和利时-准全天候通行20220616

三月25准全天候通行系统解决方案北京和利时系统工程有限公司目录2.背景意义3.准全天候通行系统3.1智能感知层1.公司介绍3.2算法层3.3数据服务层3.4业务应用层3.5服务层目录2.背景意义3.准全天候通行系统3.1智能感知层1.公司介绍3.2算法层3.3数据服务层3.4业务应用层3.5服务层需求和意义我国交通强国公路信息化建设发展迅速，但在第一时间感知预警道路突发危情等关键技术上存在短板，长期困扰道路交通安全管理，也构成智慧公路发展的瓶颈。如雾、霾、雨、雪、沙尘、冰雹等恶劣天气低能见度是高速公路“第一杀手”，团雾是高速公路“流动杀手”，极易造成连环追尾重特大交通事故。背景意义气象是公路安全事故及通行受阻的主要因素据统计：38%的公路通行受阻是由恶劣天气造成，让高速运营效益遭受巨大经济损失；超过22%的道路交通事故是由突发的不良天气引起，让无数生命意外身亡。触目惊心的伤亡数据背后是公路信息化系统建设的不足。团雾：2018年10月19日，在大广高速河南驻马店平舆杨埠收费站南约2公里处，因突发团雾，发生28辆大货车连环相撞事故。暴雨冰冻：2015年2月21日，由于暴雪持续，道路湿滑，黑龙江省绥化市青冈县境内202国道，一辆本CRV车辆失控，冲到对向车道，与一辆大客车正面相撞，导致轿车内3名乘客死亡，大客车内20多名乘客受伤。

2019年10月3日，宁洛高速下行线南京方向196Km+070m至196Km+250m间（蚌埠市境内）,因突发团雾引发多点多起交通事故，事故共造成10人死亡。

2018年12月8日晚20时左右，二广高速益阳清塘段2046km处，因道路结冰导致多台货车失控猛烈碰撞，现场交通中断，此次重大交通事故共造成22辆车相撞、5人死亡、18人受伤。背景意义精准交通气象服务可有效降低养护应急成本2020年8月12日-北京5项预警齐发！暴雨迟到截止至13日16时，全市共备勤3972支队伍、近15万人，首发集团从凌晨全负荷人力物力保障，落实了山区沟道管控、积水点布控、抢险救援力量预置等措施。但直到下午才开始下雨，且区域和雨量均未达到预期，造成防汛成本的上升首发养护将安排人员24小时巡视高速路33个易积水点和48处重点巡视路段。估算：200*（24/8）*（2*33+3*48）=12.6万元/24小时2020年12月15日京昆高速、京开高速、京台高速局部降小雪首发养护公司组织600余台套专业除雪设备以及1000余名除雪人员，融雪剂数十吨。自动融冰除雪装置精准监测，远程控制节约人员，车辆成本精准喷洒，节省融雪剂需求和意义高速公路团雾数据统计（2018年）序号省份路段总数（处）平均时长（天）路段总长度（公里）序号省份路段总数（处）平均时长（天）路段总长度（公里）1安徽2685.2209215新疆3813.66572山东2609.0171716河南808.15743四川30217.0157917广西686.85564江苏909.8157718福建13118.75285云南16628.2141619河北615.35236湖南2457.0132320内蒙古494.94367山西1537.5123321宁夏415.84248湖北18312.0122322上海263.84219江西23012.1122123甘肃2315.123810广东17810.2115224北京196.817111贵州19813.9104625天津155.716912浙江1165.990926吉林159.713013辽宁1137.689227黑龙江33.05114陕西1179.7852总计318811.023110需求和意义第五节高速公路的特别规定第八十一条机动车在高速公路上行驶，遇有雾、雨、雪、沙尘、冰雹等低能见度气象条件时，应当遵守下列规定：(一)能见度小于200米时，开启雾灯、近光灯、示廓灯和前后位灯，车速不得超过每小时60公里，与同车道前车保持100米以上的距离；(二)能见度小于100米时，开启雾灯、近光灯、示廓灯、前后位灯和危险报警闪光灯，车速不得超过每小时40公里，与同车道前车保持50米以上的距离；(三)能见度小于50米时，开启雾灯、近光灯、示廓灯、前后位灯和危险报警闪光灯，车速不得超过每小时20公里，并从最近的出口尽快驶离高速公路。遇有前款规定情形时，高速公路管理部门应当通过显示屏等方式发布速度限制、保持车距等提示信息。中华人民共和国道路交通安全法实施条例（节选）团雾尺寸小突发性强精准定位监测难全天候全程低能见度连续监测量化难获得交警采纳和司机认可视觉体验难全路网规模推广方便实施降低成本难-难题

