城市道路地下空洞等病害具有隱蔽性和突發性，可能導致路面塌陷，造成安全事故。今年以來，江蘇、廣東等地利用探地雷達、人工智能等先進的科學技術，精準地檢測道路地下隱患，及時進行修復，守護市民出行安全。

　　利用數字手段

　　精準“望聞問切”

　　江蘇省興化市運用探地雷達+高密度面波的檢測手段，精準發現城市道路地下病害，及時消除隱患，確保道路安全運行。據悉，此次雷達檢測車掛載的儀器為三維雷達，覆蓋寬度1.8米，數據采集時采用實時定位測量技術，精準定位病害體，提前發現埋于道路下方的不良地質體，在引起道路塌陷前發現并及時處理。相關負責人介紹說：“通過三維雷達車平掃檢測完道路后，用二維雷達+高密度面波針對重點區域復核驗證，對于疑似空洞病害進行打鉆驗證，通過內窺鏡查看洞內情況，根據空洞具體的情況，設計合理修復施工方案。此次將檢測英武北路、牌樓路等重點道路，預計3月底前全部完成檢測工作。”

　　安徽省淮北市在淮海路、長山路等路段組織開展道路檢測工作，首次采用人工智能技術對路面損害情況及內部隱性病害情況進行全面精準檢測。此次采用的道路病害檢測系統，融合了計算機視覺、人工智能等核心技術，基于圖像精密解算與識別，利用“大數據+人工智能”技術，可實現道路病害的智能識別，并自動生成位置、面積等詳實的病害信息，與傳統的道路病害檢測方法相比，大大提升了檢測效率和精度。

　　為規范城市地下病害體探測與風險評估工作，廣東省住房城鄉建設廳近日發布《城市地下病害體探測與風險評估技術標準(征求意見稿)》，擬對地下病害體探測、驗證、成因分析以及風險評估等方面進行規范。標準提出，城市地下病害體探測與風險評估應結合工程地質、市政設施、水文氣象、歷史塌陷等資料，選用合理的探測方法，查明探測區域內地下病害體的屬性特征，對其進行風險評估，提出風險管控對策，開展地下病害體的信息化管理。此外，提倡探測過程中積極采用經實踐檢驗有效的新技術、新方法，其中，對探地雷達法、高密度電阻率法、瞬態面波法等探測方法的適用情況、具體探測方式等進行了說明。

　　對照體檢結果

　　進行及時修復

　　湖北省宜昌市采用潛望鏡、機器人等技術手段實施城區道路空洞塌陷風險隱患專項整治工作。截至目前，已消除27處道路空洞塌陷隱患，城市道路安全防線進一步筑牢。

　　堅持“早發現、早修復”原則，相關部門對照前期地下空間探測排查結果認真分析，充分考慮影響交通最小化因素，結合每個點位病害具體情況出具“一點一策”非開挖修復施工方案。組織各區實時研判，對可立即消除的隱患要迅速整治到位。對需采取工程措施進行改造的，迅速制定整治方案并組織實施，實施前要采取警示或應急措施。對整治過程中新發現的安全隱患，一并納入整治范圍。針對不同的空洞情況，指導各區采取鉆孔、破拆、灌漿等措施，優先對出現大面積空洞等危險性較大的點位進行搶險式修復，區分輕重緩急，項目化、節點化推進整治工作。同時，市區兩級成立專班全過程跟進整改，確保整治效果。

　　陜西省西安航天基地城市管理和綜合執法局按照“全面排查，集中整治”的方式，對重點路段人行道及道路開展多層次、全覆蓋、精細化巡查。巡查發現，少陵路因路燈線纜緊貼路緣石，回填不實而滲水造成周邊部分塌陷。工作人員第一時間對塌陷路面進行圍擋，塌陷處采用灰土分層夯實，及時恢復路面平整，保障市民出行安全。

　　此外，加強對轄區道路挖掘工程監管力度。工作人員全面對轄區施工圍擋及路面恢復情況進行排查并對星苔路、神舟四路等熱力管道施工基坑進行現場驗收。同時要求施工單位嚴格按照要求，及時對基坑進行路面恢復，維護轄區道路安全通暢、生活環境規范有序。

　　搭建智慧平臺

　　實現長效管理

　　針對城市養護道路里程長、常規人工巡檢速度慢等問題，河北省保定市通過人巡+車巡模式，對市區的道路橋梁基礎設施進行日常巡查，同時結合智慧市政信息管理平臺，通過運行狀態監測技術，實現對巡視車輛及人員的實時監控，合理設計規劃市政道路巡查養護管理網格，提升巡查養護作業質量。

　　通過智慧市政信息平臺，工作人員可以隨時查看道路病害的簡介、照片、檔案資料卡和巡查情況。通過移動端的指揮平臺可以實現一鍵派單、實時反饋，實現一屏化掌控。道路巡查人員發現道路路面有龜裂、塌陷等問題后，會立即拍攝病害圖片上報至智慧市政信息平臺，部門“接單”后立刻下發到施工人員，及時進行維修。還可以通過平臺的統計功能對維修道路進行整體統計，分析道路的損壞程度和道路病害的分布情況，為下一步道路整體管養提供可視化的技術支持。

　　據介紹，該平臺通過“基礎設施管理”“養護工作管理”等六大板塊，對所管轄的市區200余條道路、117座橋梁，建立了城市道路橋梁“一路一檔”及“一橋一檔”的“戶籍式”管理模式，實現了城市道路橋梁管養工作的全面閉合。

　　浙江省杭州市智慧市政系統平臺通過在保潔車輛、工程車輛上安裝攝像頭，在車輛作業的過程中，實時采集道路照片，回傳到服務器端。在服務器端，通過機器深度學習，系統創建人工智能模型，能自動識別照片中的路面病害，如坑洞、裂縫等，再結合車輛的實時定位信息，就能快速找到道路上的病害點，可及時進行道路病害維修的作業派單，并跟蹤維修進度，實現閉環管理，很好解決了以往道路病害無法及時發現和處置的問題，提高市民的出行體驗。