智慧路网-重点结构物群健康监测系统产品系统

我国公路路网规模持续扩大，桥梁、隧道、高边坡等重点结构物数量庞大，大量设施进入老化期，在重载交通、环境侵蚀、极端天气影响下，安全风险持续累积。传统人工巡检存在效率低、漏检率高、数据滞后、难以实现早期预警等问题，无法满足路网安全高效运行需求。同时，交通运输部明确要求推进公路数字化转型，加快智慧路网与结构健康监测系统建设，推动设施监测从单点、定期向全域、实时、智能升级。
一、立项原因
本项目旨在解决重点结构物隐患发现滞后、风险不可视、养护不精准、协同处置低效等痛点，通过构建全域感知、智能分析、自动预警、闭环处置的监测体系，实现对桥梁、隧道、边坡等重点结构物的24 小时实时监测、早期隐患识别、结构状态评估、安全风险预警，替代传统人工巡检模式，降低安全事故风险，提升路网运行可靠性与养护智能化水平。
二、行业场景与业务背景
业务场景覆盖高速公路、国省干线、城市快速路等路网关键节点，聚焦特大桥、长大隧道、高陡边坡、互通立交等重点结构物群。
行业背景为：我国交通基建进入 “建养并重” 阶段，智慧路网建设成为行业趋势，在政策驱动、技术成熟、安全刚需三重推动下，路网管理单位亟需一套可集群部署、多结构兼容、数据统一汇聚、智能辅助决策的健康监测系统，支撑设施全生命周期管理、应急指挥调度与精细化养护决策，保障路网安全、畅通、高效运行。

一：路网重点结构智慧监测大数据平台
路网重点结构智慧监测大数据平台是以“物联网+大数据+云计算”为数据传输手段，“5G通信+人工智能+结构分析”为数据运转核心打造的智能化云平台，实现智慧监测一网统管，保障路桥隧安全运行。
路网重点结构智慧监测大数据平台具备桥梁、隧道、边坡等结构健康状态的实时监测、安全预警、结构评估、辅助决策、档案管理等功能具体如下：
一、 桥隧坡安全，全周期自动监测
目前平台已在全市及周边县市展开应用，业务辐射台州、温岭、嘉兴等省内区域（现有温州市外监测项目4个），平台现已应用于绕西南边坡K122段、乌牛高架桥、温州大桥、瓯江北口大桥、洞头花岗大桥、平湖市独山港大桥、丽水地灾、响山大桥、万全收费站等17座桥梁、4个边坡、1座隧道、1个建筑物及1个危岩体。路网重点结构智慧监测大数据平台实现路网构造物状态信息自动化感知、运营健康状况自动化评估等功能的综合性管理平台，实现了对桥梁、隧道及边坡工程健康指标的全天候、自动化远程监测。
二、软硬件结合，全方位安全预警
提高交通安全水平是智慧高速建设的关键指标，路网智慧监测平台通过对结构物环境参数、应力应变、动态特性、空间变位等参数的实时监测，对航道通行安全、桥梁隧道火灾、通行效率、通行载重等事件的智能识别，实现了结构物健康状态的实时预警及安全评估，保障了路网结构物运营安全。
三、平台推广及应用
路网重点结构智慧监测大数据平台已在全市及周边县市展开应用，业务辐射台州、温岭、嘉兴等省内区域。
路网系统自建设以来，已达到日均分析数据约达2亿条数量级，累计综合评估110余次；经历多次台风、地震、低温、暴雨等特殊事件，分析评估30余次，有效为路网耐久性评估和自然灾害预警与评估提供数据与技术支持。

作为项目总负责人，我全面统筹项目全生命周期管理，牵头制定项目整体实施计划、明确项目目标与阶段性里程碑，协调内外部资源（技术团队、监测设备供应商、路网管理单位），保障项目按期、按质、按量落地。核心负责项目整体架构设计与技术路线决策，把控各功能模块的开发方向与质量标准，统筹解决项目实施过程中的重大技术难题与资源冲突；牵头需求调研与需求分析，对接业主单位明确业务诉求，将需求转化为具体技术方案并推动落地；负责团队分工与管理，制定各岗位工作职责，协调各模块开发进度，组织开展项目测试、验收等关键环节，确保各模块协同联动、功能达标；同时，负责项目风险管控，预判实施过程中的各类风险（技术风险、进度风险、资源风险）并制定应对预案，对接各方 stakeholder 做好沟通汇报，保障项目符合行业标准及业主单位要求，最终实现项目核心目标。
（二）技术栈、架构及实现亮点与难点
1. 技术栈：后端采用Java+SpringBoot+MyBatis框架，前端使用Vue3+Element Plus+ECharts，数据存储采用MySQL+Redis（缓存实时监测数据），感知层采用MQTT协议实现设备数据传输，AI算法层面运用LSTM神经网络、随机森林完成结构健康评估，GIS技术采用ArcGIS API实现空间可视化。2. 架构：采用微服务架构，分为感知层、传输层、数据层、应用层、展示层五层架构，感知层负责数据采集，传输层实现双模数据传输，数据层处理数据汇聚与存储，应用层承载核心业务功能，展示层实现可视化呈现，各层独立部署、协同联动，提升系统扩展性与可维护性。3. 实现亮点：采用双模传输+数据缓存机制，解决偏远路段监测数据传输不稳定、延迟高的问题；融合多算法模型优化结构健康评估精度，相比传统单一算法误差降低15%以上；构建全流程闭环管理机制，实现从数据采集、隐患识别到应急处置的自动化衔接，大幅提升管