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谋定而动 | “三步”建设沪杭甬智慧高速

2020-09-16

来源 : 赛文交通网

作者 : 陈建新

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沪杭甬高速公路作为浙江首条高速公路,全长247.9 km,全线流量最大路段—红垦-沽渚段高峰日均流量可达12万辆次,大流量趋于常态化,交通事故率逐年增多。

如何运用新一代信息技术,改善道路安全、提高通行效率成为沪杭甬智慧高速公路重点关注问题。

沪杭甬高速公路进行智慧化提升改造后,为浙江省营运高速公路智慧化提升改造打造一套可复制、可应用的方案,示范引领高速公路发展转型升级。

近期,浙江沪杭甬高速公路股份有限公司信息中心副主任-陈建新在智慧高速与车路协同市场发展论坛上分享了沪杭甬智慧高速的建设情况和主要建设成果,以及对智慧高速的认识、体会和展望。

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以下为陈建新的演讲实录,赛文交通网进行了不改变原意的整理(有删减)。

智慧高速现在炒的比较热,但是究竟要建什么样的智慧高速,我觉得可以从五个维度来谈一下我们的认识。

第一,实现道路状况、交通状况的全面实时智能感知,先要知道路况、道路结构物状态,才能有针对性的采取措施,所以要装足够的监测设备;第二,及时高效、精准快捷的对道路事件进行主动管控与处置,知道了路况后,要进行应对;第三,给车主提供个性化伴随式的信息服务,提高司乘人员的获得感、舒适感;第四,实现准确无感、快速便捷的智能收费;第五,多场景全面覆盖的绿色出行。

现在,有人认为智慧高速能够解决高速公路的所有问题,这是不现实的,智慧高速不是万能的,它只是一个抓手和工具,我们只能说能够通过智慧高速手段解决目前高速公路管控上的很多问题。

智慧高速是解决道路拥堵、事故高发、出行不便的必由之路,同时也需要不断完善提高,罗马不是一天建成的,而智慧高速的内涵随着流量、需求的变化而变化,智慧高速建设要发挥社会各方力量才能取得最大效用。

对此,我们深有体会,沪杭甬高速公路不是一条新路,1992年就开始营运,它的特点就是车流量比较饱和,在道路拥堵的时候,如何提升道路通行能力,提高安全性和通行效率,这是我们建设智慧高速的初衷,但是,有些高速公路可能断面车流量还不到2000,这个时候去搞智慧高速,就有些超前,可能适当搞些全程监控更合理。

沪杭甬智慧高速建设情况

我们沪杭甬高速分两期开展了智慧提升改造工程,从建设来说主要有三部分,一个先行先试,智慧引领;二是积极探索“浙江做法”;三是努力实现“四省”,省心、省时、省钱、省油。

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浙江省交通规划设计研究院牵头制订了沪杭甬智慧高速提升改造的实施方案,前前后后谋划了大概有一年左右的时间,提出了“谋定而动、解决痛点”的行动方针。

但是现在看来我们“谋”得还不够深,还有很多遗憾,所以二期还要做一些改进,我们的出发点不是说为了建设智慧高速而建设,而是从问题出发,从管理的实际需求出发,有针对性的进行建设,因此需要全面了解高速公路运营有哪些痛点,从司机、道路管理者、政府行业管理部门等角度进行了多维度的调研。

经过深入调研,发现的痛点有很多,比如:1.全面感知能力不足,事件发现处置滞后;2.数据融合挖掘水平亟待加强;3.通行效率不高,行车秩序、环境较差;4.公众出行服务智能化水平较低;5. 养护管理仍处在经验阶段;等等。

并随之给出了相应的解决方案,比如,1.增加前端感知设备,提升道路监测能力;2.建成高速智慧大脑,挖掘分析数据潜力;3.加强各方联勤联动,提高事件处置效率;全面实施醒目工程,改善安全行车环境;4.完善信息诱导系统,满足客户出行需求;5.试点基础设施数字化,加强养护科学决策

实施层面,我们进行了EPC工程、数据综合分析平台、智慧算法、云控平台应用系统、智能装备、智慧服务区、醒目工程等智慧化提升改造项目建设,如下所示:

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2019年,最大的成果是建设了智慧高速“大脑”,会聚了各类检测数据并进行了智能分析,如下所示:

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沪杭甬智慧化高速“大脑”,主要由微服务应用、智能分析平台、分布式大数据平台、弹性云计算四方面构成;

