高速公路跨江桥梁安全监测面临的挑战及应对

高速公路跨江桥梁安全监测面临的挑战及应对

随着高速公路跨江桥梁交通流量的不断增加，其安全监测面临着越来越大的挑战。传统的监测手段难以应对复杂的桥梁安全监测需求，而多源雷视融合技术为这一问题提供了新的解决方案。本文以荆岳长江大桥为例，详细介绍了基于多源雷视融合技术的智慧安全监测系统的架构设计、具体实现及应用效果，为全国高速公路跨江桥梁的安全监测提供了重要参考。

高速公路跨江桥梁安全监测现状与问题

高速公路跨江桥梁作为连接两岸的重要交通枢纽，不仅要承受高密度的交通流量，还要面对复杂的自然条件和严峻的环境考验。具体而言，主要存在以下几个问题与挑战：

• 桥梁健康监测的复杂性：跨江桥梁跨度大、结构复杂，需监测裂缝、变形、腐蚀等多个方面。传统人工巡检和传感器监测效率低，难以实时掌握桥梁状况。
• 交通拥堵问题：高峰期和恶劣天气下，桥梁车流量巨大，易发生拥堵，增加追尾事故和交通风险。
• 事故频发：桥上易发生事故，且救援难度较大，易造成拥堵。
• 恶劣天气影响：暴雨、大雪、大雾会导致大桥路面湿滑、积水、结冰和能见度低。严重影响车辆的行驶稳定性和制动性能，特别是在高速行驶的情况下，车辆容易失控，发生侧滑、追尾等交通事故。
• 施工影响：桥梁维护施工需封闭车道，频繁变道或绕行增加驾驶难度和事故风险，施工区也存在安全隐患。
• 抛撒物问题：货物掉落和垃圾抛掷会影响视线并损坏车辆，尤其在高速行驶时，增加事故风险。
• 行人、非机动车和逆行现象：行人或非机动车可能通过破损隔离网进入高速，或在桥梁上逆行，容易引发事故，尤其在夜间或能见度低时。

这些问题表明，传统监测手段难以应对复杂的桥梁安全监测需求，江汉运营公司以多源数据融合技术研究方向，通过整合多种传感器的优点，结合边缘计算和人工智能算法，提升系统的实时性和智能化水平，实现对桥梁运行状态的精准感知和高效管理。

当前桥梁安全监测的主要方法

目前，高速公路跨江桥梁的安全监测主要依靠传统人工巡检和传统传感器监测设备。

• 传统人工巡检：传统人工巡检存在诸多缺点和不足，主要体现在以下几个方面：需要大量人力、物力和财力，且存在诸多检查盲点；人工巡检能够直观地发现桥梁表面的损伤和影响道路安全情况，但受主观因素影响较大，且难以实现全天候监测；巡检有效性有限，在巡查过程中，即使刚刚确认某区域无异常，但随后仍可能发生事故或障碍物影响交通安全。
• 传统传感器监测设备：传统传感器的监测方法可以实时采集到各种数据和信号，对监测数据进行处理和分析，能够在一定程度上反映桥梁的工作状态和健康状况，但是对数据的应用效果不佳。大多数情况下，这些数据的应用仅停留在平台告警层面，告警数据各自为政，达不到深度分析综合预警的目的，不能真正为桥梁的安全监测提供依据和指导。

多源雷视融合技术概述及技术应用

多源雷视融合技术是指在传统视频监控的基础上，与多种先进技术相结合，包括了雷达、红外、GNSS定位、动态感知、动环监测、人工智能、大数据分析等先进技术，实现桥梁养护数据、气象数据、各类传感器数据、人车路互动数据、视频数据的高效采集、传输、存储、分析和处理的一种综合性技术。

雷视融合技术

雷视融合技术结合视频监控与雷达探测，利用雷达波测量目标的距离、速度、方向等信息，并将其与视频图像综合处理。该技术通过算法识别目标物、行为模式及异常事件，如停车、拥堵或事故，并发出预警信号，帮助监控人员及时应对。此外，该技术还能监测桥面流量，提升交通管理的智能化水平。

图1 多源雷视融合平台

红外雷视融合技术

红外雷视一体机内置红外热成像、可见光、毫米级雷达高精度传感单元和高性能计算单元，结合三元融合感知算法模型，提供温度数据等交通信息的实时监测与告警上报。特别是对烟、火、高温的检测。

图2 红外雷视融合一体机

视频与GNSS定位融合技术

视频与GNSS定位融合技术结合视频监控与GNSS定位，用于高边坡监测。该技术通过GNSS接收机实时获取关键监测点的位置信息，计算位移和变形，同时通过视频监控捕捉环境图像，实现多角度监测。它既提供精确的位移数据，又直观展示边坡动态，提升监测准确性和全面性，支持边坡稳定性评估和风险管理。

