技术研究与应用
南京理工大学 戚湧 郝冠亚
一、 研究背景
2019年9月14日，中共中央国务院关于印发《交通强国建设纲要》的通知，指出：建设交通强国是以习近平同志为核心的党中央立足国情、着眼全局、面向未来作出的重大战略决策，是建设现代化经济体系的先行领域，是全面建成社会主义现代化强国的重要支撑，是新时代做好交通工作的总抓手；明确提出到2035年我国基本建成交通强国，到本世纪中叶全面建成“人民满意、保障有力、世界前列”的交通强国。纲要提出“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展，构建泛在先进的交通信息基础设施，构建综合交通大数据中心体系”。
2021年12月9日，国务院关于印发《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》的通知，指出：为加快建设交通强国，构建现代综合交通运输体系，根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》、《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》，制定本规划。规划指出：推进基础设施智能化升级完善设施数字化感知系统。推动既有设施数字化改造升级，加强新建设施与感知网络同步规划建设。构建设施运行状态感知系统，加强重要通道和枢纽数字化感知监测覆盖，增强关键路段和重要节点全天候、全周期运行状态监测和主动预警能力。
近年来，高速公路智能感知和大数据技术的发展，有力地提高了高速公路交通信息感知、认知决策和管控的能力。此外，深度学习、计算机视觉、数字孪生等人工智能方法的新发展，使得高速公路场景下交通数据的学习和理解能力获得巨大进步，增强了交通大数据的研究分析和应用能力，成为智能交通系统研究的有力工具。
但目前国内外的高速公路依然存在着一些安全、通行效率等关键核心技术瓶颈亟待解决，主要表现为：（1）缺少多源融合的交通数据感知能力以及安全可信的数据传输。（2）缺少有效的高速公路对驾驶员驾驶状态的主动预警、交通流状态的主动预测、异常事件、违法行为的主动认知、交通事故的主动决策技术；（3）缺少针对高速公路进行三维动态交通仿真、基于数字孪生管控平台对目标智慧管控、分析和预测。针对这三个瓶颈问题，该项目经过近十年的研究，形成了从多源异构交通信息智能感知、运行趋势预测、异常事件主动认知、高速公路数字孪生智慧管控平台的理论方法、核心模型、关键技术与系统平台到产业化的原创性重大突破。
二、 技术思路
通过构建“基于AI的高速公路数字孪生智慧管控系统”，在实现高速公路高精度、全过程、全天候、全维度、全要素信息感知的基础上，进行高速公路异常事件、违法行为的主动认知、主动预警和主动决策，最终实现基于高精度地图的高速公路三维动态交通仿真和基于数字孪生的主动安全智慧管控系统。该系统技术路线如图1所示。
图1技术路线图
三、 关键技术
3.1. 基于高速公路主动安全技术的高速公路异常事件预警技术研究
（1）利用高速公路路侧设备、车辆搜集搜集高速公路交通数据；
（2）结合高速公路主动安全具体任务场景要求，通过视频图像处理技术、机器学习等技术对交通数据建模分析；
（3）根据不同高速公路主动安全需求优化模型，构建多模态多任务的视频结构化体系
（4）对相关事故、违法行为、报警事件进行记录，审核。
3.2. 基于高速公路主动安全技术的高速公路违法行为捕捉技术研究
（1）利用高速公路路侧设备人工搜集高速公路交通数据；
（2）结合高速公路主动安全具体任务场景要求，通过视频图像处理技术、机器学习等技术对交通数据进行建模分析；
（3）对已建立的模型进行实际任务场景的测试及相关改进；
（4）根据不同的高速公路主动安全任务模型构建多模态多任务的视频结构化体系。
（5）利用视频结构化技术对前端实时视频图像资源进行解析，并对违法行为进行捕捉；
（6）对相关违法行为记录进行存储、查询以及审核操作。
3.3. 基于高速公路主动安全技术的高速公路主动防范、事件决策及快处技术研究
系统在分析判断已经发生交通事故结果的基础上，结合该场景下的天气，路段、事故发生时间、车距、车速等信息，通过人工智能（AI）和数据挖掘分析这些因素与事故发生之间的关联性，建立事故分析模型，同时基于历史数据得到的数据决策模型，系统在判断发生事故的同时，对事故现场进行处理，包括拍照记录、警情通知、疏通道路、联系相关其它部分等，快速对事故现场进行处理。为降低交通安全事故发生的次数，系统基于事故防范模型，全天候保护道路安全，当某一路段具有发生交通事故的安全隐患，系统会主动进行提前防范，包括进行限速、限距播报进而控制当前路段的行车流量，并对该路段的车辆通过警示牌、语音等方式进行播报提醒，最大限度降低发生交通事故的概率。交通事故场景系统处理流程如图2所示。
图2 交通事故场景系统处理流程
3.3.1. 道路拥堵模型
1) 拥堵判断
首先根据国家交通拥堵状态分类标准确定判断是否拥堵的界限，再根据常见交通流参数确定交通拥堵状态的方法，包括车速识别、饱和度识别以及占有率识别，同时参考多参数的交通识别加以辅助。
2) 拥堵预测
