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5G+雲+AI,為成都道橋裝上“最強大腦”
2019-12-17 08:15:17 來源: 科技日報
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  日前,記者從四川成都市城市道路橋梁監管服務中心(以下簡稱成都道橋)獲悉,成都道橋“5G+雲+AI”二期工程將支持路橋的積水管控,在暴雨季節,傳感器會第一時間通過5G信號將信息傳回服務中心,雲計算能力會結合影像和AI計算積水的面積和深度,為救災搶險和市民出行提供保障;三期工程還將啟動無人機,通過5G大帶寬、低時延的特性對突發事件進行搶險。

  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,但這種事故一旦發生就會造成嚴重的人員傷亡,産生惡劣的社會影響。對于成都道橋來説,快速、有效地對道路橋梁進行監管、維護至關重要。

  “成都道橋主要負責中心城市主要幹道快速通道的管理,總數量134條路,850萬平方米,234座橋梁。道路多、面積廣,情況復雜是道路監管的主要痛點。”成都市城市道路橋梁監管服務中心信息管理科范興華介紹。

  在進行數字化升級前,成都道橋主要靠人工日常巡查來識別道路病害,發現病害後人工派單,再進行維修。

  “以前我們的病害全是靠人工識別發現,通過每天的日常巡查發現病害,發現病害後早期是人工派單,後來有了業務管理係統過後,通過業務管理係統、手機APP拍照上傳去派單。維修的時間一般還是根據病害的大小確定的,日常維護當中一般來説要求是3天之內完成。”范興華説。

  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,通過經驗判斷病害,往往不夠及時,等到真正發現時,病害很可能已經從小問題發展成嚴重問題。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+雲+AI’工程主要是通過5G網絡的高帶寬來傳輸4K視頻,將視頻傳輸到後臺的天翼雲GPU服務器,再通過AI對它進行分析。”范興華説。

  “現在採集手段更新之後實效性會更強。比如説車子跑過去時就能實時採集到病害,同時通過係統將信息派送到維護人員,維護人員根據工作安排上午或晚上進行維修。目前該工程在二環高架上運行,為了確保交通順暢,我們盡量選擇在晚上和夜間連夜維護,速度上有很大的提升。”范興華説。

  實現識別維護和對整個架構的監測

  “我們給成都道橋提供‘5G+雲+AI’的服務,目前道橋實現了兩個方面的智能,首先是道路橋梁表觀病害的識別維護,其次是對橋梁整個架構的監測。”中國電信成都分公司智慧城市行業總監馮濤介紹。

  那麼,這個過程是如何實現的?

  得益于成都是5G試點城市這一優勢,天翼雲利用5G網絡的低時延、高帶寬的優勢,將道橋的識別4K視頻高速上傳,確保在後期AI分析和雲計算時,能得到及時而準確的素材。

  收到素材後,通過雲計算提供的海量算力,讓已經建立的病害識別模型進行快速識別。例如橋梁健康檢測係統,如果一旦發生橋梁超限的情況,係統會自動進行風險提示和預警,同時對係統數據進行分析,生成相應的分析報告。

  最後,通過信息發送係統回傳數據,進行實時派單。回傳數據不但包含了積水、裂縫、坑包等八項病害信息,還帶有GPS地址,通過自動派單係統直接推送給維修人員,整個業務從傳出視頻、發現病害、自動派單、維護、回單形成閉環。

  “‘5G+雲+AI’中AI有3個參數,算法、算力、算據。算法由中國電信合作夥伴集成;算力是天翼雲提供;算據是業主單位提供海量的算據,對整個AI學習提供相應的依據。”馮濤説。

  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卡頓、拖影、丟幀的情況,確保在後期進行分析的時候有準確的素材。“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行識別,以及對模型進行深度訓練來優化模型。”范興華説。(記者 馬愛平)

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【糾錯】 責任編輯: 周靖傑
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