智慧交通导论 课件 第三章 公路智慧交通

《智慧交通导论》第三章

公路智慧交通LOGO.智慧公路智慧铁路智慧水路智慧航空1234CONTENT公路智慧交通概述公路智慧交通体系建设主要应用场景养护主要应用场景5执法主要应用场景PART01公路智慧交通概述01一、国外发展史从20世纪60年代末开始，美国ITS发展历程共分为早期探索、初步发展、快速发展、全面发展四个阶段标题添加

20世纪60年代-80年代20世纪90年代-20世纪末21世纪初-21世纪10年代中期21世纪10年代-早期探索阶段初步发展阶段快速发展阶段全面发展阶段01一、国外发展史日本ITS发展历程共分为四个阶段，分别是早期探索阶段、ITS系统形成阶段、快速发展阶段以及深化与融合阶段01一、国外发展史欧洲ITS起步于20世纪80年代中期，在欧盟委员会的领导下启动了DRIVE（DedicatedRoadInfrastructureforVehicleSafetyinEurope）计划，主要研究内容为需求管理、交通和旅行信息系统、城市综合交通管理、城市间综合交通管理、辅助驾驶、货运和车队管理、公共交通管理。2006年，欧洲提出了车-路协同系统（CooperativeVehicle-InfrastructureSystem，CVIS），主要目的是基于无线通信等技术进行车路信息获取，实现车辆与基础设施之间的智能协同与配合。2007年，欧洲开始了EasyWay计划，旨在促进欧洲交通物联网的发展，主要应用服务包括旅行者信息服务、交通管理服务以及货运和物流服务等。2010年，欧洲制定了《ITS发展行动计划》，着力在智能交通系统、道路安全等领域，提出战略实施方案。2014年，欧洲启动了“地平线2020”计划，推动智能交通系统的跨国合作和技术创新。2023年，欧盟理事会宣布其正式通过了新的智能交通系统框架指令，以加快欧盟的数字化转型和智慧出行。强调综合运输系统智能化是欧洲ITS发展的主要特点。01一、ITS国内发展史我国ITS起源于1994年，部分学者参加了在法国巴黎召开的第一届ITS世界大会，为中国ITS的开展揭开了序幕。1997年7月，国家科技部通过国际间的合作，召开了“中欧ITS研讨会”，确定了将ITS作为中国科技发展及高新技术产业发展战略的重要组成部分。1999年，我国成立了国家智能交通系统工程技术研究中心（NationalIntelligentTransportSystemsCenterofEngineeringandTechnology，ITSC），ITSC是我国智能交通技术研究应用的先行者和主要推动力量。2000年，我国成立了全国智能交通系统发展协调指导小组及办公室，并成立了ITS专家咨询委员会。2003年11月，中国政府代表团第一次参加在西班牙马德里举办的第十届ITS世界大会，科技部联合交通部、建设部、公安部和北京市政府联合申办“2007年第十四届ITS世界大会”获得成功，标志着中国的智能交通系统建设将在更加开放、竞争与合作并存的环境中加速发展。2012年5月25日，由北京交通大学主办，香港交通运输协会协办的2012年智能交通系统国际研讨会在中苑宾馆举行。2016年，中国提出“交通强国”战略目标，旨在建成“安全、便捷、高效、绿色、经济”的现代化综合交通运输体系。2019年和2021年，我国分别颁布了《交通强国建设纲要》和《国家综合立体交通网规划纲要》，为公路交通高质量发展提供明确方向。2022年，交通运输部印发《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》，提出“突破国家重大战略通道建设技术瓶颈，提升区域综合交通网络智能化协同管控水平，构建形成数字化、网络化、智能化、绿色化的综合交通运输系统”。2023年，交通运输部印发《加快建设交通强国五年行动计划（2023—2027年）》和《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》，推动传统基础设施的数字化转型升级。PART02公路智慧交通体系02二、公路智慧交通体系构成公路智慧交通体系旨在满足人货在公路上更加舒适便捷的出行要求，并有效缓解交通拥堵、提高运输效率、保证交通安全、减少环境污染，实现智慧交通的可持续发展。公路智慧交通体系按照在公路领域的不同应用可以分8个部分的智慧化。

