TCI 114-2023 道路病害雷达检测技术能力评价标准

本文以《TCI 114-2023 道路病害雷达检测技术能力评价标准》中“数据处理与分析”部分为例，重点解读其与旧版标准的主要差异及应用方法。

在旧版标准中，数据处理环节仅强调了基本的数据清洗和可视化展示。而新版标准则增加了对数据深度挖掘的要求，并引入了人工智能算法辅助分析。具体来说，新版标准要求检测单位不仅要完成基础的数据整理工作，还需利用机器学习模型预测潜在病害发展趋势，同时结合地理信息系统（GIS）平台实现空间分布可视化。

以路面裂缝识别为例，按照新版标准的操作流程，首先需要采集高分辨率雷达扫描数据，然后通过滤波技术去除噪声干扰，接着使用深度学习框架训练裂缝特征提取模型。实际操作时，建议选择开源框架如TensorFlow或PyTorch搭建网络结构，利用大量标注样本进行迭代优化，确保模型具备较高的准确率和鲁棒性。最终输出的结果应当包括裂缝的位置坐标、长度宽度等参数以及风险等级评估报告，为后续养护决策提供科学依据。

此外，在执行过程中还应注意以下几点：一是要保证原始数据的质量，避免因采集设备精度不足导致误判；二是定期更新算法模型，适应不同材质和环境下的变化情况；三是加强与其他专业系统的集成度，比如将雷达检测结果与无人机航拍影像相结合，形成多源信息融合分析体系。通过这些措施可以显著提升道路病害雷达检测的技术水平和服务能力。