新闻资讯
核心软硬件全部自主研发生产，团队十年成熟行业背景
公路边坡安全监测中数字化技术如何解决常见痛点？
发布时间：
2026-09-11 08:17:00
来源：
行业资讯
Q1：传统边坡巡查模式存在哪些突出问题？
传统公路边坡巡查模式主要依赖人工定期巡检，存在三方面突出问题。第一是巡查周期较长，通常以季度经常检查和年度定期检测为主，在台风、暴雨等极端天气前后虽然会加密巡查，但受人员数量和响应速度限制，仍难以及时发现突发性变形。第二是高危点位人员难以抵达，部分边坡位于陡峭山区或植被茂密区域，人工巡查不仅效率低下，还存在安全风险。第三是多源监测数据相互割裂，不同手段获取的监测数据分散在不同系统中，缺乏统一的数据融合分析平台，导致对边坡整体安全状态的判断不够全面和及时。
以广东省东莞交控集团的项目实践为例，其管辖的S6广龙高速莞番段和S86深圳外环高速东莞段共计285处边坡，受台风、暴雨等极端天气影响，部分路段边坡局部溜塌风险较为突出。传统管养模式下的巡查周期和数据割裂问题，在极端天气条件下显得尤为突出。针对这些痛点，数字化监测技术的引入正在改变边坡安全管理的基本范式。
Q2：空地协同智能感知体系如何构建？
空地协同智能感知体系是目前边坡安全监测领域较为成熟的技术架构，其核心思路是通过天、空、地三个层面的观测手段，构建覆盖宏观形变普查、常态化精细巡查和原位实时监测的三级监测网络。
在天基层面，利用卫星遥感技术开展全线边坡的宏观形变普查。卫星InSAR技术能够以亚厘米级精度监测大范围地表形变，特别适合在初次排查阶段识别哪些边坡存在异常沉降或滑移迹象，从而为后续的重点巡查和监测布设提供依据。其优势在于覆盖范围广、不受地面条件限制，但受卫星重访周期影响，时间分辨率相对较低。
在空基层面，依托无人机自动机场开展常态化巡检。无人机搭载高清相机、激光雷达或多光谱传感器，能够以厘米级分辨率获取边坡表面的裂缝、剥落、植被异常等信息。相比人工巡查，无人机巡检效率可提升数十倍，且不受地形限制。在东莞交控集团的项目中，无人机每月执行一次常规巡检，雨季和汛期则加密频次，实现了对高危边坡的高频覆盖。
在地基层面，在中高风险边坡布设北斗位移传感器、深部位移计、裂缝计等多种传感器，实现24小时不间断的原位数据采集。北斗高精度定位技术能够以毫米级精度监测边坡表面的水平和垂直位移，深部位移计则能够获取滑体内部的变形信息，两者结合可判断滑移面的深度和发展趋势。裂缝计用于监测边坡表面已有裂缝的张开和闭合变化，是识别变形加速的重要指标。
Q3：分级预警机制是如何设计和运行的？
分级预警机制是边坡安全监测系统的核心决策功能，其设计原则是先通过多源数据融合对全线边坡进行风险定级，再针对较高及以上风险边坡开展详细评价和持续监测，最终建立一坡一阈值、一坡一预警、一坡一处治的精细化管理模式。
以东莞交控集团的项目为例，其实施的两阶段安全风险评价流程包括：第一阶段对全线285处边坡进行初步风险定级，综合考虑边坡高度、岩土类型、坡度、水文条件、历史灾害记录等因素，将边坡划分为低、中、高、极高四个风险等级；第二阶段针对中高风险及以上边坡开展详细评价，结合现场调查、监测数据和数值模拟结果，进一步划分为五级风险等级并分级匹配管养措施。
预警机制采用蓝、黄、橙、红四级体系，对应不同的监测阈值和响应措施。蓝色预警表示监测数据出现轻微异常但尚未超过安全阈值，系统自动记录并纳入日常关注；黄色预警表示监测数据超过一般阈值，系统通过短信和微信推送通知养护管理人员，建议在下次巡查时重点关注；橙色预警表示监测数据超过重要阈值，系统触发专家现场核查流程，要求在限定时间内完成现场验证；红色预警表示监测数据超过临界阈值，系统生成正式预警函件，启动应急处置流程，必要时封闭相关路段。
