基于多源融合数据分析的高速公路监测预警和主动防控

　　一、总体介绍

　　本项目旨在通过多源融合数据分析，解决高速公路监测预警和主动防控的需求。项目整合了ETC门架数据、互联网浮动车数据等多源异构数据，构建了实时分析模型，实现了全路网监测、智能预警、风险防控及效能提升。随着高速公路路网规模的扩大和交通流量的快速增长，传统监测手段已难以满足实时预警和精准处置的需求。本项目通过数据融合与智能算法，为高速公路安全管理提供了“数据融合-实时预警-精准处置”的全链条解决方案，推动了交通行业从被动应对向主动防控的转型。

　　(一)项目背景

　　1、拟解决问题

　　(1)‌监测盲区‌：传统手段对无视频覆盖路段(如隧道、偏远区域)的突发事件感知能力不足。

　　(2)‌响应滞后‌：人工研判效率低，难以及时发现异常事件，导致二次事故风险升高。

　　(3)‌数据孤岛‌：ETC、浮动车、交警等多源数据分散，缺乏统一分析平台，难以形成协同预警。

　　(4)‌管控低效‌：应急策略依赖经验，缺乏数据驱动的科学决策支持。

　　2、建设目的

　　通过融合多源数据，构建实时分析模型，实现：

　　(1)‌全路网监测‌：覆盖盲区路段，精准识别拥堵、事故等异常事件，缩短发现时间至分钟级。

　　(2)‌智能预警‌：基于机器学习算法，分级预警突发事件，联动应急响应。

　　(3)‌风险防控‌：通过轨迹回溯和涉险车辆追踪，防范二次事故，提升道路通行安全性。

　　(4)‌效能提升‌：优化管控策略，降低运营成本，助力智慧高速建设。

　　本项目为高速公路安全管理提供“数据融合-实时预警-精准处置”的全链条解决方案，推动交通行业从被动应对向主动防控转型，赋能路网数字化治理。

　　(二)应用场景

　　本项目适用于高速公路运营管理、智能交通、应急指挥等领域，主要聚焦以下场景：

　　(1)‌突发事件监测‌：实时识别交通事故、自然灾害、车辆故障等，覆盖视频监控盲区。

　　(2)‌交通态势感知‌：分析全路网流量、速度异常，预警拥堵和大流量风险。

　　(3)‌重点车辆管控‌：对“两客一危”及低速/违停车辆实时追踪，防范高风险行为。

　　(4)‌应急响应协同‌：联动交警、路政、救援单位，优化处置路径，缩短救援时间。

　　(5)‌智能决策支持‌：基于历史数据推演管控策略，提升管理效率。

　　客户类型及应用需求为：

　　(1)‌高速公路运营单位‌：全路段无盲区监测，降低事故率及运营成本。

　　(2)‌交通管理部门‌：分钟级事件预警与精准定位，提升执法和救援效率。

　　(3)‌物流与运输企业‌：规避高风险路段，保障车辆安全通行。

　　(4)‌政府应急指挥中心‌：整合多源数据辅助决策，防范区域性交通瘫痪。

　　(三)核心优势

　　1、技术优势

　　(1)多源数据融合与实时计算

　　整合ETC门架数据、互联网浮动车轨迹、重点车辆(如“两客一危”)数据、气象数据等10+类异构数据源，通过时空对齐和清洗算法实现高精度融合，解决传统单一数据监测的局限性。

