本期导读

摘要

<正>随着机动车保有量和路网密度的持续增加，道路标线在服役过程中面临性能衰退过快和养护维修不及时等挑战，严重制约其安全功能的持续发挥。因此，针对道路标线长效逆反射性能维持困难与预测不准的核心问题，系统剖析了标线在长期服役中的逆反射性能衰退评价及其性能提升路径。对比分析发现，现有标准体系在长期性能维持方面的要求有待完善，同时传统衰退预测模型在表征交通、气候、材料等多因素作用方面存在局限，其与场景适应性差的缺陷导致预测效能受限。为此，构建基于“机理与数据融合”的可解释人工智能技术是突破现有预测瓶颈的关键路径，其核心在于精准捕捉逆反射亮度系数（retroreflective luminance,RL）的非线性衰减规律，并为养护决策提供可信的量化依据。