公路交通的重心逐渐由建设转向运营维护,边坡养护是公路运维的重要一环,其重要性和必要性不言而喻。目前,公路边坡养护以人工巡查为主,通过人工爬坡检查病害,拍摄并记录病害信息。这种方法虽可以查出大部分病害,但效率低下、危险性高。随着山区道路通车里程的增加,人工巡查方法已不能满足激增的边坡养护需求,研发新型边坡巡查技术,提高巡查效率和效果,是当前边坡养护工作迫切需要解决的问题。本文依托南方某段高速公路2017年和2018年的路堑边坡定期检查项目,将无人机航拍技术运用于边坡巡查,研究公路边坡病害的人机协同巡查技术流程和要点,研发边坡病害的图像采集与分析软件系统。论文的主要研究工作和成果如下:(1)通过分析人工巡查与无人机巡查的优缺点,设计了人机协同的公路边坡巡查技术方法,探讨了各流程环节的技术要点和操作规范。与人工巡查数据的对比分析发现,人机协同方法能够有效地提高公路边坡巡查的效率和效果;(2)基于研究区历史案例数据和类似工程案例,系统梳理了研究区路堑边坡病害类型,提出了病害分类方法,结合两年的边坡影像资料描述了各类病害的图像特征,研究结果有助于提升基于图像的边坡病害识别率;(3)以国内现行公路边坡状况评估SCI法为基础,充分借鉴国内外的评估方法要点,提出了改进的路堑边坡状况评定方法SCAS法,该方法充分考虑了同一病害的收敛性、聚集性,以及不同病害的组合性等病害特性对边坡状态的影响。通过与SCI法评估结果的对比分析发现,SCAS法的状态评定结果的区分性更强,并有助于发现可能被忽视的严重病害隐患;(4)针对巡查数据处理繁重、容易出错等问题,开发应用了边坡病害的图像采集与分析软件系统,有效支撑了边坡病害数据的采集、管理、分析、保存,以及出图、出报告等技术环节,大大提高了巡查数据处理的效率和效果。