高速公路智慧化自動化設備與交通管理系統的深度集成架構研究

摘要 基于智能交通系統的快速發展，高速公路智慧化自動化設備與交通管理系統的深度集成是提高道路安全、效率和可持續性的關鍵技術?；诖耍恼绿岢隽嘶谠朴嬎?、大數據分析和物聯網技術的集成架構，旨在提升高速公路自動化設備與交通管理系統之間的高效化、實時和智能的數據交換與處理。通過該架構流程體系，可實現交通流量監控、事故檢測、應急響應和交通預測等功能，進而為高速公路的智慧化管理提供高質量的技術支持，以期為同領域技術人員提供理論參考。

關鍵詞 智慧高速公路；自動化設備；交通管理系統；深度集成

中圖分類號 U415 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）04-0016-03

0 引言

高速公路是目前現代交通網絡的主要組成部分，其運維管理效率及安全性會直接影響社會可持續發展質量。在信息技術快速發展進程中，傳統化交通管理系統已不能滿足現代交通的基本需求。鑒于此，針對高速公路智慧化自動化設備與交通管理系統的深度集成架構設計及其流程，對提升社會交通管理水平及其智能化技術具有重要意義。

1 高速公路智慧化自動化設備與交通管理系統技術

1.1 云計算技術

云計算技術在高速公路智能化發展中起到了關鍵作用。它能收集并整合來自各路段和多種設備的數據，包含車輛運行數據、道路狀況以及天氣信息等，并將以上數據存儲于云端服務器[1]。利用云計算的強大處理能力，可高效地分析此類大規模且復雜的數據集，而不需要依賴本地有限的計算資源[2]。交通管理部門可通過云服務平臺實時監控高速公路上的車輛流量和速度分布等重要參數，從而準確評估道路擁堵狀態。尤其在節假日期間或其他出行高峰期，云服務平臺能夠快速分析不同路段的交通負荷，為制定有效的交通管理策略提供支持。云計算的靈活性和可擴展性也保證系統可在數據量突然增加時依然保持高效穩定的工作性能。

1.2 大數據分析

大數據分析技術為高速公路交通管理提供深入了解交通模式的新途徑。通過長時間積累的大量交通數據，如各時段的車流量、各路段的事故頻率以及各類車輛的駕駛行為等信息的收集與分析，可精準化識別出高速公路交通運行的內在規律和未來趨勢。該分析結果有助于交通管理部門做出準確的流量預測，并提前實施有效的管理措施，例如，調整信號燈的時間設置或根據需要開放應急車道，進而減輕交通擁堵。

1.3 物聯網技術

物聯網技術對實現高速公路更加敏銳的感知能力提供了技術支持。沿線設計各種傳感器和攝像頭就像智能化信息，可實時收集環境與交通狀況的詳細數據。此可精準監測路面溫度、濕度和平整度等條件，為道路維護部門提供即時的路況信息，使其能夠在惡劣天氣或道路損壞時迅速響應，確保行車安全[3]。攝像頭則用于記錄車輛行駛路徑、車牌號碼以及交通事故的發生過程，為交通管理和事故調查提供關鍵證據。

2 深度集成架構設計

2.1 架構總體框架

高速公路智慧化架構主要由感知層、通信層、平臺層、應用層和用戶層組成，各層緊密協作，實現從數據采集到智能決策支持的全流程閉環。總體架構如下圖1所示。

2.1.1 感知層

感知層作為集成架構的核心組成部分，負責關鍵的數據收集工作。在高速公路環境中，廣泛部署了各種類型的傳感器和檢測設備，其主要扮演著敏銳信息采集者的角色，能夠精確監測周圍環境和交通狀況。例如，高清攝像頭持續捕捉車輛行駛的影像，不僅能夠清晰地識別車牌號碼，還可精細分析車輛的速度、車型以及車道變換等行為，為交通流量監控和違法行為檢測提供重要的數據支持。路面傳感器則用于測量溫度、濕度和壓力等參數，及時報告路面狀態，幫助道路維護部門做出決策，防止因路面問題引發的交通事故。

2.1.2 平臺層

平臺層在高速公路智能化架構中扮演著核心樞紐的角色，主要負責數據的存儲、處理和分析。該層利用先進的云計算和大數據技術，構建高效化數據中心。云計算提供穩定且安全的數據存儲解決方案，確保數據的完整性和安全性，并具有根據需求靈活擴展的能力，可以有效應對數據量的增長[4]。而大數據技術則用于深入挖掘和分析從感知層收集到的大量交通數據。

2.2 關鍵技術實現

2.2.1 數據融合技術

在高速公路智能化體系中，平臺層作為核心樞紐，承擔著數據存儲、處理和分析的重要職責。該層借助云計算和大數據技術，構建高效化的數據處理中心。通過云計算，平臺提供了穩定且安全的數據存儲服務，保障了數據的完整性和安全性，并具備根據實際需求靈活擴展的能力，進而應對不斷增長的數據量。大數據技術則被用來對感知層收集的大量交通信息進行深度分析。平臺層不僅確保了海量數據的安全保存和快速檢索，還通過對這些數據的深入剖析，為交通管理提供高效化的洞察和決策支持。有助于交通管理部門更有效地監控高速公路的運行狀態，優化交通流量管理，提高運營效率和服務水平。以下是加權平均融合的計算公式（1）：