图3 GNSS系统组成

动态感知融合技术

动态感知融合技术指的是将视频监控和多种传感器（如气象、边坡、流量等动态感知设备）相结合，通过视频图像和其他传感器（如气象传感器、雷达等）的数据融合，实时监测桥面温度、水膜厚度、湿滑系数和冰雪厚度等关键指标，以实现更高效、智能化的事件监测与告警。

动环监测融合技术

动环监测融合技术融合视频与长江大桥配电房动态环境监测，通过统一平台管理。各类传感器（如温湿度、烟感、漏水检测器等）实时监控配电系统、UPS电源和空调的状态，设备异常时自动报警，视频联动显示相关画面并记录事件。系统还支持远程运维，管理人员可远程查看设备数据、控制设备运行，提升桥梁机电维护效率。

图5 江汉运营公司智能监控云平台

视频与应急调度系统融合

视频与应急调度系统融合通过集成视频监控、智能分析、物联网和通信技术，实时检测并快速识别监控区域内的异常情况。收到告警后，系统弹出窗口确认是否执行预案，工作人员确认后，预案自动执行。系统可向情报板发送指令，更新显示如“前方事故，请谨慎驾驶”或“道路封闭，请绕行”；修改限速板显示，实时调整限速；启动语音播报系统，提示“前方事故，请减速慢行”；并开启防撞告警灯，提醒周围车辆和行人注意，提升安全预警效果。

基于多源雷视融合技术的高速公路跨江桥梁智慧安全监测系统

为了实现高速公路跨江桥梁的智慧安全监测，我们设计了一个基于多源雷视融合技术的监测系统架构。该系统由前端接入层、业务应用层、基础传输层、用户交互层四大部分组成，系统详细架构如下图所示。

图6 系统架构图

监测系统的架构设计

• 前端接入层：前端接入层是桥梁安全监测的“眼睛”，负责完成数据的采集、分析、处理、上传、发布、告警，由气象感知、智能视频、可变限速发布、防撞告警、定向广播、边坡检测、水位检测等几部分组成。
• 业务应用层：业务应用层是整个系统的核心，它通过大数据分析和对采集的数据进行处理，实时识别潜在风险，提供告警查看、预案执行、视频回溯、视频巡察、视频回放、事件查询等功能。
• 基础传输层：基础传输层的网络使用江汉运营公司原有监控网络，在机房部署一台事件检测服务器及桥梁监测告警系统。
• 用户交互层：用户交互层则为管理人员提供一个直观的操作界面，以便他们可以实时查看监测结果和接收警报信息。

监测系统的具体实现

• 新增红外雷视融合一体机11台：将荆岳大桥45个监控镜头其中的11个更换为红外雷视融合一体机。
• 新增8台冰厚传感器：在荆岳长江大桥斜拉索上12米处安装8个冰厚传感器，用于实时监测斜拉索附着面冰雪情况。
• 新增1套气象要素检测设备：测量大气温度、湿度、风速、风向、气压和雨量等六种主要气象要素。
• 新增1套防撞告警系统：可根据能见度、天气现象（雨雪等）、现场交通事件等实时监测数据或交通事故与施工作业管控需求，可启动道路轮廓强化、行车主动诱导、防追尾警示、事故施工保障等多重工作模式。
• 新增边坡监测设备一套：及时预测和反馈边坡信息，提前预见事故和险情，以便及时采用措施。
• 新建事件检测服务器一台：事件检测服务器有2个作用，一是接受红外雷视融合一体机相关数据；二是利用原有监控镜头分析交通事件。
• 新建一套广播系统：及时提醒司乘人员突发事件情况及疏导交通拥堵。
• 新建一套桥梁监测告警系统：桥梁监测告警系统是一套集约化管理平台，能对前端各感知设备、后端各系统进行融合，综合分析各项数据，为决策者提供数据支撑。

通过这种方式，我们部署了图像处理服务器和分析服务器，前者负责视频的预处理和特征提取，后者则运行机器学习模型进行异常检测。一旦系统检测到潜在的安全问题，它将立即通过用户交互模块向管理人员发送警报，并提供详细的异常报告。我们能够实现对高速公路跨江桥梁的全天候、全方位的智慧安全监测。

案例分析与应用实例

为了验证基于多源雷视融合技术的高速公路跨江桥梁智慧安全监测方法的有效性，本研究选取了荆岳长江大桥作为案例。采用定性与定量相结合的方式，通过对监测数据的统计分析和实地核查，评估多源雷视融合技术在实际桥梁安全监测中的应用效果。同时，通过对比传统监测方法与多源雷视融合监测方法的结果差异，进一步证实多源雷视融合技术的优势。