-需求和意义监测站点：国家气象站+自动站+交通观测站=近7000个站点融合多源监测：卫星、雷达、视频监控等多源数据融合国家级/省级交通气象产品：时空分辨率：逐5km公路路段，逐小时（整点）更新监测要素：气温、降水、风速、能见度、天气现象、相对湿度、路面温度现有的交通气象产品，无论从空间还是时间分辨率都难以达到精细化的要求，因此，对实际交通的运行的需求相去甚远！！需求和意义车路协同—车端服务需求和意义管理策略研究，诱导设备智能化典型天气事件下交通管理策略诱导策略控制策略综合策略路网事件实时检测实时数据采集动态交通需求监控中心数据处理与分析动态交通分配交通流控制与管理动态路径诱导诱导过程典型天气事件下个体交通诱导流程限制速度值确定方法诱导设备更智能，手段更科学！需求：1.资源高效利用，如何充分发挥现有气象监测和灾害识别设备作用；2.时空精准感知，如何提供满足车道级的高时空分辨率的数据产品；3.信息自动联动，如何准确及时地将采集端的信息与发布端协同联动；4.准全天候通行，如何减少因恶劣天气造成的灾害和道路封闭时间；5.交通科学管控，如何将气象信息转化成交通所需的管控决策信息。意义：气象感知精细化！交警巡查智能化！路桥效益最大化！预防预警数字化！智能管控科学化！规模推广便利化！需求和意义目录2.背景意义3.准全天候通行系统3.1智能感知层1.公司介绍3.2算法层3.3数据服务层3.4业务应用层3.5服务层准全天候通行系统准全天候通行系统—特点对全国、省级路网路温、隐患点监测预测，实现全国公里级覆盖。自主研发气象大数据预报模型，每公里10分钟更新频率，预测准确率85%以上。AI视频技术气象监测结合实现气象灾害识别，通过行车安全智能诱导、凝冰监测预测及处置保障恶劣天气下道路安全运行。道路风险、行车风险识别，科学精细化道路养护决策支持，降低事故，节约运营成本。全方位感知精准预报智能决策软硬结合全国、省级路网路况监测预测应对恶劣天气的处置系统交通管制、道路养护决策支持分钟级公里级交通气象预报3.1智能感知层智能感知功能道路管控事件检测车路协同普通车道自动驾驶专用道实现功能实现功能实现功能实现功能交通流量、分车道车型、车速车流量、速度、车头时距、间距、区域停车数、停车时长、停车次数、排队长度、平均延误、空间占有率气象信息（雨量、风向风速、能见度、温湿度、路面状况、隐患点位置等）车流量、车速、拥堵信息、气象信息等本车及周围车辆速度、位置、加速度、车流量、平均速度、车道占用情况、气象信息、平均密度、车道占用率、拥堵等级、预计通行时间、匝道车辆检测、车辆异常轨迹、交通管制等信息等检测信息检测信息检测信息检测信息高清广角摄像头固态激光雷达高清广角摄像头雷视事件检测一体机超高超速车辆检测器多功能气象检测器雷视事件检测一体机多功能气象检测器超高超速车辆检测器固态激光雷达微波雷达高清广角摄像头红外摄像头雷视事件检测一体机检测距离150m200m150m200m5-10km200m5-10km200m300m150m100m200m3.1智能感知层交通气象感知，通过安装在路侧的多要素气象采集器和摄像头，实时监测、检测分析道路共9类28种气象/路面要素实时信息，并通过现场控制器传输到远端服务器。1.多要素交通气象站：公路环境和路况的气象多要素实时监测。2.积雪凝冰监测检测系统：获取近地面温湿度及路面状态。透过算法判断路面是否结冰或存在风险。3.图像识别检测系统：利用摄像头图像数据对路况、路温、能见度及交通事件识别检测。4.气象雷达：精确监测天气系统的移动、强度等，通过算法进行外推预警。5.智慧道钉：对路面温度进行实时感知，并可兼具车道级诱导功能。6.移动式交通气象监测检测：车载移动式传感器7.数据预处理中心3.1智能感知层1.多要素气象站通过安装在路测的多要素采集器+遥感路面检测器+能见度仪，采集道路的环境及路面信息，并通过现场控制器将数据传输到远端服务器。能见度天气现象检测仪：能见度测量量程：5m-10km天气现象测量种类：雾、雨、雪、混合降水等天气现象；遥感路面检测器：非接触式，远距离测量路面气象状态，测量：积水、结冰（凝冻）、积雪厚度，路面湿滑程度，路面温度，含激光指示器；4路激光波长；水、冰、雪深度0-10mm；检查的路面：混凝土、沥青路面；小型超声波自动气象站：实时测量大气温度、大气湿度、风速、风向、大气压力和雨量等六种主要气象要素；综合气象数据采集器（必配）：数据采集、整合处理、发送；监控运行状态。电源控制箱、通讯模块、立柱及结构支撑

