智能+隧道全域数智感知管控技术应用

编者按：在第九届华南智能交通大会-数字化转型赋能公路安全增效论坛上，广东省路桥建设有限公司副总工程师李丹雄，作了《智能+隧道全域数智感知管控技术应用》主题报告。

李丹雄详细分享了隧道全域数字管控系统方案架构，通过融合云计算、物联网、人工智能等前沿技术，构建起“数字孪生+视频事件检测+巡检机器人+智能调光+柔性拦截+无人机” 六大核心系统，形成 “感知—分析—决策—执行” 的闭环管控体系。

 一、隧道安全管理现存痛点 

高速公路隧道因自身结构与使用环境特点，一直是交通事故高发、管理难度较大的区域。长期以来，高速公路管理者持续探索提升隧道安全管理水平的方法：从改善视线入手，建立照明系统，解决视线不佳与黑洞效应问题；从消除视觉盲区入手，建设监控系统，实现远程监控；从保障安全入手，搭建风机系统，应对突发状况下的高温浓烟；从调度指挥入手，设置紧急电话，解决路方与施工人员的通信问题。

尽管隧道安全管理水平不断提升，但仍存在诸多痛点，难以满足当前交通安全需求。

一是空间密闭，感知盲区较多；

二是环境恶劣，设备易失效。隧道内高温、高湿、强电磁干扰，对感知设备的稳定性与耐久性要求较高，传统设备故障率高、维护成本大；

三是系统割裂，数据难融合。监控、通风、照明、消防等系统各自独立，数据格式不统一，平台整合困难，信息孤岛问题突出；

四是应急响应慢，处置效率低。事故发生后需依赖人工巡检与电话上报，流程长、处置效果差，易引发二次事故，节假日高峰期问题更为显著；

五是能源浪费严重，运营成本高。传统照明与通风多为定时或人工控制，无法根据交通流与环境变化主动调控，造成大量能源消耗；

六是监管手段单一，对非法闯入、违停等行为缺乏有效感知与干预手段，仍依赖人工巡检，管理效率低。

 二、隧道全域数字管控六大核心系统 

针对这些痛点，本次提出隧道全域数字管控系统整体解决方案。该方案融合云计算、物联网、互联网、人工智能等新技术与隧道运营管理，实现隧道内环境实时监测、风险精准预警与紧急快速响应，打造隧道“神经中枢”。

该系统以风险预判、智能调控为目标，采用“隧道数字孪生系统+视频事件检测系统+隧道巡检机器人+智能调光系统+柔性拦截系统+空中无人机接力” 的组合模式，形成 “感知—分析—决策—执行” 的闭环管控体系，赋能隧道内外全过程指挥调度，提升事件处置及时性与管理效率，打造更易维护、更安全、更便捷的智慧隧道管控模式。以下将从技术原理、核心功能与应用场景三方面，对各系统逐一介绍。

1、数字孪生系统

数字孪生系统利用激光雷达、毫米波雷达等新型感知设备，通过数据融合与后期处理，将物理隧道的感知信息导入可视化平台，实现物理世界与数字世界的同步展示。以高清“一图” 形式呈现隧道内交通流、设备状态、事件信息等内容，支持按时间轴快速回溯隧道运行状态与对应视频；支持多模融合，将数字、图像、文本等信息一并建模，并将隧道实时状态推送至监控大屏与导航系统，实现信息共享。 

作为隧道管理的“数字沙盘” 与 “作战平台”，为管理者提供全隧道直观的实时管控视图，助力其全面掌握隧道情况；可对突发事件快速定位与展示，减少沟通环节；还能展示设备基础信息与生命周期数据，辅助管理者制定设备维护升级计划，提升设备可靠性与能动性。

2、视频事件检测系统

视频事件检测系统突破传统被动发现模式，转为主动监测，实现 24 小时在线运行，提升隧道事件发现的主动性。可识别车辆违停、逆行、行人闯入、抛洒物、火灾、拥堵等常见事件，对重点车辆进行全程跟踪，支持随时调取相关视频画面。

当隧道内发生事件时，系统能在短时间内识别并弹出报警提示，监控人员可根据报警信息及时开展后续处置，大幅提升隧道管理的安全性与事件发现效率。

3、隧道巡检机器人

隧道巡检机器人以悬挂轨道为运行载体，内置电机、减速机与定位编码器实现双向行驶，搭载可见光摄像机、红外热像仪、各类检测器（含烟雾、湿度感应），通过边缘计算对采集数据进行本地分析，实现事件检测与识别。其支持 7×24 小时无人值守运行，续航时长约 8 小时，满足隧道日常巡检需求；可低速行驶，对隧道裂缝、渗水等小型缺陷进行抓拍与事件分析；具备双向语音功能，能与现场人员对话沟通。 

有效降低了人工巡检强度与繁杂程度，例如曾在隧道内发现行人时，机器人可停留于行人位置，通过语音播报提醒其尽快离开；还可搭配小型探测机器人协同工作，在隧道坍塌等极端事件中，小型探测机器人可深入现场，帮助掌握隧道内坍塌后的实际情况，为救援提供支撑。

