隨著全球氣候變化的加劇，近年來國內自然災害頻發，可能導致橋梁垮塌、路面塌陷，給道路交通安全帶來了嚴峻挑戰，不僅威脅到行車安全，還會造成重大經濟損失和社會影響。特別是在鄉村道路，由于道路等級低，缺乏安全設施，普遍存在岔路多、彎道多、邊坡臨崖多、路況環境復雜等現象，并且缺乏交通標志、護欄、擋墻、防撞墻等設施。

近年來，隨著AI技術和物聯網技術的發展，為解決鄉村道路安全問題提供了新的思路。通過將AI檢測和物聯網技術與傳統的道路安全設施相結合，可以實現對鄉村道路安全隱患及自然災害的早期預警和快速響應，提高應急處置能力。

協會常務理事單位武漢微創光電股份有限公司采用AI檢測技術通過監測設備（如攝像頭、雷達）來實時獲取邊坡土體或巖石的位移數據，并將數據傳輸到AI分析系統。例如，利用計算機視覺技術，AI可以對攝像頭拍攝的邊坡圖像進行分析，通過對比不同時間圖像中關鍵標記點的位置變化，精確計算出邊坡的位移量。當位移量超過預設的安全閾值時，系統能夠及時發出警報，提醒相關部門采取措施，如加固邊坡、禁行提醒或者疏散附近居民。

對關鍵地段和重點監測點位，和沒有高清視頻監測的位置，為更準確監測邊坡狀態，在道路沿線易發生落石、滑坡地區，安裝物聯網傾斜碰撞監測終端，用于實時監測防護網護欄的傾斜和碰撞情況。該終端采用鋰電池和太陽能供電，無需布線，使用壽命長，能夠在各種天氣條件下保持穩定性能。防護欄與落石防護網：在易發生落石、滑坡地區設置防護欄和落石防護網，用以減輕落石滑坡可能造成的損害。當監測終端發生超過傾斜、震動的安全閾值時，系統能夠及時發出警報，物聯網監測終端與AI監測技術相結合可使高邊坡監測更及時更準確。

針對鄉村道路裂縫、破損、坑洞、異物等，可通過道路監測攝像機上傳的圖像，利用AI圖像識別技術，對采集到的道路圖像進深度學習分析，可準確識別出道路裂縫、標線磨損、坑洞、異物等異常情況，同時，結合深度學習算法，不斷學習和優化識別模型，對于裂縫，可識別其長度、寬度和走向；對于標線磨損，能判斷磨損程度；對于坑洞，可確定其大小和深度；對于異物，能區分其類型大小和潛在危害。對破損程度、坑洞大小，異物等影響程度做閾值判斷，超過閾值范圍的異常情況，系統能夠及時向相關部門發出警報，提醒及時采取措施，如道路修補、清除障礙物，提示繞行或禁行。

利用物聯網技術在急彎、臨水、臨崖路段的防撞護欄和標志桿上安裝物聯網監測器、實時采集護欄或標志桿傾斜、位移等變化情況，當監測器檢測到傾斜或位移量超過預設的安全閾值時，判斷可能發生碰撞事故，并可聯動附近攝像機進行聯動查證，及時發出警報，提醒相關部門采取措施，進行加固或修復，防止二次事故發生。

監測器內置鋰電池、無線傳輸模塊，支持太陽能供電，續航能力高達5年，具有結構小巧、防護等級IP68等特點，適用于鄉村道路場景下的安全監測。

在鄉村道路中，存在著低洼地段、涉水路段、涵洞、橋梁等路段。由于雨季出現漲水，往往會出現路橋、涵洞漫水、路面積水等情況，是道路交通安全的主要隱患之一。為此，運用物聯網技術，對道路中橋梁、涵洞、易積水等路段水位雨量、積水情況進行實時監測，對超過監測閾值的路段，及時提醒并進行報警上傳數據，為道路安全管理部門是否對問題路段進行養護提供決策支撐。

水位監測站不依賴市電、有線網絡，支持太陽能供電、無線NB/4G/5G傳輸，適合鄉村道路無電無網絡建設場景。監測站支持設備運行狀態實時監測、防破壞監測，鄉村道路偏遠、維護管理難，通過實時監測運行狀態可以提高設備的在線率、延長設備的使用壽命。

鄉村道路具有岔路多、彎道多、邊坡、臨水、臨崖、路況環境復雜、不易監管等特點，通過基于AI檢測與物聯網技術相結合應用到鄉村道路交通安全監測，獲取鄉村道路交通環境的監測信息，并利用移動網絡實現數據交互，大數據技術分析監測數據，對道路路況、環境信息等進行研判，能夠提高鄉村道路交通安全管理效率，為減少鄉村道路交通安全事故起到積極意義。