马庆禄：智能交通领域专家，研发“云智能巡检机器人系统”开拓行业新纪元

马庆禄，工学博士、计算机科学与技术博士后，全国优秀创新创业博士后。曾任攀钢集团有限公司酸性氧化球团厂工程师，重庆光大网络有限责任公司项目经理，现任重庆交通大学教授、博士生导师、博士后合作导师、美国德克萨斯大学访问学者。他致力于智能交通系统与安全、交通监控与建设等方面的研究，主持国家、省部级研究项目35项，其中包括中国国家重点研发计划、国家社科、自然科学基金、重庆市重大、重点等项目6项。在交通运输领域的权威期刊上发表研究论文50余篇，其中28篇被SCI和EI期刊检索。他还出版过专著3本，主编教材3部，参编2部，并授权发明专利7项，软件著作权登记16项。他还开发了25款交通状态发布系统、隧道云检测、信息化管理等软件。

马庆禄研发的‘云智能巡检机器人系统’基于行车噪声和多维视觉耦合的检测技术以及跨云边端的分布式AI检测方法，突破性地解决了机器人‘听音辨事’与‘看测协同’的行业难题。他研发了云边端系统协同监测软件，创造性的实现了区域性多边共云、端群共生监测，构建了挂轨式模块化机器人系统，满足45度爬坡、90度转弯需要，且时速可达80km/h。项目所构建的‘端初筛、边测定、云分析’可扩展构架和云巡系统平台打破了传统人工巡检的行业规程，彻底改变现有交通基础设施巡检的行业现状。他的研究成果已通过CNAS/CMA机器人硬件系统检测和CMA软件产品验收测试和应用效果证明。云智能巡检机器人系统不仅可以用于公路重点路段综合监控及事件巡检，还可实现重要桥梁监控及事件巡检、地下管廊场景监控及巡检、危险品仓库、化工厂房巡检及重要军事重地巡检，能有效检测不同场景下事故，平均检测精度达到90.38%，检测速度达到18.36ms。他的研究成果独有的‘听音辨事’能力，实现了交通事故、交通量等声像分析新技术与集成化技术，促进云智能巡检机器人完成模块化装配，趋于小型化、轻量化，在不影响公路重点路段交通正常运行条件下能够完成实时的巡检。基于多类传感器，创新地使用多维视觉模式，打开了巡检新视界，提升了重点路段的安全检测效率。他的‘端初筛、边测定、云分析’的体化可扩展系统，实现了路段监测全流程无纸化记录，可视化的决策支持。云智能巡检机器人装备针对公路重点路段运营风险巡检、防控等关键技术开展研究，形成相关技术和标准化成果，具有巨大的推广应用前景。

他还提出了一种智能网联环境下近邻匝道交通耦合自组织方法，通过建立主线车流间隙与匝道车辆速度优化匹配模型，实现近邻匝道交通耦合自组织优化汇入控制，在top期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》上发表SCI论文一篇，解决了智能网联环境下匝道合流区安全隐患高、通行效率低的问题。

马庆禄的研究成果在智能交通系统和交通监控领域具有重要的影响和推广应用前景，他的研究工作不仅在学术界有很高的成就，也为交通运输的安全和发展作出了重要的贡献。