雷视一体机在广州市中心五区的试点测评

引言

雷视一体机，作为新一代交通检测器，融合雷达探测与视频识别数据，能够产出更为丰富和精准的交通指标。近年来，其成本逐年下降，硬件技术日益成熟，已经在多个应用场景中展现出其独特的价值和潜力。这种设备能够提供全天候、高精度的交通数据采集，对于信号控制、交通流量分析、事件检测等方面具有重要意义。

然而，雷视一体机的供应商众多，包括硬件厂商、OEM厂商和集成商等，它们在成本、硬件架构和算法深度上存在明显的差异。这导致了用户在使用和管理雷视一体机时面临挑战，尤其是在设备选型、安装、调试、应用和运维等环节，尚未形成统一的标准和流程。

因此，实现雷视一体机的闭环管理，即从设备选型到最终运维的全过程管理，对于确保设备稳定运行和高效运维至关重要。

本研究的主要目的包括：

（1）评估雷视一体机在广州市SCATS信号控制系统中的应用效果；

（2）识别并分析在实际应用中遇到的问题；

（3）提出基于问题导向的雷视一体机运维全过程管理策略；

（4）探讨雷视一体机作为检测器纳入信号控制系统统一管理的未来发展趋势。

按广州市目前的状况，地感线圈的运维和应用面临较多问题。

一是损坏管理困难，基于路面损坏和维护所带来的地感线圈损失非常严重，即使目前路面维护较多使用4cm超薄层施工，但在路面刨铺时仍然会将检测器或馈线破坏；

二是干扰因素较多，近年来广州市非机动车存量和通行量大增，仅上牌量已超过500万，交通部门虽已极力利用现有道路资源，通过压缩机动车道不断增设或扩宽非机动车道，但到高峰时段达到交叉口的非机动车流量仍然处于溢出状态，因此导致交叉口进口道右侧车道的地感线圈感应车流量虚高；

三是道路附属设施多头管理，交叉口改造涉及车道断面或停止线位置调整时，地感线圈位置未能及时衔接调整，导致数据出现偏差无法使用。

为进一步解决信号控制系统检测器问题，广州市于2020年初开始，即开始探索和测试新型检测器类型，至2023年，分别实施了两轮试点测评，分别对新检测器适用性、稳定性和应用场景进行测评。

• 场景适用能力受算法影响

根据试点测评情况，雷视一体机硬件参数各厂商均趋于一致，但算法则大不相同，在各种交叉口形态和不同交通流类型混合的情况下，几乎所有厂商的算法均需要根据交叉口真实情况进行长时间多次调校，部分特殊情况还需对算法进行重新训练、重新部署。例如：右侧掉头时车辆在监视画面长时间出现横截面状态时、4车道以上检测时边缘车道车辆视觉形态变化时等情况。

因此，雷视一体机的雷达数据算法、视频识别算法、融合算法，都决定了设备的场景适应能力，如果厂商在设计和训练算法时，未能全面考虑各类交叉口实际情况，算法变量参数范围过窄，泛用度低，将对实际应用造成制约。

• 对电、网的支撑条件有较高要求

在试点测评时，各厂商的雷视一体机均出现数据不稳定情况，排查原因与现场部署的供电、供网设施关系甚大。

一是供电稳定性，雷视一体机属于精密设备，要求低压供电，信号控制机为220V交流电供电，因此需配备电源适配器，而在实际安装时，交叉口规模差异导致供电线路长短不一，其适配器供电的初始电压决定了后续接驳供电线路的长短。因此，如安装时未计算余量，将导致设备在接近极限低压的情况下稳定性变差；

二是供网稳定性，测评的设备均标配网口通信，但网线通信存在衰减问题，通信距离100米已是极限，无法满足在大型交叉口管网走线，因此需配备光纤通行，进而需增加光收发器，附属设备的增加，对稳定性的干扰越大。同时，低压设备容易在户外容易受到感应雷影响，轻则导致设备中断，重则损坏设备。

• 数据指标差异大，落地应用欠思考

各厂商在对接设备技术和应用时，普遍对设备所产出的数据指标欠缺交通工程技术方面的应用思考，只是对能够产出的数据进行罗列，进而导致各厂商设备所产出的数据指标存在或大或小的差异，这类差异将对规模化应用造成较大的制约。

