高速公路的创新还聚焦在个别机电设备的创新上

01

路网管控关键场景研究

依托高速公路数据资源，包括：出入口收费站流水及牌识数据、门架交易数据、门架牌识数据、门架采集的其他数据，气象数据、基础路网数据、GIS数据、视频检测数据，以及互联网路况数据等，通过数据融合分析，研发多场景态势推演与综合评估、交通动态运行管控及决策支持等核心场景。

研究成果可为高速公路安全畅通提供信息化智能化管理手段，为高速公路应急处置提供信息化支撑；可以全面掌控道路交通状态，提高道路管理能力，实现道路态势感知，实现可视化管理，提高公众信息服务水平。

多场景态势推演与综合评估算法，包括交通态势实时计算、短时交通路况预测、行程时间预测、收费站拥堵分析算法。

1.交通实时态势研判场景

基于道路信息和多维度互联网数据进行融合，从全局视角提升对交通拥堵的发现识别、理解分析、响应处置能力。基于路段拥堵状态、平均车速、出入口排队长度等指标体系，根据路段、服务区、收费站等维度建立指标全时监测道路运行状态变化。根据交通流量、交通事件、交通运行环境、迁徙情况，自动生成交通运行态势数据和交通实时路况数据，全面掌握路网整体与各个局部的交通状况。

主要包括：

1）区域交通态势实时研判

可选区域监控交通态势，并对实时计算态势变化，包括通行状况、通行饱和度、平均车速、通行方向。

2）异常拥堵预警

根据交通实时交通信息，计算交通态势的变化情况，对拥堵情况进行及时预警，并预测可能造成的拥堵指数、拥堵长度、拥堵时间。

3）交通迁徙研判

根据交通运行分析，以交通流量、交通事件、通行饱和度、交通运行环境，统计交通迁徙情况。

2.短时交通路况预测场景

利用实时及历史交通数据，通过建立模型分析计算出实时、准确的交通路况预测。由于短时交通流的不确定性、非线性和时变性，获取准确的短时交通路况预测是实现交通控制、诱导和提供实时交通信息服务的关键。

短时交通路况预测应结合占道施工、突发事故对交通的影响，预测结果满足事故时交通动态推演的要求。

主要功能包括：

1）流量变化预测

根据交通数据准确预测不同时间间隔内交通流的变化情况。

2）路况预测

根据交通流的变化、占道施工、突发事故等预测路段内的路况信息。

3.行程时间预测场景

行程时间预测是先进高速公路出行信息系统中不可或缺的部分，现有出行软件通过历史数据累计分析和多元数据汇集，已经能够在出行前给出较为准确的实时行程时间预测。但由于受到天气、突发事件、节假日等影响，实际行程时间会在行进中与预测时间产生较大出入。为提高出行者对行程的掌握能力，获得更为准确的信息进行决策，行程时间预测需要进一步提高对出行时间内行程路况预测的参考。

从出发地到目的地之间准确的行程时间预测，且能够并在行进过程中及时根据行驶速度、气象、道路状况等原因更新总行程时间。

4.收费站拥堵分析场景

1）结合出行导航等第三方平台对收费站流量预测和本地的路面交通状况，以及可能影响交通的气象、收费政策等信息，建立模型收费站拥堵情况的分析。

2）利用实时交通态势识别拥堵情况并预警，及时处理突发拥堵事件并合理疏导车流。

3）对高速出入口、收费站的拥堵情况做出预测，包括拥堵指数、拥堵距离、拥堵时间。

5.交通动态运行管控及决策支持场景

包括平滑车速管控、匝道智能控流、应急车道管控算法，支持5分钟级输出动态管控方案。

1).平滑车速管控

在高速临时施工或发生交通事件，以及极端恶劣天气时，通过调整各路段限速值平滑交通流、减少车辆间的速度差，由此减少追尾等事故的发生。限速值需要根据交通流运行状态动态决定，并遵循一定的原则，且定时更新，经过可变信息板动态发布。

2).匝道智能控流

基于现有空间资源和区域内道路状况，实时动态调整匝道通行策略，通过开闭收费站车道调节高速公路的交通流量，并引导选择合适的匝道进行出入。改善高速公路交通状况，通过情报板及时告知区域内驾驶者匝道的通行情况。并配合多渠道信息发布提供路况、匝道开闭、推荐出入匝道等信息。

3).应急车道管控

当交通事故或突发事件导致拥堵时，应急车道开放行驶，事故车道作为应急车道使用，提高事故路段通行效率，减少拥堵时间，降低造成二次事故的风险，缓解因事故带来的通行压力驾乘人员可根据情报板提示，在有需要的路段临时借用应急车道通行。情报板则实时提示驾驶员当前车道的管控措施，车道管控措施和情报板内容需要根据交通运行状态实时变化。

02

道路病害智能检测研究

以“智能盒子”作为物联感知动态数据采集设备，辅以智慧公路管养平台，实现对道路病害的智能检测和养护管理，研判当前道路养护水平，并为养护方式和养护计划提供决策辅助建议。

