北京市公路养护作业动态信息采集与共享发布探索应用

　　一、实施背景

　　随着我国社会经济的快速发展和公路网络逐步完善，公路养护作业任务日益增加且作业形式更加复杂多样，由此引发的交通安全事故呈现上升趋势，对养护作业人员和途经车辆均存在有较大的安全风险。

　　根据《交通运输部、公安部关于进一步加强公路施工路段交通安全管理的通知》(交办公路函〔2022〕1648号)关于加强通行秩序管理、做好信息服务工作，北京市政府提出的在交通事故多发频发区域研究利用科技手段对司机进行有效提示，加大技术攻关力度，综合运用大数据分析、5G、人工智能等新技术推动道路养护安全技术更新迭代，提高道路养护车辆、设备智能化水平，《财政部、交通运输部关于支持引导公路水路交通基础设施数字化转型升级的通知》(财建〔2024〕96号)关于推动基础设施智慧扩容、安全增效等要求，开展北京市公路养护作业动态信息采集与共享发布探索应用项目实施，构建了物联网养护作业感知设备数据接口规范，实现了人机交互与物联网相结合的多源养护作业信息精准采集;实现了面向可变情报板、导航地图、微信公众号等不同发布渠道，自动计算提示频次、发布范围，智能生成发布信息内容;研究了面向管理侧的养护作业信息发布情况动态监管与面向养护作业人员的预警提示技术。通过对面向多源养护作业数据信息采集、匹配、融合、分析、应用等技术的研究与应用，有效降低社会途经车辆及公路养护作业人员安全风险，提高路网运行安全水平，也为公路数字化转型升级提供探索经验。

　　二、主要做法

　　(一)人机交互与物联网相结合的多源养护作业信息精准采集技术

　　1.物联网技术多源养护作业信息采集。通过建立自适应接口方式，实现对多种养护物联网设备的接入，实现与既有物联网系统对接接入;通过构建养护作业信息的标准数据与规范，保障后续在新增物联网设备时可自动接入。

　　2.多源养护作业数据融合处理。对多源养护作业数据进行统一计算、统一存储和统一处理，基于GIS地图技术，实现多源数据的时空关联与融合处理。

　　3.人机交互的养护信息录入。将人工提前录入的作业计划与物联网设备实时采集的作业位置信息，进行时空关联，实现养护作业信息车道级定位。

　　(二)面向多发布渠道的养护作业信息智能编排与协同发布技术

　　1. 数据资源汇聚处理。利用大数据建模的技术对采集到的多源养护作业信息、互联网地图导航信息、拥挤评价信息等进行预处理、深度挖掘，建立统一、标准、格式化的位置信息数据、地图区域同位置关联数据、道路影响因素同地图区域关联数据。

　　2.多渠道发布范围建模。构建包括养护作业类型、剩余通行能力、拥堵评价以及路网疏散能力影响四个核心特征的养护作业影响里程神经网络模型，依据大模型分析后的历史业务数据，实现算法模型的训练与升级。

　　3.智能信息编排。通过对历史发布养护作业数据，进行数据分区、数据清洗，形成养护作业基础数据标准，并构建关键词数据挖掘规则和可变参数数据挖掘规则;通过自然语言处理技术，结合生成的养护作业基础数据模型、匹配规则库、关键词词库、影响范围的数据模型等，实现养护作业信息内容智能编排及信息内容合规性、安全性、适用性综合校验。

　　4.多渠道协同发布。结合养护作业数据模型和智能编排信息内容，通过高速公路与普通公路可变情报板、导航地图终端、微信公众号等多渠道协同动态发布养护作业信息。

　　(三)基于物联网与电子围栏数据结合的养护作业过程的动态监管与预警提示技术研究

　　1.动态电子围栏智能生成。基于GIS地图，根据养护作业计划识别养护作业类型、作业区的准确位置、占用车道等信息，结合养护作业管理标准，智能生成电子围栏。

　　2.养护作业动态实时监管。实现实时预警提醒，将养护作业人员、设备终端与设置的电子围栏区域范围进行计算比对，出现人员、设备异常位置状态后，生成告警信息，将告警信息下发到对应管理人员及作业人员，对预警进行管理和处置，保障养护作业合理合规、安全生产。