• 设备安装受杆件设施制约

雷视一体机最优安装位置为出口道信号灯L杆位置，但目前部分老城区存在较多无L杆交叉口，同时随着交叉口渠化优化调整的思路变迁，交叉口趋于缩小，导致部分原有门架或L杆的交叉口，停止线距离信号灯杆的位置缩小，对雷视一体机的检测视野提出更高要求。

根据试点测评情况，雷视一体机要实现规模应用，其选型、安装、调试、应用、运维等环节的闭环管理需重新规划，同时相关规划框架，须于当前统一信控平台以及车路云一体化体系相融合。

3.1选型

3.1.1技术参数与性能要求

目前各大厂商的雷视一体机硬件性能参数，重点在于雷达和视频能力，其中雷达主要为80GHz，视频则从400万-800万像素均有，而从视频识别算法的角度，400万像素其实已经满足算法需求；同时产品页会提供数据指标供应能力，但前面已经提到，数据指标各厂商存在差异，从统一信控平台搭载诊断评价功能的设计框架下，此类差异应该要规避。其中算法部分，各厂商预设配置存在差异，从提高全过程效率的角度，用户应在前期提出明确的数据需求和应用需求，便于厂商评估设备的能力配置，例如：是否需要检测行人、非机动车；是否需要对事件进行检测；信号机所需决策数据是什么等。

3.1.2环境适应性与兼容性

环境适应性除标称的运行环境外，还涉及其供电、供网、防雷的支撑设施，从设备稳定性角度出发，应该按照设备需求进行配置；兼容性主要针对SCATS信号机，需配备性能满足4路设备输入、16-32路I/O输出的要求，且稳定性不能低于主设备。

3.2安装阶段

3.2.1安装规范与流程

由于安装雷视一体机需要高空作业，涉及占道施工，因此安装前置准备应尽可能做足，做到一次完成安装。

安装条件检查：在安装前，应提前根据交叉口平面图确定检测范围和设备安装点，可以通过三角函数确定设备安装俯仰角和平面角，如三者数值冲突（例如：检测范围所需安装角度超出设备出厂标称阈值范围），则需要重新考虑安装方案，一是检测范围是否可以适当调整；二是安装点设施是否可以调整；三是交叉口设施是否需要调整完善；四是厂商算法是否能够优化匹配；五是考虑使用其他检测器。

安装方案确定：根据交叉口平面图以及路口管线路由确定设备管线路由，进而判断供网供电设备的规格和种类，按需配备抱杆箱；其中需要注意的是供电设备，虽然电源适配器主要针对下游直流供电线路的距离来确定功率，但在实际运维中，还需要关注信号机主电源的电压稳定性，如主电源电压稳定性差，建议为信号机增加稳压器，以提高设备稳定性。

3.2.2安全与质量控制

安全规范：高空安装时应按照国标规范设置占道施工围蔽，相关设备、抱杆箱以及辅助设施均应确保稳固。

质量控制：按方案选定的供电供网设备和设施，应严格按要求制作及接线，其中电缆材质和截面影响输电质量，应严格检查；网线水晶头的排线影响网络稳定性，应严格规范排线；光纤的安装，要注意路由转弯位置不得弯折等。

3.3调试阶段

3.3.1调试流程与方法

安装确认：雷视一体机在现场安装时，调试工程师应在现场进行安装确认，即通电通网后立即对设备安装条件进行确认，部分设备具备安装环境检测，例如俯仰角、水平角等。同时对雷视一体机的视野以及有效检测范围进行检查，确定与需求检测范围一致。

位置标定：安装确认后，应对设备的俯仰角、平面角位置进行标记，以便在后续运维中直观检查是否存在移位。也可以在设备视野中选定参照物标记参照线或点，以便后续运维通过查看视频评估设备是否位移。

设备参数设置：通网通电后，调试工程师应根据现场情况对设备参数进行配置和检查，按已掌握情况先预设配置参数。

3.3.2性能优化与校准

这项操作要按照各厂商的套路进行。从广州市的试点测评情况来看，大部分性能优化和校准的时间都较长，且呈现循序渐进式，遇到一个问题解决一个问题，但大部分问题，其实在交通工程角度，均能够提前预见和提出。

根据广州市试点测评情况，在设备稳定运行后，在前期还需对流量、排队长度等数据进行人工校核验证，在交叉口还同时布设有其他原有检测器的情况下，则可以进行三方校核验证，以便调试工程师对设备配置及其算法进行性能优化和校准。