减轻现有人工巡检的繁重工作，通过“AI图像识别+4G/5G网络+北斗定位”智能检测道路病害代替人工巡检、记录、上报的复杂流程。精确定位病害位置，将结果直接传输到管养平台中。

不同于现在路面技术水平专业检测车辆上百万的高额资产和维护成本，轻量一体化“智能盒子”， 设备无需占用车内空间，不影响外观，只需安装于车内后视镜后，依靠车辆供电即可；可搭载于路政车、通勤车、养护车上，实现车辆行驶过程中信息自动采集。

管养平台可根据需求完成巡检、道路病害发现、施工处理等业务流转，使用信息化手段管理养护过程。从经费、人员、养护单位等多方面综合养护管理，记录从病害发现到维修养护完毕的过程，并对养护结果进行评估，构成闭环数据治理。将“全生命周期”概念融入实际养护工作中，为市场化养护工作提供考核标准。

03

数字孪生

智慧高速服务是一项涵盖“建、管、养、运、服”的长周期业务，随着高速公路数字化程度不断加深，丰富全面的道路交通感知信息和实时、高效的数字孪生系统为基于数据的智慧高速精准、科学决策提供了可能，为面向智慧高速的创新交通应用构建提供了数据基础与平台条件。

针对高速重点路段开展数字孪生建设，打造实景数字孪生高速公路，实现智慧可视化管理，可以有效提升高速公路的智慧化水平。

数字孪生系统主要功能是实时仿真交通流状态、气象、事件和交通管控等数 据，并与沿线视频融合，便于管理者对高速运营状态的监控。

（1）基于GIS的数字孪生

通过数据驱动，实现道路整体的自动建模并加载；多层级场景细节展示查看，支持场景中路段、互通立交、管理中心、收费站等节点以信息牌的方式展示，方便用户快速确认管理节点在地图中的位置；可根据实际公路、互通立交、管理中心、收费站等建筑完成3D建模；支持以点击方式从三维地图视角进入各节点相应的管理界面或3D管理场景、支持根据高速路段上设备设施的类型及部署情况完成对设备三维建模， 包括交通标志、护栏、摄像机、车辆检测器、气象环境检测器等。

（2）路段监测分析

全息感知高速公路主线、互通、匝道、隧道的道路状况、交通事件、车辆轨迹等信息，展示“人-车路-环境”全要素的动态仿真，实现“一屏全感知”。

（3）车道级事件预警

实现抛洒物、车辆停止、逆行、超速、低速、连续变道等事件主动发现和精准预警，支撑后续救援措施快速联动和部门协作。

（4）重点车辆管控

针对两客一危车辆、公路巡检车辆、清扫车辆等重点车辆，基于车道级定位和雷视融合技术实现目标轨迹连续跟踪和全程管控。

（5）交通流一体化诱导

基于高精度动态路网感知，秒级发现交通事件，通过AI智能算法生成推荐预案，辅助高速监控中心快速发布交通流量诱控方案，形成全路网协同联动能力，支持整体化协同调控，保障高速路网运行通畅。

（6）准全天候同行

针对区域大雾、团雾多发等恶劣天气，基于视频识别、气象仪监测、数据服务等手段，在能见度较低的天气情况下准确感知车流状态，实时发布诱导信息、限速信息，开启智能雾灯，诱导车辆缓速、安全通过，提升恶劣天气高速公路运营安全水平，保障准全天候通行。

（7）智能决策研判

与路网管控关键场景结合使用，掌握路网运行态势，实现对交通的动态管控。

（8）应急指挥调度

围绕应急救援闭环管理体系，突出各类应急资源管理、数据信息全面汇聚、综合指挥调度和辅助决策等支撑能力，实现事件上报、应急指挥、处置评价等功能，实现“看得见、叫得通、调得动、控得住”的目标 。

（9）伴随式出行服务

实现出行前、出行中、出行后的全出行链服务，提升公众获得感。通过路侧诱导屏、导航软件、车载终端等渠道发布出行信息，伴随一路安全。

04

大数据挖掘分析

建立高速路段中心级数据中心，实时收集门架交易数据、图片数据，收费站级交易数据，并导入历史数据。根据运营管理需求，对数据进行清理，生成各类分析主题数据仓库，通过大数据分析手段进行数据挖掘，并通过可视化对分析结果进行综合展示和应用。数据挖掘的主题包括但不限于：

（1）通行费收入因子分析，建立通行费收入预测模型；

（2）通行费收入组成分析，建立引流决策模型；

（3）交易记录异常分析，建立大数据稽核分析模型。

（4）根据交易成功率、交易时间、故障状态时间等数据，建立系统运行情况、设备运营情况分析模型，为今后设备选型提供决策意见。

05

结语

高速公路的创新还聚焦在个别机电设备的创新上。

上文提到的创新都比较大，适合有充裕预算的路段进行探讨。

另外还有就是信创方向，响应高速公路运营降本增效的核心诉求，解决收费站拥堵问题，遵循国家自主可控的政策指导，在收费站级，对软硬件系统进行重构，采用信创服务器、操作系统、数据库，结合部路网中心《高速公路联网收费系统优化升级工程总体方案》打造基于信创的标准化站级系统。