公路建设智慧化

1

公路应急智慧化

4

公路养护智慧化

2

公路日常管理智慧化

5

公路执法智慧化

3

公路货物运输智慧化

6

公路旅客运输智慧化

7

公路运输工具智慧化802二、公路智慧交通技术体系公路智慧交通主体技术构成包括了智慧交通技术、公路专业技术和管理知识的结合。比较典型的公路大型工程的技术框架如图所示，面对公路行业的痛点和需求，以系统性的解决业务问题为出发点，基于开放共享的理念，以数据为核心，以数据流、信息流、控制流为主线，形成“智能交互、智能联接、智能中枢、智能应用”四层架构，构建一套“云、网、边、端”全面协同的智慧交通技术体系。PART03建设主要应用场景03三、公路基础设施构成公路基础设施是指构成公路系统的各个基本元素，它们共同确保公路的功能性、安全性和效率。公路基础设施主要由以下九部分组成。03三、设施建设智慧化公路设施建设智慧化从政府（公路管理运营公司）、设计、施工、监理、质量检测等单位来说，各有不同诉求。政府（公路管理运营公司）往往代表建设单位，重在公路设施工程的规划、计划和工程立项、招投标、项目进度、项目质量及验收管理，更多的是事务型管理，在公路设施建设智慧化上，希望设计方、施工方、监理方、质量监测方提供直观、有效的工程进展信息，主体通过项目会议掌握工程实施情况，对工程设施建设本身智慧化管理要求不高。BIM桥梁三维仿真设计03三、设施建设智慧化施工方或施工企业，则关心的是施工进度、施工质量、施工合同、施工风险、施工人员、施工材料、资金管理等的可控性，先进的中大型企业会选择工程管理软件，对工程施工过程进行全过程管理。监理方主要关心现场监理过程的留痕，如施工现场安全措施的拍照留痕、施工进度的监管、材料进场的登记及拍照留痕等。具有实力的监理公司采用智能终端设备采集监理数据，并上传至服务器后端，方便监理公司统一监管，并报建设单位。质量监测单位则根据现场施工情况，采集施工质量数据，并上传至后端进行统一分析，并出具质量监测报告。03三、压路机施工实时监控应用案例 天津四方智控科技发展有限公司研发的压路机监控系统，包括对振动压路机和胶轮压路机的监控，压路机监控系统需在压路机车顶加装北斗天线，在驾驶室内安装数据处理设备，在主振动轮的振动泵位置装加速度传感器和温度传感器，以实时监控压路机的行进轨迹、行驶速度以及开振情况和碾压温度，并根据内置数据处理系统，实时计算当前碾压合格率。PART04养护主要应用场景04四、公路养护业务要求公路设施养护涉及日常巡视、定期检测、养护作业三部分业务。1、日常巡视公路日常巡视是公路管理部门每天必须要执行的一项常规性任务，目的通过巡视发现公路设施潜在的问题，如桥梁裂缝、路面坑槽、路标标识牌丢失、路面堆积抛洒物等，一旦发现问题，立即上报，有利及时修复设施问题，保证公路设施使用安全。2、定期检测则公路养护部门聘请专业检测机构，对公路、桥梁设施进行专业检测，并出具检测报告，为后续设施针对性养护提供依据。3、养护作业国际道路会议常设协会于1983年建议，公路养护统一划分为日常养护、定期养护、特别养护和改善工程四类。04四、公路养护业智慧化根据公路养护任务的不同，对应的智慧化养护系统日趋普及，巡视手段也从手持智智能终端、车载视频巡视到无人机巡视方向发展。无人机巡视无人机平时存放于无人机机库内，并接受自动充电服务。当设定巡视指令下达后，无人机则从机库自动飞出，沿指定线路进行公路设施巡视。巡视过程主要采用高清晰度的机载摄像头，对路面设施进行AI图像识别，以快速发现路面问题。04四、公路养护业智慧化数据处理技术可以分数据采集、数据传输、数据存储、数据分析、数据共享、数据展现、数据安全等技术。2车载视频巡视利用车载视频采集路面图像，并通过图像识别算法，快速识别路面病害，是公路养护智慧巡视的一种方式。养护巡检设备最高支持100km/h时速下，实现3车道同时检测，可识别横向裂缝、纵向裂缝、坑槽、龟裂、修补、井盖共6类目标，04四、公路养护业智慧化3、养护智慧化整体技术框架智能终端、车载视频、无人机巡视采集的数据上传至后台后，需要进一步加工分析，由此，需要建立一整套后台智慧化整体技术框架。PART05执法主要应用场景05五、公路执法要求公路执法涉及公路设施执法、公路运输行为执法两类。1、公路设施执法公路设施执法主要为了确保公路设施的安全，进而保证公众出行安全。主要法律依据《中华人民共和国公路法》《公路安全保护条例》《收费公路管理条例》等。常见的执法行为包括：非法侵占路侧保护用地、偷盗公路设施、损坏公路设施等。2、公路运输行为执法公路运输行为执法主要依据《中华人民共和国道路运输条例》《道路运输从业人员管理规定》《机动车驾驶员培训管理规定》《巡游出租汽车经营服务管理规定》《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》《道路危险货物运输管理规定》《城市公共汽车电车运管规定》及地方道路运输条例等。常见的执法行为：无证从事客货运输服务、高速公路货车超载、车辆违规改装、危险品车辆违规行驶、客运经营者敲诈旅客、无牌照客运经营等。05五、智能执法案例2022年，天津市交通运输综合行政执法总队利用大数据、人工智能、5G、卫星定位、互联网等实现了违规网约车智能执法系统的研发，其功能主要实现思路如图所示。第4课时结束LOGO.智慧公路智慧铁路智慧水路智慧航空《智慧交通导论》第三章

