基于机器学习的公路护栏智能巡检与维护规划方法

本发明涉及智能交通工程技术领域，提出了基于机器学习的公路护栏智能巡检与维护规划方法，在检测环节，突破传统单模态局限，融合激光雷达三维几何特征与视觉纹理信息，实现微裂缝、隐蔽锈蚀等缺陷的高精度识别，攻克复杂环境下检测难题，解决传统方法漏检率高的问题。动态规划方面，基于实时交通、天气、缺陷等级构建多维度状态空间，通过强化学习算法实现巡检路径动态优化与多车协同作业，改变人工规划效率低、灵活性差的现状。维护决策上，运用时序数据分析模型精准预测护栏维护需求，结合智能调度算法制定科学维护计划，实现资源高效利用。本方法构建完整智能运维闭环，推动公路护栏运维从被动低效向主动智能转变。