智慧高速公路全要素监测方案研究

2024-06-03罗承成陈志涛何秀云

交通科技与管理 2024年6期

罗承成陈志涛何秀云

摘要智慧高速公路是一种基于现代信息技术的新型交通系统，它通过智能化设备和传感器网络实现对高速公路的监测与管理。文章依托马关至西畴高速公路设计项目，从隧道健康监测、高速沿线设备设施监测、交通运行状态监测以及高速沿线气象环境监测四个方面开展智慧高速公路的全要素监测方案研究，对促进高速公路感知体系的完善，推动高速公路的数字化和智能化发展，提高交通安全、优化路网效能、改善用户出行体验，以及为交通管理决策提供科学依据等具有重要意义。

关键词智慧高速公路；实时监测；全要素感知

中图分类号 U495文献标识码 A文章编号 2096-8949（2024）06-0001-05

0 引言

智慧高速公路是人类世界从IT时代进入DT时代的产物，也是高速公路经历了数字化、信息化和智能化发展阶段之后的最新表现形态。智慧化主要体现在构建一张包括高速公路网、公共交通图等解决方案，实现对于公路网的全程化可视、可管以及可控，打造安全畅通的公路交通网络，使得公众出行更加便捷愉快、交通管理更加高效智能、智慧道路的建设更加绿色经济[1]。

党的十九大报告提出建设交通强国。中共中央、国务院先后印发《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》，为加快建设交通强国明确了顶层设计[2]。党的二十大擘画了以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的宏伟蓝图，对交通运输相关工作作出部署，进一步强调加快建设交通强国，提出了一系列交通运输发展的新要求，充分体现了交通运输在国家发展中的重要作用，赋予了加快建设交通强国新的使命任务。2023年3月，交通运输部、国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司联合印发《加快建设交通强国五年行动计划（2023—2027年）》。“五年行动计划”在十大行动之四“交通运输科技创新驱动行动”中提出，要完善科技创新基础制度，加强交通战略科技力量、科技基础能力建设，加快推进智慧交通建设，健全交通科技创新体系[3]。在交通网中，高速公路发挥着“首都连接省会、省会彼此相通，连接主要地市、覆盖重要县市”的重要作用，提升高速公路的智慧化水平对加快我国交通强国的建设进程意义重大。

但是，当前高速公路普遍存在感知不够全面、监测不够及时，信息与相关行业或部门共享欠缺，进而导致公路智能化程度低、服务效能不足等问题。造成上述问题的主要原因在于高速公路运行环境感知监测的片面性。现有交通数据获取基本依靠养护巡查信息上报以及视频、车检器等前端的采集设备，缺少先进的信息化采集设备，而且并未从车载终端或系统内部获取交通数据，也未与跨行业的其他部门（包括互联网企业）进行深入数据交换，行业各部门之间也存在着信息采集和发布无法联动等问题，数据获取能力较弱[4]。智慧交通建设中大数据分析、管理服务、应急处置等任何一个环节都是建立在对路网静态数据和动态数据全面精准感知的基础之上，因此，如何通过多源数据融合和感知终端及传感网络提高交通数据获取能力和交通状态感知能力，是行业面临的首要需求[5]。

该文依托于马关至西畴高速公路设计项目，从隧道健康监测、设备设施监测、交通运行状况监测以及交通气象环境监测四个方面开展对高速公路全要素监測方案的研究。

马关至西畴高速一条路通两县，设一桥、跨一河，设一隧两枢纽，公路全长40.559 km。路线沿沟谷布线至大树脚，通过设置大树脚特长隧道，连续降坡至马尾冲，通过设置马尾冲互通与G219相接。之后，通过避让铜厂破铜矿后，一路降坡至盘龙河，设置盘龙河大桥横跨盘龙河后，一路升坡至新马街，通过设置新马街互通与G219相接，路线继续沿沟谷布线，升坡至高马脚后，路线沿兴街坝区布线，下穿已建文麻高速后，设置兴街枢纽与在建那兴高速相接。路线纵坡受跨盘龙河大桥桥位标高所控制，纵坡总体呈“V”字形。主要有一段集中升坡和一段集中降坡，降坡段为大树脚至盘龙河，坡长为10.63 km，平均纵坡为2.93%；升坡段为盘龙河至高马脚，坡长9.92 km，平均纵坡为2.74%。

马西高速沿线地形地貌复杂多样，公路组成涵盖长坡、隧道、桥梁等特殊结构，基于马西高速开展智慧高速公路全要素监测方案研究对全国高速公路的全面感知与监测具有普适性。同时，高速公路全要素监测研究对进一步完善高速监测体系，促进高速公路的智慧化、数字化转型具有重要的促进意义。

