佛开高速雅瑶服务区智慧改造升级方案设计分析

吴振威

（广东飞达交通工程有限公司，广东 广州 510700）

0 引言

高速公路服务区作为高速公路的重要组成部分，为出行人员提供休息、加油、如厕、餐饮等服务，如何通过信息化建设为出行人员提供方便、快捷、安全、舒适的服务成为未来服务区发展与升级的必然趋势。2018年10月广东省交通集团编写了《广东省交通集团高速公路服务区户外设施品质提升设计指引》，对服务区品质提升进行了相关要求和部署。为响应交通运输部及广东省政府、广东省交通集团的相关要求，切实提升服务区的服务水平和服务质量，拟对雅瑶服务区进行智慧信息化改造。

1 雅瑶服务区的现状分析

雅瑶服务区分为东区和西区，东区为一层布局，遮挡物少，便于部署相关监控设备；西区为三层，遮挡物多，主要为绿化物遮挡物。

服务区（东、西）共有泊车位259 个，见表1。

表1 雅瑶服务区泊车位分布统计表

服务区（东、西）卫生间统计见表2。

表2 雅瑶服务区卫生间如厕位分布统计表

目前，场区内共设置7 个室外监控摄像头。其中，东区3 个、西区4 个，部分位置有立杆无监控摄像头。

室内服务区有Wi-Fi 覆盖，仅限内部员工使用，不对外开放。服务区的出入口匝道部署有高清卡口系统，归属于佛开高速，不归雅瑶服务区管理方通驿公司管理和维护。

2 雅瑶服务区管理痛点

雅瑶服务区已建成多年，随着国家公路建设的爆发式增长，原设计的停车位、厕位、监控设施设备已无法满足现行的客流车流需求。经调研，雅瑶服务区存在以下管理痛点：第一，视频监控盲区多，图像质量差，未达到标清要求。第二，停车位规划不合理，车辆混停现象严重，每逢节假日出行高峰期，车流拥堵导致主线几百米外有大量车辆排队等候进入服务区。第三，无设置危化学品车位，危化学品运输车与其他车辆停靠在一起，安全隐患极大。第四，厕所厕位占用无指示牌，经常出现在厕所门口排队，而靠里面的厕位却空着无人发现的问题。第五，服务区内出现人群聚集、打闹追逐、违规停车等行为无预警，易造成管理漏洞。

3 智慧改造升级方案设计

针对雅瑶服务区的管理痛点，将通过精准化的智能终端和借助信息化的互联平台，以大数据分析为手段、以云服务为环境，为服务区运营管理人员提供高速公路全过程智能服务。依靠视频监控、车辆分区引导及车（人）流统计、服务区信息发布系统（信息发布屏等）等服务区信息化系统的建设，以智能硬件化设施为辅助，建设智慧服务区综合管理体系，提升公众出行服务质量，规范运营管理，强化服务功能，优化设施配置，完善服务工作体系。

服务区智慧提升改造主要包括全域视频联动系统、智能停车诱导系统、车流布控系统、智慧厕所系统、事件检测系统、智慧综合管理平台等六部分。

第一，全域视频联动系统：在服务区的公共区域设置全方位、密集的视频监控摄像机，对服务区的环境、车流、人员进行视频监控。第二，智能停车诱导系统：对进出服务区的车辆进行自动分类管理、引导分区停放、车位实时监控与余位统计，引导各类车辆分区、有序停放。第三，车流布控系统：对进出服务区的车流及重点车辆进行预警告警。第四，智慧厕所系统：在厕所区域增加相关的环境检测设施、自动感应设施、自动调光、自动排风等设施，提升厕所的使用环境。第五，事件检测系统：对服务区内所有视频图像内的人、车、事件进行结构化分析，综合研判对人、车异常行为进行预警。第六，智慧综合管理平台：对各子系统采集的数据统一管理，并进行数据挖掘和分析，为智慧管理和决策提供依据。

3.1 全域视频联动系统设计

3.1.1 高清全景监控

拟在东、西区各架设一套180°全景监控摄像机，通过AR 全景摄像机、AR 球机实现监控点全景视频实时预览，通过高点全景摄像机获取监控点全景视频。以全景视频为基础，添加虚拟数字标签，将现有的卡口、视频、文本、图片信息与标签关联，实现虚拟与现实共存的AR 场景应用。为充分发挥全景摄像机的功效，建议全景摄像机选择安装在服务区域的中间位置。

3.1.2 场区监控改造

原场区设置的模拟监控摄像机数量较少，场区存在较大的监控盲区，为实现场区监控全覆盖，拟在场区内增设高清监控摄像机（含视频巡更摄像机），并将原有的模拟摄像机更换为网络高清摄像机。

3.2 智能停车诱导系统设计

结合服务区实际环境，升级方案将部署车辆诱导信息发布系统，实时采集服务区车辆数以及停车位变化数，在停车场各个区域的入口安装可变信息显示大屏，为进入服务区的车辆提供有效的位置信息，诱导车辆按照停车位区域划分停车。同时，结合视频监控等方式，实时监控各区域停车位的停车信息，系统可自动识别出车辆乱停乱放和占用车位等现象，并通过服务区广播系统广播和大屏显示进行提示，避免车辆乱停乱放、占用非属停车位等现象，最大限度地减少因车辆乱停乱放导致的安全隐患[1]，系统框架见图1。