公路智慧交通LOGO.智慧公路智慧铁路智慧水路智慧航空1234CONTENT客流服务主要应用场景应急主要应用场景货流服务主要应用场景典型算法5练习及实验PART01客流服务主要应用场景01一、客流服务业务综述标题添加01一、主要技术路线1、感知层通过各种传感器和数据采集设备收集客流相关的数据，包括但不限于乘客流量、行为模式、环境参数等。2、数字化物联平台将感知层收集的数据通过直联、设备对接、系统对接等方式，传输到数字化物联平台。该平台具备数据采集能力层、物联网能力层和大数据能力层，能够对数据进行清洗、分析、存储，并利用机器学习等技术进行深入分析。3、管理平台利用数字化物联平台处理后的数据，管理平台可以进行智慧能源管理、智慧停车、智慧公厕、智慧安防等，提高客流服务的效率和质量。01一、ETC应用案例ETC车道原理图如图所示，主要依赖于车载单元（OnBoardUnit，OBU）和路侧单元（RoadSideUnit，RSU）之间的无线通信，实现车辆通过入出口收费站的记录和收费过程。OBU安装在车辆的前挡风玻璃内侧，而RSU则安装在收费站的车道上方的5.5米高度处。当车辆进入ETC车道时，OBU被RSU激活，两者之间建立微波通信链路，进行数据的交互。PART02应急主要应用场景02二、公路智慧交通体系构成公路应急事件是指在公路交通系统中可能发生的各种紧急情况，需要及时响应和处理以保障交通安全和减少损失。以下是常见的公路应急事件：交通事故与自然灾害，包括车辆碰撞、翻车、火灾等，可能导致人员伤亡和交通堵塞。恶劣天气条件，大雾、暴雨、积雪、高温、强风等极端天气状况，可能导致能见度降低、路面湿滑，增加交通事故风险。公路设施损坏。桥梁、隧道、路面等公路设施因老化、超载或意外事故而损坏。施工事故，在公路施工过程中发生的事故，如坍塌、设备故障等。危险化学品泄漏，运输危险化学品的车辆发生事故，导致有毒有害物质泄漏。违法协管事件，如异常停车、行人上高速、机动车逆行等违法行为，需要及时处理以维护交通秩序。公路突发交通事件按照性质类型、严重程度、可控性和影响范围等因素，分为四个等级：Ⅰ级（特别重大）、Ⅱ级（重大）、Ⅲ级（较大）、Ⅳ级（一般）。02二、公路应急流程设计通用的公路应急流程包括事前准备、事发应急、事后完善三个阶段。事前准备包括应急预案制订、应急物资储备、应急人员明确、应急演练、风险源的界定等。事发应急主要包括公路应急事件发生，应急事故上报，应急队伍应急响应，应急现场处置等。事后完善包括事后经验总结及教育，事后舆论应答，事后赔偿等问题处理，事后应急物资补充，事后责任处置等。公路应急管理普遍采用日常监管与应急响应结合方式，如图所示。02二、路网应急应用案例交通运输部在2011年启动了路网管理与应急处置工程，各个省市按计划实施，其主要建设内容如图所示。PART03货流服务主要应用场景03三、公路货流服务要求公路货流服务要求旨在提高道路运输企业服务能力，规范道路运输秩序，提升服务质量和服务水平，促进道路运输向安全、节能、环保、高效的现代综合运输体系方向发展。公路货物服务要求主要如图所示。