环境监测与环境分析有何区别(新一代信息技术与公路工程建设管理融合应用研究)

Posted 2023-06-02

篇首语：金鞍玉勒寻芳客，未信我庐别有春。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了环境监测与环境分析有何区别(新一代信息技术与公路工程建设管理融合应用研究)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

环境监测与环境分析有何区别(新一代信息技术与公路工程建设管理融合应用研究)

饶舰

云基智慧工程股份有限公司交通运输部建筑信息模型(BIM)技术应用交通运输行业研发中心

摘要：新一代信息技术迅猛发展，带动公路工程行业向信息化、数字化、智慧化方向发展，新一代信息技术与公路工程建设管理融合应用的框架和发展方向尤为重要。基于对新一代信息技术在公路工程建设管理中发展现状的研究，全面总结与深层分析新一代信息技术在公路工程建设管理中的融合应用模式与场景，提出新一代信息技术、公路工程建设管理及其他新技术之间融合应用框架以及融合应用发展的方向，为新一代信息技术在公路工程建设管理中深度融合应用与发展提供应用指导，促进智慧公路发展。

关键词：公路工程;新一代信息技术;建设管理;融合应用;智慧公路;

关于国务院发布的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》(以下简称《决定》),新一代信息技术(New Generation of Information Technology, NGIT)与生物、高端装备制造等组成7个战略性新兴产业体系[1],《决定》中提到的新一代信息技术泛指下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高精尖软件。经过十余年的发展，随着新一代信息技术逐步突破、单一技术分支细化发展、技术与传统行业逐渐融合应用，技术已逐渐渗透至各产业，应用范围扩张、场景趋于丰富。

公路工程关于智慧公路发展中涉及的新一代信息技术范畴较《决定》中提到的更为具体化，普遍包括大数据(Big Data)、云计算(Cloud Computing)、物联网(Internet of Things, IoT)、移动互联网(Mobile Internet)、智能技术(Intelligent Technology)等新一代信息技术。随着数字经济的大力发展，新一代信息技术也借势迅猛发展，带动公路工程行业向信息化、智能化、智慧化方向发展，新一代信息技术与公路工程融合应用的形式和发展方向尤为重要。

1 应用现状

新一代信息技术作为国家大力扶持的战略性新兴产业，前景一片大好，主要特点为数据处理、信息传播与服务的大数据化、移动化、智能化。随着新形势下信息需求与应用行为的变迁，各种基于新一代信息技术的信息服务模式的发展研究和应用探索成为当下热点[2]。

科技创新驱动和行业转型升级，使得新一代信息技术在公路工程中应用逐步得到实质性进展，支撑智慧公路建设。以大数据、云计算为基础的结构工程分析与应用[3],尝试让数值计算与云计算结合，更大化地挖掘数据价值。基于BIM和大数据搭建建设管理云平台[4,5],使得施工管理业务在线化，逐步从线下走向线上，建设管理云平台在公路工程中的应用率持续提升，据数据显示，在国内部分省份的大型项目应用率达到90%以上。以GIS、移动互联网和物联网为基石的智慧工地[6,7],是多种信息技术深度融合的产物，当前公路工程智慧工地建设逐步铺开，全面实现公路工程工地智慧化施工管理难度大但需求高，需要进一步挖掘技术价值，提高技术融合程度，优化数据应用框架和模式，对项目建设管理进行全方位立体化的实时监管。以智能技术为核心的智慧公路[8,9]其研究已经逐步兴起，当前主要停留在理论阶段，但已有人工智能技术的单点应用开始在公路工程中逐步推广，但其应用深度和广度有待进一步提升。

时下，新一代信息技术在公路工程建设管理中的应用研究正在逐渐深入，覆盖面逐步铺开；同时，各种技术之间也有交叉应用，但对于技术体系融合研究、技术与公路工程融合应用体系研究甚少，融合应用模式和框架没有形成体系，多数文献研究均在数据融合层面[10,11],本文将在剖析新一代信息技术在公路工程建设管理中应用的基础上，进一步研究新一代信息技术与公路工程融合应用以及各种新技术之间协同融合的模式及发展方向。