　　采用分布式流计算框架(如Flink)实现秒级延迟的实时分析，支持百万级车辆轨迹并行处理。

　　基于门架区间网格化建模，结合卡尔曼滤波和机器学习算法，提升事件定位精度至百米级(传统方案误差达公里级)。

　　(2)AI驱动的智能预警与决策

　　异常事件检测：采用集成学习(如XGBoost+随机森林)识别拥堵、事故、低速车辆等，准确率超90%(传统阈值法仅70%)。

　　行程时间预测：融合历史数据与实时路况，通过LSTM模型预测短时交通流，误差率<8%。

　　动态推演：结合交通仿真引擎，实时评估管控策略(如限速、分流)效果，支持最优方案推荐。

　　(3)边缘-云端协同架构

　　在边缘侧部署轻量级分析模块(如门架端异常检测)，云端集中处理复杂模型，降低带宽依赖，适配无网络覆盖路段。

　　2、服务优势

　　(1)全链条闭环服务

　　从监测到处置：提供“数据采集-分析-预警-联动响应-效果评估”全流程服务，覆盖高速公路管理盲区(如隧道、山区路段)。

　　分级预警机制：按事件严重性(如1级闯禁车辆、3级交通中断)自动触发差异化响应，缩短处置时间40%以上。

　　(2)多角色协同平台

　　支持交警、路政、救援单位等多方接入，通过API或可视化看板共享数据，解决信息孤岛问题。在G60沪昆高速试点中，事故平均响应时间从15分钟降至6分钟。

　　(3)定制化服务能力

　　根据路段特征(如山区多弯道、城市高流量)动态调整算法参数，适配不同管理需求。

　　3、产品化优势

　　(1)模块化设计，低成本部署

　　核心算法封装为标准化组件，支持与现有系统(如各省智慧高速平台)快速对接，实施周期缩短50%。

　　利用存量ETC门架设备，无需大规模硬件改造，单公里部署成本低于5万元(视频方案超20万元)。

　　(2)商业化验证与规模化潜力

　　已在浙江G1513温丽高速、G60沪昆高速等路段落地，累计预警准确率超85%，降低二次事故率30%。方案可复制、适配全国ETC联网标准，可快速推广至30万+公里高速公路网。

　　(3)数据资产增值服务

　　衍生数据产品(如车辆通行热力图、风险路段评级)可面向物流、保险等行业提供增值服务，拓展盈利模式。

　　本项目通过技术创新与务实的产品化路径，在实时性、准确性、经济性上优于同类方案，具备全国推广的成熟条件，有望成为高速公路安全管理的标杆解决方案。

维度	本项目优势	国内外竞品短板
技术创新	多源数据融合+AI实时预警，精度与速度领先	单一数据源，分析滞后
服务闭环	覆盖监测-处置-评估全流程，支持多部门协同	功能碎片化，协同性差
商业化落地	低成本、模块化，适配全国ETC标准	依赖定制开发或高成本硬件，推广难度大

　　二、主要做法

　　(一)项目实施过程

　　本项目技术实施方案分为采集层、分析层和应用层。采集层负责收集ETC门架系统、收费站车道系统等多源异构数据。分析层构建车辆时空融合等数据主题库，并建立多种算法实现交通数据的深度挖掘与异常事件精准识别。应用层依据分析结果，构建感知、预警、处置、发布等场景应用，转化为实际交通管理措施。项目研发了以下数字交通产品：

　　(1)‌交通态势感知平台‌：实时展示高速公路交通流量、速度等关键指标。

　　(2)‌异常事件预警系统‌：精准识别与分级预警交通拥堵、事故等异常事件。

　　(3)‌管控策略推荐系统‌：结合AI技术生成并推荐管控策略，支持科学决策。

　　(4)‌数据接口服务‌：提供定制数据查询和分析功能，确保数据兼容性和易用性。

　　本项目技术实施方案分为三层架构：采集层整合ETC门架、收费站、服务区监控及货车/客车/危化品车等12类数据源;分析层构建交通流量/速度融合等主题库，开发事故感知、行程预测等6类核心算法;应用层实现感知-预警-处置闭环管理。研发四大数字产品：1)交通态势感知平台实时展示流量/速度等指标;2)异常事件预警系统实现拥堵/事故分钟级识别;3)管控策略推荐系统基于AI生成最优方案;4)标准化数据接口服务支持多协议接入。系统通过多源数据融合与智能算法，将事件定位精度提升至百米级(原公里级)，预警准确率达85%以上。

