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1、高速公路监测预警系统的应用建设高速公路监测预警管控系统的必要性在当前背景下，建设高速公路监测预警管控系统主要包括以下几个方面。第一，高速公路上的事故、次生事故发生率在明显增加。随着社会经济的发展，高速公路车流量逐渐增加，部分高速公路车流量已显饱和，交通事故多发；在流量增加的同时，事故、故障车辆概率同步增加，碍阻了道路的正常运行，极易引发二次或次生事故、追尾事故，而且二次、次生事故发生的往往是恶性甚至重大事故。第二，突发交通事件发生后的25分钟是二次重大事故的高发时段。从我们路段今年发生的死亡事故分析，因二次事故或次生事故发生的死亡事故离首发事件一般不超过5分钟。显然利用这5分钟的时间段，做到安
2、全预警，可以有效避免重大事故的发生。这要求解决两个问题：一是及时发现，且发现精准率要高；二是发现后自动联控现场设施实现安全预警，赶在重大事故发生之前，立即进行事故前端的数字化预警与信息化管控，从而有效避免二次事故的发生。第三，建设高速公路监测预警管控系统是保障人身、财产安全与道路畅通的有效手段。在现有的交通条件下，如何通过信息化数字化技术实现监测预警管控，最大可能的保障司乘人员的人身财产安全、及道路的畅通一直是高速公路运管部门高度关注的内容。当下高速公路监测预警管控系统现状分析当前在高速公路路段监测、预警与管控等方面存在一些问题。o 在监测方面，目前全国高速公路大流量路段大都建设有监测系统，但
3、大部分监控误报高，特别是在夜晚看不到，而且事件事故发现不及时。o 在预警方面，目前大部分路段还是传统的巡逻车辆预警的模式，个别与导航软件结合，实现分钟级的预警，也有个别路段实现了秒级的路侧预警。o 在管控方面，目前大部分路段没有实现实时管控，个别路段实现车道级管理，但没有实现车辆级管理，没有实现对车辆的精准管控。车联网管控没有成功的案例。管控还是以人工管控为主，一是速度慢，二是不安全，三是费用高。前端检测信息不准确，是长期以来监控系统的痛点。现在交通检测设备以视频为主（视频事件检测系统及视频结构化等），近几年，毫米波雷达与激光雷达也在各省高速公路上得到了广泛的测试及部分的使用，但是各有优点与弊
4、端，没有取得前端检测精度与低时延上的明显提升。比如：检测距离近、夜晚时段无法检测、无法定位、做不到握手追踪等是视频的弊端；场镜效应大、遮挡影响追踪、没有可视场景等是雷达与激光的劣势，且视频与雷达数据融合差。前端检测精准的不理想直接影响了后面预警管控系统的建设，甚至于智慧高速平台的建设。在研究更精准有效的检测设备的方面，行业内的同仁一直在不断努力。理论上视频与雷达的相结合，利用优劣互补，可达到在检测精度的提升。但是技术上安防领域的视频与雷达在频率与检测距离上都差距甚远，二者前端融合技术要求比较高，基于当下在高速公路交通检测上的技术大部分采用立旧原来的安防视频或视频结构化的系统与雷达做后端的算法融
5、合，结果并没有达到理想的要求，甚至综合下来还不如视频结构化的效果。高速公路监测预警管控关键系统前端感知系统该系统要求：“全天候”、“全方位”和“高精度”、“低时延”、全数字化可实现边缘计算的感知设备。全天候: 24小时自动化运行, 特别是雨雾雪等恶劣天气及夜间, 在这些事故多发时段, 感知精度不衰减；全方位: 即大区域感知范围,车道级定位目标；高精度: 需要保证在所有感知范围内精度,流量、速度、事件各精度值不低于95%，所有的系统均需建立在准确数据的基础上。低时延: 这个是实际即时预警与管控的基础，也是未来车路协同的要求,是面向自动驾驶的前提,达到这个要求,才能配合实现和车端一体化控制。全数字
