摘要：在公路水运行业中，智能化信息技术的运用，不单促进了检测技术的革新，更为道路与水路工程的建设及管理提供了空前的便捷。借助高端传感器、自动化系统及海量数据分析手段，能够对工程材料进行即时监控、迅速处理数据并精确分析，进而有效识别可能存在的质量问题，为工程品质的提高打下坚实基础。智能化信息技术还能精简检测流程，降低人工干扰，增强检测结果的公正性与精确度。通过打造智能化的检测平台，能够实现数据的即时交流与远程管理，提升工作效能，减少检测的经济成本。

关键词：公路水运工程；试验检测；智能信息化技术；应用

1 公路试验检测中有效应用信息化管理的优势

1.1增强材料采购管控力度

公路工程施工周期相对较长且对原材料的需求量相较其他工程更为巨大，而原材料的质量直接对公路建设的整体质量造成影响，这也将公路工程施工中材料采购的重要性凸显出来。信息化管理在公路工程试验检测中的有效应用能增强公路工程材料采购管控力度，使采购过程中购置劣质材料以次充好的现象得到控制，从而使公路工程质量得到保障，避免劣质材料对工程质量造成威胁。信息化管理能对原材料质量性能进行检测，采集原材料相关信息，熟悉原材料的质量，控制其符合使用标准，从而杜绝由于材料质量造成的工程受损。

1.2落实新技术与新方法的应用

信息化管理在公路试验检测中的有效应用还能促进新技术与新材料的使用，新技术与新材料的落实需要有完善的数据作为支撑，信息化管理能使相关数据的准确性得到增强，从而使其检测结果的可信度得到保障，为新技术与新材料提供理论支持，将其安全性与可靠性全面反映出来，为新技术与新材料的投入提供参考数据，从而使工程施工人员能依据数据内容判断新技术与新材料的使用价值，使其资源优势得到有效发挥，对工程项目现代化发展具有重要意义。

1.3提高工程质量评估准确性

公路工程涉及的环节十分复杂，而工程的整体质量也受到多项因素的影响，任何一个环节的质量出现问题都会导致施工整体质量受到损害，因此对施工整体过程进行质量控制是公路工程施工开展过程中十分必要的一项工作。公路试验检测是为了控制公路工程各项环节质量而进行的，其能有效监督公路工程是否符合标准，信息化管理的融入能使试验检测工作质量进一步增强，对工程质量评估的准确性具有良好的作用。信息化管理能借助先进技术进行数据评估，得到更具代表性且精准度更高的数据。

2公路试验检测中遇到的问题

2.1公路试验检测机构内部管理亟待加强

随着公路检测机构的不断增多，行业内部出现了不良竞争现象。这种现象的根源在于一些试验检测机构过于追求经济效益，往往会无条件满足送检单位提出的不合规要求，导致产生虚假的试验检测报告。还有一些技术人员将自己的试验检测资格证书出租给无检测资格的单位，从而在公路试验检测行业中形成徇私舞弊的现象。同时，部分工作人员的试验检测技术与能力有限，难以满足公路施工的实际检测需求。因此，加强公路试验检测机构内部管理，提升技术人员的专业素养和道德水平，已成为当前亟待解决的问题。

2.2公路试验检测人员专业素质亟待提升

当前，一些试验检测机构为降低成本，不愿意聘用专业性好、技术性高的试验检测人员。由于行业整体薪资待遇并不高，许多试验检测人员选择将证书挂靠，导致在岗人员无证、有证人员不在岗的现象频发。同时，在岗的专业试验检测人员也可能因技术水平不足或人数有限，无法独立完成公路试验检测工作，从而影响了试验检测结果的准确性。此外，部分试验检测人员的质量意识以及责任意识不强，加之可能因利益诱惑产生违规行为，使得公路试验检测的准确性和可靠性无法得到保障。针对上述问题，专业施工单位以及管理人员应采取切实措施，加强对试验检测人员的培训和考核，提升他们的专业素质和技能水平。

3智能信息化技术在公路试验检测中的主要应用

3.1在公路路面弯沉检测中的应用

运载车辆到达公路试验检测点后，应该对相应路段展开进一步检查。技术工作人员可利用车载式落锤弯沉检测仪器，对公路中出现弯沉的数值实施科学分析与检测。在实际运行中，路面弯沉仪器可以利用位移传感器、受力传感器以及温度传感器等设备，对收集到的各项信息数据进行分析，并将公路中的弯沉数据信息及时传送到终端及计算机系统，以便对各项数据展开进一步分析与处理。在此次公路试验检测中，总长度2km的路段设置了4个检测点，每个检测点位都需要使用弯沉检测仪进行3～5次的检测。计算机系统会对实际检测到的各项数据信息展开深入分析和处理，并将结果存储在系统内，做好备份后传输至服务器终端，最终在公路路面的GIS系统中进行展示。

3.2在公路路面损坏检测中的应用

公路路面损坏检测是公路试验检测工作中的关键环节。这一检测过程的核心在于对公路基础状况实施精准评估，并依据评估结果进一步分析路面的损坏程度。常见的路面损坏问题包括路面龟裂、道路裂缝以及基础沉降等。实际上，公路路面损坏检测工作涉及的内容复杂多样，面临的问题也层出不穷。因此，主要采用以下两种方式对路面损坏实施试验检测工作：