　　1、门架区间车流数据匹配

　　基于门架区间车流数据匹配技术通过门架过车数据监测两个门架间的路况及车辆特征，当发生拥堵等异常时，能通过区间车速和通行时间变化反映。相比视频监测，该方案成本更低，特别适用于感知设备薄弱路段。项目通过清洗门架位置数据构建区间维表，融合政府交通数据建立门架区间特征表(含速度、流量等指标)，结合交警事件数据训练异常预警模型。模型通过参数自适应优化，最终实现对实时门架数据的异常事件预测，生成预测结果表。

　　2、交通态势异常感知

　　本项目对高速公路流量、速度、滞留量突变等异常状态进行感知，通过算法聚类分析识别大流量、拥堵、交通事故、交通中断事件。当事件发生时，车辆通行速度变化影响门架流量、速度等指标，本项目基于目标区间及邻近区间的车速、区间长度、车辆数等因子训练速度模型，实时评估异常事件。以下为‌算法模块组成：‌

　　(1)‌数据实时采集计算模块‌：整合传统设施数据(门架/收费站/卡口流量分钟级计算)与新接入设备数据(如分布式光纤传感器、12吨货车桩号速度数据)，提升微观监测能力。

　　(2)‌行程时间预测算法‌：基于服务水平、拥堵指数、车道数等指标，采用时间序列或回归模型(如支持向量机)预测行程时间。

　　(3)‌流量突变感知算法‌：通过滑动窗口分析流量时间序列，计算平均值/标准差，与历史模式比较阈值判定突变。

　　(4)‌区间行程时间召回算法‌：以门架/枢纽/收费站区间流量突变为参数，实时跟踪车辆并预警行程时间异常。

　　(5)‌事发位置精准定位算法‌：结合区间行程预警与光纤传感器/货车速度数据，融合定位异常桩号。

　　3、多源数据辅助定位

　　多源数据辅助定位技术是用以在事件感知的基础上，精准定位事件发生的准确位置的相关技术。

　　本项目融合来自浮动车、新能源车、两客一危、12吨以上货车的车辆轨迹数据，以及交警巡逻发现、用户上报的情报数据，共同进行数据监测，用于发现高速公路重大突发事件，作为高速安全管控体系薄弱之处的补充。来自互联网/运营商/地图商判别并实时上报的异常事件信息(如临时停车、异常加减速、轨迹漂移等)，多源汇聚成高速公路实时事件库。同时本系统监测到的报警，也能够第一时间推送到车载设备和用户移动端，辅助向社会告知数据。基于实时定位数据，分析区间内各个桩号的速度变化，从而实际事件发生位置的精准定位。

　　4、管控策略智能推荐

　　本项目利用AI、大数据等技术，通过分析海量数据为高速公路提供最优管控策略建议，提升通行效率与安全性。系统分为四个部分：

　　‌策略库构建‌：基于专家经验建立主线(车道限速/封闭)和收费站管控策略模板;

　　‌策略初选‌：采用随机森林算法从策略库中筛选适用方案;

　　‌效果推演‌：通过交通仿真引擎动态评估策略效果;

　　‌方案生成‌：结合可视化技术输出最优策略。

　　(1)‌主线管控‌：针对大流量、事故等事件，实施三区管控：

　　事件区：情报板推送"大流量 保持车距";

　　控制区(500m)：提示"减速慢行";