6、化直出可实现路侧边缘计算。近两年经与第三方测试各类前端感知设备，最后比选认为前端融合雷摄一体机效果最好。主要特点如下：o 全天候：不受雨雾天气及晚上无照明的影响；o 大范围：雷达与摄像头都能检测范围250米,且无明显精度损失；o 事件发现率高：对于事故、抛锚等事件发现率高于98% (含夜晚及雨雾天气)；o 安装调试方便：可在高速门架或侧立柱一体化安装,使用后也无需人工标定；o 定位精准：所有数据事件信息都是车道级，每车辆信息含车道、车牌、速度等；o 多雷达握手追踪：多个雷摄感知机之间自动实现握手，追踪车辆精度高于95%。高速公路监测预警管控系统的现场应用案例该系统中的前端感知设备可按路段要求做
7、差异化建设。对大流量、重点枢纽互通、急弯上下坡、事故多发路段建议建设采用精准度高的前端融合雷摄一体机为主。对流量不大的一般路段，建议采用视频、毫米波雷达的精度低成本也相对低的设备。对于交通事故预警：事故高发路段通过安装前端感知设备，采集到的各类事件信息，通过系统边缘计算直接联动后方信息屏、情报板、红蓝警示灯，定向喇叭等设备，提醒后方来车注意交通事故，减速、提前变道、小心驾驶等，以减少二次事故或重大事故。对于主动管控系统（ATM)：系统通过前端各类感知设备，采集各类交通状况，并通过系统AI自学习，建模生成各类交通预案库，就各类交通事件发生后，系统可主动采取：速度和谐、车道级限速、动态车道分配、匝
8、道管控限流、货车动态管理、交通事故响应等管理措施，为司乘人员提供安全保障、为高速公路提升通行效率、为车路协同提供信息服务等。应用场景：事故多发点的即时预警针对高速公路大流量枢纽、山区急弯、上下坡、隧道出入口、服务区出入口等交通混乱、变道频繁、事故多发路段进行即时发现、上报事件信息；事故检测精度高于95%，直接联动路侧设备，发布事故预警信息，预防事故或者次生事故发生等；上报交警平台，通过感知事故车辆的信息（车牌），联系车主，即时处理事故。监测预警管控系统结构图如图1所示。前端感知单元（雷摄机）采集车道数据、事件信息；系统边缘计算服务器分析处理判断出缓行、拥堵、停车、抛洒物、行人等事件信息；系统边
9、缘计算服务器把信息发布到路侧（门架）情报板、驱动声光警示设备，提醒司乘人员注意避让，并同时上报事件信息到监控中心。图1监测预警管控系统结构图应用场景：交通的主动管控利用前端感知设备自动采集，通过系统联动路段分车道主动管控情报板，利用自动控制系统和干预策略来管理交通。包括自动进行速度和谐，实现交通流等临时的调度与调整；动态车道分配、分车道动态限速、临时开放硬路肩；拥堵响应处理、动态货车管理；极端天气响应处理；事故/时间/信息响应处理；匝道控制、动态路径诱导等。图2 主动管控系统结构图在具体项目应用案例方面，包括舟甬高速节假日大流量检测管控项目、练市互通枢纽交通事件主动预警工程、杭宁高速湖州段主动管控、杭州红垦枢纽黑点治堵项目、天津高速汉沽服务区出入口事件检测、上三高速山区高速公路预防性管控体系等。对于高速公路监测预警管控系统的其他应用，本系统的精准前端感知结构化数据，可为将来高速公路建模分析提供多维度数据，实现交通数据挖掘，并可预测、预判可能发生的事件事故，为主线车辆的速度和谐与安全驾驶提供保障。该系统还支持交通仿真决策算法研发，为拥堵溯源等交通流难题提供可靠的前端数据工具，包括数据融合对接、基础设施云平台对接、大数据中心对接、车路协同数据扩展等功能。数字孪生的应用非常方便。8