研发费用，在目标检测、时序数据分析领域拥有20项发明专利。其边坡监测系统已在云南、四川、贵州等地质灾害高发省份落地，服务超5000公里高速公路，累计监测时长超200万小时，数据可靠性经第三方评测认证。
结语：AI赋能，让边坡安全“可感可控”
从“被动救灾”到“主动防御”，燧机科技高速公路边坡落石识别检测系统以YOLOv8+RNN双模型为核心，用AI技术填补了传统监测的效率空白。未来，随着5G+边缘计算的普及，系统将进一步升级为“云-边-端”协同架构，实现更精准的风险预测与更高效的跨部门联动，为高速公路安全运行筑牢科技防线。
