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摘要：随着公路建设规模不断扩大，工程质量控制对试验检测技术提出了更高要求。围绕公路工程试验检测技术的发展现状，对传统检测技术在检测效率、检测范围以及数据管理等方面存在的局限性进行了分析，并进一步探讨了智能化技术在公路工程试验检测中的应用优势。在此基础上，结合智能传感器、图像识别、无人机检测以及数据分析处理技术，对智能化检测方法在工程实践中的具体应用进行了系统阐述。研究表明，智能化检测技术能够显著提高检测效率与精度，实现检测数据的实时采集与智能管理，并为公路工程质量评价与养护决策提供可靠数据支持。

关键词：公路工程；试验检测；智能化技术；质量监测

引言

公路工程试验检测是保障工程质量的重要技术手段，在公路建设与运营管理过程中发挥着关键作用。近年来，信息技术、传感技术以及人工智能技术的快速发展，为公路工程试验检测技术提供了新的发展方向。通过将智能传感器、图像识别技术、无人机巡检以及大数据分析技术引入试验检测领域，可以实现检测过程自动化、数据采集实时化以及数据管理智能化，从而提升工程检测效率和检测精度。

1公路工程试验检测中传统检测技术局限性

1.1人工检测效率与精度限制

在公路工程试验检测过程中，传统检测技术多依赖人工操作和常规仪器设备完成，如弯沉仪、灌砂法密度检测仪以及回弹仪等。虽然这些方法在工程实践中应用广泛，但其检测效率和数据精度存在一定局限。人工检测通常需要逐点测量并进行人工记录，数据采集速度较慢，在大规模公路工程检测中往往难以满足快速检测需求[1]。例如，在路基压实度检测中，采用灌砂法测定密度时，单个检测点操作时间通常需要15～20min，检测效率较低。同时，人工操作过程中容易受到操作人员经验和环境因素的影响，导致检测数据存在一定误差。

1.2检测范围与数据管理不足

传统公路工程试验检测技术在检测范围和数据管理方面也存在明显不足。多数传统检测方法以抽样检测为主，检测点数量有限，难以全面反映工程整体质量状况。例如，在路面平整度检测中，早期多采用3m直尺检测方法，该方法只能对局部区域进行检测，难以获取连续路面质量数据。同时，传统检测数据通常以纸质记录或简单电子表格形式保存，缺乏统一的数据管理平台，数据存储和查询效率较低。在大型公路工程项目中，检测数据量巨大，若缺乏系统化管理，容易出现数据分散、统计困难等问题[2]。

2智能化技术在公路工程试验检测中的具体应用

2.1智能传感器技术应用

在公路工程试验检测中，智能传感器技术逐渐成为获取工程结构状态信息的重要手段。通过在路基、桥梁或路面结构中布设应变传感器、沉降传感器以及温度传感器，可实现对工程结构运行状态的实时监测。例如，在高填方路基沉降监测中，可采用静力水准仪或光纤光栅传感器对路基沉降进行连续观测，其测量精度通常可达到±0.1mm。对于路基应力监测，可采用应变计或土压力盒测量填料内部应力变化，其量程一般为0～500kPa，测量误差控制在1%以内[3]。传感器采集到的数据通过数据采集系统进行实时传输，并在监测平台上进行集中管理。通过布设多点监测传感器，可以获得路基内部应力、变形及温度变化等信息，为公路工程结构性能评价提供可靠数据。

2.2图像识别技术应用

图像识别技术在公路工程试验检测中主要用于路面病害识别和结构表面缺陷检测。通过高清摄像设备采集路面图像，并利用计算机视觉算法对图像进行处理，可自动识别裂缝、坑槽以及车辙等病害类型。例如，在路面裂缝检测中，采用高分辨率工业相机进行图像采集，分辨率通常可达到4096×2160像素，并通过深度学习算法进行图像识别。系统能够对裂缝长度、宽度以及分布情况进行自动分析，其中裂缝宽度检测精度可达到0.1mm。通过将图像识别技术与公路检测车辆结合，可以实现高速条件下的连续检测，其检测速度可达到60km/h以上。检测数据通过信息系统进行存储和分析，可形成路面病害数据库，为公路养护决策提供数据支持。

2.3无人机技术应用

无人机技术在公路工程试验检测中具有灵活性高、检测范围广等优势。通过搭载高清相机、激光雷达或多光谱传感器，无人机能够对公路沿线边坡、桥梁及路面结构进行快速巡检。在高填方路基边坡检测中，无人机可通过航测技术获取边坡三维地形数据，并利用摄影测量方法建立数字高程模型（DEM）。航测过程中通常保持飞行高度50～120m，图像重叠度控制在70%～80%，以保证测量精度。通过数据处理软件对航测影像进行处理，可获得边坡变形及沉降变化情况，其平面测量精度通常可控制在±5cm以内。

2.4数据分析与处理技术应用

随着公路工程检测数据量不断增加，数据分析与处理技术在试验检测中的作用愈发重要。通过建立公路工程试验检测数据管理平台，可实现检测数据的统一存储与分析。在数据处理过程中，可采用大数据分析和机器学习算法对检测数据进行挖掘和分析。例如，在路基沉降监测中，通过对长期监测数据进行时间序列分析，可以识别沉降发展趋势并预测未来沉降量。在数据采集系统中，传感器采样频率通常设置在1～10Hz范围，以保证数据采集的连续性。通过数据分析系统对监测数据进行自动处理，可实现异常数据识别与预警功能。

3结语

智能化技术在公路工程试验检测中的应用为工程质量管理提供了新的技术手段。通过智能传感器、图像识别、无人机巡检以及数据分析技术的综合应用，可以实现对公路工程结构状态的实时监测和动态分析，提高试验检测工作的效率和准确性。同时，通过建立统一的数据管理平台，可以对检测数据进行集中管理与智能分析，为公路工程质量评价与养护决策提供科学依据。随着信息技术和智能化技术的不断发展，公路工程试验检测将逐步向数字化和智能化方向发展。

参考文献

[1]张毅.智能化技术用于公路工程试验检测的实践[J].大众标准化,2025,(12):172-174.

[2]孙菊芳.提高公路工程试验检测管理水平的思考[J].张江科技评论,2025,(02):87-89.

[3]刘朋.大数据时代公路工程试验检测数据应用与发展[J].大众标准化,2024,(17):157-159.

毛兴鹏

浙江宏炜检测科技有限公司