8月27日，交通运输部微信公众号持续推送公路自然灾害监测预警技术装置优秀案例，由陕西交控西安公路研究院牵头研发的《无线AI摄像机视频监测与分析系统》作为首批展示成果受到关注，该技术突破传统被动监测模式，实现向主动预警的转型升级，既显著提升了设备利用效能，更为交通基础设施安全运行构筑了关键技术支撑。目前，该系统已在陕西省105处高风险工点规模化应用，实际运行中达成“全天候清晰可视、异常坍塌事件精准识别”的预期目标。
核心技术突破：高保真实时识别能力
系统创新采用前端高清AI识别技术，依托摄像机内置AI芯片对原始未压缩监控视频进行实时解析。此设计有效避免传统传输压缩导致的关键特征丢失问题，将物体识别精度提升至新高度。
通过融合先进图像增强技术、深度学习算法，结合大光圈镜头和高像素值感光芯片，系统攻克了夜间和复杂环境下的成像难题：在光线不足场景中仍可保持画面清晰度，确保白天、夜间及雨雪天气等多条件下监控视频均达到高可用标准。经实测验证，其图像质量较传统监控方案提升超45%，夜间成像效果优势达60%以上，为后续智能分析奠定了坚实基础。
风险识别维度拓展：从结构隐患到交通异态的全覆盖
基于前端AI识别与边缘检测算法，系统构建了多层级风险感知网络——
结构安全层面：实时解析监控视频中的细微变化，精准捕捉道路塌陷、桥梁垮塌、滑坡隐患等结构性风险；
目标监测层面：同步实现对行人、车辆、路面设施（含标志牌）、突发塌方等关键目标的动态检测；
交通事件层面：支持对异常停车、逆行、道路拥堵、低能见度等特殊交通状态的快速识别。
通过上述功能集成，系统成功推动监测模式从“被动响应”向“主动防护”跨越，能够在风险萌芽阶段即触发预警机制。
综合效能升级：全场景安全赋能
系统深度融合交通流基础指标采集与分析功能，可根据实时流量变化动态调整预警策略，针对性强化高速公路桥梁段、隧道出入口、互通立交等高风险区域的安全管控。尤其在极端天气或突发事件情境下，其对异常交通行为的检测响应效率显著提升，为应急管理提供关键决策依据。
与传统监测方法相比，AI视频监测在轻量化施工部署、高质量图像监测、AI前端识别等方面具有明显的技术优势。其实时性与准确性保障了对结构隐患的及时监测，自动化与智能化大幅提升了监测预警效率，有助于提高公路防灾抗灾快速预警和快速处置的水平，降低灾害导致的二次事故损失，为基础设施安全运行保驾护航。
