技术研究与应用

广西交科集团有限公司

一、研究背景

在“交通强国”大背景下，国家经济建设对高速公路的依赖层度不断增强。随着汽车保有量增多，交通拥堵、事故频繁发生、重大天气灾害造成公路瘫痪等问题严重困扰高速公路运输发展，高速公路新建和扩建赶不上运输能力的需求，如何保障高速公路安全、高效运营成为迫在眉睫的问题。经过多年的发展，我国已经逐步形成以高速公路监控、收费、通信三大机电系统为主的一系列高速公路智慧化管理系统。广西交科集团利用视频监控技术，融合车辆识别、大数据分析和物联网技术，对智慧高速超高分可视化指挥调度平台技术进行探索，形成了集理论、技术和应用于一体的系列成果。

二、技术流程

该项目主要包含了数据收集、数据融合、数据分析、集成展示、模型预测，决策支撑、公众服务等7大步骤，技术思路如图1所示。

图1项目技术思路示意图

三、关键技术

（一）基于浮动车数据与交通视频分析的实时信息服务关键技术

1、基于混合高斯和边缘融合技术的运动车辆检测算法

该方法根据像素点各像素值出现的频率，以及和混合高斯模型中高斯分布比配频率，不断更新各个高斯分布的参数，训练学习各高斯分布的权重、均值、方差等参数，使背景像素值收敛于一个或几个高斯分布，再根据参数把所有分布进行分类，从而实现像素值的类聚、识别和运动目标分割。同时采用了Canny边缘检测融合边缘信息，通过统计图像的边缘信息，采用高低阈值抑制虚假边缘，能较好地连接目标对象轮廓，同时降低噪声敏感度。

准确的运动车辆提取是车流量及其衍生信息的重要基础，该技术为整个项目的原始数据处理提供了核心方法。

2、基于地理信息技术的交通信息模型比配算法

基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路交通网信息联系起来，并由此确定移动目标相对于地图的位置。通过点线匹配找到初步的匹配路段后，进一步分析 GPS 的方向以及高速公路路段的方向的夹角，设定一个角度范围，筛选出在夹角范围内的定位信息，视为最终浮动车与道路匹配的结果，最后通过浮动车的速度判断所匹配路段的路况，交通信息模型匹配算法流程如图2所示。

图2交通信息模型匹配算法流程图

3、新型交通信息服务协同体系

针对交通信息服务的应用需求，通过对浮动车与视频监控的处理与分析，将动态信息实时推送到多种终端设备,并以地图或图表等多种可视化形式展现，实现了交通信息服务与运营管理的协同联动，提高交通信息服务质量。

基于混合高斯模型和边缘融合技术的 运动车辆检测算法提高了交通信息中原始数据的精度与可用性；基于地理信息技术的 交通信息模型匹配算法加强了交通信息提取与集成的能力，为上层应用提供更复杂多样的信息；微服务框架和交通信息服务协同体系从整体上优化了交通信息服务的全套 实现与部署，为项目的实施提供了强有力的支撑。

（二）基于物联网技术的道路拥堵识别和预警指挥关键技术

1、以多源感知设备为基础的交通流信息采集融合技术

多源交通数据融合技术具有自身的时间轴，按照需求的发布周期生成基于 TMC 的路况数据，数据融合过程中通过监听各数据源最新数据的变更，并且读取当前道路的各类最新数据，同一道路上来自不同数据源的路况信息构成一条证据，通过基于速度模糊的概率分配函数，分别计算当前道路的概率分配函数，通过证据组合，计算辨识框架内各子集的可信度和失真度，最后进行证据决策，选取可信度最高的状态为道路的最终状态。多源数据融合技术流程如图3所示。

图3 多源数据融合技术流程图

2、基于微波雷达交通拥堵预警算法

采用多维扫描式雷达技术和基于 DSP 的多目标跟踪算法，根据微波雷达发射的波形不同，全天候对车辆进行探测，对交通量数据进行精准感知，跟踪采集实时数据，结合历史数据以及空间地理信息，建立短时交通拥堵预测模型，实现了道路拥堵识别，同时通过及时发布预警信息，减少道路的交通拥堵程度，避免大范围长时间严重交通拥堵情况的发生。