最后，还需要对当前设备的最终配置参数进行备份保存，便于后续运维使用。

3.4应用阶段

3.4.1功能实现与效果评估

信号机决策支持：根据广州市试点测评情况，SCATS信号机所需的流量和车头时距数据，车头时距在地感线圈和雷视一体机检测状态下存在差异，但这个差异如果属于整个路口的标准差异，则不影响信号机依据饱和度进行的自适应决策。因此，在任何信号机类型的情况下，均应该对信号机所需决策数据进行验证，具体方式根据具体数据类型决定。

时段划分：根据特定时期内的全天流量数据进行时段划分，支撑信号控制背景方案的制定。

车速差管控：根据特定时期内的全天时段的车速分布，支撑绿路协调的时段方案制定和夜间的安全协调车速管控。

车道交通组织评估：根据特定时期内的排队长度分布和信号控制方案，支撑转向车道配置、展宽车道长度等内容的评估优化。

还有诸多应用场景，这里不一一罗列，总体应用依据，仍然是需求导向，在点、线、面的交通信号管控场景下，应该对应用场景进行提前规划，以便在雷视一体机上线后完成应用场景落地闭环，如果设备在上线后缺乏应用，将导致设备可能无法维持在能起作用的状态，因为没有应用将没有人对其所产生的数据进行检查。

3.4.2说明手册

这里所谓的说明手册，并非操作说明书，而是设备产出数据的说明书。根据广州市试点测评的情况，很多数据指标，用户无法直接判断他的合理性，需要厂商解释其检测原理和算法原理，说明数据是以什么依据产出、按什么逻辑计算等，只有掌握这类信息，用户才能在应用的时候，对数据指标的置信度做出判断，进而对整体应用做出正确的判断。

3.5运维阶段

3.5.1维护策略与周期

运维策略：根据广州市试点测评情况，雷视一体机的运维复杂度堪比信号机，包含了设备、供电、供网、附属设备等的全套运维。雷视一体机作为检测器，所提供数据除面向信号控制机的实时决策外，还面向后端更为广泛的问题诊断、效果评价等长期数据业务场景，其在线率和在线时间直接影响这类长期数据业务场景的实现能力。因此，面向雷视一体机的运维策略，应该以“高在线率”为目标，以“快速诊断、快速更换”为原则，维持数据的连续性。

以广州市中心区的信号控制设施运维作为实例，在雷视一体机规模化应用后，应该建立与信号机运维同级别的故障响应机制（5分钟响应、1小时到场、2小时解决），同时需要建立完善的备件库及其管理机制。

运维周期：大运维周期在前期只能按照厂商提供的质保期进行规划。小运维周期应该考虑雷视一体机的供网供电支持设备的有效性，一是其使用年限与主设备可能存在差异；二是防雷设施属于一次性设施，且后端运维平台是否能够监管其有效性是根据整体系统架构决定的。同时应该考虑因交叉口其他设施的变更导致的临时运维，例如：车道渠化的变更、路口控制设施的变更等。

3.5.2故障诊断与状态监视

在雷视一体机纳入常规运维体系后，后端的运维平台除监视设备在线情况外，还应该对其具体故障代码（甚至故障定位信息）、数据质量等信息进行监视。

故障诊断：雷视一体机的厂商在设计设备支持软件以及接口时，应该将设备的各类故障状态代码及故障定位信息进行规范输出，尤其是区分主设备和附属设备故障，例如：电源欠压或过载、网络丢包等，便于运维人员提前确定运维策略。否则，每次故障都需要派出高车进行主设备故障排除的话，将导致整体运维效率低下，无法达到信号机级别的故障响应。

状态监视：指设备未出现中断故障，但其所产出的数据存在质量问题，用于排查类似设备位移、性能降低等问题。同时也便于后端应用平台标定问题数据，提供置信度参考，或通过算法进一步提供历史数据补全。

3.5.3备件库规划和管理

基于前述的运维策略，雷视一体机的备件库至关重要，除主设备的备件外，还需要针对性配备其供网、供电支持设备的备件，SCATS信号机还需增加I/O电平转换器备件。整体备件库的规划，与前期规模建设规划息息相关，如辖区内设备品牌型号过多，将导致备件库庞大且难以规划和管理。

