路网运行监测基础设施数字化转型建设路径探讨

速公路监控技术要求》《高速公路通信技术要求》,对设施设备的布监测与服务系统的建设、运行与管理。2024年，财政部、交通运输知》,将路网运行监测预警作为公路数字化转型的一体化任务，提出监测设施布局规划(2019—2030年)》,明确了一段时间内江苏省普通国省道的交调站、视频等监测设施明细表及规划布局图；2020布局规划方案(2020—2035年)》,提出交调设施建设的总体要求、建设指明方向。浙江省2018年印发《高速公路视频监控系统联网技术要求》,规定了高速公路视频监控系统的联网架构、技术要求、编码规则以及联网测试等。福建省从2015年开始组织福建高速集团搭建科学先进、高效统一的省级高速公路视频监控平台，并于2020年11月实现省级平台与部级视频云平台联网上线运行。目前，福建省级高速公路视频监控平台已在全省范围内同步实现高速公路沿线重公路路网运行监测设施类型及功能表监测类别监测设施类型实现功能来较大抖动护复杂构，同时配置枪机，组成一体机，枪球摄像机可实现联量调查环线线圈的平坦路段，价格较高的平坦路段+微波雷达安装专用门架，成本较高，高度相似的客车和货车会误响；不具备车牌识别功能，价格较高监测恶劣监测车载式自动1)安全守护，针对灾害点位、关键节点/路段的监测力度提升的需求。随着近年交通灾害事件的频繁发生，面向灾害点位和关键节点/路段的监测必要性逐年提升↓,部分易发生水毁、滑坡、塌方、落石等自然灾害或地质灾害风险隐患路段和桥梁，易发生积水的普通国省道低洼路段、泄洪通道漫水路段或下穿公路、铁路易积水的低洼路段、事故多发路段缺少监测设施及交通诱导设施的布设，风险监测预警、信息发布不够及时和醒目，可通过科学合理增设视频监测实施、气象监测设施等，实时监测关键节点位置的潜在风险并及时预警，提升公路出行安全。同时，基础设施数字化转型强调高普协同，面向高速公路出入口主要横纵通道等大流量路段的监测力度有待提升，应充分考虑与省界、市界、城区出入口、高速出入口、汽渡等连接的道路，与高速公路平行的重要路段，以及通过机场、港口、物流园区等重要交通经济节点的路段，更好地掌握路网整体运行状况。2)创新引领，以新技术、新设备丰富路网运行监测场景的需求。路网运行监测应顺应科学技术发展浪潮，更加强调路网运行监测基础设施与AI图像识别技术、大数据、互联网、云计算等新兴技术的融合应用，通过机器视觉数据分析、车牌识别算法、路网均衡分配等算法模型深度挖掘感知基础数据，为决策者提供更加科学和多维度的交雷射、全景视频监控、车牌识别视频监控等新设备在路网运行监测中的应用场景，提升路网事件技术感知、交通运行状态感知、低能见度等恶劣天气智能识别等识别感知能力，从顶层规划协调好传统监测设施的智能化升级，更好发挥路网运行监测设施的实际应用价值，更好地服务公路数字化转型。3)数据融合，强化路网运行监测多源异构数据价值挖掘的需求。外场感知设备类型及数量的大幅扩充会伴随数以万计的感知数据产生，如何整合海量数据，发挥数据要素的价值，向数据要生产力，支撑路网运行业务决策是首要需求。一是要强化多源异构数据的融合补充，提高高质量的数据贡献、业务协同。融合收费站点数据、“两客互联网数据等多源异构数据4,经过统一的多维度数据汇聚、清洗、抽取、挖掘和分析，实现时空匹配及数据治理，从全局视角更精确掌控路面交通运行状况，提升数据智能分析利用和突发事件应急响应能力。二是要提高数据中心云端计算能力、边缘侧计算能力等，提供弹性的计算资源和服务架构，保障支撑系统的可拓展性和灵活性，推动形成“边、网、云、图”一体的标准化资源调度，按业务应用需要自动分配可用计算节点、算量，实现资源利用的最大化。4)业务联动，辅助支撑一张网出行服务及主动管控等业务决策气象等单位，解决数据共享实时性不足、价值密度低等问题。以数据资产为纽带，充分发挥交通运输及其关联产业的资源整合、融合创新优势，全面赋能提升“一张网”公众出行服务水平。3、路网运行监测体系建设框架构建包含外场感知层、平台支撑层和业务应用层的路网运行监测体系建设框架，如图所示。