图1 系统框架图

3.3 车流布控设计

方案拟对服务区车流量进行实时监测，以便服务区运营管理人员及时掌握服务区的车流情况，提前做好分流引流处置，避免服务区过于拥堵而导致事故发生。

3.3.1 车流量监测

在服务区出入口设置高清卡口，对出入服务区的车辆进行实时管控，统计所有服务区的车流量，自动汇总生成相关报表。

3.3.2 危化品运输车管控

服务区设置多个危化品运输车专用车辆监控点，并配置固定摄像机实时管控。当危化品运输车经过服务区卡口驶入驶出服务区时，系统向服务区值班工作人员发出通知；当非危化品车停入专用车位后，发生预警信息，通知值班工作人员前往现场进行劝离；当危化品车在服务区停留超过30min，系统向值班工作人员发送告警信息，提醒工作人员前往劝离。

3.3.3 黑名单车辆管控

当黑名单车辆驶入服务区时，系统将弹窗提醒，并向预设好的公安、交警、路政、值班工作人员发送预警信息，以便及时作出响应行动。

3.4 智慧厕所设计

智慧厕所融合了物联网、大数据、云计算、网络传输、传感器、智能设备等技术，使传统厕所具备即时感知、准确判断和精确执行的能力，解决了传统厕所服务过程中有关异味控制、人性化服务等方面的问题，实现了对厕所的精细化管理，能够为游客提供优质、高端、舒适的服务。

3.4.1 厕所环境监测

在洗手间区域设置空气质量传感器，可对氨气、硫化氢、温度、湿度进行实时检测。

3.4.2 蹲位使用情况监测

在厕所蹲位设置人体检测传感器，将每个蹲位的使用情况及时反馈至卫生间门外的指示灯和智能导视屏。在厕所门口设置厕位状态指引屏，展示厕位的分布位置及使用情况。

3.5 事件检测设计

拟使用AI 视频事件检测技术对服务区内所有视频图像中的人、车、事件进行结构化分析。识别车辆违停、车辆逆行、车辆拥堵、人群聚集等十余种事件，并按严重程度划分等级，轻微事件平台通知提醒，一般事件通知值班工作人员处理；严重事件将通知监控中心、交警、路政、医院、管理人员及时作出响应。

3.5.1 加油站排队

通过加油站顶的摄像机对车辆等候排队长度进行检测，遇有车辆等候排队过长的情形，自动向公众发布信息，引导司乘人员合理安排时间或前往其他服务区。

3.5.2 服务区出入口排队

通过服务区出入口的摄像机对进出车流进行实时监测，当监测到服务区出入口排队长度过长时，自动向公众发布提示信息，并通知监控中心，通过发布情报板等方式疏导车流。

3.5.3 偷油示警

当系统识别到发生货车被偷油事件时，可通过现场语音广播示警等手段，驱赶作案人员，制止大量偷油行为，保障司乘人员的财产和人身安全。

3.6 智慧综合管理平台设计

智慧综合管理平台通过全时实景监控、智能停车诱导、智慧厕所、应急处置预案等方式给运营者提供了一个智能化、信息化的工具，将服务区内所有的人、车、物进行高效管理，提高资源利用率，降低人力成本，减少安全隐患。通过智能化的手段，帮助运营管理工作人员及时掌握服务区基础设施服务状态，保障服务区的正常运营[2]。同时，设计方案还将所有子系统整合，提供标准接入协议，供第三方系统接入，增加平台扩展性和整合能力。平台架构图见图2。

图2 系统架构图

4 方案特点及创新点

除解决雅瑶服务区运营管理痛点外，设计方案与国内外类似服务区建设方案对比，还具备数字化维度广、集成度高、管理颗粒度细三个方面的创新。

4.1 数字化维度广

通过人工智能、地磁、红外传感器等方式，将进入服务区的人、车、事件以及服务区内设备等多维度数字化，为多维大数据分析以及服务区数字孪生奠定基础。目前，类似服务区的建设方案中，多作为日常监控平台，并无人、车、事件等多个维度的数据收集。

4.2 集成程度高

通过对视频监控、停车诱导、厕所监控等多子系统统一数据标准、统一数据总线的方式在数据层集成，直接打通数据壁垒，本质上即融合为一个平台，用户体验及交互极佳[3]。

其他类似服务区的建设方案，多采用页面嵌套或超链接等方式的集成，技术落后且操作不便[4]。

4.3 管理颗粒度细

通过AI 视频分析，将管理颗粒度细至进入服务区的每个人的行为（乱扔垃圾、追逐打架、突然倒地等）、每辆车在服务区的行为（停车位置、有无加油等），有助于服务区运营管理人员对服务区内的人、车进行精细化管理。目前，其他类似服务区的建设方案无法提供如此细颗粒度数据，大多数只能提供简单的车辆信息[5]。

5 结语

智慧服务区作为智慧高速的重要应用场景，是高速公路重要的延伸产业，也是交通运输行业服务民众的重要“窗口”。相较于传统的加油、如厕、餐饮等基本服务，公众对服务区的要求也在逐步提高，并向以互联网、物联网信息化为基础的新型智慧服务区发展、转变。

智慧服务区的方案设计以网络传输体系、技术与标准体系、运行保障体系为基础，以大数据处理中心和云服务平台为核心，通过全域视频监控、智能停车诱导、智慧厕所、广播系统等方式，将采集到的车流、人流、监控等基础信息以及交通流量数据、交通事件等路况信息进行数据分析和深度学习，实现服务区管理、公众出行服务、商业拓展等业务的智能化。