　　提醒区(上游2000m)：显示"前方X公里大流量"。

　　(2)‌收费站管控‌：基于历史数据构建预测模型，分析时间、桩号等特征推荐联动策略。在沪杭甬等路段实践中，预测准确率达80%。

　　(3)异常事件分级预警机制

　　本课题对交通异常感知的结果建立分级预警机制，预警按事件对交通的整体影响程度分为三个等级，如下表2所示。

　　表2 异常事件预警分级情况

预警等级	个体异常	态势异常
1级	闯禁车辆、疲劳驾驶、低速车辆、违停车辆等	大流量
2级	——	交通事故、交通拥堵
3级	——	交通中断

　　(二)项目创新情况

　　1. 数据采集与融合技术

　　‌(1)高精度传感器与高清摄像头集成‌：在ETC门架集成高精度传感器与高清摄像头，精准采集车速、车型等信息。

　　‌(2)多源数据整合‌：集成第三方路况数据(如高德、百度)及高速事件数据(事故、施工)，通过清洗整合提升数据价值。

　　(3)多模态数据融合‌：融合ETC门架、浮动车、重点车辆数据，经时空对齐确保一致性。

　　2. 态势感知与分析技术

　　‌(1)全量态势感知模型‌：构建流量、流速、行程时间等关键指标算法，实时感知路网状态。

　　(2)异常事件精准识别‌：基于机器学习深度挖掘数据，精准识别拥堵、事故等异常交通事件。

　　3. 预警与定位技术

　　‌(1)个体异常预警‌：实时预警疲劳驾驶、低速/临停/闯禁车辆。

　　‌(2)态势异常预警‌：对大流量、拥堵、事故等事件实时预警。

　　‌(3)多源数据定位‌：融合浮动车、新能源车、货车轨迹及巡逻情报数据，精准定位事件位置。

　　4. 管控策略生成与推荐

　　‌(1)AI策略生成‌：利用机器学习分析实时数据，生成差异化管控策略(如主线车道限速、收费站联动)。

　　‌(2)仿真推演评估‌：通过交通仿真引擎动态评估策略效果，优化决策。

　　‌(3)科学决策支持‌：结合事件类型与严重程度，推荐最优管控方案，提升应急处置效率。

　　(三)推广示范价值

　　1、潜在用户‌

　　(1)‌交通管理部门‌：国家/省级高速公路管理中心、市级交管部门、公安交警。

　　(2)‌延伸行业‌：物流运输(监控车辆安全)、旅游(安全路线规划)、保险(风险评估)。

　　(3)‌应急救援机构‌：消防、医疗急救部门，适用于自然灾害(地震、洪水)及城市突发事件响应。

　　(4)‌城市公共安全‌：恐怖袭击防范、重点区域监控。

　　2、‌推广领域‌

　　(1)‌交通管理‌：高速公路、城市道路、轨道交通全领域覆盖。智慧城市建设中实时路况精准感知需求。

　　(2)‌跨行业应用‌：‌物流运输‌方面，实时预警车辆异常，降低事故率。‌城市管理‌方面，快速定位基础设施故障点(如道路塌陷)。‌公共安全方面‌，重点区域安防监控与反恐响应。‌环境保护方面，突发污染事件监测与应急。

　　3、‌可复制性与推广性‌

　　(1)‌技术通用性‌：数据融合算法(ETC门架+多源数据)、深度学习模型具备强适应性，可匹配不同地区路网特点与安全需求。定位技术(浮动车+重点车辆轨迹)兼容多样地理环境。

　　(2)‌实证基础‌：已在沪杭甬等多条高速公路及城市道路成功应用，验证系统稳定性。分级预警机制(如三区管控)和应急响应流程具备标准化推广潜力。

　　(3)‌市场竞争力‌：填补全量实时路网感知市场空白，误报率低、响应速度快(如收费站管控预测准确率80%)。多行业解决方案(如物流安全监控、保险费率评估)拓展商业空间。

　　(4)‌产业带动‌：推动智能交通设备、数据服务产业升级，促进传统交通管理向智能化转型。

　　三、取得成效

　　本项目基于已有研究基础，通过构建ETC门架数据关联分析技术，力争达到“数据融合-时间发现-及时定位-及时响应-有效管控”的整体业务流程赋能，本项目研发的数字交通产品在效能方面表现出色。具体效能包括：

