高速公路隧道全息感知系统

　　一、项目背景

　　高速公路路段地域广、拉线长、盲区重点车辆事故多发等问题比较突出，而且路网结构复杂，单个路段因数据不完整，受到其它路段的车流数据影响非常大，业主对路段的交通流控制、交通诱导也因此常处于非常被动的管理状态。尤其是隧道、桥梁等特殊路段，随“黑洞效应”和“白洞效应”影响，隧道出入口是交通事故引发拥堵的高发地，而桥梁的连续长陡下坡加速碰撞也是导致下坡位置高频发生事故的主要原因。

　　针对此问题特点，我司推荐采取平战结合的方式进行解决。一方面，通过智能监测技术精准管控重点车辆，遏制高频事故发生源头，降低事故发生几率;另一方面，需第一时间上报路段的突发事件，在有效的干预时效内针对性地采取处置措施，以快速恢复路况。辅以车辆监测，优化路段区间流量控制，解决拥堵行车难的问题，降低通行压力，保障路段区间运营安全，恢复正常车道通行秩序，维持通畅的路段服务水平，最大限度保证高速公路在该路段区间的出入秩序。

　　二、解决方案

　　(一)总体解决思路

　　系统通过利旧高速公路前端摄像头监控视频，结合AI人工智能识别检测算法，对过车车辆进行车辆结构化识别，获取车型(大小/客货车型)、车辆轮廓等特征信息，结合扩展接入出入口和门架的流水车辆数据以提升精确度，形成以路段入出口车流量、异常道路事件、车道级轨迹变化等为核心信息的数据链。

　　在此基础上，建立事件监测告警、车道级车辆跟踪轨迹数据库，在交通拥堵检测、交通事故检测、高速公路交通状况统计分析等方面进行深入，利用场景化AI算法对视频流进行事件检测和车流量动态跟踪统计，提供异常停车、车辆拥堵、车辆逆行、违规变道、行人闯入、抛洒物、“两客一危”等不同事件类型，基于收费广场、隧道、服务区、桥梁、路面的摄像机视频设备，进行24小时不间断智能监测和告警联动，综合考虑重点车辆、突发异常事件、车流量等因素对突发事件做出及时准确的响应。

　　并能够根据全时空车辆历史数据分析评估高速区间安全态势风险变化动态过程，并实现区间未来的车辆和道路的态势动态监仿真预测，根据业主需要列入安全监测警示范围，实现精准道路区间管控、安全快速疏堵、科学应急决策，提高高速公路监控的工作效率和规范性，提高业主的管理和服务水平。

　　(二)系统架构设计

　　通过在后端部署安全态势分析服务器，在监测平台系统中对各节点监控设备的视频流、车流数据、异常行为事件、场景业务进行汇聚分析计算，预测并动态展示路段未来交通态势。

　　(三)核心技术路线

　　1.交通低视角监控场景相机非现场自动标定技术

　　低视角交通监控场景中车辆动态信息提取需要建立面向整体的车辆空间分布坐标空间，必须完成相机自动标定。通过建立系统最小标定条件，结合多相机多信息融合的相机非线性优化方法，建立多场景协同的交通监控路段空间重建误差漂移模型与误差校正方案，实现整体的车辆时空分布坐标空间构建。

　　2.车辆跨相机多目标检测跟踪与时空分布信息高精度重构

　　针对全天候、全天时、全过程的监测及车辆类型与运动形态的多样性，采用端到端车辆检测跟踪一体化机器学习模型，结合多目标关联匹配优化算法，建立监控视角下的多车辆目标动态信息提取方法，利用车辆轨迹及车辆多目标位置空间关联关系，实现车道级精度的车辆时空分布信息高精度重构。

　　3.全过程轨迹时空分布建模与实况交通热力时空特征分析技术

　　针对实际交通安全隐患发生时间、发生路段难以准确估计的问题，通过面向整体的全过程车辆轨迹时空分布模型，建立全时空车辆交通时空图及可视化。采用全时空分布数据空间梯度与信息熵度量，实现交通热力图构建与高熵热力区域的快速定位，完成交通安全隐患区域所在路段、形成时段、风险点预报及安全等级量化评估。

　　4.高速公路区间交通态势仿真预测技术

　　仿真预测模块提供一种基于交通仿真的交通流预测方法，通过获取实时的车流量监测数据、智能识别的事件检测数据以及收费系统、门架系统等扩展接入系统数据进行综合计算预测，建立交通仿真预测模型，不断校正仿真交通流加速仿真达到短期交通流实时预测的效果。动态仿真预测后形成以预测发生时间、桩号、地点、拥堵事件等内容为预测内容的告警事件，通过监控系统平台可视化通知提示，输出告警数据，联动现场监控录像抓拍获取预览，快速跳转定位监控进行核查。仿真预测模块支持基于轨迹刹车变道、占道停车、拥堵、行人闯入等不同道路事件类型预测拥堵几率和影响范围，依据拥堵节点进行蔓延拥堵节点关联预测。

