邢衡高速公路全程信息化綜合管理平臺創(chuàng)新

邢衡高速公路衡水段二期工程全長53.5公里，雙向四車道，它是河北省“五縱六橫七條線”高速公路網(wǎng)主骨架的重要補充。邢衡高速公路橋梁、涵洞、互通立交眾多，其中橋梁與全路段占比達(dá)14.2%，邢衡高速公路實行全程監(jiān)控，需要提供有效路段沿線機(jī)電設(shè)施、重要結(jié)構(gòu)物、交通實時路況等實時高效、穩(wěn)定、可靠的監(jiān)控數(shù)據(jù)，加上多個科研成果的運用，因此對監(jiān)控系統(tǒng)軟件的建設(shè)提出了更高的要求。

交通流檢測及分析

在研究車輛沿高速公路行駛時，需要研究高速公路車流與哪些因素有關(guān)，從而建立一個高速公路交通流模型，根據(jù)高速公路上車流的速度和單車道車流密度估算車流量。

針對路段上微波車檢器分布的情況，將路段分為兩種區(qū)段，有檢測器（檢測器設(shè)置的上下游各1km的范圍）和無檢測器（其他區(qū)段）區(qū)段，分別提供不同的判斷方法（如圖1所示）。

圖1 有微波車檢器路段交通流分析

有微波車檢器區(qū)段

通過檢測器獲得的車輛平均速度計算。交通狀態(tài)根據(jù)檢測器數(shù)據(jù)統(tǒng)計周期，每五分鐘更新一次。

輸出結(jié)果對應(yīng)的本段為檢測器所檢測方向的上下游各1km范圍內(nèi)，（建議采用如下燈色代表交通流狀態(tài)：暢行為綠色、擁擠為黃色、擁堵為紅色、異常為熄燈）

無微波車檢器區(qū)段

由于實際路段中部分車輛檢測器之間的距離較長，所以必須通過獲得檢測器之間車輛的平均運行速度的方法，判斷此區(qū)段的交通流狀態(tài)。同時，車輛檢測器獲得的車輛速度為點速度，不能采用同一車輛通過兩檢測器之間的時間差來判斷車輛通過的平均速度。

盡管國內(nèi)外已經(jīng)開發(fā)了加州算法、McMaster等算法，但由于相應(yīng)算法的使用需要在實踐中標(biāo)定相應(yīng)參數(shù)，此部分工作需在有大量原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開展。在此仍可采用不同車輛通過相應(yīng)收費站的平均時間（平均速度），判斷車輛是否在區(qū)間運行時發(fā)生擁擠或擁堵。車輛正常運行時的平均速度通過收費系統(tǒng)分車型統(tǒng)計得出，但是使用此方法存在狀態(tài)顯示滯后的問題，滯后時間約為5分鐘至10分鐘。

對長間距無檢測器的區(qū)段采用代表斷面法，即通過在這一區(qū)段中的局部路段增設(shè)1組至3組檢測器，并以此檢測器判斷的結(jié)果作為整個區(qū)段交通運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，此方法屬于抽樣檢測法。檢測器一般設(shè)于該區(qū)段易發(fā)交通擁擠和交通事件的位置。交通狀態(tài)判斷算法仍可采用上述有檢測器區(qū)段的算法。

車輛識別、跟蹤和違章判斷

圖2 基于視頻跟蹤技術(shù)的車輛違章跟蹤系統(tǒng)原理框圖

基于攝像頭視頻的車輛違章監(jiān)控系統(tǒng)，能夠通過視頻獲取車輛的實時信息，運用數(shù)字圖像處理技術(shù)檢測、統(tǒng)計視頻中的車輛，從而獲取車輛相關(guān)交通參數(shù)，實現(xiàn)對交通流的實時監(jiān)控。然而，數(shù)字圖像處理技術(shù)的系統(tǒng)不能完全實現(xiàn)對車輛的追蹤，對車輛整體運動信息的獲取不夠準(zhǔn)確。可利用視頻跟蹤技術(shù)，實現(xiàn)對車輛的實時跟蹤，完成對車輛的違章檢測。

車輛違章跟蹤系統(tǒng)主要基于視頻跟蹤技術(shù)與數(shù)字圖像處理技術(shù)，顧名思義，是通過數(shù)字圖像處理技術(shù)，結(jié)合路段上的各種車輛檢測設(shè)備與攝像頭跟蹤車輛，其原理框圖如圖2所示。

