高速公路風險預警語音提示系統應用研究

文 / 公安部交通管理科學研究所 朱駿飛 趙北辰 陶侃

為降低高速公路上發生事故的次數，改善機動車駕駛人的駕駛習慣，補全交警路面管控時在時間與空間上的盲區，提出了一套基于集成指揮平臺的風險預警語音提示系統，能夠自動發現駕駛人的違法行為和事故隱患，同時撥打語音電話進行安全提醒，并在湖北高速、湖南高速等地進行試點。

引言

據不完全統計，2021年全國高速公路發生的事故中，疲勞駕駛、超速行駛、違法停車、不良駕駛習慣（包括撥打手機、不系安全帶等）等違法行為都是造成事故的可能原因，且造成的傷亡比例較高。

高速公路作為一種封閉的道路，道路上車速較快，除了服務區和出入口外，路面一般不具備攔截條件，導致路面交警在發現違法行為或事故隱患后很難對駕駛人進行有效的告知。

目前高速公路上主要應用的提示方法為LED屏顯示文字，這類文字通常是安全標語或者通用性風險警示，沒有針對特定車輛駕駛人。

為精準發現、提示違法行為和事故隱患，將事故消弭在發生之前，本文設計了一種基于集成指揮平臺的風險預警語音提示系統，實現24

小時地分析違法行為和事故隱患，通過自動撥打語音提示電話的形式，對存在交通安全事故隱患的車輛駕駛人進行精準提醒。

風險預警提示系統包含了視頻專網、公安網和電話網三個網絡，包含了數據接入平臺、專網平臺、集成指揮平臺四個平臺以及AI（Artificial Intelligence，人工智能）、大數據、融合通信等多種服務，風險預警提示系統的具體網絡拓撲圖如圖1所示。

圖1 風險預警提示系統網絡拓撲圖

數據接入平臺包含了AI視頻檢測服務、AI車輛識別服務和AI人臉識別服務，能夠對專網視頻和過車圖片進行各種類型的檢測，產生豐富的源數據。

專網平臺共享數據接入平臺的數據，主要負責專網內交通各類業務功能，在人工操作時將源數據生成為業務數據，并同步到數據接入平臺，同時存儲所有的源數據與業務數據以及圖片視頻等文件。

公安網與專網之間的安全邊界能夠將專網數據接入平臺的源數據和業務數據轉發到公安網內的集成指揮平臺。

集成指揮平臺接收專網數據后，進一步對數據進行加工處理，檢測實時交通違法和安全隱患，通過大數據服務的分析模型定期分析各種異常路線、車輛信息；最終各種類型的數據按照配置和規則，通過語音提示服務在電話網內撥打出去。

網絡結構圖

風險預警提示系統分為數據層、服務層、應用層、業務層，共4層網絡結構。風險預警提示系統的具體網絡結構如圖2所示：

圖2 風險預警提示系統網絡結結構圖

1.數據層。包括數據圖片、大數據信息、專網道路監控視頻、外部的各種類登記信息。

2.服務層。為應用層提供服務，包括應用人工智能的視頻檢測算法、車輛檢測算法、人臉檢測算法、hbase（大數據）服務以及各類車輛分析模型。

3.應用層。主要為語音提示的后臺任務，包含實時、定時、周期語音提示隊列、語音提示流程化模塊、語音對外服務。

4.業務層。包含各類型的的語音模板配置、自動提示的規則配置、撥打人員黑名單功能與提示類違法事故分析功能。

語音提示服務方案

語音提示服務依托于集成指揮平臺，集成指揮平臺以人工智能算法、大數據分析等為數據來源，產生待提示數據，按照業務需求生成文字信息，語音提示服務器中的聲卡將文字翻譯成語音，按照接口信息選擇不同的語音模板，最后通過數字IP鏈路將電話發送給駕駛人。

提示方式和類型

風險預警提示系統中的語音提示分為多種方式和類型。對于持續發生中的重大違法和事故隱患行為，需要進行實時提醒，及時通知駕駛人，消除事故風險，如疲勞駕駛、超速行駛、高速公路停車等。

對于一些瞬時違法和不良駕駛習慣的，通過核驗車輛行駛軌跡的情況，于駕駛人不在駕駛的時間進行語音提示，告知違法行為，改善駕駛習慣，如連續變道、壓線行駛、不系安全帶、手脫離方向盤。

對于一些通過大數據研判發現的重點車輛和行車風險較大的車輛，定期進行語音提示，如晝伏夜出、深夜跨省、長時間長距離行駛等。

提示流程

風險預警提示系統設計了一種撥打前驗證的方法，能夠起到提高撥打效率、核驗撥打情況、提升接聽滿意度的效果，具體算法步驟如下：

步驟1：根據接收的提示類型，獲取該類型的配置信息。

步驟2：根據接收的車牌信息，按照順序從違法處理結果、車主信息中獲取手機號碼。

步驟3：根據手機號碼和提示類型，核驗是否為黑名單中用戶，超過配置次數的將寫入黑名單。

步驟4：根據手機號碼和提示類型，核驗在配置時間內，是否存在重復撥打。

步驟5：根據提示方式和駕駛人的年齡、性別信息，獲取不同的語音模板和語音類型。

步驟6：根據該提示類型的配置，實時撥打或者寫入定時隊列。

步驟7：定時隊列在撥打語音前根據車輛軌跡驗證車輛是否在行駛，不在行駛則撥出語音，正在行駛的寫入下一時段隊列。

步驟8：語音撥出后，非駕車接聽人可以通過手機按鍵反饋語音提示的滿意度。

步驟9：未接聽的駕駛人按照不同的提示類型規則，驗證是否寫入下一時段的隊列。

應用成效

統計湖北高速、湖南高速等多個試點單位通過風險預警提示系統總計撥打電話數百萬次，電話撥通率達到九成以上，接聽數量接近一半，涉及的車輛中大部分為小型車輛，少量大型車輛。從車輛類型來看，包含了危化品運輸車、貨車、小客車、大客車、牽引車、專項作業車。總計電話回訪上萬次，“認可有效”滿意率超過80%。

分析試點期間風險預警提示系統提示的輛車輛駕駛人，七成以上僅接聽1次語音電話提醒后，就未發生同類違法行為，接聽3次以內語音電話提醒后未發生同類違法行為。僅有半成以下駕駛人接聽3次以上語音電話提醒后，仍發生同類違法行為而被列入黑名單。

風險預警提示系統可覆蓋全天24小時，試點期間全天各時段撥打量分布較為均衡，沒有明顯的峰谷，每小時最大撥打量與最小撥打量較為接近，而試點期間民警現場處罰白天遠高于夜間，每小時最大處罰量與最小處罰量的比值相差極大。可見，風險預警提示系統可24小時發揮作用，可以大大減輕民警上路執勤的工作量，尤其是夜間、凌晨的工作量。

結語

風險預警提示系統在事故降低、全天候監控、改善駕駛習慣、提升交警執法形象等方面效果顯著，接下來將進一步完善優化系統功能，在當前語音警示的基礎上繼續拓展語音警示類型，豐富提醒警示場景，同時將提醒方式向短信提醒、APP消息提醒延伸。

進一步擴大測試范圍，在現有基礎上進一步擴大測試應用范圍，初步形成規模化應用，在更大范圍內減少疲勞駕駛、超速行駛等引發的交通事故。進一步研究明確法制支撐保障，指導各地科學合理應用風險預警提示系統。