2 融合应用模式与场景

新一代信息技术在公路工程建设管理中逐步广泛应用，通过深入分析各个技术的特点和价值，研究其与公路工程建设管理融合应用场景与模式，剖析各个技术的应用价值，为新一代信息技术的整体融合应用提供设计依据。

2.1大数据应用

公路工程因其工程类型繁多、工程形体庞大、施工周期长、施工影响因素多、生产主体多等特点，造就了建设阶段工程数据量大、数据结构复杂、数据实施性要求高，通过对数据进行全面分类、统一存储及管理，应用大数据分析激活数据潜力，寻找数据间业务关系，深度挖掘数据价值，高效准确判断形势，为公路工程建设管理决策提供有力支撑。

2.1.1构建工程大数据库

根据公路工程不同层级数据需求构建工程大数据库(数据库数据汇集到数据仓库进行数据挖掘),主层级包括项目层级(包括合同段层级)、项目群层级(项目层级数据汇集或以项目群维度收集)、行业监管层级(政府单位收集)等，单层级内部根据项目生产需求拆分为基础数据库和生产数据库两大子库。基础数据库作为公路工程底层公共数据库支撑生产应用，存储与管理基础信息、模型数据、工程技术标准数据等，数据多为线下收集整理并内置；生产数据库为公路工程建设管理过程中产生的与生产活动相关的数据，主要来源于物联感知采集、手动录入、其他平台数据库调取等，包括业务管理数据、IoT物联网设备接入数据、生产衍生(计算)数据。底层数据库在收集、存储、分析并输出计算数据的同时，为上层数据库提供数据支撑，形成大数据应用架构，实现数据的分类分层管理。如图1。

图1 公路工程数据库架构下载原图

2.1.2搭设数据逻辑架构

通过构建的公路工程数据库，收集项目群、企业群(行业监管层)海量数据，对数据按照业务需求完成数据定义、数据结构分析、数据源固化等，通过分析各类型、各业务板块数据的内在业务逻辑，搭建数据逻辑架构，在构建数据库或开发应用系统功能时根据分析得到的数据逻辑架构，设置数据映射关系，让数据在数据库中流动起来，降低数据重复采集成本并提高数据使用价值。如图2。

2.1.3进行大数据分析

基于构建的公路工程数据库，进行建设管理应用大数据分析，例如针对某地区范围内公路质量验收的某项或多项数据指标进行大数据分析，可分析本地区劳务队伍施工质量整体水平和变化趋势、分析供应材料的整体质量和材料供应商的生产质量。

图2 公路工程建设管理主业务逻辑关系示例下载原图

基于构建的公路工程建设管理云平台和云数据库，利用大数据分析以确保统计指标更全、分析精度更高、应用范围更广，力求寻找传统业务管理无法企及的数据分析深度、业务触达范围和数据利用效率，输出统计分析数据，以大数据决策视窗形式呈现，支撑建设管理决策。如图3。

图3 公路工程大数据分析决策视窗示例下载原图

2.2云计算应用

云计算作为大数据应用的基础，是充分挖掘大数据价值的“铲车”。公路工程建设主体通过部署云服务器或向云服务供应商采购IaaS、PaaS、SaaS等层次的云服务，将数据库放到云端，整合计算资源，获得高性能计算能力，充分利用云服务器的高性能、低成本、智能化、高效率、快速度等特点，进一步扩大数据的调取、继承和应用范围，实现数据共享。同时运用区块链技术，优化业务流程、提升协同效率。云计算在公路工程信息化中的应用主要如下。

2.2.1基础设施云端部署

对于构建的公路工程建设管理云平台，云计算提供高可用、快响应、便捷高效、按需取用的网络访问，进入可配置的云计算共享资源池(包括云服务器、网络资源、云存储、计算服务等),运用云基础设施的超级存储和计算能力，高效利用云计算基础设施的计算资源，消耗的可伸缩性让资源得到充分利用，节约云平台部署成本。如图4。

