智能交通技術在公路安全管理中的作用研究

王洪玉

（山東華邦建設集團有限公司，山東濰坊 262500）

1 我國公路安全管理面臨的潛在危機

1.1 受人為主觀因素影響

例如，駕駛員在行駛期間做出錯誤判斷，或做出影響公路安全的違章駕駛行為時，都將產生新的安全隱患，導致交通安全事故。在公路工程的傳統安全管理模式中，將管理重心側重于維護交通基礎設施與公路結構等方面，受到技術限制，難以對駕駛員的心理狀態與具體駕駛行為進行有力規范，無法有效減小或消除人為因素對公路安全造成的影響，存在管理盲區。

1.2 公路安全存在變量因素

在公路工程運營期間，隨著時間推移，外部環境會處于動態變化狀態，無法保持公路路況的恒定不變。同時，在滿足特定規律與出現條件時，會形成全新的變量因素與公路安全隱患。

例如，在暴雨等惡劣氣候下，過往車輛行駛安全會受到氣候因素的明顯影響，如縮短駕駛員實際視距、前后車輛未保持安全間距，易出現車輛追尾等交通事故。對此，在公路安全管理期間，應做到對各路段路況的實時掌握，通過良好的應急處理能力，在短時間內采取有效處理措施，完善原有管理計劃，減小變量因素對交通安全造成的影響，預防交通安全事故。分析現階段的實際管理情況，在傳統公路安全管理體系中尚不具備實現上述目標的技術條件。

1.3 事故救援能力受限

在公路運營期間，出現交通安全事故后，由于信息傳達不及時，且管理人員難以有效掌握事故現場實時情況，導致實際事故救援能力不足，無法在事故出現后的第一時間落實管理措施、開展有效的事故救援工作，最終導致事故影響范圍擴大，造成更嚴重的損失。

例如，出現交通安全事故后，由于信息傳遞能力不足，無法在短時間內向周邊路段駕駛員發布前方公路交通事故信息，導致后續車輛仍舊駛向事故路段，事故路段堵塞，救援車輛與急救車輛無法在限定時間內抵達現場開展傷者救治與現場救援工作。

2 智能交通技術在公路安全管理中的作用

2.1 加強交通事故預防能力

公路安全管理中，人為因素是交通安全的重要影響因素，也是傳統管理模式中的薄弱環節。因此，為強化交通事故安全預防工作開展力度，有效監督與減少影響交通安全的違章駕駛行為，需要應用智能交通技術。

（1）智能探測。

其次，工程現場管理不到位。現代建筑工程的內容十分復雜，現場活動復雜多樣，這就對現場組織管理帶來了巨大的挑戰，稍有不慎就會造成施工混亂。一旦出現這種情況，需要花費大量的時間對施工人員、施工材料以及施工項目進行梳理，造成時間的浪費，進而影響到同城進度。由此可見，工程現場管理不到位會對施工整體進度造成較大的制約，同時影響到工程質量。

駕駛員身體狀態較為疲勞時，容易在行駛期間忽視視野范圍內存在的潛在危險。智能交通系統在運行期間，能夠自動對車輛周邊環境情況進行感知監測，及時發現并報告存在的潛在危險，確保駕駛員及時發現與提前規避風險隱患。

（2）信息接收。

智能交通系統與車載顯示屏等設備保持穩定通信狀態，管理部門發布交通事故時，將在汽車顯示屏中進行顯示，并在車輛行駛期間向駕駛員顯示前方路況信息、限速信息等關鍵信息。

（3）駕駛狀態監測。

將駕駛狀態監測系統接入智能交通系統中，在車輛行駛期間，通過所配置紅外攝像頭等裝置，持續對駕駛員狀態進行監測，準確評估駕駛員疲勞程度，并提出相應建議。問題嚴重時，將檢測數據及結果上傳至管理中心，管理人員遠程對駕駛員提出行車建議。

例如，豐田Lexus等款式車輛配置了直接監測系統，通過NIR紅外傳感器與DM控制器，采取圖像識別技術，對駕駛員的面部圖像進行分析，檢測面部輪廓與眼口鼻位置，判斷駕駛員注意力是否集中，監控心跳變化，判斷駕駛員情緒狀態。

2.2 環境監測及事故預警

（1）在應用智能交通技術的前提下，在公路工程現場及周邊區域配置多種傳感探測裝置，如能見度檢測器、氣象檢測器、電感式傳感器、超聲波式傳感器等。持續向管理系統上傳所采集信息，對信息進行分類處理與邏輯運算，從中提取關鍵數據，將數據分析結果以圖表形式在用戶界面進行集中顯示。如管理人員可以全面掌握公路工程實時運行狀況以及環境情況，如檢測是否出現雨雪與冰雹等氣候。

（2）在環境監測結果的基礎上，如果存在安全隱患或測量值超過額定值與安全范圍時，將自動向管理人員發送報警信號，匯報如公路能見度過低、風力等級過高等風險。管理人員針對性發布交通風險提示信息或事故預警信息，并在必要情況下采取公路封路等措施，預防交通安全事故。