3.2.1数字图像试验检测

应用数字图像技术能够对路面裂缝进行检测，从而明确路面裂缝的基本原因。在具体展开试验检测过程中，通过拍摄高清图像并放大细节，工作人员能够更清晰地观察路面状况。同时，拍摄多组照片并进行多角度分析和对比，可以获取最为直观的路面裂缝信息。数字图像技术的应用，不仅能够直观反映出路面的波浪以及膨胀变形等问题，而且结合激光位移检测技术的应用，还能反馈各项数据信息，帮助技术人员科学分析和判断公路路表的变形情况，为后续的维修工作提供重要依据。

3.2.2 GERPHO路面信息化检测

GERPHO路面信息化检测技术是一项源自法国的公路路面试验检测技术，经过多年的实践与优化，其在公路路面损坏检测方面的应用已更为成熟和高效。当前，国内在各种大型公路的试验检测工作中，广泛采用了基于GERPHO路面信息化检测技术的方法。该技术综合运用了高速线扫描数码相机以及激光照明技术，能够有效处理公路路面的损坏问题，并精准揭示损坏的具体情况。此外，结合3D激光扫描技术，该技术还能对路面损坏的各项参数和数据进行深入分析，为后续的修复工作提供有力支持。

3.3试验检测报告与数据信息化管理

在公路试验检测中全面落实信息化管理还需对其检测报告与数据实现信息化管理，试验检测报告是公路工程进行竣工验收的主要依据，其内容包括整个工程的运转过程以及工程质量检测结果与评估意见。工程试验检测在检测报告中落实信息化管理能使相关检测数据的准确性得到增强，传统试验检测数据记录是通过人力进行的，这种记录方式不仅会大量耗损人力资源，还会导致结果出现细小误差，而这些误差可能会对整个工程造成十分严重的影响，信息化管控不仅能有效避免这些误差，还能减少不必要的人力资源损耗，使整体工作效率得到提高。

4智能信息化技术应用

4.1智能信息自动化采集

智能化信息技术的应用，让试验检测领域的数据搜集与处理变得高度自动化。通过部署传感器和自动化设备，我们能够实时捕捉检测过程中的关键性能数据，并借助分析软件实现自动化的深入解读，确保检测结果的精确获取。在无线网络环境下，采用短距离测量技术对公路和水运工程进行现场检测。在预设场景中，选定一个固定点作为基准，构建局部坐标系。鉴于施工过程中可能出现的形变和误差，必须进行必要的调整。将具备ATR功能的全站仪安置在已知位置，通过定向校准确保测量工具的精确度。在完成全站仪的整体数据录入后，通过主机端操控进行数据搜集，并对测量数据进行实时分析。将搜集到的数据输入电脑，运用专业测量软件进行加工与分析。通过对比设计数据与实际测量数据，计算出测量误差和需调整的参数。这些分析结果能迅速与试验检测结果匹配，进行实时调整，反馈调整后的测量数据，大幅缩短数据计算时间，显著增强测量结果的可靠性。为了提升数据采集过程中的准确性，采用观测装置，将观测镜连接杆以插入方式固定于套筒内，并在不同位置设定多个测点。通过消除设计误差，与仪器协同实现自动化测量。通过对比复测数据与指令数据，确保符合设计标准。同时，对试验检测的其他区域进行数据搜集，并自动生成数据报表。这些报表经审核后，将转化为数据文件，传输至监控机构。在自动化采集准备阶段，还需确保通讯设备的网络连接。在测量匹配定位前，利用移动终端操控仪器建立局部坐标系，确定测量定向点。通过计算站点坐标，并设定坐标系，通过测量位置信息的展示，实现精确的数据采集。

4.2大数据技术数据深度挖掘

一、数据清洗。数据清洗是数据挖掘过程中的重要环节，旨在去除数据中的噪声、错误和不一致信息。在公路水运工程试验检测中，数据清洗主要包括以下步骤：缺失值处理：针对检测数据中缺失的部分，采用均值、中位数、众数等方法进行填充，确保数据完整性。异常值处理：通过箱线图、Z-score等方法识别异常值，并对其进行处理，如删除、修正或保留。数据标准化：将不同量纲的数据进行标准化处理，消除量纲影响，便于后续分析。二、数据集成。数据集成是将来自不同来源、不同格式的数据整合成一个统一的数据集。在公路水运工程试验检测中，数据集成主要包括以下方法：数据转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，如将文本数据转换为数值型数据。数据映射：将不同数据源中的相同属性映射到统一的数据结构中。数据合并：将多个数据源中的数据合并成一个数据集，便于后续分析。三、数据变换。数据变换是对原始数据进行一系列数学变换，以适应数据挖掘算法的需求。在公路水运工程试验检测中，数据变换主要包括以下方法：数据归一化：将数据缩放到[0，1]或[-1，1]区间，消除量纲影响。数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据，便于分类算法处理。数据平滑：通过移动平均、指数平滑等方法消除数据中的噪声。四、数据挖掘。在完成数据清洗、集成和变换后，可以运用以下数据挖掘技术对公路水运工程试验检测数据进行深度挖掘：关联规则挖掘：找出数据集中不同属性之间的关联关系，为工程决策提供依据。聚类分析：将相似的数据点划分为若干个类别，便于对工程问题进行分类。分类与预测：通过建立分类模型或预测模型，对未知数据进行分类或预测。

结论

本次深入剖析了智能化信息技术在公路与水路交通建设领域的应用，探讨了智能信息化手段在工程试验检测环节的具体实践。然而，现有方法在技术规范一致性等方面仍存在缺陷。未来研究将致力于提高检测过程的智能化程度，简化人工干预。旨在通过加速公路水路工程检测领域的数字化进程，实现信息互通与团队协作，从而为工程安全保驾护航。

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