　　三、系统功能

　　(一)基础功能

　　1.交通事件检测

　　交通事件检测包含逆行车辆、停驶车辆、违规变道、行人闯入、摩托车闯入、道路拥堵、火灾(包括火灾早期烟雾)、抛落物等异常事件。其中：

　　(1)道路拥堵支持用户自行定义拥堵级别;

　　(2)停驶车辆和行人闯入均支持自定义报警阈值;

　　(3)火灾检测可以实现在火灾早期(只有烟雾没有明火的情况下)的检测报警;

　　(4)抛落物检测基于车辆微观运动特征分析，能够有效提高检出率和极大降低误报率。

　　系统支持以柱状图的方式显示路段安全事件，包含停车、行人、抛落物、拥堵、火灾、逆行、违规变道、摩托车闯入等事件。

　　2.交通参数检测

　　通过车辆结构化智能识别对特定区间的视频进行分析，动态统计在单位时间内通过路段区间的车辆总数、监测车流量(可以同时检测两个道路方向)、车型(卡车、轿车、客车)、平均车速(断面平均车流速度、车辆个体运行速度)、车头间距、道路占用率等情况，以动态可视化数据结合视频实时监测重点关注路段区间的车流动态。

　　交通流量

　　统计每5分钟路段的交通流量，通过折线图展示路段车流量信息，折线图中横坐标为统计时间、纵坐标为车流量统计结果。统计时间间隔可以由用户设定，分为1分钟、5分钟、10分钟、30分钟，默认设置为5分钟。

　　平均车速

　　统计当前时间段路段上平均车速，通过折线图展示平均车速信息，折线图中横坐标为统计时间，纵坐标为平均车速统计结果。统计时间间隔可以由用户设定，分为1分钟、5分钟、10分钟、30分钟，默认设置为1分钟。

　　车头间距

　　统计每5分钟路段的车头时距，通过折线图展示路段车间距信息，折线图中横坐标为统计时间、纵坐标为车间距统计结果。统计时间间隔可以由用户设定，分为1分钟、5分钟、10分钟、30分钟，默认设置为5分钟。

　　道路占有率

　　统计当前时间点路段上道路占有率，通过折线图展示道路占有率信息，折线图中横坐标为统计时间，纵坐标为道路占有率统计结果。统计时间间隔可以由用户设定，分为1分钟、5分钟、10分钟、30分钟，默认设置为1分钟。

　　3.车辆轨迹跟踪与分析

　　车辆轨迹跟踪指按固定时间间隔对车辆位置信息进行记录的过程，单个车辆轨迹由一系列的轨迹点组成，车辆轨迹跟踪是道路全时空安全态势分析的基础。

　　(1)轨迹跟踪

　　通过单摄像机下的目标检测、跟踪技术和跨摄像机下的多目标再识别技术，实现车辆在特定区间行驶过程的轨迹重建，进而实现车辆运行过程中的轨迹时空分布图。通过对轨迹时空图分析可以获取路段交通事件与交通参数，并为目标路段及邻近路段内车辆安全诱导提供数据支持。

　　轨迹跟踪展示的信息包含车辆类型及运行轨迹点坐标，车辆类型包含轿车、SUV、客车、货车、“两客一危”等类型;车辆轨迹为车辆经过该路段的全程轨迹，若存在相机监控盲区，那么盲区轨迹由已知轨迹外推获取，系统可实现对轨迹跟踪及分析结果进行可视化展示。

　　(2)轨迹分析

　　在指定时间内，通过接入前端摄像机实时监控画面的轨迹跟踪结果，对运动目标实现车道级的轨迹分析，可精确判断车辆变道情况、拥堵情况。通过轨迹分析可对交通事故、抛落物、安全态势等提供有效分析依据。

　　4.交通事件报表生成与上报

　　支持基于事件的视频AI智能监测、异常事件数据接入，实现停车、拥堵、行人闯入、区间异常、逆行、烟火等事件联动实时告警，关联摄像机视频一键核查。同时响应运营路段的道路安全事件所影响的各类突发情况、上报的未接入情况、临时情况，可支持人工输入异常事件进行补充联动;并针对异常事件告警统计、告警类型、位置摄像机、发生时间、报警情况、处置人员以及现场抓拍图片、现场视频录像等异常事件相关报表的自动生成和上报。

　　(二)隧道场景应用功能

　　1.隧道数字孪生

　　基于视频分析方法，通过研究隧道低视角监控场景相机非现场自动标定技术、跨相机多目标检测跟踪与时空分布信息高精度重构、隧道全过程车辆轨迹时空分布建模与实况交通热力时空特征分析技术等，建立隧道全时空的交通监控全景图，实现高精度数字孪生。