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③④⑤3.1智能感知层3.1智能感知层监测传感器2.积雪凝冰监测系统用于实时监测和采集路面温度和路面凝冰状态气象环境信息。通过有线和无线通信网络及时向监测平台报警，结合路面潜在结冰预警模型，进行路面结冰风险预测预警，支撑系统的自动化运行策略。道面传感器：部署在桥梁或路面等监测目标区域，采集路面温度、湿度和路面状态等环境参数，通过4G发送给监测中心。监测站采用太阳能+锂电池供电。中心控制器：采用服务器或普通计算机，运行监控软件。一般安装在公路管理处的监控中心机房。监测系统软件运行在监控主机上。埋入式功能：监测水膜高度、路面状况（干、潮、湿、潮含融雪剂、湿含融雪剂、冰、雪、霜）、路表温度、冰点温度、含冰比例和积雪厚度。非埋入式功能：采集温度、湿度，监测凝冰情况。3.1智能感知层3.图像识别检测系统：摄像头+集成AI模型算法的服务器单元即使每10公里建一处观测站，在观测密度上也远远不能满足对气象风险的实时监控和对应业务。AI视频解析系统不仅能够利用已有的摄像头对能见度值进行7×24小时不间断的实时检测，同时能够通过计算机图形识别与AI机器学习技术，真正做到对路况、能见度解析。神经网络算法构建识别模型，实时评估、检验、自学习。3.1智能感知层4.气象雷达—紧凑型双偏振多普勒X波段气象雷达作为短临预报的主要工具，从回波强度等可以知道大气的对流状况，强度，位置，移动速度等。通过实时监测周边雷达回波，第一时间精准预测暴雨、冰雹、大风等灾害，并可准确预测灾害到达时间和灾害消除时间。X波段小型雷达半径只有1米，能够在不影响美观的情况下实现安全便捷，空间简约，功耗低；解析度为50米，每分钟高频更新，能够最快速最精细的监控到气象风险的发生，辅助管理业主做好及时准确的处置，避免事故，确保安全；3.1智能感知层智慧道钉感知单元，利用内置的传感器和处理器，能够进行感知路面的温度、气压、地磁、震动等。通讯单元，集成低功耗无线通讯，把数据信息收集整合。可视化单元，根据用户需求，合理配置不同的灯光组合、闪烁频次等，达到车道级智能诱导。路网级交通气象感知与管控移动式交通气象监测检测车载移动式交通气象监测传感器+GPS行车路线轨迹记录+4G传输+中心端处理和展示模块，可提供车道级、米级、秒级的精准环境感知。结合GIS数据和热谱图技术，提供精准交通气象监测预警。路面状况及路面温度采集（1s、20m）数据处理（路温变率、时间和空间订正）测量：湿滑系数、覆盖物厚度、路面状态、路面温度、空气湿度、相对湿度、露点和霜点3.1智能感知层路面状态湿滑指数水层厚度空气温度路面温度以2021年12月9号早上数据为例场景描述：1、在高速事故多发路段部署雷达、摄像头传感器，实时监测道路发生的事故，通过气象传感器感知路面结冰、横风、团雾事件；2、RSS根据传感器检测到的数据计算事故信息，包括事故、位置分析恶劣天气(结结冰、团雾、横风)程度、覆盖范围；3、V2XServer将RSS分析获取的事故、天气信息上报到交通大脑分析；4、交通大脑根据分析决策通知附近路段车辆发布二次事故预警态和动态限速，并进行融合调度指挥；5、门架及路侧RSU负责将事故内容、位置、恶劣天气内容、动态限速等信息传递给车辆，诱导车辆躲避事故危险。场景价值：通过实时检测高速事故、气象信息，发布预警减少或避免高速公路事故，降低高速公路伤亡率。V2X-Server：车路协同数据收集、路由和分发RSS路侧服务器：实现路侧融合感知，智能分析识别行车风险，提供交通预警RSU路测单元：路侧低时延无线覆盖，车路协同通信3.1智能感知层3.2算法层融合感知层的多源数据，建立气象站、雷达、卫星、路面实测等多源数据的实时同化。