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高速巡檢怎樣利用無人機實現無人化

2019-09-17
關鍵詞: 無人機 大數據

  無人機自問世以來,已應用于電力、安防、海事、環保、軍事、物流等多個行業,并在這些行業的高新技術應用中起到積極的推進作用。

  近年來,無人機逐漸應用于高速巡管工作,無人機以其視角與機動靈活的特性,既能調查取證、疏散引導來輔助執法,又能提升效率釋放警力,還能進行養護監控和檢測,目前已得到交管部門和高速公路管養單位的認可。

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  與人相比,無人機的優勢在哪里?

  無人機巡邏克服了路面觀察的平面性,可根據勘察需要調整飛行角度和姿態,獲得佳的視角。無人機能在高空全面采集高速公路交通數據,讓指揮部門一攬全局,還能低空飛行對交通違法情況進行執法取證。

  為什么無人機還沒普及?

  無人機補充了當前高速公路巡管的不足,已獲得交管和高速道路養護部門的青睞。但現有無人機人工操作巡邏巡檢的形式,在高速交通領域的應用仍存在不足,無人機巡管并沒有真正做到無人化、自動化、智能化。

  01 應用受限,必須依靠專業飛手現場操控。

  依靠專業飛手現場控制無人機巡邏作業,需要飛手控制無人機的飛行路徑、拍攝角度等,人工成本高且操作難度大,對飛手的經驗要求極高。

  尤其是高速公路養護管理中,橋隧所處地勢復雜,很多環境下飛手無法到達工作現場,同時高速公路路段長、地勢險、路橋多,飛手操控無人機巡查的方式根本無法滿足高速養護需求。

  02 全面性不足,安全風險高。

  隨著交通建設加速,高速公路里程長度快速增加,巡檢、養護難度不斷增大。目前高速公路巡檢有車輛巡檢和徒步巡檢兩種方式。車輛巡檢占用人力資源少,但高速公路對車速有所限制,在時速40公里時很難全面發現問題,且低速情況下必須在行車道行駛,影響中分帶的巡查,工作人員下車巡查時也存在安全風險。而徒步6~7公里的時速,存在巡檢周期長、及時性差、測量難度高等問題,安全風險也同樣較高。

  03 時效性差,難及時響應。

  無人機需專業飛手現場巡邏作業,受限距離、交通等狀況,無法快速應對突發事件,每晚一分鐘到達事故現場,都將形成更大規模的交通堵塞。而道路養護方面,由于山地較多的區域路面磨損嚴重、地質災害與突發情況較多,易對高速交通造成重大事故隱患,因其突發性和隨機性強,同樣對時效性要求極高。

  04 續航能力差,制約巡邏效率。

  無人機續航能力是無人機高速巡邏巡檢應用的短板,旋翼無人機續航時間大約在30分鐘,掛載巡檢成像設備后有效作業時間更短。

  飛手到作業現場進行無人機操作的形式,存在時效性差、操作麻煩、人工成本高、巡飛時間短等問題。這局限了無人機在高速巡管領域的應用,使其僅作為傳統巡管作業的補充。

  無人機機場是“交通站”,無人機無任務時,會儲存在自動機場內,有任務時可隨時從機場起飛,自動執行任務并自主降落。無人機場內置4組電池,可自動完成無人機電池更換,并將換下的電池自動充電,確保無人機能進行高頻次、密集型巡飛任務。無人機通過在多個自動機場之間的接力飛行,還能連續執行任務從而有效拓展巡管范圍。

  無人機方面,復亞采用大疆工業無人機,通過加載AI模塊實現邊緣計算能力,重點解決 “自動飛”和“自動拍”的問題。

  自動飛。以高速巡管為例,無人機高速公路巡管過程中能自動識別“占用應急車道、壓線行駛、違章停車”等交通違法行為以及“路面輪胎碎屑、丟棄物”等交通隱患,復亞巡飛系統自動規劃無人機佳巡飛路徑與飛行角度,對現場取證并記錄位置信息。

  自動拍。傳統手動遙控拍攝難度較大,存在“模糊、過曝、偏色、缺失、漏拍”等問題,復亞的方法是借助AI算法,讓無人機在飛行過程中,進行圖片質量分析并實時調整云臺姿態及拍攝參數,獲得清晰的交通現場全景圖、現場圖。

