陈涛 王健 黄本锐
广西机械工业研究院 广西 南宁 530000
高速公路是现代化综合交通体系的重要构成部分，也是交通强国建设的基石和重要途径。高速公路运营管理效率、行车安全水平、应急处理及时性直接影响着高速公路的出行体验和整体效率，也是高速公路智能化、智慧化水平的直接体现和迫切需求。先进的监控感知系统，对海量数据、多源数据、多类型结构数据的实时分析处理能力、基于数据的决策实施、决策效率的后分析、策略模型调优是“智慧高速”面对的主要挑战和核心问题[2]。本文以广西壮族自治区沙井至吴圩智慧高速公路建设为依托，探讨基于智能感知、主动管控理念的硬件设备多源感知，基于多源异构海量数据的边缘计算和实时分析，基于结构化数据构建策略分析决策模型，提供融合历史经验的管控推荐策略，通过多种策略提升高速公路应急处理能力，行车安全，保畅通水平，尽可能提升高速公路智能化、智慧化管理运营水平，促进智慧高速公路科学，高效，持续发展。
智慧高速公路需要有先进的监控和感知系统，对高速公路的基础路况和实时车流的充分感知、实时分析、实时通讯能力是智慧高速的前提和基础，数据源的信息准确性、及时性直接影响这决策模型分析的有效性，单一来源的数据受到感知局限性、外界干扰、测量误差等因素影响，不能有效反馈高速公路的实时状况，因此多感知源并行感知，多维度数据融合分析，数据交叉校验是提升智慧高速管理整体可靠性的有效路径。
系统基于沙吴智慧高速建设理念分别对毫米波雷达、交调站、视频AI事件识别、事故应急处理系统、养护作业调度系统、气象站、边坡安全监控等监控感知设备和路况影响因素进行了数据融合和数据结构化处理[3-5]。
1.1 毫米波雷达
智能交通感知体系中，雷达是重要的路侧感知单元。毫米波雷达利用高频电路生成调制频率（FMCW）电磁波，通过发送和接收天线监测对比发送和反射的电磁波，可同时对多目标进行距离、速度、角度的测量，比如其他传感器，具有不受天气和光照影响、可全天候探测感知交通流的优势。
系统通过路侧间隔距离的毫米波雷达感应器，通过已知毫米波雷达桩号和位置信息，实时接收雷达监测数据，形成基于地理位置的高速全区域段车流车速监测。
1.2 交调站
交调站通过交调专用仪器，实时采集车辆车流数据，是毫米波雷达的有效补充，特别是在毫米波雷达重点部署高速路段的上游分支和下游分支。系统通过接入上下游路段的交调站数据，输入分析决策模型，作为预见未来车流压力和应急恢复畅通时间的评估因素。
1.3 视频AI事件识别
交通视频AI事件识别分析系统，通过采用AI深度学习技术、图像处理技术、目标识别、运动检测和目标跟踪等技术来实现道路交通突发事件的实时检测和主动报警，并使用实时视频方式直达现场，使管理者能够及时发现路段异常事件，直接掌握路段的交通情况。
系统使用边缘计算单元，对视频流进行边缘实时分析，结构化数据云计算AI识别，在能见度良好，光照充足的情况下，对重点交通事件，特别是异常停车、交通事故、道路拥堵等事件进行实时监测。
1.4 气象站、边坡安全监控
系统融合建设的周边气象站和边坡安全传感器数据，对极端恶劣天气：暴雨、浓雾、泥石流、边坡塌滑等进行主要预警和监测。
1.5 事故应急处理系统、养护作业调度系统
除高速公路建设的基础硬件传感器数据融合外，系统联动事故应急处理系统及养护调度系统，针对应急处理、养护作业等过程导致的道路部分车道封闭的情况，实时共享事故应急和养护作业过程数据，更新决策模型影响因子。
针对高速公路管理影响因素多，数据结构化难度大，决策效果和处理过程突发因素影响密切等特征，项目采用决策支持系统（Decision Support System）作为决策系统基础算法。决策支持系统是一种基于结构化、半结构化数据、易扩展、兼容性高的决策分析系统，可充分融合综合性数据以及决策者的历史经验，具有很强的适应性[6]。
项目通过将各位置、各类型传感器的实时监测数据分析，通过智能传感器或边缘计算将设备终端数据进行结构化或半结构化，将结果通过网络传输给中心分析数据器进行数据统一汇总融合。通过建立决策规则、数据模型、历史经验库，既融合了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合。
通过对多种路面传感器、监测设备、机电设备数据进行实时通讯、边缘处理，结构化的形成决策影响因子集合，通过对决策影响因子集合的数据相关性、同步性、时序影响性等多维度分析，将实时分析数据传入已构建的决策模型系统，计算当前时刻结合地理位置的影响强度值[7]。
决策支持系统通过输入全区域各设备的实时数据和历史数据，并融合结构化后的各因子影响强度值，生成重点决策区域和待介入决策路段分析图，并根据历史决策数据，提供可选的决策建议和风险评估。
图2 各因子结合地理位置影响强度值
管理者可根据决策系统提供的预警数据和决策建议，根据路面当前通行情况，进行车道级管控和远程引导，有效提升司乘人员行车体验；
同时在突发异常路况或极端天气时，同步联动辖区交警、路面路勤、应急人员进行多方沟通、联动协调，实施事故快速应急处置，提升道路通行能力。通过实现前端智能设备实时状态监测、结构化数据分析、精细化引导，逐步实现路网状况可感知、可协同，根据智能化分析结果，系统可自动联动相关司乘交互工具，如情报板、电台广播、互联网媒体等方式，实现车道级精准管控、车流合理引导
图3 车道级车流引导
高速公路作为国民经济运输大动脉，其行车安全水平、智慧化程度、整体运行效率提升已成为运营管理者自身和社会的迫切需求。相对于传统基于被动处理、事后应急的管理方式，本文以沙井至吴圩智慧高速公路智能感知、主动管控的设计理念和建设经验为依托，探讨研究了信息采集感知能力的精准监控和建设，通过数据挖掘和分析，将不同类型的数据有机结合，使用边缘计算、云计算等能力提升多维异构、海量数据获取的实时性和准确性，通过决策支持系统实现数据智能分析，实现主动感知、主动预警、第一时间介入处理， 尽可能发挥智慧高速公路的更大功效。
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