1 高速公路隧道健康监测研究

隧道作为高速公路上的关键结构物，在缩短运行距离、保护自然环境、减少交通事故等方面起到重要作用[6]。马西高速沿线地形地貌的特殊性，全线桥隧占比高达65.031%，建有隧道14座，总长为12 940 m。包括1座特长隧道（总长4 435 m）、3座长隧道（总长3 245 m）、7座中隧道（总长4 365 m）以及3座短隧道（总长895 m）。

隧道在运营过程中，由于受到材料退化、地震、人为因素等影响，会发生隧道主体结构的损坏和劣化。若不及时检测和维修，将会导致破坏和坍塌，带来的损失也是巨大的。所以对高速公路上的隧道开展结构物监测是非常有必要的，监测内容主要包括隧道结构监测、隧道环境监测，监测对象、传感器类型及输出信号如表1所示。其中，隧道结构监测包括裂纹监测、初衬钢拱架应变监测、二衬结构内应力监测、锚杆轴力监测、涌水监测等。环境监测包括空气质量监测、瓦斯浓度监测、温度监测、通风监测[7]。

实现对隧道土建结构安全的实时监测与管理，其核心功能包括实时监测、预警报警、数据分析、三维可视化、资料管理等。业务功能设计具体包括隧道基础信息管理子系统、隧道结构安全实时监测子系统、隧道结构安全预警报警子系统、三维可视化子系统。

1.1 隧道基础信息管理子系统

隧道基础信息管理子系统的功能主要包括高速公路系统中所有隧道基本信息的统计与管理，包括各隧道长度、管养、分布位置等大体信息。同时，也能实现单个隧道详细信息的管理，包括隧道长度、位置、管养状况等。基于上述隧道基本信息功能的统计，能更直观地使相关管理人员了解马西高速公路系统中的所有隧道的基本情况，进而更合理地分配隧道的管理资源。

1.2 隧道结构安全实时监测子系统

实时监测子系统负责收集、处理、展示前端各类传感器采集的监测数据，方便用户掌握隧道结构安全监测的实时状态。同时，系统提供对比、关联等分析手段，通过深度学习等算法深度挖掘传感器数据的变化趋势、关联关系等，及时发现隧道结构异常，提前采取相关防范措施以避免人员及经济方面的损失。

为提高隧道监测的准确性，首先通过数据预处理和数据质量检测对前端传感器采集的数据进行初步处理，再将准确数据进行实时展示，从而增强系统可靠性。

1.2.1 数据预处理

对隧道安全监测数据进行预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等。

数据清理是通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。达到格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除等目的。

数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为后续分析提供全面的数据信息。

数据变换是通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据分析挖掘的形式。

数据归约是对时序数据进行适当时间和空间的归约，减少用于分析的数据量，提高数据挖掘分析准确率。

此外，系统支持平衡清零功能，可以在确认传感器安装正常后做清零操作，改善数据显示状态，也便于在后期运行中发现异常问题。

1.2.2 數据质量检测

传感器数据质量是隧道监测系统有效运行的基础。数据采集终端在使用过程中，由于环境干扰、器件老化等某些不可抗因素，使得传感器偶发数据缺失、滞后、超阈值、频率异常等问题，对隧道结构安全状态监测、报警生成与分析等业务造成了很大的干扰。

为提升数据可利用率，基于隧道安全监测系统提供数据质量检测模块，结合隧道数据特点，形成隧道安全监测数据质量检测模块。该模块可以从各个方面对传感器采集数据进行检验并给出分析结果，供监测中心值班人员、设备运维人员查看、检验，保障设备数据的正常采集，并为设备安装维护、数据问题诊断、设备质量比较提供准确的数据支撑。

1.2.3 实时数据展示

经过数据预处理和数据质量检测后的高质量数据通过传输网络传送到监测中心，系统对数据进行进一步的数据处理和分析，从传感器数据中提取出更多关于隧道健康监测的关键信息，由于数据量和信息种类较多，选取能够直接代表现场数据以系统业务功能要求的形式分类显示在监测系统界面中。数据展示模块需要显示的数据主要分为隧道结构安全监测数据显示、系统工作状态显示和各类资料及参数显示三种类型。

