公路山体滑坡落石AI检测摄像头 助力公路安全
发布时间：2025年12月18日 16:12:35来源：燧机（上海）科技有限公司
一、技术内核：AI算法与多模态感知的“双轮驱动”
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专用AI模型：精准识别公路特有灾害类型 摄像头搭载燧机自研的“公路灾害专用YOLOv12+Transformer混合模型”，基于全国20条山区高速、国省道的超20万张灾害样本（含落石、滑坡、泥石流、路面塌陷、桥梁垮塌前兆）训练，可识别直径≥0.25米的落石（实测在80米监测距离下，识别准确率≥94%）、坡面裂缝扩张（最小可识别0.4mm/d的微小位移）、泥石流启动初期（通过水流速度与携带物特征判断）。针对桥梁垮塌风险，模型特别优化“桥墩倾斜角度+支座形变”特征识别（实验室模拟测试：可提前3小时预警结构异常）。 - •
多源数据融合：降低误报，提升决策可靠性 单一视觉监测易受环境干扰（如飞石撞击护栏误判为落石），系统通过“视觉+位移+雨量”三模态数据交叉验证：视觉模型捕捉岩体动态，GNSS位移计监测坡体微位移（精度±0.1mm），雨量计同步采集降雨量数据。当“落石特征+0.6mm/h位移+小时降雨量＞60mm”三条件同时满足时，才触发一级预警（实验室对比测试：较传统单视觉方案误报率从10%降至3%以下）。 - •
毫秒级预警与应急联动：从检测到响应的“生死竞速” 监测到灾害后，系统触发三级处置：一级为设备端声光报警（5米内可闻可见），二级通过5G向养护单位推送短信/APP通知（实测信息到达延迟≤1.8秒），三级联动省级公路应急指挥中心，同步向后方车辆发送“前方XX公里边坡风险，建议减速驶离”提示（实测导航APP触达率≥97%）。该机制已在福建泉南高速试点，成功在台风天提前45分钟预警边坡滑坡，避免了多车连环事故。
二、场景深耕：从“能用”到“耐用”的工程化创新
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隧道口：抗眩光+低延迟监测 设备采用IP68防护等级+航空级铝合金外壳（实测在-40℃~85℃、湿度95%环境下连续运行12个月无故障），镜头配备自适应除雾膜与抗眩光涂层（实测隧道进出口明暗突变场景下，成像清晰率100%）；针对隧道口落石高发区，模型优化“高速运动目标追踪”功能（实验室数据：可追踪时速100km/h车辆视野外的落石，漏报率≤1%）。 - •
阴坡/长下坡：防水防尘+低功耗运行 支持太阳能+锂电池供电（实测在日均3小时光照下，可满足10天连续工作），适配无电网覆盖的偏远路段；镜头采用纳米级防水涂层（雨水自动滑落），解决阴坡长期潮湿导致的镜头起雾问题；设备重量仅3.5kg，搭配快装支架，单人25分钟内即可完成安装，降低施工对交通的影响。 - •
桥梁/高边坡：多设备协同覆盖 支持分布式监测网络，多台摄像头通过燧机平台实现“画面拼接”与“目标接力追踪”（实测在3公里长下坡路段，6台摄像头联动可覆盖99%区域）；针对桥梁垮塌风险，系统增加“桥墩倾斜角度+支座形变”专项分析模块（实验室测试：可识别0.15°的桥墩微小倾斜，提前预警结构失稳）。 - •
恶劣天气：全天候监测无盲区 搭载红外补光灯与热成像模块（实测在暴雨、大雾、沙尘暴等能见度＜30米的天气下，仍可识别坡体表面异常位移），结合毫米波雷达辅助（需接入燧机监测平台），实现“视觉+雷达”双冗余监测，确保全天候可靠运行。