山东交通职业学院科创深耕智慧交通 车载智能检测技术全面赋能公路隧道运维高质量发展

山东交通职业学院科创深耕智慧交通 车载智能检测技术全面赋能公路隧道运维高质量发展

当前，我国综合交通运输体系建设迈入智慧化、精细化、高质量发展的全新阶段，公路隧道作为干线公路、高速公路路网体系的核心咽喉基础设施，承担着区域互联互通、物资运输、民生通行的重要职能。随着国内公路隧道建设里程持续攀升、存量隧道运营年限不断增加，隧道结构老化、病害频发、运维压力激增等问题愈发凸显，传统粗放式、人工化的隧道运维检测模式，已完全无法适配现代化交通基础设施安全运营与高质量发展的核心需求。在此行业发展背景下，山东交通职业学院立足山东省交通强省建设战略部署，紧扣智慧交通、平安交通建设目标，依托学校交通运输类特色专业优势、优质师资科创团队与学生创新实践平台，聚焦公路隧道运维行业痛点、难点、堵点，自主开展车载智能检测技术创新研发与落地实践，以专业化、智能化、标准化的科创技术，全方位赋能公路隧道运维高质量发展，为区域交通基础设施智慧升级与安全运营提供坚实的技术支撑与人才保障。

山东交通职业学院作为山东省重点交通类高职院校，始终坚守“立足交通、服务行业、赋能地方、育人为本”的办学定位，深耕交通工程建设、交通设施运维、智慧交通技术应用等核心领域数十年，形成了鲜明的交通办学特色与深厚的科创教研底蕴。学校始终坚持产教融合、科教融汇、科创赋能的发展理念，将学生创新创业实践、教师科研技术攻关与交通行业实际需求深度绑定，鼓励师生立足行业一线问题开展技术创新、工艺改良、设备研发与方案优化，持续推动职业教育科创成果转化落地，助力交通行业转型升级与高质量发展。在全国智慧交通建设全面推进的大环境下，传统交通基础设施运维技术迭代升级迫在眉睫，尤其是公路隧道运维领域，技术革新需求极为迫切，为学校师生科创团队开展技术创新研究提供了清晰的实践方向与广阔的应用场景。

长期以来，我国公路隧道运维检测工作普遍采用传统人工巡检、定点抽样检测、手持设备辅助排查的作业模式，这种传统运维检测模式存在诸多无法规避的短板与缺陷，严重制约了公路隧道运维管理的高质量发展。从作业安全性来看，公路隧道内部空间封闭、光线昏暗、空气流通性差，且日常通行车流量大、车速较快，人工进入隧道开展近距离、逐段排查检测，极易发生交通安全事故，同时长期处于封闭潮湿环境作业，也会对检测人员身体健康造成影响，整体作业安全风险极高。从检测效率层面分析，人工隧道检测属于劳动密集型作业，需要多名工作人员组队分工，逐米、逐段开展排查、记录、核验工作，一条中长距离公路隧道的全域检测往往需要耗费数小时甚至数天时间，检测周期长、人力投入大、作业效率极低，无法满足现阶段隧道常态化、高频次、全覆盖的运维检测需求。

从检测精度与数据质量角度而言，传统人工检测高度依赖工作人员的从业经验、专注度与责任心，人为误差不可避免。对于隧道衬砌表面细微裂缝、浅层渗水、微小剥落、内部空洞等隐蔽性、细微性病害，人工肉眼排查极易出现漏检、误检情况，无法精准捕捉隧道早期安全隐患。同时，传统检测数据多为人工纸质记录、事后整理归档，数据碎片化严重、标准化程度低、溯源性差，难以形成系统化、数字化的隧道运维数据库，无法为隧道长期养护、病害研判、升级改造、安全评估提供精准、全面、连续的数据支撑，导致隧道运维管理长期处于“被动维修、事后补救”的粗放式管理状态，难以实现前置预判、主动养护的精细化运维模式。

针对以上行业痛点与技术短板，山东交通职业学院师生科创团队组建专项技术攻关小组，依托学校智能交通实训中心、交通工程检测实验室等优质科研平台，结合山东省境内高速公路、国省干线公路隧道的实际运营工况、地质条件、环境特征与运维标准，开展车载智能隧道检测技术的专项创新研发与优化迭代。团队摒弃传统人工检测的落后模式，紧跟人工智能、大数据、机器视觉、激光雷达感知等前沿技术发展趋势，将前沿智能技术与隧道质检运维场景深度融合，自主研发搭建一体化车载智能隧道检测系统，重构公路隧道智能运维检测新模式，以技术革新破解行业难题，切实以车载智能检测技术赋能公路隧道运维高质量发展。

