无人机+人工协同新模式！

近几年来，随着我国土建、矿业、水利等工程的蓬勃发展，形成了各种规模的道路边坡、矿山边坡、大坝坝肩边坡、水库库岸边坡，经常出现落石、滑坡等地质灾害，并且边坡出现多处断裂带，严重威胁着人们的生活、生产和生命安全。

边坡检测的传统方式是人工爬坡巡查。人工爬坡工作效率不高、体力要求大，有一定的安全风险(南方雨季长，踏步湿滑，蛇虫叮咬，高空坠落等风险较大)，部分早期形成的边坡无检查梯时无法检查，坡面植被较多时也容易漏检，但是人工爬坡可以比较清晰准确地检查边坡各个部位的状况。

与人工巡检相比，无人机边坡检测可以连续检出锚头漏水等各类病害，并根据地形地貌与病害之间的关系进行辅助分析，以更广的视角数字化边坡的各项信息，解译出多种病害类型并标记位置，与历史病害进行对比分析，深入挖掘病害分布及演化规律。无人机边坡检测技术提高了工作效率，适用于各种人工巡检不能到达的区域。但无人机存在的拍摄死角和不能直观感受病害危害性，人机协同巡检弥补了各自缺陷，快速实现线路边坡病害信息的采集和处理。

为提高高危边坡地质灾害巡查效率，保障高危边坡周边人们的生命和财产安全，本文基于近年来开展的边坡检测工程实践，对无人机航拍技术的应用状况进行分析，并就当前公路边坡“无人机航拍+人工巡检”模式的实施要求和不足之处进行讨论。

公路边坡病害分类

公路边坡的病害类型主要包括4种，分别为滑坡、坍塌、崩塌以及岩石风化剥落。当公路边坡存在层状岩石结构（如页岩、片状岩）时，受到风力作用的长期侵蚀，有可能出现风化，破坏岩石结构的稳定性。滑坡是公路边坡失稳的重要表现形式，地表水和雨水的冲刷作用容易造成滑坡类病害。当公路边坡为高陡边坡时，在重力、风力以及其他外力的影响下，有可能出现岩土体突然脱离母体的现象，从而形成崩塌或者坍塌。

边坡定期检查

营运公路边坡可采用“人-机”结合模式完成现场检查，借助无人机检查边坡较传统人工巡查模式，提高工作效率最高可达50%以上。主要步骤：

01

整理调查线路沿线边坡的历史资料，采集边坡完整和准确的三维地形数据，设计和优化无人机巡航路线；02

通过无人机对沿线边坡依次进行航拍和图像记录，根据各边坡几何形态规划飞行路线，保证图像采集的完整性；03

完成全线边坡航拍调查后，分析各边坡的病害状况，对重点边坡、病害和有疑似病害的边坡进行人工复查，核实病害规模和严重程度；04

根据采集和记录的边坡病害情况进行技术状况评定，给出边坡养护和处治的建议。

人机协同巡查工作流程图

滑坡专项调查

对于定期检查发现的病害边坡或即将进入加速滑动阶段的边坡，利用无人机航拍技术可对其病害发展历史进行全面跟踪，准确标注病害分布状况，评估滑塌潜在影响范围，为加固设计提供可靠依据。

病害识别能力

公路边坡高度较大、坡率较陡，许多关键支护结构病害人工检测容易出现漏判，例如锚杆格梁底部土体冲刷掏空面积、渗水和破损锚头数量及分布情况统计等均可通过无人机航拍技术方便解决。但由于边坡摄影图像通常包括人工材料、岩土体和自然植被等，总体特征较路面、隧道等更加复杂，加上边坡病害在发展初期往往十分隐蔽，通过建立病害样本库进行图像特征定义、提取、训练和识别的数学模型尚不成熟，误判和漏判比例仍较高，离工程实用还有不少问题需要解决。

无人机航拍图像主要依靠人工在室内进行病害识别，受现场航拍视角限制，拍摄图片基本呈俯视，虽然图像具有高分辨率，由于飞行高度较大，通过采集图像进行某些病害判别仍有一定困难。

(1) 边坡早期滑塌特征多体现为后缘地表(截水沟)开裂，中后期才发展为两侧剪切裂缝和坡面鼓胀变形等。华南地区气候炎热且多雨，边坡表面植被生长异常茂盛，即使堑顶截水沟附近有裂缝发展，可能受植被影响难以发现。

(2) 对于许多服役多年的边坡，防护结构老裂缝往往经过多次修补，由于灌缝材料色泽与防护材料类似，很难辨别是状态完好还是再次开裂，若边坡未设置裂缝监测装置，仍需人工去现场复核病害状况。