针对交通，以路面过程模式为基础，引入微物理过程方案+机器学习+人工智能雷达数据地面气象站数据交通路网数据交通地形数据公路与车载监控数据wrf气象模型路面过程模型分钟降水预测结冰模型能见度模型路面湿滑交通气象决策积雪模型空间数据插值积水模型卫星数据路面结冰降水等级积雪厚度能见度横风路面温度道路交通气象道路灾害监测预测隐患点预警行驶风险预测道路风险监测决策支持分析道路管制决策路网诱导分流道路养护决策公里级气象预报路面湿滑隐患点灾害等级3.2算法层交通气象模型—（路面过程模式）全国雷达、卫星、气象站、交通监测站、EC格点数据路面过程模式*资料同化构建驱动场模式运行结果输出耦合优化全国及各省交通气象监测数据集路面状态、路面温度、能见度、积水、降雨、风向风速、湿滑指数等路网数据下垫面数据初始场变量优化路面气象观测全国及各省公里级分钟级交通气象监测预测数据集基于机器学习的过程优化策略3.2算法层3.2算法层化学数值模式预报与服务系统，囊括了基于观测约束的大气化学模拟和同化系统，应用多源排放清单动态融合、更准确的物理化学和城市过程表达方案等关键技术，同时使用了精细化快速更新的气象初边界场。3.2算法层交通气象模型—（路面过程模式）在高密度、长时间序列的观测资料基础上，结合地表热量平衡方程，建立应用于沥青高速公路路面温度小时值预报的路面过程模型。模型预测道面温度走势与实况吻合冬季夜间相同天气条件下，桥面温度＜路面温度＜地面温度，最大差值可达-5℃以上。结合降水量、风速、相对湿度、温度等气象要素资料，计算路表蒸发量和高速公路路面径流量，建立路面积水计算模型。路面干湿状态对比观测试验车载移动式路面干湿状态机积水观测试验3.2算法层图像识别检测系统：摄像头+集成AI模型算法的服务器单元AI视频解析系统不仅能够利用已有的摄像头对能见度值进行7×24小时不间断的实时检测，同时能够通过计算机图形识别与AI机器学习技术，做到对路况、能见度实时解析。系统平台实现实时告警，对低能见度和高风险路段进行可视化提示，结合路网仿真及控制系统，实现动态调控。识别结果：能见度能见度RV‘level’:0,‘value’:‘9352.5米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘3089.06米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘4876.31米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘1959.66米’积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0不同等级的能见度识别（单位：米）能见度识别结果分析能见度RV'level':0,'value':‘801.62'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':’419.91'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘242.05'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0不同等级的能见度识别（单位：米）能见度识别结果分析能见度RV'level':0,'value':‘142.62'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':’77.84'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘36.62'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0不同等级的能见度识别（单位：米）识别结果：夜晚能见度能见度RV'level':0,'value':‘2351.24米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘7970.48米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘4693.71米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘630.34米'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0不同等级的能见度识别（单位：米）能见度识别结果分析能见度RV'level':0,'value':’38.907'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':’665.82'