基于IoT、大数据等技术开展高速公路交通事故预防的思考

吴松涛

摘 要：随着高速公路成为国民经济社会发展越来越重要的交通运输设施，预防和减少高速公路交通事故发生成为当前的管理重点之一，当前第四次工业革命正在蓬勃兴起，在新一代信息技术为代表的科技革命中充分发挥IoT、大数据等技术，通过提升车辆智能化设备和交通安全智慧管理手段等，能够科学防范和有效减少交通事故。

关键词：物联网；大数据；事故预防；科技设备

高速公路因其高能、高效、便捷、安全等多功能作用，越来越成为经济社会发展必不可少的交通运输基础设施。据统计，当前我国高速公路总里程达15.5万公里，国家高速公路网主线基本建成，覆盖约99%的城镇人口20万以上城市及地级行政中心。随着重要性的凸显，高速公路智能交通系统建设应运而生，涵盖了监控系统、通信系统、收费系统等三大系统，其中涉及到安全监管功能包括全程视频监控管理系统、恶劣气象条件监测预警系统（简称“两个系统”）等，由于受科技设备自身以及气象条件等客观因素的影响，两个系统远远无法满足当前和未来高速公路交通安全隐患预警预测的需要，下面就充分利用IoT、大数据等技术，对高速公路交通事故预防等工作进行了深入的思考。

1高速公路较大交通安全事故成因分析

任何道路交通事故的发生都是由若干因素叠加造成的，作为一名高速公路交通安全管理者，通过分析具有一定代表性的特定交通事故形态，剥茧抽丝，希望能够发现交通事故存在的规律特点，为交通安全管理工作提供一定的参考价值。在对近5年来安徽省高速公路较大以上交通事故进行相关数据分析发现：

从时间上来看，晚上21点到第二天早上9点，12个小时内高速公路较大事故发生量占比73%；其中凌晨0点至第二天早上9点，9个小时内较大事故发生量占比54%；凌晨0至3时，3个小时内较大事故发生量占比25%。

从月度上来看，一月是较大事故发生最多的月份，占较大事故发生量的19%，四月是较大事故发生量第二多的月份，占比13.5%，三月、八月、九月较大事故发生率较低；二季度是高速公路较大事故的多发期，占较大事故发生量的30%；三季度较大事故发生量最少。

从肇事肇祸类型来看，涉及各类货车事故占比78.4%，追尾事故占比80.1%。

对上述高速公路交通事故发生的规律特点进行综合研究分析，一月份因为有元旦、学生寒假、春运、恶劣天气多发等因素叠加，高速公路交通流量最大，车辆多，必定导致事故发生量相对较多；二季度受外出务工、清明、五一等因素影响，同时春暖花开，外出旅游等车流量相对较大，加之春困易乏，事故易发多发。21点到第二天9点是事故高发时段，占较大交通事故总量的近3/4；其中凌晨0点到3点，占较大交通事故量的1/4，说明夜间开车，受疲劳驾驶、行车视线、天气等影响，较大事故多发，尤其进入下半夜，事故易发多发。而且高速公路较大事故中以各类货车肇事肇祸比较多，跟车距离较近、车速较快、制动时间过长等因素极易造成追尾事故，是导致较大事故发生的主要原因。

2高速公路交通事故预防的难点

公安交管部门作为道路交通安全管理的末端执行者，在开展交通安全隐患排查和交通违法整治中存在著诸多的难点和痛点，交通事故预防的责任重大，交通安全隐患的排查艰巨，保障群众安全出行任重道远。

2.1交通安全风险防范预测精准度不高

现有的高速公路交通安全预警预测研判的手段受制于科技设备、人员素质等局限，还没有完全做到借助导航软件、高速公路管理公司等多种渠道，获取海量的数据信息，并对相关数据进行提取“加工”，借助不断迭代的主动安全算法，对高速公路的整体交通安全管理风险进行评估与预测，相对精准预判某一辖区高速公路在未来3个月、半年乃至一整年的风险水平，从而针对性提供个性化的安全管理解决方案。同时科技设备发现实时异常情况进行及时预警的时间和点段过长过慢，比如恶劣气象条件监测预警系统对于辖区团雾、局部雷暴雨等极端天气的预报预警信息相对薄弱，其中仅对团雾情况进行能见度临近点预警，而且该系统对雾情预报仅仅涉及路段，无法预警预报时间点（段）。

