雅康高速公路智能交通管控系統探究

程起光 黃兵 曾德利 袁龍濤

（四川雅康高速公路有限責任公司，四川 成都 610000）

一、引言

智能交通管控系統有別于智能交通系統，主要用于交通管理。智能交通管控系統能夠通過云計算、大數據、互聯網、導航定位等現代信息技術的集成與應用，將公路路產路權維護與養護、路網運行監測、應急調度指揮、動態違法打擊等核心業務有效融合，為交通管理者分析、研判、決策、指揮提供科學依據，從而提前部署并處置相關交通事件，實現交通管理由被動向主動的根本轉變[1-3]。

二、雅康高速公路智能交通管控系統建設背景

（一）雅康高速公路概況

雅康高速公路全長135km，路線攀升約2000m，橋隧比約82%。項目主要包括二郎山隧道、大渡河特大橋、喇叭河隧道群及瀘康段隧道群等控制性工程。冰雨雪霧路段、連續下坡路段、超長隧道及隧道群和橫風路段組合出現，是全國橋隧比最高、運營難度最大的山區高速公路之一。目前，雅康高速全線安裝攝像機約1861個、氣象站23個、隧道CO/VI檢測儀及風速風向測試儀、長大橋及高邊坡監測儀等設施設備若干，已基本實現全路段視頻監控覆蓋、重大橋隧實時監測、高邊坡監測及重點路段氣象監測等功能，有效提升了監測、預警能力。

（二）雅康高速公路交通管控現狀與需求

1.運營安全現狀

雅康高速公路運營安全管理具有六個極其顯著的特點。分別是地質條件極其復雜、路段情況極其多變、氣象條件極其惡劣、車流量極其巨大、應急保障極其頻繁、應急救援極其艱巨。

2.超前輔助決策缺乏綜合信息和數據支持

雅康高速公路甚至四川省運營高速公路均未完全建立智能交通管控系統，其他信息化系統眾多且各自獨立，數據信息孤島化嚴重，安全運行預警關口無法前移，人工管理成本突出，預警預防作業弱化，運營安全風險較大。

3.影響交通自然流的思考

隨著社會經濟的發展，我國私家車保有量大幅增加，尤其在“黃金假期”和旅游旺季，高速堵車成為常態。造成雅康高速堵車的原因除特殊地理位置、巨大車流量外，還有頻發的交通事故、常規性的養護施工作業、變化無常的氣候環境、偶發的地質災害等[4]，更重要的是缺乏科學、合理、有效的智能化管制手段。這些都對雅康高速安全運維管控提出了嚴峻挑戰，急需新思路、新手段、新技術來應對管理壓力。

圖1 雅康高速智能交通管控系統需求分析

三、系統總體思路與建設框架

（一）系統總體思路

雅康高速智能交通管控系統融合了人工智能、大數據分析、物聯網、無人機傾斜攝影建模等高新技術，調用高德、百度等交通出行大數據，充分利用已有設備設施（如：卡口監控系統、LED情報板）及影響車輛通行的各種成因（地質災害監測信息、交通事故信息、氣象環境信息、路產路權維護及養護信息等）實現道路實景模型+實時畫面監控、實時車流量監測、外線車流量預測、車輛類型識別與信息采集、道路壓力測算、道路預警信息調控及發布等。其他相關功能模塊可協議解析，互聯互通。

圖2 雅康高速智能交通管控系統解決方案

（二）系統建設框架

智能交通管控系統采用縱橫架構，其中橫向為六層，縱向包括三個體系，為“六層三體系”架構。

“六層”系指：路段基礎設施層、計算資源層、數據資源層、應用支撐層、業務應用層、門戶層。

“三體系”系指：信息安全體系、標準規范體系、管理制度體系。

四、多源信息融合技術在雅康高速的創新

（一）車流預測模型

以大數據為基礎,圖流計算為抽象模型,機器學習技術為實施路線,直接估計車輛平均速率等從宏觀層面刻畫交通擁堵的技術指標。將雅康高速按節點劃分路段的交通擁堵指標抽象為圖結構,其隨時間變化形成圖流，在數據量足夠多和廣的條件下(覆蓋節假日,交通事故,雨霧、地質災害、涉路施工等各種通行要素),通過機器學習生成預測模型。

（二）AI視覺分析技術—危化車識別及多屏聯動預警

采用AI技術，加載深度學習算法，對車輛提取多達4000維度的細微特征，精準識別危化車輛，準確率高達99%。支持監控中心語音預警、車輛定位、遠程抓拍、情報板聯動預警等功能。