在本案例中，我们在桥梁的关键部位安装了多个高清摄像头，并通过网络将实时视频传输至监控中心。利用先进的图像处理技术，结合深度学习算法，系统能够自动识别桥梁表面的裂缝、变形等异常情况，并能对边坡塌方、恶劣天气、桥梁结冰、停车、交通事故、抛洒物、逆行、行人等进行精准监测，监测准确率高达95%以上。在监测期间，系统成功识别了两起未被发现的微裂缝。这些隐患在人工巡检发现前通过多源雷视融合系统提前预警，使养护部门得以及时采取措施，避免了潜在的安全事故。

通过对案例桥梁的持续监测，我们发现多源雷视融合技术显著提高了监测效率、准确性和预警能力。与传统监测方法相比，多源雷视融合技术能够实现24小时不间断监控，大大减少对人工巡检的依赖。系统通过智能分析算法，能够自动识别微小的异常变化，有助于早期发现问题和预防事故。下表对比了引入多源雷视融合技术前后监测效率和响应速度的变化：

此外，系统应用了边缘计算技术，直接在路测设备上完成图像处理和AI检测，减少了对云端计算资源的依赖，形成“检测-分析-现场处置”的闭环，显著提高了道路灾害响应的效率和实时性。即使在恶劣天气下，系统依然能够高效运行，进一步优化了桥梁安全管理的智能化水平。

结论与展望

本文基于多源雷视融合技术，设计了一套智慧安全监测体系，并在荆岳长江大桥的实际应用中取得了显著成效。系统通过整合雷达、红外热成像、GNSS定位等多种传感器技术，显著提升了桥梁监测的实时性和准确性，实现了全天候、全方位的智能化监测。案例分析表明，该体系能够有效应对桥梁安全管理中的复杂挑战，为全国桥梁的智慧化运维提供了重要参考。

尽管取得了一定成果，但随着科技的发展和应用场景的拓展，桥梁智慧安全监测体系仍需在以下方面进一步优化和扩展：

• 5G通信基站内生感知的融合：5G网络以其高速传输和低延迟的显著特性，驱动了5G内生感知技术，通过融合雷达、视频等多传感器数据，实现实时精准感知车速、流量及突发事件，达到米级事件定位并精准为覆盖此高速路段的司乘推送路况信息，而且为未来MTC收费在线化与介质优化提供了新的动力。5G基站配备的专用感知处理单板，算力与处理精度远超普通雷达，叠加低频蜂窝网络后，能秒级上报事件，显著提升了通行效率，确保了运维安全，有效减少了二次事故。同时，通过5G的高速传输和低延迟特性，MTC收费系统能够更高效地处理交易数据，实现无介质或介质优化的收费方式，从而降低了运营管理成本，提升了运营秩序。
• GIS技术的引入：地理信息系统（GIS）在空间数据管理和分析中具有独特优势。将GIS与桥梁监测体系相结合，可以实现对桥梁及其周边环境的精准建模与动态分析。例如，通过GIS平台实时监测桥梁周边的地质变化、船舶航行路线和极端天气影响，为桥梁的综合安全评估提供数据支持，并辅助决策者制定更加科学的维护与应急预案。
• BIM技术在桥梁监测中的应用：建筑信息建模（BIM）技术已在建筑设计和施工中广泛应用，其在桥梁监测中的潜力也逐渐显现。未来，可通过BIM技术对桥梁的全生命周期进行数字化建模和管理，实时更新监测数据与BIM模型的关联，实现桥梁状态的可视化和动态仿真。结合多源雷视融合监测数据，BIM模型可以为桥梁维修与养护提供更加精准的技术支持，进一步提高管理效率。
• 数字孪生桥梁的构建：数字孪生技术通过构建与物理桥梁相对应的虚拟模型，实现物理世界与虚拟世界的实时联动。未来可以以多源雷视融合技术为核心数据采集方式，结合数字孪生技术，打造“实时感知-动态仿真-预测分析”闭环体系。数字孪生桥梁不仅可以实时展示桥梁运行状态，还能模拟不同工况下的结构响应和风险演化，为应急管理和灾害预警提供重要参考。例如，针对大风、大雨等极端天气，数字孪生系统可以提前预测桥梁的安全状况并优化应对方案，从而减少突发事件对桥梁运营的影响。

未来的智慧桥梁安全监测体系将是多学科、多技术深度融合的结果。结合5G、GIS、BIM和数字孪生等技术的发展，智慧交通和新基建的持续推进，多源雷视融合技术将为桥梁智慧安全监测提供更大的发展空间。未来，该技术的应用场景不仅限于桥梁，还将拓展至隧道、大坝等其他关键基础设施，构建更为完善的智慧交通安全体系。