微服务应用:独立部署、独立扩展、边界清晰、方便重构。

智能分析平台: 完全支持Sklearn、Pandas、Xgboost等主流的机器学习框架,支持Tensorflow、Caffe、MxNet等主流的深度学习框架。

分布式大数据平台:以松耦合的方式和客户原有业务系统进行交互,以保证尽量少地改动原有业务系统逻辑。在核心系统层增加基于Hadoop/Spark技术的平台系统,能够和沪杭甬现有的各种存量数据库进行对接,实现历史数据的迁移和存储,也能够应对实时处理外部数据源的需求。

弹性云计算:弹性硬件、虚拟化、资源调度及管理、统一认证、负载均衡等、随时定制、工作流引擎等。

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主要应用成果

沪杭甬大数据平台在数据汇聚、处理、查询等方面具备强大的运算能力,数据查询从10分钟提升到秒级,并以13种智慧算法实现了实时监测、客户服务、道路管控、收费管理等四大块应用。

实时监测:交通态势感知、交通事件预警分析、非标八车道智慧扩容算法;客户服务:短时交通预测、行程时间预测、智能终端数据分析、节假日车流及拥堵路况预测;道路管控:智能交通应急疏导、最优车流诱导、驾驶行为分析、两客一危等特殊车辆跟踪;收费管理:偷逃通行费行为分析、自由流下的应收不漏分析。

另外,管理方面也愈发的精准化,事件主动发现比率从0.16%提升到90%。

试验路段事故秒级发现:30秒内通过视频数据结构化、毫米波雷达分析出异常事件,通过监控大屏弹窗报警告知管理人员;全路段交通态势感知:通过智慧算法计算全网交通态势,3分钟内可发现全路段的拥堵情况,并自动调出拥堵路段监控摄像画面,管理人员最快速度知悉拥堵原因,并启动应急措施。

同时,管理更加高效化,实现了主动管控,通行能力也提升了18.6%。

流量大时,正常打开第四车道;流量小时,关闭第四车道作为应急车道。发生交通事故,可立即通过主动管控系统实行分车道控制,有效减少二次事故发生。

无人机道路巡查也代替了传统巡查模式,并可进行无人机预警,预防二次事故,实现了管理上的“无人化”和人性化,可对试点路段的事故进行远程快速处理,减少事故处置时间,实现港湾式停车预警,实现车路信息交互。

交通诱导数字化让客户获取的信息更加多元和及时。

远程诱导标志牌,为客户提供实时交通态势,预测行程旅行时间,并提供最佳路线参考建议;智能车载终端、智慧高速APP可实时为客户播报前方路况信息,亦可提供个性化服务;数字式高清晰诱导标志牌,夜间提示效果显著提高。

另外,道路信息精准化让客户获取信息趋于精准快速。

全网交通态势预测准确率90%以上。根据数据实时分析,行程时间相比高德、百度提升5%-10%;试验路段事故30秒内发现,并通过智慧高速APP、智能车载终端、情报板等方式告知客户;客户可在沪杭甬全线享受公里级气象推送服务,内容包括恶劣天气、安全驾驶和服务区躲避建议等提醒信息。

道路设施醒目化也减少了夜间行车事故,提升了车速,夜间事故数量相比之前平均下降12.9%,夜间平均车速相比之前提升9.51%。

特情服务一体化也减少了特情服务时间,提升了效率。

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最后,我认为应用落地需要制度保障,智慧高速不仅需要技术创新,同时需要管理创新、流程再造;而数据汇聚关系到管控精细化程度,需要交通、公安、气象、测绘等各方形成合力,应由政府层面进行协调。

另外,智慧高速是管理和技术的创新,要鼓励试验,有容错机制。在控制风险的基础上,大胆采用新技术、新机制,为高速公路运营现代化创造生动局面。

今年,我们将全面评估已完成的子项目综合分析效能,形成一套完整的评估分析报告,并进行统筹规划,综合考虑经济价值以及效益,下一步的投入将更突出百姓诉求和用路安全,把资金用到刀刃上。

在具体建设中发挥优势,充分利用取消省界站已布设的门架、杆件、摄像机等资源,充分发挥原有资源优势,着重体现视频全覆盖的优势,充分利用视频检测技术和毫米波雷达技术对道路进行管控。

另外,也要突出体验,比如司乘体验的再提升,增加车与收费站之间的信息互动,开发流向预警系统,精确提供信息服务,并推动ETC2.0发展,初步达到车路协同体验。

在精准落地方面,对内,重视应用管理、运行体制落地;对外,着重用户体验和感受的落地。

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