数据采集中数据处理+数据整合中数据分析+--路网运行状态监测线圈激光+视频微波+视频双激光基础设施结构安全监测恶劣气象监测基础数据库外场感业务数据库平台支业务应路网运行监测体系建设框架图外场感知层围绕路网运行状态监测、恶劣气象监测、基础设施结构安全监测三个方面，在公路主线、长大桥隧、互通枢纽、服务区、收费站、边坡等区域有针对性地部署视频、交调、雷达、全要素气象站、车载自动监测气象站、路面荷载监测传感器、路面病害监测传感器、边坡坍塌监测传感器等，实现对路网运行全要素感知监测。平台支撑层作为业务应用的基础，将感知数据汇聚上传到行业管理数据中台，经过数据采集、处理、整合和分析等实现多源异构数据的分类管控，形成交通行业基础数据库和业务数据库，同时与气象行业、公安行业、互联网等的路网运行监测数据交换共享，经过对数据的深度挖掘和智能分析，赋能路网运行监测业务场景。业务应用层包含路况实时监测查询、交通出行特征分析、路网运行态势分析、基础设施风险预警等，产生的结构化智能决策数据可按需提供给出行服务和应急调度等业务管理平台，面向管理者提供更直观的路况状态决策数据，为应急调度和主动管控、智慧养护提供“千里眼”,实现指哪看哪，快速响应；面向出行者提供更实时、准确的交通拥堵、施工、事件等信息，提供更加通畅、安全、便捷、个性化的出行路径建议，提升公众出行体验感。4、路网运行监测数据应用与场景赋能4.1数据资源体系4.1.1基础数据资源基础数据资源主要包括基础设施数据、沿线设施数据、视频监测数据、交通流量监测数据、无人机巡查监测数据、雷达监测数据、气象监测数据等，具体介绍如下。1)基础设施数据：公路网内高速公路、普通国省干线的路线、路段、车道、重要边坡、道路沿线桥梁、隧道、服务区、公交站、交叉口、标志、标线、里程桩等相关数据。2)沿线设施健康状态数据：视频摄像机、交通流量检测设备、情报板、气象监测设备、基础设施健康监测设备、机电设施设备的健康状态等相关基础数据。3)视频监测数据：在收费站、道路沿线、服务区、隧道等位置，由路网视频设备、无人机、全景视频等监控设施采集的实时视频、视频图像、历史视频等原始数据。4)流量监测数据：交通量调查站、车检器等采集的实时原始数5)雷达监测数据：毫米波雷达、激光雷达、雷视一体机等感知6)气象监测数据：实时能见度、路面状态、温度、湿度、风速、风向、降水量等数据。4.1.2业务应用数据业务应用数据主要包括收费交易数据、事件分析数据、路况研判数据、多源融合数据、风险研判数据、出行特征数据、车辆画像数据等，具体介绍如下。1)收费交易数据：面向高速公路面向收费业务的高速收费站车流量短期预测数据、高速公路收费站画像数据等。2)事件分析数据：基于视频监控等感知数据，智能分析得到的公路事件数据。3)路况研判数据：利用公路超限检测、视频、雷达等沿线设备采集数据基础上计算得出的交通量、平均速度、占用率、拥挤度等相关数据；按小时、日统计的交通量、通行速度、重点路段交通量、路网运行指数等相关数据。4)多源融合数据：基于视频监控数据、雷达数据、门架数据、互联网数据等融合而成的，服务交通态势预测、出行特征分析等的结构化数据。5)风险研判数据：基于基础设施运行状态数据以及交通量或车型统计等数据，通过风险研判模型，输出的恶劣气象风险数据、公路基础设施健康风险预测数据、重点车辆运行安全风险预警数据等。6)出行特征数据：分车型的流量统计数据，以及基于车牌识别、视频监控等数据形成的车辆时空出行特征数据等。7)车辆画像数据：基于路侧感知数据分析形成的驾驶行为数据等。4.1.3外部共享数据外部共享数据包括面向气象部门、公安部门、互联网等跨行业、跨部门的路网运行监测数据共享，具体介绍如下。1)自然灾害气象预警数据：各区域发布的自然灾害预警信息，可靠程度等数据。2)互联网数据：从互联网企业获取的交通流量、速度等相关信3)公安监测数据：卡口监测数据、交通事故数据、车辆特征识4.1.4模型算法库路网运行监测数据的深度挖掘与融合利用离不开大数据智能分析算法模型。