日前，記者從四川成都市城市道路橋梁監(jiān)管服務(wù)中心（以下簡稱成都道橋）獲悉，成都道橋“5G+云+AI”二期工程將支持路橋的積水管控，在暴雨季節(jié)，傳感器會第一時間通過5G信號將信息傳回服務(wù)中心，云計算能力會結(jié)合影像和AI計算積水的面積和深度，為救災(zāi)搶險和市民出行提供保障；三期工程還將啟動無人機(jī)，通過5G大帶寬、低時延的特性對突發(fā)事件進(jìn)行搶險。
曾主要靠人工日常巡查來識別道路病害
雖然在所有交通事故中，因為道路、橋梁坍塌等問題引起的事故很少，但這種事故一旦發(fā)生就會造成嚴(yán)重的人員傷亡，產(chǎn)生惡劣的社會影響。對于成都道橋來說，快速、有效地對道路橋梁進(jìn)行監(jiān)管、維護(hù)至關(guān)重要。
“成都道橋主要負(fù)責(zé)中心城市主要干道快速通道的管理，總數(shù)量134條路，850萬平方米，234座橋梁。道路多、面積廣，情況復(fù)雜是道路監(jiān)管的主要痛點(diǎn)。”成都市城市道路橋梁監(jiān)管服務(wù)中心信息管理科范興華介紹。
在進(jìn)行數(shù)字化升級前，成都道橋主要靠人工日常巡查來識別道路病害，發(fā)現(xiàn)病害后人工派單，再進(jìn)行維修。
“以前我們的病害全是靠人工識別發(fā)現(xiàn)，通過每天的日常巡查發(fā)現(xiàn)病害，發(fā)現(xiàn)病害后早期是人工派單，后來有了業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)過后，通過業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、手機(jī)APP拍照上傳去派單。維修的時間一般還是根據(jù)病害的大小確定的，日常維護(hù)當(dāng)中一般來說要求是3天之內(nèi)完成。”范興華說。
人工巡查有很多弊病，首先是人眼識別病害能力弱，識別度不高，通過經(jīng)驗判斷病害，往往不夠及時，等到真正發(fā)現(xiàn)時，病害很可能已經(jīng)從小問題發(fā)展成嚴(yán)重問題。其次，人工下單維修周期長，再加上許多道路只能夜間施工，最快也要3天完成，存在安全隱患。
“‘5G+云+AI’工程主要是通過5G網(wǎng)絡(luò)的高帶寬來傳輸4K視頻，將視頻傳輸?shù)胶笈_的天翼云GPU服務(wù)器，再通過AI對它進(jìn)行分析。”范興華說。
“現(xiàn)在采集手段更新之后實(shí)效性會更強(qiáng)。比如說車子跑過去時就能實(shí)時采集到病害，同時通過系統(tǒng)將信息派送到維護(hù)人員，維護(hù)人員根據(jù)工作安排上午或晚上進(jìn)行維修。目前該工程在二環(huán)高架上運(yùn)行，為了確保交通順暢，我們盡量選擇在晚上和夜間連夜維護(hù)，速度上有很大的提升。”范興華說。
實(shí)現(xiàn)識別維護(hù)和對整個架構(gòu)的監(jiān)測
“我們給成都道橋提供‘5G+云+AI’的服務(wù)，目前道橋?qū)崿F(xiàn)了兩個方面的智能，首先是道路橋梁表觀病害的識別維護(hù)，其次是對橋梁整個架構(gòu)的監(jiān)測。”中國電信成都分公司智慧城市行業(yè)總監(jiān)馮濤介紹。
那么，這個過程是如何實(shí)現(xiàn)的？
得益于成都是5G試點(diǎn)城市這一優(yōu)勢，天翼云利用5G網(wǎng)絡(luò)的低時延、高帶寬的優(yōu)勢，將道橋的識別4K視頻高速上傳，確保在后期AI分析和云計算時，能得到及時而準(zhǔn)確的素材。
收到素材后，通過云計算提供的海量算力，讓已經(jīng)建立的病害識別模型進(jìn)行快速識別。例如橋梁健康檢測系統(tǒng)，如果一旦發(fā)生橋梁超限的情況，系統(tǒng)會自動進(jìn)行風(fēng)險提示和預(yù)警，同時對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成相應(yīng)的分析報告。
最后，通過信息發(fā)送系統(tǒng)回傳數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時派單。回傳數(shù)據(jù)不但包含了積水、裂縫、坑包等八項病害信息，還帶有GPS地址，通過自動派單系統(tǒng)直接推送給維修人員，整個業(yè)務(wù)從傳出視頻、發(fā)現(xiàn)病害、自動派單、維護(hù)、回單形成閉環(huán)。
“‘5G+云+AI’中AI有3個參數(shù)，算法、算力、算據(jù)。算法由中國電信合作伙伴集成；算力是天翼云提供；算據(jù)是業(yè)主單位提供海量的算據(jù)，對整個AI學(xué)習(xí)提供相應(yīng)的依據(jù)。”馮濤說。
范興華介紹，5G支持下的200兆以上大帶寬的通道保障了4K高清視頻的傳輸，從而避免了視頻上傳時出現(xiàn)卡頓、拖影、丟幀的情況，確保在后期進(jìn)行分析的時候有準(zhǔn)確的素材。“通過海量GPU算力的支持，能讓我們建立的病害識別模型快速的進(jìn)行識別，以及對模型進(jìn)行深度訓(xùn)練來優(yōu)化模型。”范興華說。（記者 馬愛平）