我国各级公路有着车流量大、行驶速度块、道路行驶条件复杂等多种特点，但随着天气环境变化，如遇到团雾、暴雨、冰雪、低能见度等恶劣天气环境，车辆在公路上的行驶就遇到了重点考验，也带来了巨大的风险。

我国各级公路有着车流量大、行驶速度块、道路行驶条件复杂等多种特点，但随着天气环境变化，如遇到团雾、暴雨、冰雪、低能见度等恶劣天气环境，车辆在公路上的行驶就遇到了重点考验，也带来了巨大的风险。恶劣的天气环境不仅严重影响交通运输，一旦发生交通事故将带来不可估量的损失，天气环境与道路安全的矛盾冲突也越发明显。

道路交通安全环境监测现状

国外在类似领域也有一些成功的应用：鉴于雾、冰雪对交通的影响极大，美国对易发气象灾害区交通行驶安全和畅通十分关注，其中，对高速公路的雾、冰雪区安全服务更提出了具体要求。NTSB(美国运输安全理事会)明确要求雾、冰雪区高速公路应具备以下控制措施：对交通流和雾、冰雪的分布进行及时检测，在雾、冰雪区范围内降低并保持车速，努力降低不同车辆之间的速度差异，使用公共信息等手段让机动车驾驶员能够了解雾、冰雪区行车的各种控制措施。

例如，美国得克萨斯州，从州府奥斯丁到圣安东尼奥的公路上安装了交通气象监测网，在交通气象监测网系统投入使用后，安全水平明显提高了，由于天气因素原因仅发生了1起交通事故。根据天气环境的变化监测网提供实时报警预警保障，从州府奥斯丁到圣安东尼奥的公路更成为全美首例、全球第二高限速公路限速85英里/小时，其成功的经验对我国公路安全管理具有借鉴意义。

近年来，国内一些省份虽然在交通气象监测方面进行了尝试，取得了一些效果，但是，纵观我国有关道路安全环境监测的情况，存在以下不足：

(1) 我国关于高速公路雾天通行的管理规定明确，但因种种原因，保障措施跟不上，故管理被动、滞后。

(2）现有公路气象监测站大多是孤立运行，而气象灾害是空间尺度的概念，很难以一个地点的监测数据代表很大范围，尤其是团雾和降雨以及路面冰雪现象，同时，气象监测实时采集数据并没有现场发布和直接进行警示，不能给行车人员直接指导，因此，设施功效全无，成为摆设。在实际工作中仍然采用传统的人工雾情、路况报告、人工疏导等管理技术和措施。

(3) 我国近几年新修建高速公路及省级公路建设时，虽然安装了一些气象站、能见度监测仪，但这些设施大部分为进口设备，价格昂贵，数量偏少、使用不当且缺少专业化的维护保障。安装的国产设备准确率低，没有形成有效应用。安装的气象设备，对于气象信息有着预报的功能，但对于道路状态、通行条件、管理手段及预警预测没有形成完整解决方案。

造成以上问题的主要原因在于：

一是目前各级公路安装气象监测设备只是为了设置而设置，只是解决了“有无”问题并没有从实际应用考虑；

二是气象监测设备从国外进口，设备本身及配件价格昂贵，售后服务及应用培训跟不上，设备供应商只是单纯的追求商业利益，不符合我国国情；国产设备准确率低，而且只在气象监测领域进行推进和挖掘，对于道路状态、通行条件、管理手段没有形成完整解决方案。

三是单点设备的独立运行无法代表整条路段和整个区域，无法根据天气的变化系统的预测未来通行道路的环境变化，做到提前预警预防。

“跨界”系统解决方案

我们通过气象数据与影响道路安全的因素数据的关联建模，运用大数据分析的手段，将气象信息与道路交通状态完美结合，通过实时的路段点位的视频、车流量、车间距、车牌、车速、车身颜色和危险品车辆等信息，配合气象信息如路面积水、结冰、积雪、潮湿、风速、路面温度和能见度等信息，给出安全车速、路况信息、安全距离等注意事项。

对易发事故时期和路段，配合历史气象信息在其高发期给出提前预警。通过大屏、外场交通诱导屏、网站、广播电台和手持终端app等多媒体手段及时的发送给交通参与者。给交通管理者和参与者提供实时路面状态信息、多元化数据采集、多种信息发布模式、可视化数据显示、智能分析、历史数据分析、易发气象灾害信息和道路安全预警预测信息等。从而最大限度的预防事故的发生，保护人民财产及人身安全。

系统五大基本功能：

1) 基于道路安全可变限速抓拍，为交通管理服务，丰富交通管理部门的管控手段，提高管控水平。

2) 路面状态及团雾报警预测，给交通管理部门提供预测决策，提供建议及数据支持。

3) 智能历史数据对比预警，给交通管理部门指挥决策提供建议及数据支持。

4) 实时道路安全信息发布，为驾驶人员服务，提高民众出行的幸福感及安全度

核心技术

系统具备多参量“气象--路况”模型:系统可实时给出路面气象要素（风向风速温湿度等）、路况表面状态（干、潮、湿、雨、雪、冰、泥泞）、道路能见度数据，还采用神经网络和模糊学方法建立多参量“气象--路况”模型，通过输入各类实时气象信息，模型会实时准确给出决策类信息，便于大屏诱导系统向道路提示屏推送准确的诱导建议。

将交通流信息与路况气象信息融合，从而预测下一时刻或未来N时刻的车流量、占有率、平均车速、平均时距等车流状态。将实时路况视频与气象信息融合，通过视频图像分析技术及深度学习算法与气象传感器采集数据进行比对分析，对多种天气状态及各种影响道路气象安全的多种环境因素进行检测，提升道路环境状态检测的准确性。

气象行业有它的局限性，比如：预测范围过大、预测量过多、大气结构复杂、预测周期长等。我们将气象与交通进行融合，通过云技术及大数据分析技术，将对交通影响较大的气象参数重点采集处理，采用单点位和多点位灵活性匹配预测。预测未来2-4小时内，随着天气环境的变化，对道路安全及交通状态的影响，为交通管理部门提供事前预防、事中预警、事后分析的技术保障和数据支撑。

创造的社会价值

道路交通安全预警系统集气象监测与预测系统、信息发布系统、可变限速记录系统和集成指挥系统为一体，在特殊天气状况时实现中心报警，并在高速路LED显示屏上发布道路预警信息。

道路交通安全预警系统，对道路沿线的能见度、风向、风速、气温、湿度、雨量、路面状况（表面温度、干湿状况、结冰）等进行自动监测，并将监测信息及时传送到监控中心，同时道路预警系统会在高速公路可变情报板上实时发布当前道路或天气及路面车辆行驶状况，提醒驾驶员前方要减速慢行。

LED限速指示牌会根据当前的指令调整限速信息，公路车辆智能监测记录系统也会启用并同步当前抓拍的限速值，记录违章和卡口信息，以提高公路的安全行车水平。

系统运用国内外先进的视频图像检测技术、图像深度学习算法、云计算及大数据技术，对复杂的道路环境进行采集、分析、处理、预测，从而最大限度的预防道路安全事故的发生，为交通管理部门提供有效的管理支持，从而更好的为保护人民财产及人身安全作出贡献。