例如，在前方路段出現車輛追尾等安全事故時，為預防交通堵塞與連環追尾事故，管理中心將依托智能交通技術掌握事故現場情況，為后續車輛提供前方路況信息，要求后續車輛駕駛員降低車速，與前車保持安全間隔距離。在強風與暴雨等惡劣氣候條件下，向駕駛員提示行車速度限值與制動距離要求。

2.3 快速中止事故并開展救援工作

（1）現場調查。

出現交通安全事故后，運用GPS技術確定事故點具體位置，工作人員通過數據庫調取查閱事故點在過去一定時間內的視頻監控資料與其他類型數據，直觀了解交通事故產生原因與事故過程始終，科學制定事故救援方案。

（2）決策建議。

以人工智能技術為例，出現交通事故后，人工智能系統基于專家知識庫，結合事故相關因素，模擬人類思維方式進行邏輯運算，為事故救援方案的制定提供建議，也可以直接生成事故救援方案，管理人員對方案進行審核修改即可，提高事故救援工作質量與應對效率。

（3）發布信息。

出現交通事故后，管理人員通過智能交通系統，向事故周邊區域車輛發布事故通告及前方路況信息，避免在事故路段出現交通堵塞等狀況，保證救援車輛可以快速抵達事故現場。

2.4 公路交通信息實時發布

在傳統公路安全管理模式中，受到技術限制，各部門間的信息溝通頻率較低，且自公路現場傳回信息的時效性較差，無法幫助管理人員實時掌握現場交通狀況。智能交通技術的應用，依托互聯網與物聯網，突破了空間與時間限制，可以在短時間內向管理中心上傳公路現場的監測信息與視頻圖像資料。

構建雙向傳輸系統，管理中心可以直接向公路沿線配置的交通基礎設施或車輛發布實時信息，如前方路況信息與天氣信息等，起到交通提示與管控作用。隨著信息化時代不斷推進，公路工程運營期間產生大量數據，對公路安全管理水平及效率提出了更高的要求。智能交通技術體系中大數據技術的應用，借助優異的數據采集與處理能力，可以輔助人工快速完成數據采集、分類匯總、分析處理等操作，從龐大數據量中提取出關鍵信息，篩除無用信息。

2.5 故障車輛三維定位

在車輛行駛期間，受到外部環境、結構自身老化、人為等因素影響，有可能出現運行故障，對車輛行駛狀態造成影響。問題嚴重時還將出現汽車拋錨、爆胎、電控系統運行癱瘓等問題，導致車輛無法自行駛離公路或停靠在應急車道，存在交通安全隱患，容易引發車輛連環追尾等交通事故。智能交通技術的應用，可以將公路管理系統與車載GPS系統保持通信連接。

例如，可以運用分組無線技術、車載GPS系統快速將故障車輛的實時三維位置上傳公路管理中心，為后續故障救援工作的開展提供信息支持。

2.6 智能化駕駛

從交通事故預防管理層面分析，相關部門需要加大對自動駕駛技術的推廣力度，協同運用人工智能、雷達探測、GPS定位、視覺計算與環境監測等技術。在無人工干預前提下，計算機系統基于程序運行準則與運行數據分析結果，替代人工向機動車輛下達各項控制指令，控制車輛按預定線路行駛，最大限度減小人為因素對車輛行駛安全及交通安全造成的影響。當前自動駕駛技術尚處于初期發展階段，雖然國家建設了若干測試示范基地，并批復多張自動駕駛道路測試牌照，并推出多款自動駕駛乘用車，如百度公司與一汽集團聯手打造的紅旗EV，但仍舊存在多項技術難題有待攻克。因此，一方面需要加大對自動駕駛技術的研發力度，加快技術商用化發展進程；另一方面，在車輛中搭載輔助駕駛系統作為過渡，向駕駛員提供車道偏離警告與車距控制等輔助功能。

2.7 交通事故風險預測

在公路運營期間，可以在已知信息要素基礎上，運用智能交通技術準確預測未來一定時間的交通路況，評估各類交通事故的出現風險與所造成影響。智能交通技術通過電磁感應線圈等裝置，持續獲取實時交通數據流與交通參數，如交通流量與線圈占有率等，將公路交通流數據以及事故風險間的關系為預測依據，構建公路事故風險判別模型，向模型中導入實時交通流特征參數，根據模型輸出結果來評估檢測區域未來一定時間的交通狀態，提前預測交通事故，采取針對性的事故預防措施，以規避交通風險。

3 結語

綜上所述，智能交通技術的優化創新與推廣應用，不僅是公路交通管理的全新發展趨勢，也是全面提高公路安全管理水平的重要舉措。因此，管理部門需要認識智能交通技術價值，科學制定技術方案，持續提高技術應用水平，以推動我國公路事業的健康發展。