式中，F——數據融合后的最終結果；xi——第i個傳感器的觀測數據；wi——第i個傳感器的權重，反映其數據的重要性或可信度，滿足；n——數據源

（傳感器）的數量。

2.2.2 實時數據處理技術

實時數據處理技術面臨的主要挑戰是在確保數據準確性和一致性的同時，實現高并發處理和低延遲響應。為解決以上難題，通常會采用多種優化手段，如多級緩存、負載均衡以及邊緣計算等方法。例如，通過邊緣計算，可以將部分計算任務分配給傳感器節點或路側設備，從而減少數據傳輸的延遲[5]。

2.2.3 智能決策支持系統

智能決策支持系統（IDSS）是高速公路智慧化架構中的關鍵應用模塊，其通過整合感知層收集的數據和分析結果，提供自動化與智能化的決策建議，以優化交通管理和資源分配。該系統基于大數據技術和人工智能算法，集成了預測分析、優化決策和可視化工具等多項功能。預測分析是IDSS的一項核心能力，其結合歷史數據和實時數據，構建多種模型用于交通流量預測、事故風險評估和路面狀況分析等。例如，選取長短期記憶（LSTM）神經網絡的交通預測模型能夠同時考慮時間序列特性，識別短期內可能出現的交通擁堵趨勢。LSTM是一種特別適用于處理時間序列數據的模型，可高效進行交通流量等動態變化變量的預測和分析。LSTM的基本計算公式（2）如下：

式中，ft——遺忘門，決定哪些信息被丟棄；σ——激活函數；bf——遺忘門的偏置；it——輸入門，決定哪些新信息被存儲；——候選記憶單元，生成新的候選信息；Ct——保持長期記憶；ot——輸出門，控制當前時刻的輸出；ht——當前時刻的交通流量（輛/h）。該模型通過訓練歷史交通流量數據，預測未來的交通流量趨勢。

3 系統實現檢測

3.1 系統實現

該項目在某高速公路的應用中，通過部署多種先進傳感器和攝像頭，實現對交通流量、車速、路面狀況等關鍵數據的實時監測與分析。具體實施過程中，項目可使用高清晰度攝像頭、微波雷達、路面傳感器、氣象傳感器以及車載通信設備等多種設備。

交通流量監測方面，在每個車道上安裝了高清晰度攝像頭和微波雷達，用于精確測量車輛的速度和流量。數據采集系統通過無線網絡將此類數據實時傳輸到中心服務器，并利用數據融合技術處理來自不同傳感器的異構數據，進而生成準確的交通流量、車速和道路狀況分析結果。

所有傳感器收集的數據最終匯總至云計算平臺，通過大數據處理和分析技術，為交通管理部門提供實時決策支持。這種方法不僅保證了數據的及時性和準確性，也為提高道路交通的安全性和效率提供了堅實的基礎。該項目中采集的主要數據及相關參數見下表1。

3.2 檢測結果

通過對系統運行的監測和實際案例的分析，結果證明該集成架構在提升交通管理智能化、降低交通事故發生率及提升道路通行效率方面取得顯著效果。在某高速公路項目中，該系統能夠在事件發生的早期階段準確檢測到交通擁堵或事故情況，并立即將相關信息反饋給交通管理部門，使其能夠迅速采取措施進行干預。即時響應的能力不僅提高應對突發事件的效率，還有效減少交通事故的影響，提升整體的道路安全性和通行能力[6]。通過該方式，該集成架構為交通管理提供有力的技術支持，展示其在實際應用中的價值和優勢。高速公路系統應用前后交通事故發生率與道路通行效率對比如下圖2所示。

結合圖2的數據，可看出系統在實際運行中顯著減少交通事故的發生率，事故率相比應用前降低大約15%。此外，通過優化信號燈的配時、車道分配和應急響應策略，道路的整體通行效率提升約20%。具體到參數值方面，交通流量監測系統的精度達到95%以上，能夠實時獲取每個車道的車速和流量信息。對于事故檢測，系統利用實時數據分析，在事故發生后的2 min內提供準確預警，該時間比傳統系統平均提前30%以上。系統的平均響應時間控制在3 s以內，確保了數據的實時性和決策的及時性。該技術實現不僅顯著提高高速公路的運行效率，而且在長時間的運營過程中，系統表現出出色的穩定性，得到了相關部門的高度評價。

4 結論

綜上所述，文章提出高速公路智慧化自動化設備與交通管理系統的深度集成架構，通過云計算、大數據分析和物聯網技術的綜合應用，可實現對高速公路交通狀況的全面監控和智能管理。未來隨著相關智慧化、自動化技術的協同發展，該架構將為智慧交通系統的建設提供更加堅實的技術基礎。

參考文獻

[1]王瑞鵬，申鐵軍.智慧化集成技術在公路工程的應用[J].交通科技與管理， 2024（21）：124-126.

[2]朱凌玉，曹亞亮，廖金波，等.數字孿生技術在高速公路智慧化改造工程中的應用[J].運輸經理世界， 2024（28）：62-64.

[3]劉鑫.高速公路收費到期后智慧化運營新模式探索[J].交通節能與環保， 2024（4）：44-46+62.

[4]曹真真，張建弘.基于智慧化的高速公路機電工程建設[J].運輸經理世界， 2024（23）：144-146.

[5]陳碩.高速公路基礎設施賦能智能化運營服務研究[J].交通科技與管理， 2024（13）：180-182.

[6]郝穎.高速公路服務區智慧化建設研究[J].智慧中國， 2024（6）：72-73.

收稿日期：2025-01-14

作者簡介：王剛（1979—），男，本科，高級工程師，研究方向：交通運輸交通控制系統。