基于生成式AI的边缘-云协同智能道路基础设施检测系统研究

针对道路基础设施检测中高带宽消耗、延迟和可解释性不足等问题，研究人员提出了一种混合边缘-云框架，结合轻量级MobileNetV3边缘检测与云端EfficientNet-B4、MiDaS DPT-Large和T5-XL模型，实现实时异常检测与结构化报告生成。实验表明，该系统在RDD2022和UAV-PDD2023数据集上实现30-50 ms边缘推理时间，带宽降低50-70%，为动态环境中的大规模基础设施监测提供了可扩展解决方案。

　　

道路基础设施的安全监测一直是交通运输领域的重大挑战。传统的人工巡检和卫星遥感方法不仅成本高昂、效率低下，还难以应对动态城市环境中实时监测的需求。尽管基于人工智能（AI）的自动化检测技术如卷积神经网络和语义分割模型已展现出潜力，但现有方案仍面临云计算依赖导致的高延迟、边缘设备算力局限以及结果可解释性不足等核心瓶颈。

针对这些问题，来自中国的研究团队在《Results in Engineering》发表了一项创新研究，提出了一种名为"Generative AI-Driven Edge-Cloud System for Intelligent Road Infrastructure Inspection"的混合架构。该系统通过分层处理策略，将轻量级MobileNetV3部署于边缘设备实现实时异常初筛，再通过选择性传输机制将可疑数据送至云端，由EfficientNet-B4、MiDaS DPT-Large和T5-XL模型分别完成精细分类、深度估计和自然语言报告生成。研究团队采用RDD2022多国道路损伤数据集和UAV-PDD2023无人机航拍数据集进行验证，证实该系统能在保持高精度的同时，将边缘推理时间控制在30-50毫秒，带宽消耗降低50-70%，并生成包含表面粗糙度指数(SRI)和国际平整度指数(IRI)等量化指标的专业报告。

关键技术方法包括：1) 基于MobileNetV3-Small的边缘侧轻量化模型部署；2) 置信度阈值(τ=0.75)驱动的选择性数据传输策略；3) 云端EfficientNet-B4分类模型与MiDaS DPT-Large深度估计模型的集成分析；4) T5-XL生成式模型的结构化报告自动生成技术。所有模型均在标准数据集上训练，其中MobileNetV3采用TensorFlow Lite量化压缩至4.3MB以适应边缘设备。

研究结果部分：

3.1 系统架构概述
通过双模块设计实现功能分配：边缘AI模块负责实时异常检测并生成GPS标记的初步报告，仅当检测置信度超过阈值时才触发云端传输；云AI模块则整合视觉分析、深度估计与自然语言生成技术，输出可操作的维护建议。这种设计在保持低延迟的同时，解决了纯边缘方案分析深度不足的问题。

3.3 边缘AI模块实现
量化测试显示，MobileNetV3在模拟Jetson Nano环境下实现30-55ms单图处理速度，通过面积占比算法将损伤分为轻微(<5%)、中等(5-20%)和严重(>20%)三级。选择性传输策略使数据上传量减少50-70%，显著优于全传输方案。

4.6 与YOLOv8的对比
虽然YOLOv8m在准确率上领先2-3%，但其46.2MB模型尺寸和85-120ms推理时间难以满足边缘部署需求。相比之下，MobileNetV3以4.3MB体积实现87.6%准确率，更适配资源受限场景。

4.7 云AI性能评估
云端流水线整合EfficientNet-B4分类(200-320ms)和T5-XL报告生成(500-730ms)，最终产出包含损伤类型、深度测量和路面质量指标的结构化报告。示例显示系统能准确识别12cm深坑洞，并结合SRI(0.45)和IRI(4.2)指标评估道路恶化风险。

结论与讨论指出，该研究首次将边缘计算效率与生成式AI的语义解析能力相结合，创建了从像素到决策建议的完整技术链条。其创新性体现在：1) 通过异常驱动传输平衡实时性与分析深度；2) 利用单目深度估计(MiDaS)从RGB图像提取物理参数；3) 采用提示工程引导T5-XL生成符合行业标准的报告。尽管在微小裂缝检测和极端天气适应性方面仍有局限，但该系统为智慧城市基础设施管理提供了可扩展的AI解决方案，特别适用于无人机巡检和车载移动监测场景。未来将通过联邦学习实现模型持续优化，并探索LiDAR多模态融合以提升复杂环境下的鲁棒性。

这项由加拿大自然科学与工程研究委员会(NSERC)资助的成果，不仅推动了AI在基建维护中的实用化进程，也为边缘-云协同计算范式树立了新的技术标杆。