2.2交通安全风险隐患排除及时性不强

高速公路的交通安全隐患分为动态隐患和静态隐患，从高速公路较大事故肇事肇祸来看，追尾事故是造成较大事故的主因，追尾事故可由动态隐患包括超速、疲劳驾驶、跟车距离近等因素造成，也可能由静态隐患如路面施工、抛洒物、视线不清等因素造成。当前高速公路车辆测速设备普及率比较高，但是没有做到对全路段车辆行驶速度的实时监管，只是在某个点或者某一段对超速数据进行采集，而且现在导航软件对高速公路测速点或段都有实时提醒功能，也造成部分驾驶人存在侥幸心理，在没有测速的点或段外进行超速行驶；并且当出现恶劣天气、道路拥堵等影响安全驾驶的情况时，公安交管部门发布实时限速、建议绕行等指令后，因为受制于导航软件相关数据更新不及时、固定限速标志牌不可实时更改、LED显示屏滚动播放不及时等因素，致使车辆无法第一时间进行获取降速、绕行等信息。而现在有些高速公路投入了跟车过近抓拍设备，也只能采集到车辆跟车过近违法信息后，在事后对驾驶人违法行为进行处罚，不能起到实时预警提醒作用。并且疲劳驾驶是引发高速公路交通事故的主要原因之一，我国交通法律法规对疲劳驾驶的认定标准是“连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟”，仅仅从驾驶人驾车时间长短判断，没有更有效科学的办法实时检测驾驶人的驾驶状况等。同时高速公路上的抛洒物对过往车辆的安全行驶影响非常大，但高速公路因其全封闭管理，对路面抛洒物的发现处置时间相对较长，尤其是夜间、恶劣天气等视线不好的情况下，造成的安全风险隐患极大。

2.3交通安全措施监管涵盖面不全

当前高速公路交通安全监管主要依靠警车巡逻和科技设备，对于路面的监管存在“盲区”。传统的警车巡逻只能监管到一个点，无法对高速公路进行实时的、不间断的监管。借助全程视频监控管理系统可以对高速公路全路段进行视频覆盖，但是受制于恶劣天气、夜间低能见度等外在因素，全程视频监控管理系统安全监管的全覆盖、实时性等功能发挥不足。夜间视频成像系统为提高分辨率，自动转入黑白成像模式，对车辆、抛洒物等异常情况识别度不高，并且现有视频巡检系统仅仅采用人工手动巡检，没有做到自动巡检和自主识别模式，需投入专门人力进行日常的人工巡检工作，对在路面上的存疑情况，特别是车辆故障点、事故点、拥堵点、抛洒物等情况不能做到及时发现，自动报警，路面险情排除还无法实现全覆盖、实时发现、实时处置。

3基于IoT、大数据等技术开展高速公路交通事故预防的思考

当前物联网（Internet of things，以下简称IoT）、大数据等技术在高速公路交通事故预防中的应用及展望可以分为两个方面，即提升车辆智能化设备和交通安全智慧管理手段。

3.1提升车辆智能化设备

3.1.1广泛应用车辆前向碰撞预警系统（FCW）

此系统是一种高级安全辅助系统，它通过感应和计算在行驶过程中车辆与前车的距离来判断潜在的碰撞风险，可以在发生碰撞危险前发出警报，提醒刹车；同时车尾灯不断闪烁，提醒后面车辆注意，避免追尾。还能在无意识发生车道偏离前发出警报，提醒注意保持原车道安全行驶。此系统具备预警功能，不会采取主动措施避免碰撞或者控制车辆，当前一小部分高档轿车上已经配备，建议大货车要广泛应用起来，减少货车肇事肇祸的发生。

3.1.2尽快普及车辆自动刹车辅助系统（AEB）

该系统包括车辆碰撞迫近制动系统（CIB）和动态制动支持系统（DBS），其中CIB系统会在追尾以及驾驶人未采取任何行动的情况下，紧急制动车辆，DBS系统在驾驶人没有施加足够的制动行动时，会给予帮助避免碰撞，此系统也只是在一小部分车辆上使用，建议尽快普及。