监测的原始数据、处理后数据、系统工作状态监视、各类资料及参数显示数据的显示均通过定制开发实现，可通过Web端等多种方式进行发布。

1.3 隧道结构安全预警报警子系统

对隧道结构安全风险事件的提前预警及报警是系统的核心目标。该子系统的功能主要针对隧道的结构安全风险事件进行分级预警和高危报警，当隧道监测段监测数据临近阈值或者超过设定阈值时，系统可提供分级预警以及多渠道报警等。此外，系统还会在雨季或者自定义前提下提醒监测人员加强关注隧道的结构安全。

1.4 三维可视化子系统

系统建立隧道三维可视化模型展示隧道实时状态，对于隧道的监测，三维可视化能够提供给用户更便捷、更直观的用户体验。三维可视化展示的内容包括三类，即周边环境基础数据展示、监测设备的安装位置及尺寸等相关信息展示和隧道实时监测数据展示。如表2所示。

1.4.1 基础数据三维可视化

该模块展示隧道的立体结构、监测设备和周边环境，让用户快速掌握隧道结构及周边环境，为用户提供更便捷、更直观的操作体验，实现隧道结构展示、设备展示、透视分析、传感器图例过滤、地图量算、空间标绘等功能。

1.4.2 监测设备展示

该模块展示安装在隧道上的监测设备，包含监测设备的安装位置、尺寸、设备属性和设备外观，并可分类显示传感器分布，帮助用户掌握设备分布情况。

1.4.3 实时监测三维可视化

通过隧道三维BIM模型，便捷展示隧道内的实时监测数据以及预警报警信息，进而提高公路隧道的信息化、集成化、智能化水平。

2 设备设施监测研究

设备设施监测系统主要是对全线机电设备的运行状况和用能进行监测。设备的状态和用能安全是保证系统正常运行的基础，也是资产管理工作的重点。为了实现智能化资产管理，需对外场设备的状态和用能情况进行监测，发现故障及时进行维修，保证系统正常运行，并针对故障设备的统计分析，总结故障规律与原因，从而给出防护性的养护建议[8]。通过引入用能、状态监测设备和接入原有各机电系统软件的方式，取得全线主要机电设备的用能和状态信息，并通过数据统计分析，实现机电设备的数字化管理。

该系统面向高速公路全线机电设备，本着“能接尽接”的原则，尽可能实现沿线设备的全面监测。监测对象主要包括设备状态信息监测、网络拓扑监测以及光纤监测三类。

2.1 设备状态信息监测

高速公路监测过程中需根据监测需求及设备故障情况对设备进行补充或裁减，因此该模块首先能够实现设备信息的增加、删除、修改以及设备信息批量导入/导出。同时，还能实现设备运行状态信息监测，如出问题需获取故障码，设备/机箱的电流、电压监测，机箱的温度/湿度监测。给出设备的在线/离线状态、网络在线状态，可导出故障设备信息清单。针对服务器要给出磁盘空间状态、CPU占用率、内存占用率。

2.2 网络拓扑监测

实现高速公路以及隧道监测的各传感器检测的数据最终都要通过网络传输到监控与管理中心，实现监控网、收费网拓扑构建，以图形可视化界面展示，并可实时展示网络流量、网络通断位置等信息。不仅可以提高网络的可靠性和安全性，同时网络拓扑监测还可以预测网络拓扑的故障，以便及时处理。此外，还可以防止网络攻击、病毒等安全威胁。

2.3 光纤监测

光纤监测模块是光缆线路维护发展的需要，它把光缆线路纳入实施集中的监测维护中，可以实时监测光纤的衰减情况，在出现故障时实时告警，并通过光衰曲线辅助分析故障发生原因，精准定位故障点，保障及时、快速抢修及维护。

3 交通运行状态监测研究

交通运行状态监测系统是在实时交通运行状态监测及重点车辆驾驶行为监管的基础上，进行路网运行态势分析，提供相應的辅助决策功能[9]。交通运行状态监测系统包括道路运行综合监测子系统、道路运行安全监管子系统、道路运行分析与辅助决策子系统。

3.1 道路运行综合监测子系统

道路运行综合监测系统可实现高速公路实时路况、交通量情况、交通流状况、监测预警及查询。在对实时交通运行状态判断后，根据“畅通、基本畅通、一般、拥挤、堵塞”五种判断结果，分别用不同颜色表示，以GIS地图和列表的方式展现实时路况。高速公路路网运行监测分为路段监测和节点监测，数据来源于高清视频、交调设备数据、ETC门架设备、隧道车检器、隧道激光雷达、智慧道钉等。