本次创新研发的车载智能检测技术，是适配公路隧道全域运维检测的一体化智能解决方案，整套系统由车载采集终端、多传感器融合模块、AI智能识别分析系统、大数据云端存储管理平台四大核心模块组成，实现了隧道检测全流程自动化、智能化、标准化、数字化作业。其中，车载采集终端搭载高清工业相机、红外成像设备、激光雷达测距设备、定位测速模块，可固定搭载于常规检测车辆，无需封闭交通、无需人工占道作业，车辆在正常低速通行状态下，即可同步完成隧道内壁、路面、拱顶、侧边全域数据的全覆盖采集，彻底打破传统检测作业需要封闭交通、停工停产的局限，极大降低了检测作业对道路通行效率的影响。

多传感器融合模块是本次技术创新的核心亮点之一，团队通过技术优化，实现视觉感知、激光测距、温度湿度监测、位置定位多类数据的同步采集、互补校准，有效规避单一检测设备的数据偏差问题，大幅提升隧道病害检测的全面性与精准度。针对隧道常见的衬砌裂缝、墙面渗水、表层剥落、混凝土空洞、路面龟裂、沉降变形等各类病害，系统可实现全方位捕捉，尤其能够精准识别人工难以分辨的0.1毫米级细微裂缝、浅层隐蔽渗水等早期病害，从根源上杜绝漏检、误检问题，为隧道安全隐患前置排查提供核心技术支撑。

在数据处理与分析环节，项目团队自主优化训练专属隧道病害AI识别算法模型，基于海量山东本地隧道路况数据进行迭代训练，适配山东地区不同地质、不同年限、不同路况的公路隧道检测需求。系统可对采集的隧道影像数据、空间数据、环境数据进行实时自动分析、智能分类、精准研判，自动完成病害类型判定、病害尺寸测算、病害位置定位、病害等级划分，无需人工二次复核统计，极大提升了数据处理效率与标准化程度。同时，配套搭建的大数据云端管理平台，可实现检测数据实时上传、永久存储、分类归档、动态溯源，构建每一条隧道的专属数字化运维档案，记录隧道病害发展趋势、养护整改记录、安全状态变化，为隧道全生命周期运维管理提供科学、精准、连续的数据支撑。

相较于传统人工隧道检测模式，山东交通职业学院本次研发的车载智能检测技术具备全方位的技术优势与应用价值。在安全性上，实现检测作业无人化、非接触式，彻底杜绝人工占道作业的安全风险，从根本上保障运维工作人员的人身安全与道路通行安全。在效率上，全域智能化检测作业效率是传统人工检测的数十倍，单条隧道检测时长大幅压缩，可实现辖区隧道常态化、高频次全覆盖检测，彻底解决传统检测周期长、排查不及时的问题。在精度上，AI智能识别+多传感器融合校准，实现细微病害、隐蔽病害精准识别，检测准确率远超人工检测，有效实现隧道病害早发现、早预警、早处置。在成本上，一次性设备搭载、长期复用，大幅减少人工、设备、交通管制等运维成本，显著提升隧道运维管理的性价比与实效性。

作为职业院校科创创新成果，本次车载智能检测技术创新不仅是学校师生深耕专业、勇于攻关的科创成果，更是学校践行科教融汇、服务地方交通发展的生动实践。项目研发过程中，学校充分发挥职业教育实践育人优势，以真实行业项目为载体，让学生全程参与技术调研、方案设计、设备调试、算法优化、实地测试全流程，有效锤炼了学生的专业实操能力、创新研发能力与工程实践能力，实现了科创项目育人与技术创新赋能的双向赋能。

下一步，山东交通职业学院将持续立足交通行业高质量发展需求，持续深耕智慧交通智能检测细分领域，持续迭代优化车载智能检测技术体系，完善系统功能、优化算法精度、拓展应用场景，全力推动技术成果落地转化、行业推广与场景复用。同时，学校将持续依托各类科创平台，鼓励师生立足行业痛点开展技术创新，持续深化产教融合、科创融合，以持续的技术创新、优质的人才培养、成熟的科创成果，持续以车载智能检测技术赋能公路隧道运维高质量发展，为山东省交通基础设施智慧化升级、交通行业安全高质量发展、区域综合交通体系提质增效贡献山东交院的科创力量与育人力量。

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