将这些算法模型整合成面向行业及公众的数据资产，包括交通事件分析算法、短时交通态势分析算法、多源数据融合模型、路网流量均衡分配算法、车辆行为信息分析算法、服务区群体经济数据分析模型等，能够提升交通行业的路网运行监测水平。4.2业务场景赋能4.2.1公路协调管控一是深度挖掘路网运行监测感知的多源交通流量数据、交通事件数据、车辆类型数据、车辆出行特征、恶劣气象预警等数据，配合路网均衡调度等智能分析模型算法，靶向实施交通疏导策略，通过可变情报板等多种信息发布手段，诱导拥堵路段的车辆驶向附近畅通路段，优化道路资源利用，缓解交通拥堵。二是根据路网流量趋势分析数据、车辆特征统计等数据，在节假日等时间段科学制定货车限流、分车型主动管控、应急车道开放等智慧扩容策略，以信息化手段提升交通通行效率[5]。三是尝试根据车牌识别数据，探索省际、市际间的车辆出行流动信息，帮助政府更快了解人口迁移模式和客货运输路线，合理配置公路基础设施建设及优化资源，并可联动提供更有针对性和地方特色的主动管控措施。4.2.2路网应急调度一是通过路网运行监测设施设备，采集重点监控目标的交通流量、平均车速、车道占有率、气象状况、交通事件、施工占道、交通管制等信息，及时发现重点监控目标运行的异常情况，快速提醒路网应急实时调看事故现场及周边路网的监控视频，直观了解现场路况信息和处置情况，实现跨区域协同指挥和视频会商。三是通过对路网运行状况历史数据的挖掘分析，来建立路网服务水平、安全评价等分析主题，制定提前的风险预防及干预手段措施，合理部署安排应急资源。4.2.3公路养护决策一是结合基础设施结构安全健康检测数据，实现对危险边坡、重点桥隧、路基路面、附属设施等的结构安全评估、预防性养护决策、隐患快速处置，对影响行车安全的路面坑槽、坍塌等进行及时养护修补，预防病害蔓延。二是可结合分车型的交通流量及荷载数据，通过视频监控、轴载自动检测、ETC数据等，实时获取路段车流量、车型分布及轴载信息，识别超载车辆高频通行路段，加强路面结构养护或调整限载措施；也可结合大数据模型模拟不同养护方案的成本效益，优化资金分配，如优先修复高风险路段或高交通量区域等。4.2.4一张网出行服务通过汇集全省监控视频、气象监测、雷达、雷射等外场基础设施数据，融合共享视频图像、交通量数据、气象数据、货运数据、互联网路况等多源数据信息，为公众出行提供基础支撑和数据来源。面向管理者，可以结合上述路网运行数据，融合地方旅游/贸易/收费特征，通过可变情报板、服务区、公众号、短信、第三方导航等手段，为公众提供个性化的出行服务和路线诱导。面向出行者，将公路拥堵情况、事故状况、道路管制及施工情况等交通异常信息实时与出行群众共享，支撑出行者合理规划出行路线。5、未来发展建议5.1设备服务场景面向差异化痛点场景配套部署对应功能的设施设备，避免设施堆砌，做到有的放矢。在设备选型方面，已有路网运行监测设施设备种类多样，包含视频监控、激光雷达、毫米波雷达、雷视一体机、无人机等，不同设备对应的应用场景和功能有所侧重，价格也存在较大差异，应根据实际业务需求来合理配备感知设备，避免一味追求高性能创新产品、导致资源浪费。在布设范围方面，路网运行监测设施作为公路的“眼睛”,可更直观地管控路网运行态势，但应综合考虑公路特征、资金分配、交通流量、安全风险分布等因素，分级分类建设不同密度、不同类型的路网运行监测设施，提升路网监测与服务现代化水平。在可持续发展方面，应注重“建养并重”,减少重建轻养、以建代养、弃养代建现象，延长设备使用寿命。5.2技术服务需求聚焦行业痛点攻研能，切实破解运管难题的创新技术和设备，解决实际问题。路网运行监测数据分析算法及模型应进一步聚焦行业痛点问题，以更好地支撑提供大流量等复杂场景解决方案为目标开展。1)多源异构数据的深度融合：在外场设施设备逐步增多的情况下，将产生的多类型数据以同时空维度进行融合分析，通过互相矫正、补充来满足更深层次的业务需求。2)路网状态实时动态分析与预测能力的突破：目前很