  AI巡飛平臺是無人機機場以及無人機的管理平臺,同時也是數據智能運營平臺。平臺可針對不同應用場景制定巡飛任務,并對無人機傳回的圖像數據進行目標識別和診斷。復亞借助AI算法,能自動完成初步的診斷工作,輔助人工快速發現和分析問題。

  交通巡管方面,我國高速公路交通相對擁堵,交通事故呈上升趨勢,事故所引發的損失也相對嚴重。高速公路交通事故具有車速快易導致傷亡率高、事故發生后易長時間堵塞車流、事故處置不當易引發二次事故、區域范圍廣導致交警無法立即趕赴現場等特點。

  高速公路養護方面,高速養護管理是高速道路交通安全的保證,路面異物、道路坍塌、冰雪沉積都需要管理部門快速響應并針對性處理。橋隧所處往往地勢險峻,巡檢難度高,巡檢隊伍需求龐大。

  通過復亞巡飛系統結合現有巡邏指揮車可以實現:

  快速響應。在高速沿線、事故多發地等部署無人機機場,一旦高速公路發生事故,由于距離或擁堵,交警無法快速到達現場,指揮中心可以直接操作距離近的自動機場,通過無人機實時圖傳掌控現場交通情況,了解車輛通行狀況與交通擁堵長度,從高空和地面獲取立體數據,提升勘察進度、降低警力投入、加速現場撤離,降低因長時間堵塞引發的交通安全風險。

  高速沿線部署無人機機場,可滿足高頻次日常公路巡檢,自動識別與預警“路面異物或輪胎碎屑”,在“路面塌方、凍雨凍雪” 等突發事件產生時,就近無人機能時間趕赴現場,識別塌方體積、冰雪厚度、位置坐標、交通情況等,幫助指揮中心投放人力物力,快速完成通車任務。

  兩種部署方式,靈活滿足各種場景需求:

  固定式無人機機場,可根據實際需求在高速公路沿線或重要路段、事故多發路段部署。提升響應效率,優化作業方式,將高速巡邏巡檢工作高頻化、精細化、數據化。

  移動式無人機機場,裝置在車輛上,機動靈活性更強。補充現有巡邏車視野局限、通行受限、行駛路線固定等不足。突發事件時,可快速指揮無人機趕赴交通事故現場,巡邏車作為應急指揮中心指揮全局。相比巡邏車攜帶無人機人工操作的形式,移動式無人機機場能實現自動起飛、自主降落、自動換電、AI巡飛拍攝、智能診斷識別等功能,避免了無人機日常存放與維護麻煩,航時短、人工操作難度高、數據分析耗時等系列問題。

  應急執法。高速公路事故發生后,救援人員難及時到達現場給與救治。無人機可快速趕赴現場,根據現場傷情安排救護措施,必要時通過機載喊話模塊對阻塞應急道路車輛予以警告處罰,疏通救援通道。同時,還可對簡易交通事故快速取證、執法,對道路進行疏導,避免造成大面積擁堵。

  智能化作業。原來需要飛手控制無人機的飛行路徑、拍攝角度等,對飛手的經驗要求高,現在通過路徑規劃、AI識別診斷目標,能自動在日常執法中對違停、壓線、占道等違章車輛進行取證。交通事故勘察中能快速對輪胎軸心與外輪廓識別定位,制作事故全景圖、現場圖,加快勘察進度節省警力。日常道路巡檢中能自動識別路面落物、護欄損壞、道路塌方、山體滑坡、凍雨凍雪等危及車輛行駛安全的路面問題,做到快速診斷、緊急預警。

  多功能掛載模塊。根據實際應用需求掛載相應模塊,實現勘察、探測、警示、喊話、照明、激光定位等系列功能,進一步拓展無人機交通執法應用場景,提升高速交警巡邏巡檢效率。

  大數據應用。通過高空影像采集,對重要路段、危險路段、擁堵節點影像數據進行分析、診斷。運用全面的交通大數據,提高交管指揮效率與管理質量。

  復亞無人機全自主巡飛系統已獲得多項專利認證,提供無人機巡飛系統應用產品和服務,已廣泛應用在高速巡邏、河道巡檢、氣象監測、道路巡檢、電力巡檢等領域,是目前實現商業應用的全自主無人機巡飛系統。


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