（三）物聯網技術

構建雅康高速Safe-Iot小型物聯網平臺，通過協議轉換或協議對接接入巡邏車定位、視頻監控、可變情報板發布、北斗高精度地質災害監測、環境監測設備、雨雪霧監測設備、機電設施設備、施工養護等多類型設備及系統，數據統一接入物聯網平臺，接入影響車輛通行成因分析模型。

（四）小區間分析技術

將高速公路分成若干小區間段，利用ETC門架數據（或在ETC門架加裝攝像頭）、交通卡口數據，將高速公路網格化，最小區間可到1km，實時刻畫每個小區間內的交通狀況。系統設計實時車流車型采集、道路壓力值學習、交通事故識別、氣象數據采集、車流預測、車流數據分析、通行數據分析、預警預報八個模塊。

（五）北斗高精度定位技術

運用具有國家自主知識產權的北斗衛星導航系統高精度定位技術，對雅康高速公路全面的地質災害隱患點和主要橋梁、隧道實施24小時無人值守自動化形變監測，其監測精度可達水平±2mm，高程±4mm。

（六）三維可視化技術

采用無人機傾斜攝影、三維地理信息及DEM與DOM拼接構建模型技術，結合數據定向、紋理匹配等技術，形成雅康高速的三維GIS模型。實現通行車輛及設備設施（如：視頻監控、可變情報板、氣象環境監測、機電設備等）可視化展示、地圖放大、地圖縮小、地圖平移、地圖翻轉、地圖滑動、地圖旋轉、分屏對比查看、地圖打印、空間量算、地形分析、道路瀏覽檢索等功能，實現雅康高速智能分流的三維可視化指揮。

五、智能管控系統在雅康高速的實際應用效果

智能管控系統通過在雅康高速實際運行測試，總體性能達到了預期設計目標，在三維可視化管控、交通監測、危化品運輸車輛通行預警及大數據融合分析方面取得較好效果。系統應用如下：

（一）三維可視化大平臺

圖4 三維可視化大平臺

通過定位系統采集項目地理信息，運用三維傾斜攝像和手工建模技術實現雅康高速平安智慧交通系統的可視化調度，通過模型計算分析直觀顯示車輛行駛位置、機電設備設施狀態及控制（如：風機、消火栓、LED情報板、電力電纜等）、實時視頻監控投影及控制、環境和地質災害監測設備實時數據等。

（二）車流量監測

圖5 車流量監測

外網預測，即通過調用高德、百度交通出行大數據，對成雅、雅西、樂雅、國道318線等與雅康高速有交叉接點的路段做出流量預測；路段監測，即將路段劃分成若干段落，通過監控設備，對路段上行線、下行線和段落區間的車流實時監測和統計；分段面預設道路壓力級別并加入學習功能，結合大數據分析自動調整道路壓力值；根據不同斷面、不同道路壓力智能調用分流預案，由“五崗合一”指揮中心發布相關工作指令。

（三）車輛信息采集

圖6 車輛信息采集

通過AI智能攝像機，及時采集路段（或區間段落）內通行車輛車型、車體顏色、車牌信息、車輛瞬時速度等通行信息。

（四）危化品運輸車輛通行預警

圖7 危化品運輸車輛通行預警

雅康高速全路段限制危化品運輸車輛通行，故在兩處高接高樞紐互通（草壩互通、對巖互通）設置卡口設備，通過對車輛識別與校驗算法，與臨近情報板聯動，將誤入的危化品運輸車輛就近快速引導出站。

（五）大數據融合分析

圖8 多源信息融合大數據分析及應用

通過中心云平臺融合多源信息實現車流信息與影響車輛通行的系統數據（地質災害、交通事故、環境氣象施工養護等）無縫對接，綜合分析車輛通行要素；借助車流量分析等數據，深度挖掘雅康高速易堵路段、易堵時間及安全事故易發類型、地點、時間、誘因等綜合交通大數據。

六、結語

雅康高速智能交通管控系統具有可視化大平臺、實景地圖地理信息、車輛態勢感知、實時車流量監測、車量信息采集、隧道（服務區）實時車流量、外線車流預測、車輛運行動態違法打擊等功能，同時接入影響車輛通行的成因數據（實時環境監測、交通事件、地質災害信息、養護信息等）、大數據分析與輔助決策等功能模塊。通過雅康智能交通管理系統的建設，使“五崗合一、會商決策”的共管共治機制更加精準和高效，大大提高對雅康高速及通行車輛的安全管控和應急保障能力，真正實現全時空精準管控。