图4 公路工程云计算应用架构下载原图

2.2.2云计算挖掘数据价值

时下，工程行业云计算应用主要有批处理计算、流计算、图计算以及查询分析计算等类别。批处理计算为数据提供挖掘分析计算，其主要针对计算工作量巨大但实时计算要求并不高的计算任务，如基于公路工程结构物质量验收数据，计算分析不同商品混凝土拌和站质量水平。流计算为高效低延时计算，将实时获取的计算结果存储入数据库中，如在公路工程智慧工地系统中应用流计算进行实时指标监控。图计算主要针对逻辑关系，例如GIS数据关系，在公路工程建设管理中物料运输线路的规划可应用图计算获取最优路径。查询分析计算顾名思义是对数据仓库中的数据进行查询分析计算，输出分析结果用以指导建设管理决策。如图5。

图5 公路工程云计算数据流下载原图

2.2.3三维模型融合云计算

公路工程建设管理云平台搭建三维应用场景，建立BIM、倾斜摄影等三维模型，在建模与信息处理过程中，将其与云计算融合[12],在云端处理模型和数据，例如在项目多专业协同BIM建模阶段，基于搭建的云平台可以很好地解决同专业远程模型数据推送、跨专业建模协同的问题，提高数据流通与整合效率。同时，在BIM等三维模型应用阶段，云计算的应用使得云平台的业务数据与三维模型自动关联和从模型上取用数据变得便捷高效。

2.3物联网应用

物联网技术是智慧公路建设的核心应用，同时是大数据、云计算、智能技术等应用的基础。物联网在公路工程中主要有传感技术、自动识别技术、无人机技术、智能工程机械等。

2.3.1传感技术

运用传感器获取结构、环境监测等数据，已涉及位置、重力、倾角、压力、速度、温度、湿度、流量等传感器，应用场景如TSP、温度、湿度、噪声等环境实时监测；高边坡、高支模、深基坑、隧道等结构沉降或位移变形监测；混凝土流量控制、水泥浆稠度控制等施工控制监测。通过安装传感器实时获取数据，利用有线网络或移动互联网接入云平台，实现数据自动获取、自动汇总展示，并基于数据进行大数据和云计算应用。

2.3.2自动识别技术

自动识别技术在公路工程中应用主要有图像识别、生物识别、OCR光学字符识别、RFID射频识别等，应用已较为广泛。其中，图像识别主要应用于安全隐患识别、结构物病害识别等，配合监控技术、AI技术使用；生物识别主要应用于施工现场出入识别管控、特种设备上机身份核验、危险区域告警等；OCR与RFID应用场景类似，主要是设备材料管理、构配件生产管理，通过对机械、材料、构配件及人员信息进行电子标签化，利用OCR或RFID技术，使用电子阅读器、扫码枪等扫描电子标签即获取信息，指导工程建设管理。

2.3.3无人机技术

无人机在公路工程建设管理中已广泛应用，主要包括基于无人机获取正射影像、航拍全景照片、定点定线巡航等方式进行工程环境监测、征地拆迁指导、安全巡检、实际进度管控、高危环境施工质量巡查、工程算量预估、工程变更确认、交通组织管理等。当前主要策略是以无人机为平台，其上搭载扩展模块(包括多功能摄像机、传感器、芯片等),通过无人机航飞实时获取现场情况。可在三维场景中模拟无人机飞行线路、实时观看无人机航摄影像、自动标记AI识别敏感信息，利用5G将数据实时回传云平台，做到数据高效联动、精准展示。

2.3.4智能工程机械

智能工程装备涉及工程行业、机械制造业、信息技术业的三重融合，其本身也是多种信息技术综合应用的产物，涉及传感器、自动识别、移动互联网、AI人工智能等。施工现场配备智能工程机械(如智能塔吊、智能压路机、智能闸机等),智能工程机械自带智能控制功能，可实现如无人驾驶、远程操控、定时作业等功能；将机械设备或其控制系统数据对接至公路工程建设管理云平台，实时获取运行数据，可远程监控设备运行状况、实时数据分析、云平台远程智能控制等功能。诚然，智能工程装备对智慧工地影响巨大，但是当前智能装备发展较缓慢，是智慧公路建设亟待突破的领域。如图6。

