解决方案 | 恶劣天气下高速公路如何安全行车？基于移动通信网信令的高速公路诱导系统方案

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最近大雾天气频繁来袭，高速公路能见度骤降，给行车安全带来严峻挑战。如何在这种恶劣天气条件下保障道路畅通和公众安全？恶劣天气条件下高速公路诱导系统方案，或许为我们提供了答案。

一、实现目标：为公众安全出行保驾护航

针对大雾天气多发的状况，高速公路管理方可在恶劣天气发生时，使用现有视频监控设备实现能见度分区域测量，并为重点路段提供安全诱导车辆，为公众车辆提供安全引导服务。这一方案的终极目标是减少道路交通事故，降低恶劣天气对道路运输的影响。

二、实现途径：四步走构建智能诱导体系

（1）基于现有视频数据的能见度监测

在路段分中心、省高速集团指挥调度中心分别建设云控平台，实现从现有视频监控数据中提取、计算道路能见度的实时数据。这意味着无需额外投入大量硬件设备，就能充分利用现有的视频监控资源。

（2）基于移动终端大数据的道路拥堵情况智能识别

云控平台基于能见度数据，智能给出交通管制建议，由道路管理方配合公安交警管理方联合实施交通管制措施，并统一为管制路段安排诱导服务车辆。

（3）诱导服务车辆智能驾驶辅助

诱导服务车辆配备具有毫米波雷达主动探测能力、北斗高精度定位能力和4G通信能力的PAD设备，预装诱导服务APP。这些设备通过4G网络向云控平台实时上报本车位置数据，云控平台则通过4G网络向PAD下发调度指令，以语音方式提示驾驶员。

同时，云控平台可基于移动终端大数据智能识别道路拥堵情况、预判拥堵情况的变化趋势，并通过4G网络向PAD下发调度指令，以及向道路沿线可变情报板下发情报信息。

（4）面向公众的多元化消息广播

为扩大公众服务的触达面和服务感知，方案提供电信运营商广播、可变情报板、智能音箱等三种信息提示方式，为公众司乘人员提供道路拥堵、诱导服务、交通管制等方面的信息。

三、能见度监测：图像视觉特征法成亮点

能见度是衡量大气透明度的物理量，也是重要的交通气象观测要素之一。在雾、霾等恶劣天气影响下，道路环境能见度降低，对行车安全构成严重威胁。

目前，能见度的检测方法主要有三种：目测法、器测法、图像视觉特征监测法。

目测法通过人眼观测，依靠经验对能见度估测。这种方法虽然操作简单、经济，但属于主观判断过程，缺乏客观性，检测误差较大，观测频率也受限。

器测法通过气象检测设备测量气象参数，得到大气消光系数，计算能见度值。主要检测设备有透射仪与散射仪。虽然测量精度相对较高，但安装与维修费用昂贵，采样范围有限，对于交通上常出现的局部“小气候”，较难反映整体路段能见度信息。

图像视觉特征法则通过提取采集的图像特征，分析特征参数与能见度的关系，反演能见度值。这种方法可以依托现有的视频监控设备，只需在路段或省级指挥调度中心部署相应的视频软件平台，应用场合较为灵活，测量结果也比较可靠。

该软件可将图像进行分窗格处理，通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵，建立BP神经网络修正线性残差组合模型。在光线充足的情况下，残差修正模型的相对误差在10%以下，模型精度相对稳定。应用此方法监测高速公路雾天能见度，模型的正确率在90%以上。

四、云控平台：大数据赋能交通态势感知

云控平台通过对高速沿途的基站数据及终端用户数据分析，建立道路交通拥堵态势的分析模型和全省重点观测点车流预测模型，可实时统计交通道路的拥堵数据，为交通流控监测提供了强有力的支撑。