在前述内容中，前期的安装调试，所影响的只是雷视一体机上线效率，真正对后期应用产生巨大影响的，是运维阶段。然而在前面所进行的运维阶段管理框架的设计，只能说是权宜之计。运维阶段各环节效率和机制的进一步优化，需要反向思维，即“应用指导运维、运维指导建设”，同时将雷视一体机与信号控制机融合为一个整体系统进行架构设计，对设备、数据进行标准化设计，对信号控制机柜设施进行集约化设计。

下面，我将以广州市中心五区为基准，结合国家车路云一体化体系方案，阐述覆盖建设和运维的整体规划思路。

4.1未来信号控制设施架构下的雷视一体机系统架构

在车路云一体化的架构中，信号控制系统在交叉口扮演了重要角色，既作为数据使用者，也作为信息发布者，且对未来自动驾驶车辆的任务规划起到重要作用。目前国内大部分信号控制系统厂商均在面向车路云一体化进行重新规划设计，而类似SCATS系统这类国外系统，需要用户方驱动进行重新设计。

4.1.1在SCATS信号控制系统环境下存在的问题

硬件方面：SCATS信号控制机的机箱设计比较老旧，后续因各类管理需要和技术发展驱动所增加的用电安全、新型检测器、UPS等设备已无法在原有机箱内有效布设和管理。因此，在未来需要对SCATS信号控制机的机箱进行重新规划和构建。

软件方面：SCATS信号控制机所依赖的饱和度决策机制，在当前用于实时控制仍然具备先进性，但其自适应所依赖的背景方案，是需要依赖一定时期内的交通数据进行设计的，同时对因各种因素导致的突发或偶发事件的响应，较为滞后且动作机制可能很复杂。因此，在未来交通数据丰富的情况下，需要依托统一信控平台充分利用更多的交通数据，向SCATS信号系统下达更为及时甚至是预测的响应控制指令。

4.1.2期望的SCATS信号控制设施架构

结合北京、深圳的综合机柜设计理念以及广州市历史运维经验，广州市在未来车路云一体化中，应该对SCATS信号控制机进行类似模块化的重新设计。一是扩大信号控制机机柜空间，考虑使用宽体四门结构，机柜内统一使用标准机架结构，便于设备标准化上架；二是将SCATS信号控制机核心配件以组件方式设置于机柜一侧；三是为机柜设计综合供电机构，具备稳压、高低压输出、分线输出控制以及独立散热等集成化能力；四是为机柜设计综合供网机构，具备标准且灵活的机架结构，可设置2台或以上交换机以及收发器，由电源机构接线供电，有独立散热装置；五是预留UPS电池仓，支持2-8小时备用电源，使用通用逆变器；六是预留智能漏电保护装置导轨，实现电缆漏电、触电保护及在线开关闸；七是预留机柜环境检测、安防等功能。

4.1.3期望的雷视一体机数据架构

为解决雷视一体机多品牌硬件带来的数据差异问题，结合车路云一体化中，路侧边缘计算能力的需求，未来应对雷视一体机的硬件检测能力提出标准要求，同时要求输出标准化的原始数据，具体的应用类数据，由MEC负责标准化产出，以此达到不同品牌、型号的设备产出标准化的数据，便于信号控制业务以及车路云一体化的其他领域实现标准化的应用。

而该MEC的性能及搭载算法将重点面向广州市的统一信控平台、SCATS信号控制系统以及相关交通优化业务需求进行设计。

4.2管理创新与优化

在当前运维团队无法保持稳定性的情况下，雷视一体机的运维应该以全套设备的集成简化为前提。

一是明确的故障指向代码，便于运维人员按照需求响应运维所需设备；

二是附属的支持设备应该在新的信号控制设施架构下统一考虑，在供网、供电设施统一集成的情况下，各类设备单独物联，更加有利于快速诊断故障点；

三是原配置的快速部署，设备参数支持快速复用，后续接入的各类MEC等设备均能够即插即用，可以降低路口端运维难度。

总而言之，精密设备的运维，不该提高前端运维操作难度，应该尽可能提高前端运维操作便捷度，将精密维护操作放至后端进行操作，提高运维效率和设备在线率。

本文基于广州市中心五区的试点测评情况，对雷视一体机设备的全过程运维、数据标准以及应用进行了简述和浅析，并按照广州市的相关业务情况，给出现状的解决办法和未来的整体业务规划，旨在抛砖引玉，期望各厂商在进行产品设计时，能够考虑设备全生命周期的实际管理问题，避免停留在平台展示等层面，而是要给出全套解决方案。

作者简介：黄伟涛，广州市公安局交通警察支队