基于多源數(shù)據(jù)分析的高速公路車道級引導(dǎo)管控系統(tǒng)

陳濤 王健 黃本銳

廣西機械工業(yè)研究院 廣西 南寧 530000

引言

高速公路是現(xiàn)代化綜合交通體系的重要構(gòu)成部分，也是交通強國建設(shè)的基石和重要途徑。高速公路運營管理效率、行車安全水平、應(yīng)急處理及時性直接影響著高速公路的出行體驗和整體效率，也是高速公路智能化、智慧化水平的直接體現(xiàn)和迫切需求。先進的監(jiān)控感知系統(tǒng)，對海量數(shù)據(jù)、多源數(shù)據(jù)、多類型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的實時分析處理能力、基于數(shù)據(jù)的決策實施、決策效率的后分析、策略模型調(diào)優(yōu)是“智慧高速”面對的主要挑戰(zhàn)和核心問題[2]。本文以廣西壯族自治區(qū)沙井至吳圩智慧高速公路建設(shè)為依托，探討基于智能感知、主動管控理念的硬件設(shè)備多源感知，基于多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的邊緣計算和實時分析，基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建策略分析決策模型，提供融合歷史經(jīng)驗的管控推薦策略，通過多種策略提升高速公路應(yīng)急處理能力，行車安全，保暢通水平，盡可能提升高速公路智能化、智慧化管理運營水平，促進智慧高速公路科學，高效，持續(xù)發(fā)展。

1 高速公路多源感知

智慧高速公路需要有先進的監(jiān)控和感知系統(tǒng)，對高速公路的基礎(chǔ)路況和實時車流的充分感知、實時分析、實時通訊能力是智慧高速的前提和基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)源的信息準確性、及時性直接影響這決策模型分析的有效性，單一來源的數(shù)據(jù)受到感知局限性、外界干擾、測量誤差等因素影響，不能有效反饋高速公路的實時狀況，因此多感知源并行感知，多維度數(shù)據(jù)融合分析，數(shù)據(jù)交叉校驗是提升智慧高速管理整體可靠性的有效路徑。

系統(tǒng)基于沙吳智慧高速建設(shè)理念分別對毫米波雷達、交調(diào)站、視頻AI事件識別、事故應(yīng)急處理系統(tǒng)、養(yǎng)護作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)、氣象站、邊坡安全監(jiān)控等監(jiān)控感知設(shè)備和路況影響因素進行了數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理[3-5]。

1.1 毫米波雷達

智能交通感知體系中，雷達是重要的路側(cè)感知單元。毫米波雷達利用高頻電路生成調(diào)制頻率（FMCW）電磁波，通過發(fā)送和接收天線監(jiān)測對比發(fā)送和反射的電磁波，可同時對多目標進行距離、速度、角度的測量，比如其他傳感器，具有不受天氣和光照影響、可全天候探測感知交通流的優(yōu)勢。

系統(tǒng)通過路側(cè)間隔距離的毫米波雷達感應(yīng)器，通過已知毫米波雷達樁號和位置信息，實時接收雷達監(jiān)測數(shù)據(jù)，形成基于地理位置的高速全區(qū)域段車流車速監(jiān)測。

1.2 交調(diào)站

交調(diào)站通過交調(diào)專用儀器，實時采集車輛車流數(shù)據(jù)，是毫米波雷達的有效補充，特別是在毫米波雷達重點部署高速路段的上游分支和下游分支。系統(tǒng)通過接入上下游路段的交調(diào)站數(shù)據(jù)，輸入分析決策模型，作為預(yù)見未來車流壓力和應(yīng)急恢復(fù)暢通時間的評估因素。

1.3 視頻AI事件識別

交通視頻AI事件識別分析系統(tǒng)，通過采用AI深度學習技術(shù)、圖像處理技術(shù)、目標識別、運動檢測和目標跟蹤等技術(shù)來實現(xiàn)道路交通突發(fā)事件的實時檢測和主動報警，并使用實時視頻方式直達現(xiàn)場，使管理者能夠及時發(fā)現(xiàn)路段異常事件，直接掌握路段的交通情況。

系統(tǒng)使用邊緣計算單元，對視頻流進行邊緣實時分析，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)云計算AI識別，在能見度良好，光照充足的情況下，對重點交通事件，特別是異常停車、交通事故、道路擁堵等事件進行實時監(jiān)測。

1.4 氣象站、邊坡安全監(jiān)控

系統(tǒng)融合建設(shè)的周邊氣象站和邊坡安全傳感器數(shù)據(jù)，對極端惡劣天氣：暴雨、濃霧、泥石流、邊坡塌滑等進行主要預(yù)警和監(jiān)測。