3.1.1 路段监测

在GIS地图上叠加显示高速公路网的实时路况，包括交通量、运行速度等数据，相关数据经过后台模型计算处理，将路况数据更新至系统界面显示，并且，用户可勾选交通事件、道路视频等图层。当系统监测到某一路段处于拥堵状态或车流量及运行速度超过设定阈值时，在GIS地图上进行动态标注，界面浮动窗口显示预警详情。

此外，通过列表和柱状图的形式更为直观地展示选中路段的当日累计交通量、历史同期交通量及历史同比、日交通量变化趋势、小时交通量排名、小时交通量变化趋势及历史同期、交通事件和拥堵路段排名等信息。

3.1.2 节点监测

高速公路上的监测节点主要包括收费站节点、隧道节点和特殊路段节点。进行收费站交通量监测，可依据实际需求设置阈值进行预警；根据隧道车检器、隧道激光雷达等设备对隧道交通量进行监测；根据特殊路段的智慧道钉系统等设备对特殊路段交通流进行监测。

监测系统可选择当日或者历史某一天某一时段，以折线图和列表结合的方式展示各节点监测数据的变化趋势及与历史同期对比情况，支持导出功能。

3.2 道路运行安全监管子系统

该系统融合视频事件检测系统数据、交调设备数据、ETC门架设备、隧道车检器、隧道激光雷达、智慧道钉等数据，实现交通异常事件检测功能，如停车、行人、逆行、抛洒物、非机动车等异常事件。

3.2.1 机动车异常检测

机动车在高速公路上的异常状态主要包括机动车事故、车辆逆行、车辆违停、车辆抛锚四类。针对车辆事故的分析，主要是利用交通监控摄像头数据，识别包括车辆与车辆、车辆与行人、车辆与非机动车之间的交通事故。针对车辆逆行，在高速公路上，特别是匝道口，准确、及时地发现逆行车辆，系统及时提醒。针对车辆违停，准确识别违停事件，在禁止停车区域逗留的车辆超过停留时间上限时，对车辆进行结构化提取。针对车辆抛锚，自动检测车辆异常停车情况，及时发现抛锚车辆，并提取抛锚车辆号牌信息。系统监测到上述异常信息后，一方面向管理中心和交警部门推送异常车辆及车主信息，另一方面通过电话、短信等方式提醒车主采取相应措施。

3.2.2 异物检测

高速公路在运行过程中会因为自然灾害或人为因素等，出现落石、货物掉落，抛洒物、动物、行人及非机动车非法闯入等情况。为确保车辆的安全运行，对行人、非机动车、落石等进行目标检测，有效检出高速上的入侵异物，进而通知高速公路管理工作人员及时清理调度，提高道路安全性。

3.3 道路运行分析与辅助决策子系统

根据采集数据，分析实时交通指数（包括通道及路网中断率、通道中断率、路网拥挤度、通道拥挤度、路网环境指数、通道环境指数、路网节点通阻度、通道节点通阻度等），对事故发生数量、事故多发路段、事故严重程度、“两客一危”车辆、公务作业车辆等重点车辆等进行安全运行统计分析，并可与任意多期数据进行对比（全省范围路网指数每天的平均值、环比、同比、占比、峰值等）。同时，支持综合展示过去自定义年限数据，并根据历史运行规律及相关模型预测未来变化趋势，以数据表格及柱状图、折线图、饼图等方式展现。

通过对路网信息的收集、整理、分析、预测，进而对路网的态势深入感知并针对相关情况作出科学决策，实现常规化高速公路运行分析、定制化的专题分析、报告自动生成、高速公路运行知识库趋势研判等功能，提升高速公路的数字化水平，增强决策的科学性。

4 气象环境监测研究

高速公路由于车流量大、车速高，因此对强降水、大雾、路面湿度、道路结冰、能见度等气象要素敏感的要求更高[10]。根据马关至西畴高速公路交通事故数据年度、月度事故特征分析结果，发现团雾、暴雨等恶劣气象是该次交通事故的主要诱因之一，严重影响该路段的安全、高效出行。该系统主要由气象监测设备和气象服务平台组成，系统基于高速公路沿线布设的气象采集设备以及气象部门提供的共享数据，实时感知高速公路所处环境的温度、湿度、风速、风向、降水量、能见度、路面状态等气象信息。通过对交通环境信息进行智能分析，实现气象精准监测及预警。

4.1 交通气象数据采集

根据气象数据的来源不同，采取不同的采集方式，实现多源气象数据的兼容和汇总。数据来源包括国家气象信息中心的网格化气象数据、自建气象监测站采集到的实时气象数据、国家预警信息发布中心推送的预警信息等。其中，气象要素包括空气温度、空气湿度、大气压强、风速、风向、降水量、冰点温度、路面状态、摩擦系数、水膜厚度等。

