在当前的市政工程管理中，巡检工作面临着设施分布广泛、环境复杂等客观条件带来的挑战。例如，路面井盖、地下管网、路灯照明等设施点位分散，依靠人工逐点巡查不仅耗时长，且容易产生遗漏区域；部分设施如绿化带、高架桥梁的巡检存在视角限制，不易全面检查；此外，巡检过程中产生的信息多以文字记录为主，后期整理和问题追溯效率较低，影响养护决策的及时性与准确性。
针对上述问题，本文探讨一种结合地面移动采集与空中航拍采集的多维巡检系统设计方案。该系统主要分为前端采集与边缘处理、后端数据汇聚与管理两个层面，通过多种硬件设备协同与算法集成，实现对市政设施的常态化、自动化巡检。
一、系统整体架构
该系统在物理部署上采用“地面巡检 + 空中巡检”的双层结构，以应对不同场景的巡检需求。
地面移动巡检子系统
硬件配置：以市政工程车为移动载体，安装工业级高清摄像机，用于采集路面及两侧的设施画面。为支撑视频流的实时分析与传输，车内配置边缘计算单元，该单元预置了多种设施状态识别算法。车载网络部分采用5G工业路由器和5G上网卡，确保移动过程中数据链路的稳定；同时，设备间通过工业级交换机进行连接，保证数据传输的可靠性。
工作流程：车辆按规划路线行驶时，摄像机持续采集路面视频。边缘计算单元对视频流进行实时分析，识别预设的异常事件，如井盖缺失、路面明显破损、垃圾堆积、消防栓漏水等。识别结果与位置信息绑定，实时上传至中心平台。
空中巡检子系统
硬件配置：选用工业级无人机，搭载可见光或热成像云台相机，用于巡查地面车辆难以到达的区域，如大型公园绿地、河道沿岸、高架桥体结构、屋顶设施等。
工作流程：无人机按预设航线自动飞行，采集区域内的视频或图像数据。由于空中视角的特殊性，无人机采集的画面可用于识别树木倒伏、绿化缺失、违章建筑、大面积积水等目标。采集的数据可通过4G/5G网络或降落后人工导入方式，传输至中心服务器。
二、数据处理与算法实现
边缘端实时推理
地面巡检车辆搭载的边缘计算设备承担着降低数据传输延迟、减轻中心端计算压力的任务。设备内置的AI算法模型需针对市政场景进行优化，例如对小目标（如井盖）、形变目标（如破损路面）进行专项训练。当车辆采集到视频流时，算法实时抽帧分析，一旦发现隐患，立即将截取的图片、地理位置、时间戳等信息打包发送至平台，现场人员可通过车载终端实时查看告警提示。
中心端数据汇聚与多维管理
所有前端设备采集的原始视频、图片以及告警事件数据，最终汇聚于中心机房的存储与处理服务器。服务器系统提供数据分类检索功能，管理者可根据时间、区域、设施类型（如井盖、路灯、绿化）、隐患等级等维度，快速查询历史巡检记录和未处理的工单。
对于无人机采集的高分辨率图像，可在中心端进行拼接或与历史图像进行比对，辅助分析设施变化趋势，为制定周期性养护计划提供量化依据。
三、系统扩展性与数据应用
该系统的设计考虑了一定的可扩展性。当城市新区建设完成或新增巡检区域时，可沿用现有的中心平台架构，仅需在新增区域补充部署地面巡检车或无人机设备，经过简单配置即可接入现有网络，实现巡检范围的平滑扩展。
通过上述设计与实现，该巡检系统将视频采集、AI识别、数据传输与存储整合为一个闭环，旨在提升市政巡检工作的客观性和效率，为后续的养护维修提供相对完整的数据支持。
