大数据AI赋能高速公路智能管控，实现降事故保畅通

大数据AI赋能高速公路智能管控，实现降事故保畅通

随着城市化进程的加速和交通需求的增长，高速公路智能管控体系已成为提升交通安全和效率的关键。本文将详细介绍高速公路智能管控体系的目标、构建要素、技术应用及成效，探讨其如何实现降事故、保畅通、提效能、促服务的核心目标。

一、高速公路智能管控之目标与意义

高速公路智能管控体系以 “降事故、保畅通、提效能、促服务” 为核心目标，具有重大的现实意义。

首先，“降事故” 至关重要。随着城市化进程加速和交通需求增长，高速公路承担着越来越多的交通运输任务。据统计，每年因交通事故造成的人员伤亡和财产损失巨大。智能管控体系通过实时监测和预警，如在桥梁、隧道等关键节点加装 ETC 检测天线，准确获知进出车型、载重等信息，实现精准管控，能有效降低事故发生的可能性。以杭长高速公路江西德昌段为例，通过安装智能警示灯、彩色防炫板和设置防疲劳射灯等措施，对超速和疲劳驾驶人员进行预警提示，有效提升了夜间防疲劳预警效果，减少了追尾事故的发生。

其次，“保畅通” 是提升出行体验的关键。交通拥堵不仅浪费时间，还增加了能源消耗和环境污染。智能管控体系利用先进的信息技术和智能交通技术，对高速公路的运行状态、交通流量等进行实时监测和管理。例如，江西省公安厅高速交警总队直属一支队以春运流量数据为基础，开展数据分析研判，快速识别拥堵原因，实时感知路面交通态势，有效解决了车辆拥堵难题。

再者，“提效能” 有助于提高高速公路的运营效率。通过智能化设备和数据分析手段，实现对路况和车流的智能调度和管理。如以 ETC 系统为主线，推进 “一张网” 模式下的智能化运营服务，优化升级收费业务系统，提高计费精准性，深化业务规范化程度和系统标准化程度，提高客户服务水平。

最后，“促服务” 能为出行者提供更好的服务体验。在服务区加装 ETC 天线和情报板，可准确了解车辆信息，为用户提供出行路线规划和导航，辅助绿通车辆查验和特殊名单车辆处理等服务。同时，通过智能化的绿化与景观管理，为驾驶者提供更加舒适、安全的行车环境。

总之，高速公路智能管控体系对于提升交通出行的安全性、便捷性和智能化管理水平具有重要意义。

二、智能管控体系的构建要素

（一）多维数据感知

高速公路智能管控体系依托智能感知前端，实现对人、车、路、环境等多维度数据的全面感知。就如高速公路路网交通流数据多维全时感知技术，利用传感器和数据采集设备，实时采集交通流量、速度、密度、车辆类型、车道占有率等多维度数据，为体系构建提供了丰富的基础数据。例如，通过车辆图像采集模块，可以清晰地获取车辆外部图像信息；车辆称重模块能够准确测量车辆重量；而 X 光检测模块则能对车辆进行透视检测，多维度识别系统如广州市凌特电子有限公司研发的系统，包括 X 光检测模块、车辆图像采集模块和车辆称重模块，通讯连接至识别模块，对车辆信息进行精准识别，提高了对于货运车辆不停车快速检测的效率和准确度。这些智能感知前端设备如同高速公路的 “眼睛”，全方位地捕捉各种数据，为后续的分析和决策提供有力支持。

（二）技术融合运用

充分利用大数据、人工智能等技术进行全面分析计算，并融合信息网各类业务数据，对于构建高速公路智能管控体系至关重要。大数据技术能够处理海量的交通数据，快速分析交通流量、车辆行驶轨迹等信息，为交通管理部门提供决策依据。例如，基于大数据技术的智能高速公路系统应用中，利用大数据信息的优势有效地整合数据处理，实现大数据智能控制系统的构建。人工智能技术则可以通过智能分析算法挖掘价值数据，实现高速公路态势感知、交通指挥调度、事件处置等数字化监管和服务能力。如银江技术的高速交通体系基于大数据、云计算及人工智能等技术，为高速公路管理者提供涵盖路况监测、事件预测、应急指挥、信息发布等核心业务，构建全新可视化的高速公路综合管控体系。通过融合信息网各类业务数据，打破数据孤岛，实现数据的互联互通，为智能管控体系提供更加全面、准确的信息支持。