图6 公路工程智慧工地物联网主应用架构下载原图

2.4移动互联网应用

移动互联网是传统互联网与移动通信技术的结合应用。随着信息技术产业的发展，移动互联网的应用也呈现井喷式发展。2021年中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2020年12月，我国网民规模达到9.89亿，手机网民规模达9.86亿[13],而这还只是移动互联网应用的一方面，随着物联网等技术的发展，移动互联网与其他技术融合应用，在移动终端应用方面根深蒂固的同时也深入到智能设备中。

当前，第五代移动通信技术(5G)以其短波长、大带宽、低延迟、高频次、大容量等特点席卷公路工程建设领域，其具有的网络切片能力能够适配各种业务应用场景，为公路工程建设管理提供高效的网络资源和合理的网络控制。不仅在移动终端，5G作为“万物互联”的通道，将在智慧公路中链接所有智能设备，将设备、终端、边缘服务器、云链接起来，其是物联网技术、智能技术等在公路工程中广泛应用的基础，是公路工程智慧工地高效运行的保障。

5G的三大应用场景包括增强移动宽带、超高可靠低延时通信和海量机器类通信，均是智慧工地应用最迫切的需求。公路工程建设管理云平台以5G为核心，可搭建稳定的、高速的、可靠的移动数据交互通道，提供诸如高清视频回传、无线智能控制、移动终端超大数据可视等应用。以BIM模型移动终端应用为例，BIM模型超大数据量的汇聚与业务应用对于移动终端的通信要求很高，利用5G和模型轻量化技术的支撑，在移动终端上已经完全能够支持大体量模型的加载与应用，后续将逐步完善和优化，为行业提供更流畅、可控的应用。如图7。

图7 5G应用让移动端查阅BIM模型实时流畅下载原图

2.5智能技术应用

智能技术以深度学习和增强学习为表现形式，计算机代替人脑劳动的一种技术，把判断、思考、决策等人专属的脑力劳动转化为计算机可以识别并处理的程序、计算模型等等，让计算机代替人脑解决用户需求。目前智能技术主要在人工智能(AI)方向发力，应用范围也在逐渐延伸到公路工程建设管理的诸多环节。

2.5.1AI图像识别

AI图像识别在公路中应用最广泛，包括生物识别、AI视频监控、图片识别等。生物识别应用在各个领域均具有共性，公路上应用包括人脸识别平台登录或特种设备上机确认、工地闸机控制、动物入侵区域预警等场景。AI视频监控和图片识别应用场景较广，其基于神经网络模型的AI图像识别技术，利用获取的拍摄的高清图片或实时视频图像信息，通过信息处理、分析、理解与决策，以识别现场隐患问题。典型应用包括基于风险源点安装的AI视频监控，运用AI图像识别技术对施工现场人的不安全行为(未佩戴安全帽、未系安全带、危险区域入侵、人员跌倒等)和物的不安全状态(临边防护不到位、边坡塌陷、电线乱搭、火灾、区域积水等)进行自动识别并基于AI算法模型做出实时预警，实现危险源的有效监控和动态安全防范；运用无人机搭载AI摄像头对结构物表面施工质量进行大面积扫描识别，可发现混凝土坑洞、蜂窝、麻面等问题。如图8。

图8 AI摄像头夜间自动识别不安全行为下载原图

2.5.2计算机视觉技术

计算机视觉作为人工智能的重要分支，主要涉及图像处理、机械工程技术、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术等。公路工程中主要应用在工程机械智能控制、结构制品智能生产，公路工程机器视觉应用可以理解为制造业向工程行业的延伸应用。构建公路工程建设管理应用场景AI模型，基于业内全链路工业视觉AI端到端系统进行设备智能控制和智能生产，同时针对设备故障进行智能分析，科学预警。应用场景如隧道在火灾识别基础上按区域智能控制隧道机电设备断电、自动控制消防设施；混凝土拌和楼自动控制生产；无人机预设线路自动巡检等。