1.5 事故應(yīng)急處理系統(tǒng)、養(yǎng)護作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)

除高速公路建設(shè)的基礎(chǔ)硬件傳感器數(shù)據(jù)融合外，系統(tǒng)聯(lián)動事故應(yīng)急處理系統(tǒng)及養(yǎng)護調(diào)度系統(tǒng)，針對應(yīng)急處理、養(yǎng)護作業(yè)等過程導(dǎo)致的道路部分車道封閉的情況，實時共享事故應(yīng)急和養(yǎng)護作業(yè)過程數(shù)據(jù)，更新決策模型影響因子。

2 異構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化融合分析

針對高速公路管理影響因素多，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化難度大，決策效果和處理過程突發(fā)因素影響密切等特征，項目采用決策支持系統(tǒng)（Decision Support System）作為決策系統(tǒng)基礎(chǔ)算法。決策支持系統(tǒng)是一種基于結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、易擴展、兼容性高的決策分析系統(tǒng)，可充分融合綜合性數(shù)據(jù)以及決策者的歷史經(jīng)驗，具有很強的適應(yīng)性[6]。

項目通過將各位置、各類型傳感器的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，通過智能傳感器或邊緣計算將設(shè)備終端數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化，將結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)傳輸給中心分析數(shù)據(jù)器進行數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總?cè)诤?。通過建立決策規(guī)則、數(shù)據(jù)模型、歷史經(jīng)驗庫，既融合了專家系統(tǒng)以知識推理形式解決定性分析問題的特點，又發(fā)揮了決策支持系統(tǒng)以模型計算為核心的解決定量分析問題的特點，充分做到了定性分析和定量分析的有機結(jié)合。

3 車道級管控引導(dǎo)

通過對多種路面?zhèn)鞲衅鳌⒈O(jiān)測設(shè)備、機電設(shè)備數(shù)據(jù)進行實時通訊、邊緣處理，結(jié)構(gòu)化的形成決策影響因子集合，通過對決策影響因子集合的數(shù)據(jù)相關(guān)性、同步性、時序影響性等多維度分析，將實時分析數(shù)據(jù)傳入已構(gòu)建的決策模型系統(tǒng)，計算當前時刻結(jié)合地理位置的影響強度值[7]。

決策支持系統(tǒng)通過輸入全區(qū)域各設(shè)備的實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，并融合結(jié)構(gòu)化后的各因子影響強度值，生成重點決策區(qū)域和待介入決策路段分析圖，并根據(jù)歷史決策數(shù)據(jù)，提供可選的決策建議和風險評估。

圖2 各因子結(jié)合地理位置影響強度值

管理者可根據(jù)決策系統(tǒng)提供的預(yù)警數(shù)據(jù)和決策建議，根據(jù)路面當前通行情況，進行車道級管控和遠程引導(dǎo)，有效提升司乘人員行車體驗；同時在突發(fā)異常路況或極端天氣時，同步聯(lián)動轄區(qū)交警、路面路勤、應(yīng)急人員進行多方溝通、聯(lián)動協(xié)調(diào)，實施事故快速應(yīng)急處置，提升道路通行能力。通過實現(xiàn)前端智能設(shè)備實時狀態(tài)監(jiān)測、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、精細化引導(dǎo)，逐步實現(xiàn)路網(wǎng)狀況可感知、可協(xié)同，根據(jù)智能化分析結(jié)果，系統(tǒng)可自動聯(lián)動相關(guān)司乘交互工具，如情報板、電臺廣播、互聯(lián)網(wǎng)媒體等方式，實現(xiàn)車道級精準管控、車流合理引導(dǎo)

圖3 車道級車流引導(dǎo)

4 結(jié)束語

高速公路作為國民經(jīng)濟運輸大動脈，其行車安全水平、智慧化程度、整體運行效率提升已成為運營管理者自身和社會的迫切需求。相對于傳統(tǒng)基于被動處理、事后應(yīng)急的管理方式，本文以沙井至吳圩智慧高速公路智能感知、主動管控的設(shè)計理念和建設(shè)經(jīng)驗為依托，探討研究了信息采集感知能力的精準監(jiān)控和建設(shè)，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，將不同類型的數(shù)據(jù)有機結(jié)合，使用邊緣計算、云計算等能力提升多維異構(gòu)、海量數(shù)據(jù)獲取的實時性和準確性，通過決策支持系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析，實現(xiàn)主動感知、主動預(yù)警、第一時間介入處理， 盡可能發(fā)揮智慧高速公路的更大功效。