在實際應(yīng)用中，基于視頻跟蹤技術(shù)的車輛違章監(jiān)控系統(tǒng)，相較于原來的車輛違章監(jiān)控系統(tǒng)有很多優(yōu)點，比如通過雷達(dá)車檢器等檢測設(shè)備和攝像頭對運動車輛的跟蹤，可以消除有色噪聲信號對目標(biāo)識別的干擾，在計算機(jī)屏幕上準(zhǔn)確畫出車輛運動的軌跡，并且可以準(zhǔn)確地檢測出車輛轉(zhuǎn)彎的軌跡。在車輛跟蹤系統(tǒng)中，可以根據(jù)實際場景，選擇不同的跟蹤方式。在高速公路上，主要的違章是超速行駛，通過視頻跟蹤結(jié)合區(qū)間測速的方式，可以更準(zhǔn)確地檢測車輛違章行為。基于視頻跟蹤技術(shù)的車輛違章跟蹤系統(tǒng)可應(yīng)用于車輛超速檢測、車輛闖紅燈檢測、車輛違章轉(zhuǎn)彎檢測，使原系統(tǒng)的錯誤報警率從5%下降到1%，而且提高有效檢測率。

圖3 車輛自動識別與應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)

交通流管制模型研究

車輛自動識別與應(yīng)用系統(tǒng)按照架構(gòu)來區(qū)分，可以分為4個層次：采集層、傳輸層、處理層、應(yīng)用層（如圖3所示）。

系統(tǒng)采集層通過車輛檢測設(shè)備與攝像頭共同完成數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)發(fā)送功能，通過雷達(dá)和攝像頭可采集包括車輛號牌、時間、地點、車速、車流量等原始數(shù)據(jù)。系統(tǒng)傳輸層完成路邊采集層設(shè)備與處理層之間的通信，將采集到的各種原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)數(shù)據(jù)處理層，滿足數(shù)據(jù)處理層對各種數(shù)據(jù)的調(diào)用需求。系統(tǒng)處理層完成對各種原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)庫存儲管理，以及為滿足后續(xù)應(yīng)用所需的各種數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理。系統(tǒng)應(yīng)用層可完成針對不同需求的數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理與人機(jī)交互功能，通過融合多種智能交通算法，可實現(xiàn)針對交通擁堵管理的決策支持功能。

交通流管理與決策是結(jié)合當(dāng)前交通流路徑分布信息、鄰近路段交通流量信息，以及其他相關(guān)綜合信息，并利用智能交通算法支持交通流管理。

通過對車檢器、雷達(dá)、攝像頭等路段設(shè)備的信息處理得到交通流路徑分布信息，結(jié)合地理信息等基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，再經(jīng)過系統(tǒng)對相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，從時間和空間等角度分析交通擁堵產(chǎn)生的原因。結(jié)合路段相關(guān)綜合信息的交通擁堵時空特性的分析，為科學(xué)制定交通管理決策方案提供了依據(jù)，也是生成交通管理策略方案庫的基礎(chǔ)。

針對邢衡高速公路的性質(zhì)，產(chǎn)生擁堵主要是因為交通事故或路段養(yǎng)護(hù)導(dǎo)致的車道變窄等，系統(tǒng)預(yù)設(shè)了針對輕微交通事故、重大交通事故、道路維修養(yǎng)護(hù)等不同情況的交通擁堵處理預(yù)案。在擁堵發(fā)生時，系統(tǒng)通過結(jié)合智能交通算法對當(dāng)前各種信息的統(tǒng)計分析，可為用戶制定科學(xué)的擁堵處理預(yù)案。邢衡高速公路的管理者作為系統(tǒng)用戶，可以通過人機(jī)界面對交通管理決策方案的制定與實施進(jìn)行跟蹤、調(diào)整。

邢衡高速公路全程信息化綜合管理平臺融合了多個科研創(chuàng)新研究成果，在現(xiàn)有高速公路綜合監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了路段的交通流檢測與分析、車輛識別和違章判斷、交通流管制模型等多項創(chuàng)新研究，通過對這些科研成果的融合，真正做到邢衡高速公路全程信息化綜合管理，提升高速公路管理效率、確保行車安全，為交通事故的積極預(yù)防與事故發(fā)生后的快速聯(lián)動處理，提供了可靠的保障。