机器视觉技术在交通工程中的应用：从感知到决策的智能化革命

目录

摘要

1. 引言：交通工程的智能化挑战与机器视觉的机遇

2. 机器视觉核心技术体系及其交通适配性

2.1 多层次感知硬件体系

2.2 面向交通场景的智能算法演进

2.3 多模态感知融合：突破单一感知局限

3. 机器视觉在交通工程中的主要应用场景分析

3.1 道路与桥梁基础设施智能管养

3.2 交通运行管理与控制优化

3.3 车辆安全与驾驶行为监管

3.4 车路协同与智能网联应用

4. 当前挑战与未来发展趋势

4.1 面临的主要挑战

4.2 未来发展趋势

5. 结论

摘要

随着人工智能与传感器技术的飞速发展，机器视觉已从辅助工具演变为现代交通工程系统的核心感知与决策中枢。本文旨在系统阐述机器视觉技术在交通工程领域的技术体系、核心应用场景及未来发展趋势。文章首先剖析了交通场景下对机器视觉技术的独特需求与核心挑战，继而构建了由光学成像、智能算法与多源融合构成的技术栈。通过深入分析路面病害智能巡检、桥梁结构自动化检测、全息路口感知与车路协同等前沿应用案例，本文揭示了机器视觉在提升交通安全、效率与基础设施韧性方面的巨大潜力。最后，文章探讨了当前存在的技术瓶颈，并展望了以“多模态融合、边云协同、具身智能”为代表的未来发展方向。研究表明，机器视觉正驱动交通工程从被动响应到主动预见、从单点智能到系统协同的深刻范式变革。

关键词：机器视觉；交通工程；智能交通系统；多模态融合；基础设施检测；车路协同

1. 引言：交通工程的智能化挑战与机器视觉的机遇

现代交通工程的核心目标，是在日益增长的人、车、路矛盾中，寻求安全、高效、可持续的动态平衡。传统依赖人工巡查、线圈检测及固定摄像头的管理模式，在实时性、精准度、覆盖范围和成本效益方面遭遇严峻瓶颈。例如，道路与桥梁的病害巡检高度依赖人工，效率低下且存在安全风险；城市路口的信号控制多采用固定配时，难以响应实时变化的交通流-2-8。此外，雨、雪、雾、夜间等恶劣环境以及复杂的混合交通流，对感知系统的鲁棒性提出了极高要求。

机器视觉技术，特别是与深度学习、多传感器融合相结合的先进视觉系统，为解决上述挑战提供了革命性工具。它能够模拟并超越人类视觉，实现对交通环境全天候、全要素、高精度的感知、理解与解析。从毫米级的道路裂缝识别，到公里级的路网交通流态把控，机器视觉的应用深度与广度不断拓展。全球范围内，从中国深圳坪山的“车路云一体化”项目-4，到美国在3D场景理解方面的学术探索-3，机器视觉正成为构建下一代智能交通系统（ITS）不可或缺的基石。

本文将从技术内核、应用实践、挑战展望三个维度，对机器视觉在交通工程领域的应用进行全景式梳理与深入探讨。

2. 机器视觉核心技术体系及其交通适配性

应用于交通工程的机器视觉系统，是一个由感知硬件、分析算法、融合框架构成的复杂技术生态，其设计与优化均紧密围绕交通场景的特殊性展开。

2.1 多层次感知硬件体系

交通场景的多样性和复杂性催生了多层次的感知硬件配置。

• 固定式路侧感知单元：以华为雷视感知杆站为代表，集成了AI超微光摄像机与毫米波雷达，实现了对路口或路段区域的“全天候”监测，其感知时延可控制在100毫秒以内，对机动车、非机动车、行人的综合感知准确率达95%-4。

• 移动式巡检感知平台：包括装备了高精度相机、激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）的巡检车-2，以及具备自动起降、巡航能力的无人机编队-5。例如，徐州272省道部署的无人机自动巡查系统，可在1小时内完成54公里道路的全覆盖巡查，效率远超人工-5。