预警阈值的设定是分级预警机制的关键技术环节。不同边坡的地质条件、结构特征和周边环境差异很大，不能采用统一的阈值标准。项目实践中通常采用基线期监测数据统计分析加工程经验校核的方法，为每个边坡单独确定适合其自身特征的预警阈值。基线期一般为设备部署后的第一个水文年，用于获取边坡在自然条件下的正常变形范围。
Q4：AI技术在边坡监测数据分析中发挥什么作用？
人工智能技术在边坡监测数据分析中的应用正在从辅助工具向核心算法演进。当前较为成熟的应用方向主要包括数据异常检测、变形趋势预测和风险综合评估三个方面。
在数据异常检测方面，AI算法能够自动识别监测数据中的异常跳变、突变和趋势性偏离，区分是设备故障还是真实变形。传统的人工数据审核方式工作量大且容易遗漏，AI辅助审核可将数据质量问题发现效率提升一个数量级。以东莞交控集团项目为例，其边坡智慧监测管控平台融合AIPE技术，即人工智能加专业专家协同研判模式，在数据异常识别和风险判断中发挥了重要作用。
在变形趋势预测方面，基于长短期记忆网络、时间卷积网络等深度学习模型，可以对边坡位移时序数据进行建模，预测未来一段时间内的变形发展趋势。预测结果可为管养决策提供时间窗口，帮助管理人员提前安排巡查、加固或交通管制措施。需要注意的是，边坡变形受降雨、地震、人类活动等多种因素影响，预测模型的准确性受数据质量和输入特征完整性的制约，目前尚处于辅助参考阶段。
在风险综合评估方面，AI技术可以整合多源异构监测数据、气象预报数据、地质调查数据和历史灾害数据，构建边坡风险评估模型，输出动态风险等级。相比单一指标的阈值判断，综合评估模型能够更全面地反映边坡的安全状态，但其模型训练和验证需要大量的历史样本数据，对于新建项目或数据积累不足的场景适用性有限。
Q5：边坡监测系统长期运维需要注意哪些关键环节？
边坡监测系统的长期运维是确保监测数据连续性和可靠性的关键保障。东莞交控集团在其项目中配套了五年全托管运维服务，这一做法反映了行业对运维重要性的日益重视。长期运维主要涉及设备在线率保障、数据质量管理和系统持续优化三个环节。
设备在线率保障方面，需要建立常态化的设备巡检和维护机制。北斗位移传感器、深部位移计、裂缝计等设备安装在野外环境中，面临雨水侵蚀、雷电冲击、人为破坏、植被遮挡等多种风险。运维团队需要定期清理设备周边环境，检查天线安装稳固性，测试通信链路畅通性，更换老化或损坏的部件。在台风、暴雨等极端天气前后，应加密设备巡检频次，及时发现和处理因自然灾害导致的设备故障。
数据质量管理方面，需要建立从原始数据采集到成果输出的全流程质量控制体系。包括监测数据的完整性检查、异常值识别、误差分析、精度评定等环节。对于关键监测点，建议采用多套设备冗余观测，通过数据比对识别单点异常。同时要建立监测数据与巡查记录、养护记录的关联机制，当监测数据出现异常时，能够快速调取同期的巡查影像和养护作业信息，辅助判断异常原因。
系统持续优化方面，需要根据监测数据的积累和边坡实际变化情况，动态调整监测方案。对于风险等级下降的边坡，可以适当降低监测频率或撤除部分设备；对于风险等级上升的边坡，则需要加密监测或增补监测手段。预警阈值也需要根据实际监测数据定期校核和更新，避免阈值设置过严导致误报频发，或设置过松导致漏报风险。一般来说，经过良好运维的边坡监测系统，设备在线率应保持在95%以上，数据完整率应达到90%以上。
上一页
没有了！
推荐新闻
友情链接：
联系我们
联系我们
电话：010-69256199
网址：https://www.bdsrtk.com
地址：北京市大兴区金星路12号院奥宇科技园3号楼206室
关注我们