　　数字孪生可视化模块将全隧道空间重建和车辆全过程轨迹重建信息进行可视化显示，系统可将隧道摄像机下的实时场景传递至多块显示屏进行现场监控。

　　2.危化品车辆轨迹跟踪

　　基于车辆轨迹时空图分析，对危化品车辆通过隧道全程进行跟踪并进行目标车道级轨迹分析，通过精确分析判断危化品异常变道情况、同行车辆情况、拥堵情况，对隧道内高风险性追尾、火灾等安全态势风险事件提供分析依据。

　　3.隧道安全事件分析

　　隧道属于高速公路事故多发路段，通常需对异常停车检测、行人走动、违规变道等安全事件进行及时管控，实时监测隧道路段车辆通过情况。系统基于后台智能AI检测算法有效识别异常行为车辆及隧道内安全事件，并联动现场视频核查，自动报警启动应急响应。

　　4.火灾烟雾突发事件分析

　　通过烟雾明火识别算法赋能现场前端监控设备实时视频流，对隧道中产生的烟雾明火目标进行视觉导向的自动跟踪，自动识别抓拍图片，当检测到检测区域内出现烟雾、明火情况即时给出弹窗告警信息，根据告警摄像头自动聚焦现场实时监控视频。

　　5.隧道安全态势分析

　　(1)单车道车辆时空分析

　　通过系统视觉分析，获取隧道场景中单车道车辆行驶距离与时间关系时空分析图。

　　(2)多车道车辆时空分析

　　基于单车道车辆时空分析结果，整合进行多车道车辆时空分析，以应对车辆中途变道等情况。

　　(3)隧道风险等级分析评定

　　构建隧道安全风险态势感知模型，通过车辆时空分析结果对隧道内事故、车辆异常行为以及车辆行驶过程中的距离过小等安全风险进行识别，识别结果分区间进行风险等级的展示。掌握隧道安全态势风险的切片时空分布热力图，感知风险态势，通过汇总风险隐患信息，利用隧道安全风险态势感知模型进行数据挖掘。综合分析隧道内车辆行驶行为等风险影响，对识别出的风险引发突发事件的可能性和人、车、车道、隧道环境等可能受到的影响进行态势分析。

　　基于大数据分析及智能检测视觉分析技术，从海量历史安全道路事件数据中挖掘得到的相关信息和知识，为实现事件态势的实时分析与跟踪，对其进行干预和消解，分析汇总路段事件数据与安全风险态势的关联关系及多相映射机制，展示隧道内事故态势的演化趋势。

　　(4)车辆危险预警

　　主要功能基于实时风险等级的已生成的评估结果数据，加以整合提取后进行隧道中行驶车辆的风险预警，提前告知事故产生的潜在路段，实施事故预防方案，避免交通事故的产生，为热点消除和交通诱导提供依据。

　　6.隧道仿真态势预测

　　通过实时视频检测或对接第三方系统车流数据，建立隧道安全的通行预测模型，预测隧道15分钟或30分钟以上的通行时间和通行车辆，提高特殊时期或特定安全事件下的应急处置部署效率。

　　四、方案优势

　　(一)更智能的道路事件检测

　　采用业界先进成熟的人工神经网络智能算法，为AI构建场景化的应用模型，基于视频监测设施机器学习的智慧监测能力，通过自适应学习，对不同路面监控节点检测参数进行自适应的调节，支持算法任务的在线学习与系统升级，不断提升系统检测准确率。

　　(二)更全面的安全态势预测

　　系统通过道路车辆行为分析与威胁感知技术，直观了解到隧道交通流变化情况和车道级轨迹变化过程，从而可知道影响主线交通的演变过程，变事后被动告警为事前主动预警。第一时间消除安全风险态势，恢复道路通畅，避免拥堵范围扩大化，指导疏导和分流工作，提前安排人工进行干预。系统通过降低交通事故发生的概率和数量，直接为路段营运管理创造生产效益。

　　(三)更精准的交通态势决策

　　系统基于各业务系统核心指标、关键经营活动、数据变化及趋势预测建立可视化报表与分析模型，辅助管理人员掌握各场景整体运营状况，全程跟踪监控路况，洞察日常运营与计划产生的偏差且并及时采取纠偏措施，帮助管理者面对突发事件的快速变化做出敏捷反应、科学决策，制定业务范围的合理优化目标。实现长期规划与短期计划、执行监控、问题分析、调整处理等过程的运营智能应用。

　　(四)更高效的交通监控管理

　　系统结合智能AI分析能力和态势仿真预测能力，能实现掌握实时宏观态势、把握局部整体、兼顾重点细节的智能化监控管理。通过安全态势感知，完成对监控区域通行情况的实时跟踪和智能检测。根据事件监控视频即时定位目标车辆动态轨迹信息，形成来源可追、去向可查、责任可究的信息链条。