(3) 格梁、抗滑挡墙等结构由于自身刚度较大，不易发生变形破坏。但仍有少数边坡因实际地层情况与设计出入大，实施的支挡措施强度和刚度偏弱，一旦在不利外界环境作用下下滑推力增加，原有支护结构可能发生开裂。裂缝主要是结构受弯或受剪产生，早期表现为十分细微的微裂缝，这就给无人机航拍提出了更高的要求。

(4)运营高速公路边坡检测往往不采取封路等措施，这就要求无人机飞行高度不能过低，否则可能影响正常的行车安全。多数边坡坡脚紧邻线路边沟，无人机对一级坡面或挡墙类结构的航拍视角基本呈俯视，并且由于飞行高度较大，诸如格梁底部冲刷掏空、坡面和挡墙开裂变形等病害识别难度相应增大不少。

病害记录与处理

传统的人工检测模式在现场采用记录纸、粉笔、卷尺和数码相机等记录边坡病害状况，并根据目测情况估计病害位置桩号(描述位置偏差可达数十米)。回到室内后，再对照文字描述和图像记录进行病害资料整理与汇总，最后编写检测报告。由于拍摄的边坡病害照片数量较多，很容易与文字描述匹配错误。此外，由于各照片拍摄位置和角度不同，病害尺寸描述不直观，很难将其与往期病害历史数据进行量化对比。

采用无人机-人工巡查模式后，现场只需记录每个边坡的飞行时间，回到室内按顺序可对各边坡图像资料进行快速分类和整理。由于设定的航拍路径完全统一，能较方便地在边坡总体正面图中标注各局部拍摄图像中病害对应的桩号，定位误差大大降低，并且生成报告中的边坡病害总体分布图也非常便于后期病害复查和养护。

 最终结论

虽然受限于各种条件限制，目前无人机航拍技术仍存在一定的不足之处。随着无人机及搭载传感器技术的不断进步，有望逐步克服边坡检测当前应用存在的问题，进一步提升该技术的应用水平。

无人机航拍检测边坡具有快速、覆盖全面等特点，对于现场检测时间紧、封路风险度高的情况，可大大降低人工巡查的劳动量、危险性，避免攀爬边坡可能遇到的危险，现场工作的安全性也可得到保障。

无人机航拍技术用于边坡定检和滑坡专项调查，有利于准确确定病害的位置、规模，分析病害成因和影响后果，为边坡应急抢险工作实施、病害发展监测和处治加固工程提供科学依据。

无人机现场航拍检测效率比传统人工检测提高明显。无人机检测结果更加便于分析和处理，病害描述更加直观且容易溯源，可避免人工录入文字和照片信息不符的情况。由于拍摄视角受限和边坡植被遮挡等问题，无人机对隐蔽、细微病害及边坡特定部位病害不易察觉，仍需人工进行现场复查。

 针对常规监测手段覆盖不全的问题，通过搭载感知设备，对坡面进行全地形覆盖的监测，有效地补充常规监测的局限性；针对光照不足、植被覆盖和气象因素导致视频监测的局限，可搭载激光雷达等技术，实现复杂条件下边坡隐蔽隐患的跟踪监测。针对人工巡查效率低、安全风险高、智能化程度低等问题，通过搭载视觉识别等技术，结合 AI 智能算法大范围排查坡面、结构物、排水设施的病害及其发展情况；面向大规模边坡群，采用车载无人机平台，实现灵活部署、快速响应，解决续航短、巡航半径小的问题。

随着"无人机+人工"协同检测模式在G56杭瑞高速、三峡库区等重点项目的成功应用，这种新型巡检体系已展现出显著优势。但正如工程实践中发现的，无人机边坡检测在植被茂密区域的穿透力不足、微小裂缝识别精度待提升等问题仍需突破。

但这场变革才刚刚开始——现有系统仍面临航拍死角识别、病害智能分级等挑战。我们相信，通过持续优化人机协作流程、完善技术标准体系，必能为边坡安全监测构筑更坚固的防线。欢迎行业同仁留言交流实战经验，共同推进边坡检测技术革新。

关于检测技术/职业发展/行业趋势，您有哪些想深入了解的？欢迎您在文章下方留言，我们将精选典型问题，为大家一一解答。

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PS：承接桥梁检测、电力巡检、风电巡检、边坡巡检等各类巡检业务。为客户提供一键式系统性检测方案，有需要可以私小编（mainbeam）

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