• 车载嵌入式视觉系统：集成于车辆，如前文提到的AI轻量化公路巡检装备-8或厦门公交车的“AI算法摄像头”-7，实现车周环境感知与驾驶员状态监控。

2.2 面向交通场景的智能算法演进

交通目标的多样性（大车、小车、行人、抛洒物）、尺度差异（近处车辆与远处小目标）及动态复杂性，驱动了专用算法的持续进化。

• 目标检测与跟踪的精准化：以YOLO系列为代表的单阶段目标检测算法因在精度与速度间的良好平衡而被广泛应用。针对交通场景中远处车辆、行人等小目标识别难题，出现了如HIC-YOLO等改进模型，通过增加高分辨率预测头、引入注意力机制来提升小目标检测性能-1。结合DeepSORT等跟踪算法，可实现车辆的连续轨迹追踪，为交通流量统计、事件检测奠定基础-1。

• 图像分割与理解的细粒度化：对于路面病害、桥梁构件等需要像素级精确识别的任务，分割模型至关重要。Meta发布的Segment Anything Model（SAM）系列为通用分割提供了强大基础。在实际应用中，如南宁的“道路CT机”项目，团队通过引入图像分割技术来区分路面裂缝与背景干扰，有效降低了误检率-8。南通大学团队则在病害识别模型中添加空间与通道双重注意力机制，以提升对复杂路面环境的适应性-2。

• 3D场景理解的深度融合：二维视觉缺乏深度信息，难以满足自动驾驶、精准定位等应用需求。因此，基于视觉的3D场景理解成为前沿。学术界提出了如PV-LaP等多传感器融合框架，通过融合摄像头图像与LiDAR点云数据，显著提升了对交通环境中物体三维位置、尺寸和姿态的估计精度-3。这为高精度地图构建、车辆盲区预警等提供了关键技术支撑。

2.3 多模态感知融合：突破单一感知局限

单一视觉传感器易受光照、天气影响，而雷达虽测距精准却难以识别物体属性。因此，“雷视融合”（雷达与视觉融合）已成为智能交通感知的主流技术路径-4-10。通过精确的时空同步与数据关联算法，融合系统能输出同时包含目标精确位置、速度、轨迹以及车辆类型、颜色、行为等丰富属性的复合信息。例如，湖南湘江新区的试点项目通过雷视一体机，实现了对复杂路口全要素的高精度跟踪，为自适应信号控制提供了毫秒级数据支撑-10。

表1：交通工程中主流机器视觉技术路径与特点对比

3. 机器视觉在交通工程中的主要应用场景分析

3.1 道路与桥梁基础设施智能管养

机器视觉正在彻底改变传统依赖人工目视的基础设施检测模式，迈向自动化、定量化与预防性养护。

• 路面病害自动化识别与评估：搭载视觉系统的巡检车或无人机，可高效采集路面图像。通过深度学习模型（如CNN、U-Net变体），系统能自动识别裂缝、坑槽、车辙等病害，并量化其长度、面积、深度等指标-2-8。南通大学的系统病害识别精度最高达80%-2，而广西的“道路CT机”将200公里路段的巡检时间从数天缩短至2小时-8。

• 桥梁结构自动化检测：针对桥梁底部、墩柱等人工难以触及的部位，视觉引导的无人车（UGV）或无人机成为理想平台。研究通过融合视觉SLAM（同步定位与地图构建）与语义分割技术，使无人车能够自主识别并导航至关键桥墩进行图像采集，初步验证了技术的可行性-9。这为建立桥梁数字档案、进行长期健康监测提供了新方法。

• 附属设施状态巡查：无人机AI巡查系统可高效识别交通标志牌缺失污损、护栏损坏、桥下空间非法侵占等安全隐患-5。

3.2 交通运行管理与控制优化

机器视觉为动态、精准的交通管理提供了实时数据流和决策依据。

• 全息路口与智能信号控制：通过路侧雷视融合感知杆站，可实时获取路口各方向车辆的排队长度、车头时距、转向轨迹等微观数据。基于这些数据，信号控制系统可从“固定配时”升级为“自适应感应控制”，实现“灯看车”的智慧通行，有效减少空放和排队-4-10。深圳坪山的实践表明，此举能显著提升路口通行效率-4。

• 交通事件自动检测与应急响应：基于视频流分析，系统可7x24小时自动检测交通事故、车辆抛锚、货物抛洒、行人闯入高速等异常事件-1。一旦发现，立即报警并联动应急处置。在恶劣天气下，如新疆高速公路部署的系统，还能识别团雾生成趋势和路面结冰风险，实现早期预警-1。

• 交通参数采集与态势分析：无需破坏路面埋设线圈，仅凭视频即可实时统计断面车流量、平均速度、车型分类、车道占有率等宏观参数-1，为路网运行评价、规划决策提供支持。