4、智能调光系统

智能调光系统采集隧道内车流情况、光照度、天气等信息（含车流密度、气象数据），通过算法计算最优调光值，对灯具进行无极调光；平台可采集能耗数据，生成节能报告与能耗趋势曲线，并能与事件检测系统联动，在火灾或事故瞬间将照明调至最大亮度，保障救援视野；支持适配不同调光系统，采用“一车一段一测” 的定制方案。 

针对不同车流量隧道制定差异化调光策略：车流量较小的隧道，借鉴电梯“人来启动” 的逻辑，采用 “车来灯亮、车走灯暗” 的实时调节模式；车流量较大的隧道，采用实时分段调光策略，避免过度照明。与数字孪生平台对接后，可在数字模型中直观显示每一盏灯的实时功率与能耗累积数据，为管理者提供精准的能源管理依据。

上线应用后，一方面大幅降低隧道能耗，另一方面提升隧道安全保障水平，契合本次大会主题。

5、柔性拦截系统

该系统整合三色诱导灯带、激光光幕、柔性拦截装置等，实现多功能拦截与信息发布。事件发生后，后台系统自动计算影响范围并生成拦截策略，经转换后下发至终端设备，实时推送文字提示，全程无需人工干预。 

具备逃生引导与车辆拦截双重核心功能：在隧道因超大火灾等情况停电或浓烟弥漫时，司乘人员难以判断出口方向，系统内置的“隐藏式光亮标志” 可发挥作用 —— 平时隐藏，紧急情况下地面亮起绿色应急指示灯，指向隧道人行通道出口，利用人员极端情况下 “向下看” 的下意识行为，引导其沿最短、最正确的路线逃生；当隧道发生事故或需禁止进入时，通过光幕、烟幕等装置向车辆发送远程提示，让车辆在远距离即可察觉并采取相应动作；在安保等级较高的隧道中，还可通过门架抛出防抛网，实现对车辆的物理拦截，经两次拦截实验验证，该功能对小车拦截效果尤为明显。

通过多重拦截与引导手段，提升隧道突发事件下的安全性，既保障司乘人员逃生安全，又能有效拦截无关车辆，避免事故影响扩大。

6、无人机系统

虽无人机主要运行于路面，且进入隧道后无信号，但通过将其与隧道安全管控的衔接部分整合，可实现隧道内外的协同作业。无人机能在 100 秒内抵达 1 公里外的事故点，悬停时长超 15 分钟，可通过远程声音干预现场情况。 

与地面管控系统配合，形成“空中 + 地面” 一体化管控体系，尤其在节假日等交通高峰期，可快速响应隧道出入口及周边区域的突发事件，补充地面管控的覆盖范围。作为隧道安全管控的补充力量，重点协助处理隧道衔接区域的事件，提升全域管控的响应速度与覆盖能力。

 三、系统协同作战案例 

六大系统的协同运行是隧道全域数字管控的核心。当前部分高速公路监控中心存在痛点：当出现异常事件时，监控人员需在多台电脑间切换操作—— 既要登记事故信息，又要操作情报板发布信息，还要启动风机，流程繁琐、效率低下。要解决这一问题，需通过数据中台与统一协议，将六大系统整合为一体化体系，真正实现 “感知 — 认知 — 决策 — 执行” 的闭环。

以下通过一个实际案例，展示六大系统的高效协同与处置流程：背景：一辆满载纸箱的货车驶入隧道，因刹车系统故障导致轮毂温度持续升高，车尾冒烟，存在起火风险。

感知阶段：视频事件检测系统率先识别货车车尾冒烟情况，判定为车辆超高温并触发预警；同时，数字孪生平台快速标注货车位置，并预测其将在两分钟后抵达隧道出口。由于数据中台已打通两大系统，二者实现自动联动。

认知阶段：数字孪生平台结合隧道内车流、风速、能见度等因素，判定火灾风险呈上升趋势，随即将事件等级升级为一级，触发隧道火灾一级预案。一级预案内容包括：封闭广州方向车道、启动风机排烟、开启智能调光（调至最大亮度）、调度无人机在隧道出口监控、派遣隧道巡检机器人赶赴起火点监控、通过情报板、广播、诱导灯带实施车流截流。

决策阶段：一级预案的具体执行方案实时显示在监控中心大屏，系统自动提示值班人员进行研判。相较于传统人工操作，此时系统已完成大部分指令准备，人员仅需判断是否执行即可。

执行阶段：值班人员确认后，系统自动下发指令—— 情报板发布封闭信息、风机启动排烟、照明调至最大、无人机与巡检机器人按指令到位、柔性拦截系统启动截流。整个过程形成完整闭环，大幅提升处置效率。

未来，即使是新入职的监控人员，经过不到两天的培训即可上岗，因无需手动操作多台设备，只需根据系统提示进行判断，降低了操作门槛与失误率。

 四、未来发展与展望 

高速公路数字管控系统将朝着“多技术融合、多方位感知、智能决策” 的方向发展，重点推进空地一体化监测、数字孪生深度应用、人工智能全面赋能。最终实现对隧道环境、结构、设备、交通流的全域管控，显著提升隧道运行的安全性与可靠性。

未来将进一步推动系统智能化升级，从当前的“集成化” 向更高水平的 “智能化” 发展，推动高速公路管理模式从 “人工执行” 向 “系统辅助人工执行” 转变，助力交通智能驾驶产业的大力发展。