（三）平台架构支撑

多元数据集成与融合下的高速公路智能管理平台架构在智能管控体系中发挥着重要作用。该平台架构满足了项目管理、监督指导、体系建设等多方面需求。在项目管理方面，通过建设项目管理中心，实现对项目施工的实时监测预警与统计分析，及时掌握现场施工情况，为应急事件发生后快速处理提供辅助决策支撑，提升项目管理效率。在监督指导方面，对现场施工进行全天候、全过程的监控，促进项目管理方式向现代化、开放、标准的方向转变，发挥各级业务管理部门的监督指导作用。在体系建设方面，建立规范、统一的在建项目管理制度体系与信息化管理体系，提升项目建设的全过程项目管理水平。例如，四川高速公路搭建的多元数据集成与融合下的高速公路智能管理平台系统，以数据资源赋能高速公路建设，推动项目建设过程中设计、建设、养护、运行管理等全要素、全周期数字化，实现全生命周期健康性能监测，推广应用基于互联网、大数据、物联网的工程质量控制技术平台。该平台主体采用 B/S 架构设计，方便用户在 PC 端使用，同时在移动端开发了建管系统 APP，所有业务功能和流程审批均可以在手机端操作。系统架构采用流行的 MVC 架构，集成商业 BI 报表系统和通用的业务流程处理引擎，同时集成施工物联网系统、BIM 模型系统、短信平台等子系统，具有基础扎实、交互性强等核心优势。

三、技术在智能管控中的作用

（一）大数据助力交通运营管理

大数据技术在智慧高速公路交通运营管理中具有重要的必要性。

在实时交通状况分析方面，利用分布在高速公路各处的监控装置获取道路信息，通过大数据分析实时掌控交通状况。为了尽可能全面、详细地把握高速公路各路段的实时数据，一方面要增加采集点的布置密度、扩大其覆盖范围，另一方面还要保证数据信息的实时、同步传递。有线通信方面，应使用光纤进行数据传输；无线通信方面，尽快推广 5G 网络。系统分析方面，除了大数据、云计算技术外，还包括基于人工智能的深度分析、专家决策技术，实现对交通状况的精确分析。

在车辆逃费稽查方面，基于大数据的智慧高速公路交通运营管理系统进行了优化。例如分析套牌车辆，收费站、服务区的监控设备采集车辆信息后，将车辆的型号、颜色、车牌号、出入站时间等上传到系统数据库中。系统利用大数据分析、云计算等技术，如果发现使用同一车牌的汽车型号不同，同一时间出现在不同的位置，则判断存在套牌的可能。然后提取相关车辆的信息，做进一步的跟踪观察，并识别套牌与被套牌车辆，发出警报，提示就近的交警、路政等部门拦截套牌车辆。分析频繁过车状况，在收集车辆基本信息后，如果发现同一车牌的车辆，在短时间内多次通过同一收费站，可以根据其过车频率判断是否存在车调换的情况。将车辆信息发送给该收费站，由相关人员对车辆及其驾驶人员进行更深入的调查，打击逃费行为。对于货车，由于大型货车的收费标准更高，加上多以长途运输为主，在各类车辆的逃费行为中占比较高，应当针对大型货车进行重点监管。如果系统发现有连续空车长途行驶，或连续重车短途行驶，应当将这些货车的车牌号、型号等记录下来，并根据其行驶路线及时将报警信息发送给就近的服务站，由路政人员对该货车进行进一步检查，以判断是否存在逃费行为。

（二）人工智能提升管控效能

人工智能在视觉 AI 感知中有着广泛的应用，极大地提升了高速公路智能管控效能。

在交通参数检测方面，人工智能可以对交通流量、速度、密度等参数进行检测。例如支持多种摄像机的检测，包括普通的枪机摄像机、球机摄像机，且在球机摄像机里，不但可以支持球机的预置位检测，还可以支持任意位置的检测。摄像机转到任意位置后，都能主动判断道路的边界，同时自动产生检测区域以及检测参数，满足高速公路上各种摄像机检测的 AI 需求。

在事件检测方面，目前平台支持的交通事件检测能力已超 20 种。相较于行业内的视觉 AI 能力，阿里云视觉 AI 能检测交通事故、抛洒物、道路施工检测以及异常气象检测等。随着近几年在各种场景的积累，阿里云形成了视觉 AI 的交通事故场景库，包括单车碰撞、车辆侧翻、车辆追尾以及多车碰撞等。通过特征库能够快速识别事故类型，提升交通事故主动发现的概率并缩短交通事故的处理时间。

在视觉推理方面，主要表现在三个方面：一是事件的融合，可以通过时间空间以及业务逻辑等约束对事件产生的报警进行过滤融合，将每日报警数从此前的千次降低至百次，尽量保证上报事件都是监控员所关心的，极大降低了工作量；二是特殊车辆跨摄像机路径还原以及轨迹还原，结合高清地图，实现车辆在单摄像机里轨迹（经纬度）还原；三是针对业务场景的特殊检测，比如在施工场景里，可以区分施工车辆、施工人员，可以识别施工的进场时间、撤场时间。

四、智能管控体系的应用成效

（一）打造智能网联测试基地

江西昌九高速公路智能网联测试基地依托先进技术，取得了显著的应用成效。参照北京、上海等测试基地的运营经验，自动驾驶车辆单一产品型号每年收益可达 400 万，随着智能驾驶产业发展，预计年均不少于 10 款产品开展测试，年收益预计 4000 万。智慧公路高精度地图、车路协同、物联网产品测试，预期每个产品型号 10 万 / 年的收费标准，预计年收益达 1000 万以上。三期工程建成后，按照产业基地的平均收益水平，预计产生 30 万 / 亩的税收收益。此外，江西省作为交通运输部新一代国家交通控制网与智慧公路的九个试点省份之一，积极推进国家 03 专项的试点示范，在 2020 年，昌九高速试验段示范工程将成为国内首条面向国家交通控制网的智慧高速，拥有广阔的市场前景和蕴含巨大的市场发展潜力。按照江西省新一代国家交通控制网和智慧公路示范工程中的路侧智能设备平均 15 - 20 万 / 套，1 套 /km 的部署密度；车载终端 2 万 / 台计取单价，按照 “十四五” 期间安装部署的渗透率 30% 计算，本省推广路侧智能设备突破 3.5 亿元产值，车载终端 18 亿元，如在全国推广应用，市场规模达到上百亿元。

