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随着全球气候变化的加剧，近年来国内自然灾害频发，可能导致桥梁垮塌、路面塌陷，给道路交通安全带来了严峻挑战，不仅威胁到行车安全，还会造成重大经济损失和社会影响。特别是在乡村道路，由于道路等级低，缺乏安全设施，普遍存在岔路多、弯道多、边坡临崖多、路况环境复杂等现象，并且缺乏交通标志、护栏、挡墙、防撞墙等设施。

近年来，随着AI技术和物联网技术的发展，为解决乡村道路安全问题提供了新的思路。通过将AI检测和物联网技术与传统的道路安全设施相结合，可以实现对乡村道路安全隐患及自然灾害的早期预警和快速响应，提高应急处置能力。

协会常务理事单位武汉微创光电股份有限公司采用AI检测技术通过监测设备（如摄像头、雷达）来实时获取边坡土体或岩石的位移数据，并将数据传输到AI分析系统。例如，利用计算机视觉技术，AI可以对摄像头拍摄的边坡图像进行分析，通过对比不同时间图像中关键标记点的位置变化，精确计算出边坡的位移量。当位移量超过预设的安全阈值时，系统能够及时发出警报，提醒相关部门采取措施，如加固边坡、禁行提醒或者疏散附近居民。

对关键地段和重点监测点位，和没有高清视频监测的位置，为更准确监测边坡状态，在道路沿线易发生落石、滑坡地区，安装物联网倾斜碰撞监测终端，用于实时监测防护网护栏的倾斜和碰撞情况。该终端采用锂电池和太阳能供电，无需布线，使用寿命长，能够在各种天气条件下保持稳定性能。防护栏与落石防护网：在易发生落石、滑坡地区设置防护栏和落石防护网，用以减轻落石滑坡可能造成的损害。当监测终端发生超过倾斜、震动的安全阈值时，系统能够及时发出警报，物联网监测终端与AI监测技术相结合可使高边坡监测更及时更准确。

针对乡村道路裂缝、破损、坑洞、异物等，可通过道路监测摄像机上传的图像，利用AI图像识别技术，对采集到的道路图像进深度学习分析，可准确识别出道路裂缝、标线磨损、坑洞、异物等异常情况，同时，结合深度学习算法，不断学习和优化识别模型，对于裂缝，可识别其长度、宽度和走向；对于标线磨损，能判断磨损程度；对于坑洞，可确定其大小和深度；对于异物，能区分其类型大小和潜在危害。对破损程度、坑洞大小，异物等影响程度做阈值判断，超过阈值范围的异常情况，系统能够及时向相关部门发出警报，提醒及时采取措施，如道路修补、清除障碍物，提示绕行或禁行。

利用物联网技术在急弯、临水、临崖路段的防撞护栏和标志杆上安装物联网监测器、实时采集护栏或标志杆倾斜、位移等变化情况，当监测器检测到倾斜或位移量超过预设的安全阈值时，判断可能发生碰撞事故，并可联动附近摄像机进行联动查证，及时发出警报，提醒相关部门采取措施，进行加固或修复，防止二次事故发生。

监测器内置锂电池、无线传输模块，支持太阳能供电，续航能力高达5年，具有结构小巧、防护等级IP68等特点，适用于乡村道路场景下的安全监测。

在乡村道路中，存在着低洼地段、涉水路段、涵洞、桥梁等路段。由于雨季出现涨水，往往会出现路桥、涵洞漫水、路面积水等情况，是道路交通安全的主要隐患之一。为此，运用物联网技术，对道路中桥梁、涵洞、易积水等路段水位雨量、积水情况进行实时监测，对超过监测阈值的路段，及时提醒并进行报警上传数据，为道路安全管理部门是否对问题路段进行养护提供决策支撑。

水位监测站不依赖市电、有线网络，支持太阳能供电、无线NB/4G/5G传输，适合乡村道路无电无网络建设场景。监测站支持设备运行状态实时监测、防破坏监测，乡村道路偏远、维护管理难，通过实时监测运行状态可以提高设备的在线率、延长设备的使用寿命。

乡村道路具有岔路多、弯道多、边坡、临水、临崖、路况环境复杂、不易监管等特点，通过基于AI检测与物联网技术相结合应用到乡村道路交通安全监测，获取乡村道路交通环境的监测信息，并利用移动网络实现数据交互，大数据技术分析监测数据，对道路路况、环境信息等进行研判，能够提高乡村道路交通安全管理效率，为减少乡村道路交通安全事故起到积极意义。