3.1.3优化升级防疲劳（防酒、防毒）驾驶智能提醒系统

当前推出的疲劳驾驶预警器，通过智能视频分析的方式感觉、判断人体疲劳状态，针对人眼闭合、表情等进行解析，实现对人体疲劳状态的持续判断、感知，并在此基础上进行提醒和预警。但是该设备为外加设备，建议开发一款与车辆方向盘相结合的设备，通过人的汗液、呼气、脉搏等，对人体疲劳状况、酒驾、毒驾等不同危险驾驶行为进行智能感知、分析判断，在发现有疲劳驾驶、酒驾、毒驾等可疑情况后，对车辆驾驶人和乘坐人进行提醒和預警。

3.2提升交通安全智慧管理手段

3.2.1建立IoT技术为基础的高速公路异常交通事件预警预测系统

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段，IoT技术是信息技术的更高级应用，是传感技术、嵌入式技术、计算机网络技术，通信技术等多个信息技术的高度融合。当前高速公路在路面因异常事件导致交通事故发生的几率很大，因此建立以IoT技术为基础的高速公路异常交通事件预警预测系统显得十分必要，比如秋冬季节的团雾，出现的时间点和路段具有突发性，能第一时间发现团雾产生，第一时间发布团雾时段和路段预警就显得十分必要；当发生车辆交通事故时，第一时间发现事故地点，第一时间引导车辆和人员到达安全地带，第一时间发布事故预警信息告知即将途径车辆减速慎行，防止二次事故的发生显得尤其重要；高速公路某一路段临时性或连续时间的施工作业，作为通行异常事件能够最快地被驾驶人了解掌握，可以更好地防范事故发生；再比如高速公路路面抛洒物等发现及时，也可以避免很多事故的发生。因此借助现有高速公路电子卡口、ETC收费系统、移动违法采集设备、视频监控等，开发“跟车距离过近提醒、施工路段智能锥桶定位、车辆实时车速异常报警”等以IoT技术为基础的相关设备系统迫在眉睫，做到异常信息第一时间被高速公路交通安全管理部门和即将驶过的车辆驾驶人获悉，第一时间掌握处置，第一时间发布异常事件对道路通行要素的影响，可以有效预防和减少交通事故的发生。

3.2.2建立大数据技术为架构的高速公路分析研判指挥系统

大数据技术因其具备数据量大、高速、多样、低价值密度、真实性等特点，通过对高速公路各类相关数据的“加工”，实现数据的“增值”，成为预防和减少高速公路交通事故发生的必备手段。当前高速公路车流信息收集、分析研判，安全预警等数据“加工”和“增值”作用还不明显，特别是对交通隐患排查发现及整治成效、交通拥堵严重程度、交通事故发生危害等交通影响预判不足、跟踪不及时，采取管控措施不到位等情况，因此需要建立大数据架构下的分析研判调度系统，通过收集高速公路车流量、违法行为、气象数据等实时交通元素和隐患点段、警力数据等固定交通元素信息。对全时空、全方位数据进行碰撞分析，形成对未来一周或者一个月、三个月甚至半年的交通安全形势评估和预测，根据评估和预测的结果采取必要的措施有针对性地开展隐患治理、违法行为查处、警力重点投入等，为人工干预交通安全管理提供决策支持，使公安交通安全管理工作更有前瞻性、预见性、防范性。

充分利用IoT技术互联互通各类交通安全管理科技设备，充分“加工”和“增值”各类交通安全管理大数据资源，打造以信息技术高度集成、信息资源综合运用为主要特征的智慧高速公路交通安全管理新模式，通过将物联网、大数据、云计算等为代表的智能传感技术、信息网络技术、通信传输技术和数据处理技术等有效集成，并应用到整个高速公路交通安全管理系统中，在更大的时空范围内发挥极致作用，实现实时和中长期对高速公路交通安全风险隐患进行预警预测，同时通过车辆自身不断升级智能化设备，不断增加交通参与者出行的安全感，让交通出行更加安全有序、更加顺畅和谐。

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