平台功能描述：

• 路段实时车流监测： 针对路段做5km切片，统计路面区域内的车流量，5分钟一更新
• 区域新增客流量统计： 针对路段做5km切片，统计路面区域内的车流新增量，5分钟一更新，区分正向、反向指标
• 区域减少客流量统计： 针对路段做5km切片，统计路面区域内的车流减少量，5分钟一更新，区分正向、反向指标
• 车辆平均速度： 针对路段做5km切片，呈现路段平均速度
• 拥堵指数： 针对路段做5km切片，以15分钟为统计间隔，得到道路网中各路段的平均行程速度；根据路段平均行程速度等级划分，判断各路段所处运行等级及对应指数
• 拥堵路段TOP排名： 统计第5级严重拥堵运行水平的路段TOP排名

算法说明：

基于手机信令的道路状态识别，首先从运营商获取用户手机信令数据；其次，根据道路匹配算法对用户进行识别和区分，筛选出在道路上移动的用户；再次，针对已得到的道路用户进行用户定位以及移动速度的计算；最后，根据用户移动的速度以及所处道路，判断不同道路的交通拥堵状态。

时间序列算法：

由于车流数据的变化表现出较强的规律性，且过去的变动趋势将会延续到未来，故可使用时间序列算法，预测未来一段时间观测点的车流量，提前对拥堵路段做出预判，为交通管理工作提供辅助决策。

针对重点路段拥堵时长及拥堵距离的推断，结合历史拥堵时长及距离，构建综合统计分析模型，为快速的拥堵疏解提供辅助决策支持。

关键技术：

基于Spark平台的信令大数据预处理，需要对手机信令原始数据中的噪声信号、错误数据以及行人样本等进行剔除过滤，以提高信令样本的数据质量，减少对数据统计分析的影响。

通过将移动通信网信令切换点序列匹配映射到道路交通网络，得到手机用户在道路交通网络中的运行情况，用于手机用户交通出行参数的提取、计算与分析。

基于Kalman滤波的交通运行状态估计，实现了针对高速交通运行特性的交通状态辨识算法，达到了实时、高频、准确的路段交通流状态估计与预测。

五、多元化消息广播：三种渠道触达公众

云控平台可根据大数据分析结果，针对重点路段采用三种渠道向公众提供广播：

① 短信广播： 基于电信运营商的基站向拥堵路段内的司乘人员发送广播短信，广播范围可覆盖移动、电信、联通用户

② 路侧可变情报板： 基于路侧现有可变情报板设备，以文字方式向公众提供信息提示

③ 智能广播音箱： 可在路侧ETC门架、视频监控塔杆等设备处挂载智能广播音箱，通过4G无线传输模式与云控平台相连，以语音方式向公众提供信息提示

广播消息内容可包括：提示交通管制信息、道路诱导服务信息、道路拥堵及避让信息。

六、诱导服务车辆：智能驾驶辅助保安全

保障诱导服务车辆的安全行驶是为公众提供安全诱导服务的前提条件。为此，方案在路侧和车端分别加载路况感知设备，为诱导车驾驶员提供驾驶辅助信息。

路侧： 在团雾多发路段、事故多发路段等重要点位增加路侧交通感知雷达。雷达安装位置可基于现有视频监控塔杆、ETC门架等设施。雷达设备配备4G无线数据传输模块，可将道路交通感知情况实时上报至云控平台。

车端： 基于现有道路工程车辆进行改装，每部车加装车载毫米波雷达一部，车内配备车载PAD终端一部（支持4G，预装辅助驾驶APP）、北斗高精度定位终端一部。

• 毫米波雷达可探测100米范围内的道路车辆信息，并将探测结果报告给车载PAD终端
• 北斗高精度定位终端可将本车位置信息及时上报给云控平台
• 车载PAD终端实时接收云控平台的指令，并结合车载雷达的探测结果，以语音方式为安全引导车驾驶员提供辅助驾驶

路侧感知设备将交通事件实时上报给云端，平台经过智能决策后形成指令下发给车端，车端以语音等形式与驾驶员进行辅助提示，保证安全引导车辆具备的智能驾驶能力。

恶劣天气条件下高速公路诱导系统方案，充分利用了现有视频监控资源、移动终端大数据、4G通信、北斗定位等多种技术手段，构建了一套从能见度监测、拥堵识别、诱导服务到公众消息发布的完整闭环。在恶劣天气频发的当下，这样的智能系统无疑将为高速公路行车安全提供有力保障。

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