该技术实现了以下性能指标：

表1 交通拥堵预警技术指标参数

该技术是整个项目的重要支撑技术之一，实现了交通流量的短时预测并对拥堵信息进行预警，提供了公众所需的关键交通信息。

3、基于交通状态的出行路径诱导方法

该项目采用基于时间依赖的交通网络的最优路径算法。基本思路为：首先 A*算法根据当前估算的各路段行程时间计算一条从当前点到目标点的最优路径，以后每到一个路口结点，如果发现即将要通过的道路权重发生了较大改变，则根据当前路网各路段权重重新计算一条从当前点到目标点的最优路径。出行路径诱导方法如图4所示。

图4出行路径诱导方法

（三）研发智慧高速超高分可视化指挥调度平台

1、建设一图式的日常运行监控平台

通过合理的算法，尽量减少图像显示区域的重绘，并且通过使用显卡对图像绘制的硬件加速，进一步提高图像绘制效率。从而做到全墙刷新速度保持在2秒以内，刷新速度不受拼接规模限制。解决了高清GIS电子地图快速显示问题及海量业务数据可视化同时呈现的刷新问题。

各业务系统进行逻辑关联，将处置突发应急事件所需相关资源进行关联整合，在突发应急事件时能够整屏显示该事件的相关信息，其中包含事件发生的时间、地点、级别、描述、处理过程等信息；能够显示事件现场视频监控图像，同时显示该事件周边的视频图像，周边路政车辆和救援车辆信息等，为处置突发应急事件提供强有力的应急指挥调度平台。通过高分可视化场景实现预案自动化、过程可视化、指挥扁平化、业务全景化，一图式呈现所有涉及事件处置过程中所需要的信息资源。可视化指挥调度平台如图5所示。

图5可视化指挥调度平台

2、建立智慧交通公众出行信息服务平台

通过短信、微信、手机APP、交通广播节目、公路情报板等向公众实时发布前方道路状况，同时出行人员可在手机AAP、电话、官网公众互动模块反映交通状况，保障出行车辆与监控中心沟通无阻与信息时效性。

可视化指挥调度平台为整个项目的核心部分，研发超高分辨率地图显示引擎研发，建设一图式的日常运行监控平台，实现对设备的实时可视化监控；建设自动定位、自动关联、快速处置突发应急事件指挥调度平台，对异构业务系统进行数据聚合，管理海量视频监控资源，为管理决策部门提供直观的数据依据和快速下达命令的渠道。

四、主要成果

相关技术成果获得30项计算机软件著作权，发表论文10篇，相关核心技术获2020年广西科学技术进步奖二等奖、2019年中国智能交通协会科学技术奖三等奖。

五、推广应用情况

该项目属于高速公路机电设备系统集成工程，公司主营业务之一为高速公路机电设备施工与运营，该项目的成果属于高速公路机电设备安装及运营的核心保障技术，因此，公司每施工一条高速公路，该项目成果便会应用于项目上，同时，该项的成果核心技术也促进了公司业务的发展。项目成果在梧州至柳州、柳州至南宁和河池至百色等多条高速公路项目得到了成功应用，项目成果应用占据广西高速公路视频监控70%以上的市场份额，累计应用高速公路里程达6200公路。根据项目规模大小不同，平台应用的功能也有区别，例如贵合高速公路路段监控中心为部分成果应用，河池高速公路运营公司以及柳州高速公路运营公司监控中心为整体应用。区域监控中心应用情况如图6所示。

图6 区域监控中心应用场景

六、应用效果

项目主要通过视频监控、大数据分析、物联网感知和模型预测等技术对高速公路进行指挥调度，对恶劣环境以及突发事件能够快速识别和预警。该项目技术成果应用促进了道路交通监控、指挥调度可视化和智慧化的发展，保障交通安全，有效缓解交通拥堵，建立了一套完整的指挥调度平台体系，为交通规划部门提供真实数据参考，为高速公路管理部门提供可视化的调度指挥平台，为突发事件应急指挥部门提供实时可靠的交通信息以及平台建议。

同时，对于公众出行的服务，通过及时向出行者提供交通流信息、出行参考信息，增强出行者交通选择能力，使路网交通运行流畅，避免盲目出行造成的交通阻塞，从而减少交通量的过分集中及迂回交通。对于前方交通拥堵，出行车辆能够及时得到相关信息以及路线调整建议，减少因交通堵塞造成的时间浪费。