03三、危化品管理案例中资智慧物流有序推进危化品智慧应急监测平台建设，形成了“2311”框架体系，即：两个支撑平台由基于信创环境的基础软硬件支撑平台和应用支撑平台构成；三大应用系统由企业综合信息管理系统、风险隐患监督管理系统和安全风险态势展示系统组成，实现数据的收集和展现功能；一套数据采集规范库，一套安全风险量化评估模型。企业综合信息管理系统如图所示，03三、危化品管理案例风险隐患监督管理系统如图所示，从安全风险预防的角度出发，按企业分布、双重预防、每日承诺、物联感知、事故报告、危化运输，实现危化企业安全风险数据的专题展现，为安全管理提供决策依据。PART04典型算法04四、交通算法在交通管理和规划领域，算法的应用至关重要，它们不仅能够提高交通流的预测精度，还能优化出行路径，从而提升交通效率和减少拥堵。本节将详细介绍两种关键算法：首先是3.9.1节的高速流量预测算法，它通过分析历史数据和实时信息来预测未来交通流量；其次是3.9.2节的出行最优路径算法，它旨在为驾驶者提供基于当前交通状况的最优路线。04四、高速流量预测算法在当前的交通领域中，准确地预测高速流量对于交通规划、交通管理和智能交通系统的优化都具有重要意义。要实现准确的交通流量预测，关键在于如何有效地捕捉动态交通流的时空特征，并将这些特征进行有效整合。深度神经网络作为一种强大的机器学习工具，被广泛运用于交通流量预测，能够帮助实现更为准确的高速流量预测。高速公路长期交通流量预测主要是根据输入的历史流量数据完成高速公路未来一小时内的交通流量预测。本节介绍的流量预测算法框架如图所示。04四、高速流量预测算法其中流量预测组件包括时间卷积层、语义注意力层、图时间卷积层、时间注意力层和BN层共五个部分，具体如下：04四、高速流量预测算法其中流量预测组件包括时间卷积层、语义注意力层、图时间卷积层、时间注意力层和BN层共五个部分，具体如下：04四、高速流量预测算法5、BN层该层为激活函数层。基于该算法设计并实现了长时道路交通预测系统如图3.28所示。在系统操作页面输入需要查询的节点编号，并选择需要查询的时间，点击模型对比按钮后，右下角的地图则会定位至该节点的位置。蓝色坐标点即需要查询的节点的位置，点击该坐标点则会弹出该节点的具体信息包括经纬度，以及对应时间的真实交通流量数据和两个模型的预测交通流量数据04四、出行最优路径算法不同于以距离为单位的传统算法，改进算法以时间为评价指标来设计代价函数。在真实的交通路网中，同一路段的交通拥堵情况是实时动态变化的，体现在数据上为监测到的车辆速度处于无规律的波动，因此可以基于预测目标路段在未来一段时间的速度以及该路段的长度，来计算车辆在某一时刻通过该路段的预估时间。从而选择是否将该路段加入最优路径。因此，可以记录固定路段在一定时间间隔内的预计通行时间，用于动态路径搜索。改进算法的代价函数表示如公式（3-10）所示。04四、出行最优路径算法在实际生活中，左转向得通行时间相比于直行通行时间更短，因此左转向相比于直行得时间成本更高，直行得通行成本又高于右转。为此，在公式（3-10）中加入参数作为左转向惩罚因子，得表达式如（3-11）所示：04四、出行最优路径算法2、动态路径规划算法基于算法的动态路径规划算法流程如图所示，具体步骤如下：（1）绘制路网拓扑图。根据道路的真实长度以及路网结构，按照比例尺绘制出对应的路网结构图。04四、出行最优路径算法2、动态路径规划