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一、公路边坡落石的“隐形危机”：传统监测的四大短板

我国山区公路里程超120万公里，其中高边坡路段占比达22%，年均因落石、滑坡等地灾导致的交通中断超3000次，直接经济损失超80亿元（交通运输部2024年《公路地质灾害防治年报》）。落石地灾具有“突发性强、坠落速度快（可达20m/s）、破坏力集中”的特点，传统监测模式暴露四大核心痛点：监测盲区多：依赖人工每日1次巡查，偏远路段、夜间及恶劣天气（暴雨、浓雾）漏检率超60%，无法捕捉“岩缝渗水→浮石松动→局部崩塌”的渐进过程；识别精度低：传统位移计仅监测单点位移（误差＞2mm），人工巡查易忽略“0.3mm裂缝”“碎石滚落轨迹”等早期迹象，误报率超45%；响应链条长：传感器触发报警后需人工复核视频，预警信息传递至养护部门平均耗时1-4小时，错过“黄金避险期”（灾害发生前15分钟）；控险能力缺失：无法自动联动交通管制，灾害发生后需人工封路，易导致车辆滞留、二次撞击。

二、技术：燧机科技“地灾监测摄像机”系统架构

燧机科技研发团队深耕公路地灾AI视觉监测领域7年，针对边坡落石“地形陡峭、气候多变、供电困难”的极端环境，推出公路边坡落石地灾监测摄像机（含灾害识别报警系统，简称“岩安瞳”系统），通过“多模态感知+AI智能研判+闭环控险”，实现从“被动救灾”到“主动预警+自动控险”的技术跨越。高清智能成像单元：采用400万像素星光级全局快门CMOS传感器，支持50米外识别0.2mm岩体裂缝、3cm³浮石松动；基于用户指定技术框架YOLOv11目标检测+Transformer时序分析，融合岩体位移雷达数据（精度±0.1mm）、雨量/土壤湿度传感器（阈值联动）、历史灾害数据库（100万+落石案例），经燧机科技实验室70万+地灾场景标注样本训练（覆盖落石、滑坡、裂缝扩展、岩体剥落等70类目标）。

三、落地实证：西南某山区公路的“安全蜕变”

2023年，燧机科技系统在西南某山区二级公路（全长52公里，含19处高风险落石边坡，最大坡度65°，年均降雨量1800mm）部署，运行一年成效显著：预警效能突破：成功预警17次落石事件（含5次小型崩塌、12次浮石松动），平均预警时间较人工巡查提前32小时，实测预警响应时间＜1.8秒，自动车辆12次（避免次生事故）；事故率大幅下降：试点路段落石相关交通事故零发生，较部署前下降100%；运维成本优化：替代人工每日1次全线巡查（含陡坡攀爬3小时/次），实测年度节约人力成本128万元，设备部署成本较传统“位移计+人工”方案低40%（因复用公路既有监控杆）。

公路边坡落石地灾监测摄像机基于YOLOv11+TransformerAI识别的公路灾害事件识别报警技术，快速识别桥梁垮塌、边坡滑坡、泥石流等灾害，并触发灾害报警机制，及时、迅速地提醒过往车辆采取紧急避让、驶离公路等措施。同时，系统将灾害事件同步推送至监管、养护单位的值班领导、人员，以便及时启动应急响应处置预案。通过自动判别、自动响应、自动报警等方式，及时叫停灾害路段运行车辆，以最快速度、最大程度避免灾后伤亡事件。