　　(四)多渠道协同发布效果评价与养护作业方案优化技术

　　1.多渠道发布效果评价。通过问卷调查、数据分析等多种方式，收集驾驶员对于养护作业信息多渠道协同发布服务以及所提供的信息发布内容信息的意见建议，综合开展信息发布效果评价。

　　2.养护作业计划的道路画像。对公路基础信息、交通流量、环境条件、历史养护记录等多个方面特性进行全面、细致的描述，利用机器学习等技术构建道路画像模型，并根据实际数据进行优化。

　　3.养护作业方案优化。基于多渠道协同发布效果评价结果及对作业路段 “道路画像”结果，综合分析挖掘车流集中、事故多发、易受恶劣天气影响等路段、时段，评估养护作业实施人员安全风险，提出施工路段和时间的方案建议。

　　三、取得成效

　　(一)为公众提供更加精准、及时的出行信息服务

　　通过将与公众出行安全高度相关的公路养护固定作业、移动作业、应急抢险等动态事件信息，自动、及时、精准地通过导航地图、可变情报板等多种渠道传递给途经车辆，为用户提供超视距信息服务，便于驾驶人员提前知晓养护作业信息，提前采取避让措施，提高道路行驶的安全性。截止目前，养护施工月发布事件1.4万件，月服务人次200余万人次。慢行作业信息，月发布事件10万余件，月服务人次千余万人次。

　　(二)为养护管理部门动态监管提供技术手段

　　通过构建的虚拟作业区，管理人员可实时掌握作业车辆、作业人员偏离作业区情况，及时发现并纠正违规操作行为，消除安全隐患;通过对作业计划路段道路画像，可为管理者提供危险路段、事故多发路段、易受恶劣天气影响路段等判断结果，为优化作业计划，提前采取有针对性措施提供支撑，避免潜在安全风险。

　　(三)为降低企业运营成本提供技术支持

　　通过物联网感知设备数据接口规范建设，实现对现有各类物联网感知设备及对符合标准协议的车载定位装置轨迹数据的接入。对比现有的智能锥桶，可采购市场上价格更经济的智能锥桶定位设备，每台可节约1000元，全市在用智慧锥桶约为400台，推广应用后，减少设备采购成本40万元。支持现有的养护作业车辆已安装的车载定位装置轨迹数据接入，实现既有设备复用，节省采购成本每台6000元，按照高速公路500辆慢行作业车辆计算，推广可节约设备采购成本300万元，降低智能设备采集成本，并可有效避免企业因接口不兼容等问题而进行的重复投入与资源浪费，极大提升企业资源利用效率，降低运营成本。

　　四、创新点

　　(一) 多源数据，跨域融合

　　实现了多源设备与平台数据融合采集。创新整合多种物联网设备(如养护车载定位装置、智能锥桶、作业人员穿戴终端等)及不同平台数据(如高德物联网平台、路方车载平台等)，构建统一的数据采集与融合体系，实现多源养护作业信息的精准采集，突破了单一数据源或设备的局限性。

　　通过人机交互技术，支持移动端和web端的数据录入与补充，实现设备信息与基础数据的灵活管理，增强了数据采集的完整性和及时性，尤其在应急阻断等特殊情况下，可有效弥补数据缺失问题。

　　(二)全栈智能，深入业务

　　运用大数据技术对养护作业信息进行深度挖掘与分析，结合路况、气象等多源数据，构建面向多发布渠道(如可变情报板、导航地图、微信公众号等)的数据模型，实现信息发布的精准智能编排，提高了信息发布的针对性和有效性。

　　提出一套完善的多渠道协同发布策略，实现各渠道间的信息联动与互补，确保养护作业信息能够广泛、及时、准确地传达给不同用户群体，提高了信息传播的覆盖面和影响力。

　　(三)数据驱动，智能优化

　　通过对大量历史养护作业数据(包括养护作业记录、可变情报板发布信息、应急阻断信息等)和实时数据(如实时路况、气象数据、设备运行数据等)的持续学习，系统中的模型算法(如信息发布模型、路网分流模型、养护作业影响范围模型等)不断优化。