（二）提升交通管理水平

高速公路智能管控体系在交通秩序管理、交通安全管理、交通违法管理等方面发挥了重要作用。在交通秩序管理方面，通过智能感知前端实现人、车、路、环境等数据多维感知，利用大数据、人工智能等技术手段进行物联网数据全面计算，并融合信息网各类业务数据，构建高速公路智能管控体系，实时监测交通流量、速度、密度等参数，对交通秩序进行有效管理。例如，江西省公安厅高速交警总队直属一支队以春运流量数据为基础，开展数据分析研判，快速识别拥堵原因，实时感知路面交通态势，有效解决了车辆拥堵难题，提升了交通秩序管理水平。

在交通安全管理方面，智能管控体系能够实现车流冲突、危险驾驶、异常事件、恶劣天气等情形的智能感知、准确预警、快速处置，实现事故数据分析研判及隐患点识别。例如，海康威视依托视频智能分析、雷达目标感知及建模、多维传感以及大数据研判等技术，打造 “事前预防、事中预警、事后总结” 交通安全一体化管理体系，有效支撑 “减量控大” 工作，保护人民群众生命财产安全。

在交通违法管理方面，利用交通对象多维感知及视频智能化分析能力，提供多种交通违法场景下违法行为检测、记录的解决方案，辅助交警非现场执法，提高交警执法水平和效率，有力打击各种违法违规行为，减少违法数量。例如，高速交警五大队利用新建成的智能管控平台强势出击，精确地打击了一批严重交通违法行为，净化辖区路面交通秩序，成效显著。大队通过组织全体民警、辅警对公安交通指挥平台和智能交通管控平台的各项操作和应用进行培训，重视智能管控平台的应用工作，发挥好科技的支撑作用。值班人员对辖区内的倒车、高速违停、客车上下员等重点违法行为进行抓拍，并通过向驾驶员打电话、发信息的方式告知其前来大队处理违法行为，对多次告知拒不接受处理的进行网上录入，处罚与教育相结合，让违法驾驶员认识到自己的错误和可能产生的后果，在以后的行车过程中吸取教训，安全行车。

五、未来展望

高速公路智能管控体系在未来的发展中充满了无限可能。随着技术的不断进步，智能化和自动化程度将进一步提高，为建设安全畅通的交通大动脉持续贡献力量。

从技术发展趋势来看，5G、物联网、人工智能等前沿技术将更加深入地融入高速公路智能管控体系。5G 网络的高速率、低延迟特性，将使交通数据的传输更加实时、准确，为智能管控提供更强大的数据支持。例如，在车辆与道路设施的通信方面，5G 能够实现毫秒级的响应时间，让车辆及时接收道路状况信息和交通指令，大大提高行车安全性。物联网技术将实现道路、车辆、交通设施等各要素的全面互联，形成一个高度协同的交通生态系统。每一辆车、每一个交通信号灯、每一个传感器都将成为这个网络中的节点，实时交换信息，共同为交通的顺畅运行服务。人工智能技术也将不断进化，在交通参数检测、事件检测和视觉推理等方面发挥更加精准和高效的作用。通过深度学习算法，人工智能系统能够更好地理解复杂的交通场景，准确预测交通流量和拥堵状况，提前制定应对策略，进一步提升管控效能。

在智能管控的应用场景方面，未来将更加注重人性化设计和服务。例如，实时路况导航将更加精准和个性化，不仅能够根据用户的出行需求和偏好提供最佳路线规划，还能实时调整路线以避开拥堵和事故路段。智能停车诱导系统将更加智能和高效，帮助驾驶员快速找到空闲停车位，减少停车时间和交通拥堵。语音交互功能将更加普及，驾驶员可以通过语音指令与智能管控系统进行交互，获取信息和执行操作，更加方便快捷。同时，智能管控体系还将与智能汽车技术紧密结合，实现车辆与道路的协同控制，提高行车安全性和效率。

此外，随着环保意识的不断提高，高速公路智能管控体系也将更加注重绿色发展。通过智能化管理，优化交通信号和车道分配，减少车辆怠速等待时间，降低燃油消耗和排放污染。同时，利用智能灌溉和绿化监测技术，实现道路绿化的高效管理，营造更加美丽和生态友好的行车环境。

总之，高速公路智能管控体系在未来将不断创新和发展，以更加智能化、自动化的方式为人们提供更加安全、便捷、高效的出行环境，为建设交通强国和实现可持续发展目标做出更大的贡献。

本文原文来自百度百家号