2.5.3机器学习

人工智能技术最早在工程中应用主要是机器学习，针对结构物损伤或振动特性识别方法。当前在公路工程建设管理领域，深度学习的应用不多，主要归咎于智慧公路的发展速度和深度还不够，当前主要是与其他技术包括物联网等的融合应用，包括重要结构物或大型临时设施施工阶段结构损伤识别或振动响应监测分析，施工环境监测与诊断分析，施工安全监测与预警等主要应用场景。

3 融合应用框架与发展方向

3.1融合应用框架

新一代信息技术的在公路领域应用并非孤立点状应用，当前虽然单一技术的体系化应用仍不成熟，但领域内整体已向多技术高效融合应用方向发展，此为智慧公路技术应用的发展趋势，各技术在融合体系中扮演着不同的角色，相互促进又相互制约，对立统一。

物联网技术支撑底层基础数据获取，通过智能设备接入、传感器、AI摄像头、RFID射频识别等手段获取公路工程施工现场信息，改变由人工录入的数据采集方式，是智慧公路建设的开端，物联网技术的发展速度将极大程度决定智慧公路建设的进程。移动互联网是为物联网的实现提供数据传输支撑，是物联网发展的基础。智慧公路的超大数据流实时高效传输需求，对移动互联网提出了更高要求，可以预见，5G乃至6G将在智慧公路建设中占据举足轻重的地位。物联感知终端获取到的数据汇集到云数据库，为大数据分析、云计算、智能技术的实现提供数据基础。云计算为物联网和智能技术的应用实现提供数据运算能力。智能技术则为智慧公路提供智慧大脑，通过深度学习和增强学习等方式，让公路真正智慧起来。如图9。

图9 新一代信息技术融合应用框架下载原图

新一代信息技术之间相互融合初成体系，同时必须关注到信息技术与公路工程建设管理相关应用技术的融合才是智慧公路发展的关键。

新一代信息技术与BIM、3DGIS等技术的融合应用主要依托于公路工程建养体系中构建的建设管理云平台，据此，借助移动互联网，下游联通物联网和智能技术，上游推送数据进行大数据和云计算应用，云平台着力下沉业务，联通公路工程建设管理各个业务板块，建设管理业务融入云平台并与之形成体系，从而构成了新一代信息技术与公路工程建设管理融合应用的主框架。其中，BIM和3DGIS技术又自成小的应用体系，并支撑以“BIM+GIS+IoT+AI”为核心的建设管理云平台运行。此外，建设与养护作为智慧公路建养体系的主体，共同为运营体系提供数据支撑，运营体系据此进行其他新技术的应用，包括车路协同、自动驾驶等。如图10。

图10 多技术整体融合应用框架下载原图

3.2融合应用发展方向

新一代信息技术在公路工程中的融合应用向着单一技术深度融合应用、多技术高效协同应用、大平台支撑业务管理、高质量工程管控方向发展。以新一代信息技术为核心的智慧公路是未来公路工程的发展方向，智慧公路将快速发展，通过多功能智能技术的集成，提供实时、全域、深层、精准、智慧的决策支持，辅助交通感知和即时交互。在智慧公路建设和运营过程中均会涉及众多新技术的应用，限于当前移动互联网、关键技术的瓶颈，在接下来的一段时间，智慧公路建设还有很长的路要走。

诚然，不仅在信息技术上，绿色能源技术、自动驾驶技术、泛在无线通信技术、车载全时空高精度导航技术、车路协同与信息交互技术、智能材料技术、道路安全主动控制技术等将在智慧公路中被广泛应用，强力支撑智慧公路的实现与发展。

4 结语

随着信息技术、网络技术、传感技术的大力发展，在多技术融合协调发展的背景下，新一代信息技术在公路工程中的应用将逐渐深入，单个技术的单点应用价值被逐渐放大，在形成的技术应用体系中扮演着不可或缺的角色。各技术之间相互支撑、相互补充、相辅相成，新一代信息技术在公路工程中的融合应用体系将逐步趋于和谐。

以数据链为主线，以业务链为驱动，促进先进的新一代信息技术与公路工程深度融合，是未来一段时间信息技术与公路工程融合发展的趋势。将助力新型基础设施建设发展，加快智慧公路和交通强国建设，促进智慧公路发展。

参考文献

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