首先针对不同的交通流指标从应用场景、相关性、信息含量、可得性四个方面进行分析，并对比多指标与少指标在交通拥堵状态判别中的表现，选出交通流指标，再通过伪近质心近邻分类算法构建交通拥堵状态判别模型，将SVM、RS-KNN、KNN等常用交通拥堵状态分类模型作为对比模型验证伪近质心近邻分类算法在判别交通拥堵状态时的稳定性和准确性。最后，通过搭建基于LSTM网络的短时单交通流指标预测模型以区间平均速度为例，优化模型参数，预测下个时态的交通流指标。
3) 拥堵防范
针对通读交通场景结果提出拥堵防范措施，包括车流引导以及动态限速等方式，最终实现以面向全息感知的数据融合技术框架为重点，以人工智能赋能交通拥堵预判技术框架为核心，以人工智能赋能主动管控技术框架为抓手，统筹协调、交互验证、同步推进。具体拥堵分析流程如图3所示：
图3交通拥堵分析
3.3.2. 影响因素
影响道路交通事故发生的因素众多，总体来说主要为人、车、路以及环境四个方面。对道路交通影响因素进行深入分析有助于了解事故的内在规律，是构建交通安全风险预测模型的关键。
1. 人的因素
人作为道路交通系统四种因素之一，是导致交通事故发生的主要因素。据研究表明，在人的因素所导致的道路交通事故总数中，有87.5%的事故是由于机动车驾驶员的过失行为所引发的，而非机动车驾驶人、行人、乘客以及其它因素仅占事故总数的12.5%。由此可见，机动车驾驶员是造成道路交通事故发生中人的因素的主要因素。
驾驶人的驾驶行为是一个连续循环的过程，主要可以分为信息感知、信息判断以及反馈执行三个阶段，其中任一阶段的失误都有可能导致道路交通事故的发生。根据驾驶人的特征，可将影响驾驶人行为的因素分为生理因素和心理因素，或者按照对驾驶员驾驶行为影响的时间长短，又可分为短期因素以及长期因素。图4中列出了大部分对驾驶员驾驶反应以及采取措施的行为造成影响的因素。
图4 驾驶行为造成影响的因素
2. 车的因素
车辆作为人们日常生活不可或缺的交通工具，也是道路交通系统中重要的一个因素。本节主要针对机动车的特性方面进行说明。现实情况中，仅仅由于车辆的因素造成的交通事故数量并不多，但是车辆的安全状况直接影响着事故的严重程度。一旦事故发生，良好的车辆状况会降低驾驶员和乘客所受到的伤害。这些因素包括：（1）制动安全性；（2）轮胎状况；（3）安全带、安全气囊的使用等
3. 路的因素
道路交通系统中的路的因素主要包括道路的几何特征、道路结构和路面以上的全部设施。
图5 道路因素图解
4. 环境的因素
如图6所示，影响道路交通安全的环境因素可分为自然环境和人工环境两方面。
图6 环境因素图解
自然环境是在人类出现之前就已经存在的、人类赖以生存的自然条件和自然资源的总称。道路交通系统中的自然条件主要包括地理位置、地理条件、气候条件、生态植被以及日期和时间等。地理位置主要包含冰雪、潮湿、沙漠地区等；地理条件指山丘、平原、丘陵等地形；气候条件指的是晴天、雨天、雾天、雪天等不同的天气环境。
人工环境从广义上讲，指的是受人类活动影响而形成的环境要素。交通环境中的人工环境主要包括土地的利用性质、道路上的路侧设施、障碍物、施工区等。土地性质主要指根据规划将土地分为居住用地、商业用地、工业用地以及教育用地等；路侧设施主要包括道路两旁设置的交通设施。
3.4. 三维动态交通仿真和数字孪生主动安全管控技术研究及平台开发
为进一步完善建设高速公路信息化基础设施、智能化监测体系，打通交通虚拟仿真与道路真实运行的双向数据通道，实现交通基础设施、设备、路面运行动态监测，融合全路段交通管理资源，推进深度应用，构建高速公路智慧防控体系，打造智慧协作管控平台，全面提高速公路的运行监管、智能调度、科学决策和信息服务水平，利用3D技术结合硬件感知设备打造构建基于AI应用的智能交通服务平台。图7为数字孪生场景图。
图7三维数字孪生场景图
平台主要由前端物联感知管控设备、技术支撑与应用平台两部分构成，其中前端物联感知管控设备由采集设施、管控设施、网络传输系统以及中心资源组成，技术支撑与应用平台以高精地图为基础，以三维实景建模、视频结构化处理、实时交通仿真为技术支撑，在此基础上构建高新技术应用的智慧指挥调度集成平台，实现基础设施数据化、指挥调度现代化、警备管理智能化、系统管控自动化，将高速公路管理带入三维管控时代。系统同时结合Vissim进行交通仿真预测，并利用Unity加载目标区域的三维场景，呈现出三维动态的仿真效果，突破了传统的数据报表、图表等方式，实现交通场景的实时仿真和应急管理的预案演练。体统架构如图8所示：
图8 系统架构
四、 主要成果
本成果已获授权国外专利6项、中国发明专利27项、软件著作权15项，论文20篇，技术标准7项，专著1部，形成了一批具有完全自主知识产权的高技术成果。
图9系统综合界面
五、 推广应用
截止2021年12月，本成果已在全国和江苏省范围内30余家合作单位和政府部门展开推广应用，在江苏省南京、宿迁、连云港、苏州等城市及省外多个城市的快速路以及新扬高速、沪宁高速、广靖高速等道路进行推广应用（图9为系统界面）。本成果深度贴合“解决传统交通数据采集和管理痛点问题、提升道路交通管控实时性有效性”等迫切需求，实现智能感知技术、物联网技术以及三维动态展示技术在高速公路行业得到有机发展与高效应用，推动新兴产业发展和实体经济转型，取得了显著的社会效益与经济效益。