4.2 交通气象数据处理

数据处理负责对采集后的数据进行分析、处理、算法实现、融合等，并产生最终可应用的产品数据，实现千米级、分钟级预警预报气象数据。

以气象数据为基础，以监测数据为核心，根据不同的地形与实际情况，采取一定的数据模型，对指定路段以桩号为单位，生成千米级的预报数据。路网气象预报数据具体包括2 h降水预报数据、48 h降水预报数据、未来5 d的降水预报数据，48 h降雾预报数据、未来5 d的降雾预报数据。路网气象实况天气数据，具体包括降水实时数据、降雾实时数据。

4.3 交通气象数据存储

數据存储负责定义数据的存储结构与存储方式，并提供统一的数据存取接口。数据存储可采用非结构化分布式存储、分布式文件系统等方式进行，根据数据模型及数据类型的不同特点，分别采用不同的存储方式进行。从而实现原始数据、业务数据的稳定可靠的持久化，原始数据可展示，业务数据可溯源，为不同的场景提供数据支撑。

4.4 交通气象决策分析

基于交通气象数据采集、交通气象数据处理与分析、交通气象数据存储，实现交通气象数据元素的一体化展示，为运营管理单位提供决策依据。主要内容包括交通气象站、路网实时监测信息数据可视化展示，交通气象数据的统计与分析，交通气象预警信息的实时推送等。

4.4.1 交通气象路网数据可视化

交通气象路网数据的可视化主要包括站点气象自定义展示、站点实况监测、路段实况监测以及雷达拼图四个方面。

站点气象自定义展示是构建气象监测平台，针对预期内的所有气象数据，提供可视化的展示。可自定义展示的数据内容包括空气温度、空气湿度、大气压强、风速、风向、降水强度、路面温度、路面状态、湿滑程度、实时能见度等。

站点实况监测是基于气象监测平台，针对区域内所有的气象站实况监测，提供可视化的位置和状态展示。站点基本信息包括站点名称、数据更新时间等，站点气象信息包括空气温度、空气湿度、大气压强、风速、风向、路面温度、路面状况、水膜厚度、摩擦系数、空气密度、露点温度、测风质量、天气预报、临近降雨带等，可生成展示这些参数的全天时分钟级变化曲线。

路段实况监测是结合气象监测平台，结合表格形式的站点实况监测，主要手段是通过监测站点的风向风速、路面温度、能见度等要素，依据这类要素，实时分析掌握各交通路段的通行条件，为交通安全出行提供重要保障。

雷达拼图是按时间和区域查询区域周边雷达产品，提供路段所在区域2 h的降水雷达回波图动态展示，更新周期不超过10 min。

4.4.2 交通气象数据统计与分析

对高速公路的监测数据、预报数据以及预警数据等信息进行统计，实现气象监测数据、路网级气象预报数据和气象监测站预警信息的自定义筛选与检索，进而通过数据挖掘、深度学习等技术发掘上述数据的潜在价值，提升高速公路全天候通行的安全性和智慧化，为公路通行安全提供有力保障。

4.4.3 交通气象预警预报实时推送

交通气象预警预报实时推送是指以路侧气象传感器、道路沿线及周边主要区域的气象站实况监测数据为基础，系统对其分析计算之后，对超出既定标准范围的要素进行预警，并通过预报方式将其预报出去的过程。

预警预报的气象范围包括强降水、降雪、结冰、高温、强风等极端恶劣天气信息，预警预报内容包括道路名称及路段范围，极端天气描述及预警等级信息，短临预报实现未来2 h的路网级雨、雾、冰、雪的分钟级预报推送。推送方式包括平台应用级推送和短信级重点路段极端天气推送。

5 结语

该文基于马关至西畴高速公路，从隧道健康监测、设备设施监测、交通运行状态监测以及交通气象环境监测四个方面，详细叙述了智慧高速公路的全要素监测方案。一方面，能够实现马西高速公路全方位的监测与管理，提升交通安全、优化路网效能，改善用户出行体验；另一方面，对类似高速公路的智慧化建设具有一定的借鉴意义。

参考文献

[1]林奕俊. 基于全要素感知的智慧公路信息化工程设计分析[J]. 运输经理世界， 2021（24）： 107-109.

[2]赵光辉，唐亦听，田芳. 我国交通强国建设的发展趋势判断[J]. 供应链管理， 2021（7）： 111-119.