公路边坡安全风险多层次协同辨识与智能管控技术
获中国公路学会科技进步奖
时间：2025年11月19日
公路边坡灾害作为影响公路安全运营的重要因素，其边坡灾害预警与有效管控是交通基础设施建设与运营安全、高质量发展的难题。受技术手段、经费限制，公路全线边坡风险排查、全覆盖监测和精确识别具有较大困难，主要表现为全时域风险排查难、全寿命周期监测难、灾害早期识别与精细化诊断难、灾害预警验难。存在公路边坡灾害早期识别难、大面积巡查效率低、监测装备可靠度低、数据分析研判难等技术瓶颈，亟待开展适用于公路边坡灾害的天空地多源数据协同感知的灾害识别与监测技术体系，为国家公路建设和营运安全提供技术支撑。山区高速公路的灾害痛点是公路边坡的滑移和路基坍塌，一旦灾害突发，造成损失巨大，因此，对公路边坡和路基病害的智能化监控和预报，是当前高速公路运营管理的重中之重。
中心道路防灾团队经过十年的科技攻关，获得了一系列丰硕成果，“公路边坡安全风险多层次协同辨识与智能管控技术”成果荣获了中国公路学会2025年科技进步二等奖，为推动交通基础设施全生命周期安全保障技术的发展，为实现高速公路运营管理智能化做出了突出贡献。
该技术创新点:
◥ 研发了多源遥感数据协同的大范围跨区域公路边坡灾害早期识别系统，开发了公路边坡形变InSAR时序分析及可视化、国产高分影像公路边坡对象化解译、边坡地质灾害二三维一体化交互解译、边坡灾害统一归档与批量制图输出等关键技术及功能模块。融合InSAR形变监测与高空间分辨率遥感变化特征，更准确地识别不同类型的公路边坡灾害隐患。应用该系统开展了公路边坡灾害早期识别和动态调查业务，提高了公路边坡灾害早期识别的发现率与调查效率，为公路边坡灾害的监测预警和防灾减灾提供了有力支撑。
◥ 提出了天空地多源数据协同的边坡灾害预测预警方法，提出了基于Transformer时空图神经网络(STGNN)的边坡区域化位移趋势预测方法。引入图网络结构来建模监测点的空间依赖关系，并利用Transformer网络提取监测点的时空特征，提升三维模型对公路边坡数据时空特征的提取能力，提高公路边坡位移预测的精度。基于风险理论和Borda序值法构建了边坡危险等级评价模型，融合天空地多源异构数据对边坡滑动区域判识并进行网格化分区，实现了边坡风险的快速评估和即时预警。
◥ 研发了“早期识别--智能监测-快速侦测-分级管控”的天空地一体化多源数据融合分析与预警平台。实现天空地不同尺度、不同维度多源数据的融合分析、发布，具备动态监测数据采集解码、数据库存储、设备管理、图形化显示、预警等功能。开发了多平台数据分级分发终端（WEB、手机APP和微信客户端），实现了全平台兼容路基灾害全场景全时段无缝监控。
成果获授权发明专利36项、实用新型专利9项，软件著作权16项，编写规范/标准8部，发表论文42篇（SCI/EI收录34篇），获重庆市高价值专利奖1项，重庆市高新技术产品2项，入选交通运输部重大科技创新成果库3项。中国公路学会组织专家评价委员会，认为该项成果总体达到国际先进水平，其中公路边坡智能侦测机器人、多源数据融合分析技术方面达到国际领先水平。
2024年5月，广东省梅雨连绵，多处公路边坡灾情频发，中心道路防灾团队坚守在第一线。所开发成套技术和智能设备发挥了重要作用，可随时向业主反馈边坡的实时状态信息，全套设施不间断运行状态良好，做到了智能监测系统成为公路灾害“防患于未然”的有效手段。中心道路防灾团队首先进行公路边坡技术状况的巡查评定，采用无人机巡检技术，结合边坡自动化监测设备，开展基于监/检测的边坡灾害防治设计等，形成了“全寿命周期养护+全过程工程咨询服务”服务模式，展现了中心道路一体化综合管养的技术实力。
目前，该成果已在全国10余省市的20000多公里山区公路的勘察设计、施工运营中得到广泛应用，并完成800余处边坡病害的早期识别、监测预警和智能管控，减少间接经济损失20多亿元，为公路边坡灾害的监测预警和防灾减灾提供了有力支撑，经济效益和社会效益十分显著。
（撰稿人：关书敏；审核人：阎宗岭）