　　(1)精准度高：通过多源数据融合与智能算法模型的应用，实现了对高速公路交通态势的精准感知与异常事件的精准识别。预警准确率和管控策略推荐准确率均达到较高水平。

　　(2)实时性强：利用分布式流计算框架实现秒级延迟的实时分析，确保数据的实时性和时效性。用户能够实时获取最新的交通态势和预警信息。

　　(3)可扩展性好：系统采用模块化设计，支持快速扩展和升级。同时，通过跨企业数据流通与共享机制，实现了数据的全国覆盖和跨区域共享。

　　(4)用户体验优：提供直观易用的用户界面和多种渠道的信息发布方式，确保用户能够便捷地获取所需信息和服务。同时，系统支持多角色协同工作，提高了工作效率和协同效果。

　　(一)质效提升成效

　　1、区间车速异常感知案例

　　基于区间ETC门架数据的报警，通过基于门架明细推导当前位置车流态势变化，用于发现对车流产生影响的事件，能够预警大流量导致的车流速度下降，以及占据车道事故对流量影响;根据留存区间均速，分析当前车辆均速是否在安全速度阈值内，若存在多次车辆均速超出安全阈值，出发时告警，2024年10月至11月，在高速公路G1513温丽高速温州段和G60沪昆高速杭金衢段试点，且在视频监控中核实到事件发生图像的部分成功应用案例如下。

　　案例1：三小车追尾，占据车道，速度减缓，局部形成拥堵

　　案例2：多车追尾导致大流量拥堵

　　频发多车追尾(工单机卡顿导致接单超时)，18:06后方拥堵500米，3车自行驶离，1车拖离，现场拥堵转大流量另起。

　　2、整体态势异常感知案例

　　本案例以黄衢南高速K1452+200徽向五车追尾截流事件为例，说明本技术在感知和准确定位突发事件的有效性。

　　(1)交通异常状况感知

　　快速感知问题路段，依据收费站、枢纽、门架的车流拓扑，感知前后路段之间的流量骤减、剧增等情况，分析判断该路段是否存在异常。该事件断面滞留量从18:30开始发生骤变。

　　(2)异常状况识别与确定

　　及时判断事发区间，计算区间行程真实时间和预测时间，判断事发具体区间：门架->门架、门架->收费站等。该事件断面行程时间与实际行程时间对比相差较大。

　　(3)异常事件定位

　　精准定位中断发生地点，结合浮动车GPS数据等数据，精准定位事发位置。该事件初步判定位置在K1452处。

　　3、个体态势异常感知案例

　　浮动车临时停车报警一般用于发现隧道外，车辆故障、违章停车等，非占主导事件，这类报警基于轨迹数据，精确到百米范围，可辅助精准定位事件。临停预警能发现靠边停车自行撤离的车辆，对于追踪抛洒物有一定价值。

　　(二)经济社会效益

　　1、经济效益

　　(1)提高运营效率：

　　通过精准的交通态势感知和智能的管控策略推荐，能够有效减少交通拥堵和事故发生，提高高速公路的通行能力和运营效率。例如，减少车辆在道路上的停留时间，降低燃油消耗和尾气排放，提高物流运输效率，为运输企业节省成本;同时，提高收费站的通行速度，减少车辆排队等待时间，增加收费收入。

　　(2)降低事故损失：

　　及时准确的事件预警和快速响应的应急处置机制，能够有效降低交通事故的发生率和严重程度，减少人员伤亡和财产损失。例如，通过疲劳驾驶预警和管控，可降低疲劳驾驶引发的事故风险;通过快速处理交通事故，减少道路中断时间，降低事故对交通流的影响。

　　(3)促进产业发展：

　　本项目的实施将带动相关产业的发展，如智能交通设备制造、软件开发、数据服务等产业。为智能交通产业提供新的技术和应用场景，促进产业创新和升级，创造更多的就业机会和经济效益。

　　2、社会效益

　　(1)提升出行安全：

　　为驾乘人员提供更加安全、便捷的出行环境，减少交通事故对生命财产的威胁。通过实时路况信息发布和预警信息推送，帮助驾乘人员合理规划出行路线，避免拥堵路段和危险区域，提高出行的安全性和舒适性。

　　(2)保障社会稳定：

　　确保高速公路的安全畅通，对于保障物资运输、应急救援、国防安全等具有重要意义。在突发事件发生时，能够快速响应，保障救援通道的畅通，为社会稳定提供有力支持。

　　(3)推动交通智能化发展：

　　作为智能交通领域的示范项目，将为全国高速公路的智能化建设提供经验和借鉴，推动交通行业的技术进步和管理创新，促进智能交通系统的广泛应用和发展，提升我国交通现代化水平。