3.3 车辆安全与驾驶行为监管

机器视觉从车端和路侧共同构筑安全防线。

• 车载主动安全系统：集成于公交、货运等营运车辆的AI摄像头，通过DMS（驾驶员监控系统）算法实时监测驾驶员疲劳、分心、抽烟等危险行为；通过ADAS（高级驾驶辅助系统）算法预警前向碰撞、车道偏离；通过BSD（盲区检测）视频算法消除视觉盲区风险-7。

• 路侧安全预警与服务：路侧感知单元可检测“两客一危”重点车辆、货车违停占道等行为，并通过车路通信（V2I）向周边车辆发布盲区预警、右转危险提醒、超视距感知等信息，弥补单车智能感知不足-4-7。厦门公交项目将视觉识别与车路协同结合，使“礼让行人”从道德倡导变为可技术强制执行的规则-7。

3.4 车路协同与智能网联应用

机器视觉是“车路云一体化”系统中，让“路”变得“聪明”的关键。

• 为智能网联汽车提供超视距感知：路侧感知系统生成的动态高精度交通目标列表（位置、速度、轨迹、类型），可通过低延迟通信网络实时发送给网联汽车和自动驾驶车辆，极大扩展其感知范围，提升行车安全与效率-4-10。

• 支撑MaaS（出行即服务）与智能网联示范：全面的路侧感知数据是构建城市交通数字孪生、实现个性化出行诱导、为低速无人配送和应急车辆提供优先通行等创新应用的数据基石-4。

4. 当前挑战与未来发展趋势

4.1 面临的主要挑战

• 极端环境下的鲁棒性：强光、逆光、暗光、雨雪雾霾等仍会显著影响视觉传感器性能，虽然通过融合雷达可部分缓解，但纯视觉算法的极限性能有待突破-8-10。

• 复杂场景的泛化能力：在训练数据未充分覆盖的罕见场景（如特殊事故形态、罕见车型）中，深度学习模型可能出现误判。需要持续的数据积累和算法迭代-8。

• 海量数据的实时处理与传输压力：尤其是高清视频和激光雷达点云数据，对边缘计算设备的算力、存储及通信网络的带宽和时延提出了极高要求-3-5。

• 系统成本与标准化：高精度传感器和计算单元成本仍较高，且不同厂商设备与算法之间的接口、数据格式标准不一，给大规模集成部署带来困难-7。

4.2 未来发展趋势

• 多模态融合感知深化：从简单的数据层/特征层融合，向更紧密的“感知-决策”闭环融合发展，结合多模态大模型（如MiniCPM-V-1）的理解能力，实现对交通场景的语义级、因果级深度理解。

• 边缘智能与云计算协同：模型轻量化与专用AI芯片（如华为昇腾-4）将推动复杂算法在边缘端高效运行；同时，云端负责大规模模型训练、全局优化和数字孪生构建，形成高效的“边缘实时响应+云端全局优化”体系。

• “具身智能”与自动化运维：具备自主移动和作业能力的视觉机器人（如无人机、无人车）将更广泛应用于巡检、养护甚至简易维修任务，实现从“感知发现问题”到“执行解决问题”的闭环-5-9。

• 仿真与生成式AI赋能：利用交通仿真和生成式AI技术，大规模生成覆盖各种极端、罕见场景的合成数据，以低成本、高效率地训练和验证视觉算法，加速模型迭代与可靠性提升。

5. 结论

机器视觉技术凭借其强大的环境感知与智能解析能力，已深度融入交通工程的设计、建设、运营、维护全生命周期。从微观的路面裂缝识别到宏观的路网运行调控，从静态的基础设施检测到动态的交通流优化，其应用价值得到了充分验证。当前，以多模态融合感知、边云协同计算为核心的技术体系，正推动智能交通系统向更安全、更高效、更绿色的方向发展。

然而，技术的成熟与大范围落地仍面临环境适应性、成本与标准化的挑战。未来，需要学术界、产业界与政府管理部门协同努力：持续攻关核心算法与芯片，推动硬件成本下降与标准化进程；同时，在确保数据安全与隐私的前提下，鼓励高质量数据集的开放共享和跨场景应用示范。可以预见，机器视觉作为交通工程数字化、网络化、智能化转型的核心驱动力，将继续与5G/6G通信、高精度定位、数字孪生等技术深度融合，最终构建出可感知、会思考、能进化的新一代智慧交通生态系统。