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高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例 | 中國交建交通基礎(chǔ)設(shè)施多維感知安全監(jiān)測數(shù)據(jù)集

2025-12-03 18:51:40來源:國家數(shù)據(jù)局 關(guān)鍵詞:交通基礎(chǔ)設(shè)施安全監(jiān)測數(shù)據(jù)采集體系閱讀量:21823

導(dǎo)讀:針對交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)分散、采集效率低的問題,整合遙感影像、傳感器時序、項目資料等多源數(shù)據(jù),通過API接口與ETL工具實現(xiàn)自動化采集,形成清洗整合的多維度資源池。
  我國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模持續(xù)擴大、服役年限增長,交通基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生遙感影像、傳感器時序等海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù),針對原始數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、標(biāo)注效率低下、語義信息缺失等問題,本案例構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-標(biāo)注處理-AI模型適配-質(zhì)檢運維”“五位一體”技術(shù)體系,通過多源數(shù)據(jù)融合、智能標(biāo)注、算法訓(xùn)練、全流程質(zhì)控等關(guān)鍵技術(shù),形成覆蓋全生命周期的交通基礎(chǔ)設(shè)施安全監(jiān)測數(shù)據(jù)集??芍斡?xùn)練出系列前沿AI模型,實現(xiàn)設(shè)施病害自動化識別、風(fēng)險動態(tài)預(yù)警等功能,顯著提升監(jiān)測效率與決策科學(xué)性。
 
  方案和成效
 
  一是構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集體系,夯實高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座。針對交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)分散、采集效率低的問題,整合遙感影像、傳感器時序、項目資料等多源數(shù)據(jù),通過API接口與ETL工具實現(xiàn)自動化采集,形成清洗整合的多維度資源池。從60TB原始數(shù)據(jù)提煉10TB精準(zhǔn)可用數(shù)據(jù),形成一套涵蓋12項多尺度數(shù)據(jù)集,覆蓋公路、橋梁、隧道等全生命周期場景的交通基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測數(shù)據(jù)集。
 
  二是定制多策略數(shù)據(jù)標(biāo)注方案,提升數(shù)據(jù)適配性。定制多策略標(biāo)注方案,對無人機、遙感及車載等影像數(shù)據(jù),用算法全自動/半自動生成標(biāo)簽,自動化標(biāo)注覆蓋率提升至75%,標(biāo)注效率較傳統(tǒng)人工方式提升6倍;運營期公路安全監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別效率提升80%。依托時空基準(zhǔn)統(tǒng)一框架,建成具備時空一致性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫涵蓋20類核心要素,數(shù)據(jù)條目達(dá)5000萬條,為機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練提供適配數(shù)據(jù)。
 
  三是建立分級數(shù)據(jù)標(biāo)注與質(zhì)控體系,保障數(shù)據(jù)精度。針對影像與時序數(shù)據(jù)標(biāo)注難、質(zhì)控弱的問題,采用算法自動生成+專家復(fù)核策略,建立“初標(biāo)-質(zhì)檢-復(fù)核”三級質(zhì)控體系。質(zhì)控覆蓋10TB精準(zhǔn)數(shù)據(jù)中的98%以上條目,滿足AI模型訓(xùn)練要求,支撐模型在病害識別等任務(wù)中的準(zhǔn)確率提升25%,保障了數(shù)據(jù)的可靠性。
 
  四是構(gòu)建交通基礎(chǔ)設(shè)施安全監(jiān)測AI模型矩陣,提升監(jiān)測效能?;谠摂?shù)據(jù)集完成“交融大模型”訓(xùn)練,實現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測效率提升60%、遙感識別率提升30%,養(yǎng)護(hù)效率提升40%,外業(yè)周期縮短80%,為基礎(chǔ)設(shè)施施工與運營安全提供科學(xué)依據(jù)。
 
  創(chuàng)新點
 
  一是技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)據(jù)質(zhì)量增強。首創(chuàng)海量影像虛擬無損管理、高可靠并行處理技術(shù),攻克交通基建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合難題,構(gòu)建行業(yè)首個10TB級交通大數(shù)據(jù)管理平臺,實現(xiàn)“建-管-養(yǎng)-運”全生命周期智慧管理。
 
  二是業(yè)務(wù)革新賦能管理模式升級。重構(gòu)“移動巡檢+云端協(xié)同”流程,通過智能車輛實現(xiàn)采集-分析-養(yǎng)護(hù)全流程自動化;打造“空間遙感篩查+無人機巡檢+分布式AI推理”模式,聯(lián)動勘察、施工、運營數(shù)據(jù),推動風(fēng)險管理從“事后應(yīng)急”向“事前預(yù)防”轉(zhuǎn)型。
 
  三是管理優(yōu)化促進(jìn)數(shù)據(jù)全生命周期高效運轉(zhuǎn)。建立“業(yè)務(wù)生產(chǎn)-數(shù)據(jù)清洗-集成更新”閉環(huán)模式,通過“中交藍(lán)海”數(shù)據(jù)能力底座和“一張圖”空間數(shù)據(jù)中臺同步接入、分類登記、數(shù)據(jù)清洗,定期標(biāo)注整合形成動態(tài)更新數(shù)據(jù)集,總結(jié)建立數(shù)據(jù)集清洗標(biāo)注和模型訓(xùn)練技術(shù)應(yīng)用規(guī)范,實現(xiàn)數(shù)據(jù)集全周期高可用應(yīng)用管理。
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