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0能见度RV'level':0,'value':‘146.230'积雪RS'level':0结冰RI'level':0积水RW'level':0不同等级的能见度识别（单位：米）识别结果：能见度AI模型识别出能见度低于1000m的样本，发生时间的频率分布AI视频识别出的低能见度，多出现在夜晚、早晨6到9点白天大雾识别情况等级样本总量正确识别错误识别识别率>1km7843873559487993.78%0.5km-1km1360121814289.57%0.2km-0.5km9198992097.82%0-0.2km1904149840678.66%总计82621705191210289.95%等级样本总量正确识别错误识别识别率>1km67790466732111768.85%0.5km-1km1583129528881.83%0km-0.5km3257246279575.60%总计72630547821784875.43%黑夜大雾识别情况识别结果分析：统计各摄像头低能见度出现次数01-10次10-30次30-50次>50次9月1日至10月26日，统计各摄像头能见度<500米的出现次数包茂高速沿线低能见度路况高频次出现的区域为：1、榆林南部至延安北部路段2、延安南部、铜川南部路段3、咸阳至西安路段1.2.3.基于深度学习技术的高速公路路面状态识别模型，实现高速公路湿滑路况的监测和预警。利用卷积神经网络（AlexNet）自动提取交通监控图像中的路面特征，通过分类器(softmax)实现干燥、潮湿、积水和积雪路面的分类识别，在此基础上，综合利用雷达资料、FY4卫星资料和自动气象站数据对积水、积雪图像识别结果进行订正，形成高速公路湿滑路面监测服务产品。目前通用场景下模型综合识别准确率81.7%；特定场景下模型综合识别准确率91%。识别结果：路面状况交通管控“陕西省交通气象监测及预警系统”对高速路况进行精确感知、自动解析事件、快速定位、预警联动的交通气象智能分析系统。1.精确感知：7*24小时持续监测识别，低能见度识别准确率高（夜晚≥85%，白天≥92%）；2.自动解析：秒级响应，对低能见度和路面状况实时解析、灾害识别；3.快速定位：对灾害点位能够快速精准定位，分析影响程度和范围；4.预警联动：告警信息实时反馈、通知，及时采取措施，最大限度减少因高影响天气带来的影响。结合路段道路通行能力模型，实时模拟及预测道路通行情况，提供满足驾驶安全需求和交通管理的交通灾害天气条件下的限制速度，提供路段分级分类预警信息、发布方案和管控方案。结合处置系统，可实现自动发现、自动告警、自动处置的联动闭环。3.2算法层—限速模型基于气象数据的交通安全风险等级划分和限速模型3.2算法层基于机器学习的雷达图像外推融合多源数据，对重点关注区域未来的强对流天气发生进行判断，准确预测灾害到达时间和灾害消除时间。3.3数据服务层路网监测预测及高风险路段自动统计道路风险预警（天气灾害，路况风险）隐患点预警（积水点、结冰点、上下坡、湿滑点）灾害溯源分析（灾害因子分析、路况趋势模拟）全国路网交通实况监测和预报产品：道面温度、道面状态（积雪、结冰、冰雪混合、湿滑、正常）、气温、降水、能见度、风向风速；全国预警产品：台风、暴雨、暴雪、寒潮、大风、沙尘暴、高温、干旱、雷电、冰雹、霜冻、大雾、霾、道路结冰共14种要素；雷达监测产品：单站组合反射率、回波顶高等；视频AI分析产品：能见度、路面状况公里级，分钟级监测预测（每公里，每10分钟更新）实现功能：3.4业务应用层准全天候出行系统针对局地恶劣交通气象环境进行检测感知预警，数据经过采集、分析、研判、展示，发布交通气象灾害预测预警，形成面向服务的应用和管控决策支持监测预警设备管控数据分析应急处置3.5服务层全域感知动态管控事件预警车路协同“端—边—云”一体化全域数据感知车道级别的精细化协同管控与动态仿真验证交通事件实时检测、告警预警与动态协同调度设备与系统运行维护，车辆实时通行，保障车路协同无线通信基于5G-V2X/I2X技术实现流量感知模块与数据处理与决策模块、数据处理与决策模块与显示模块、以及OBU和手机APP与流量感知模块间的数据交互。通信模块包含有线通信子模块和无线通信子模块路侧通信单元路侧通信单元路侧通信单元交换机路侧感知设备有线通信通过在ETC门架、各路侧通信单元、路侧通信单元与路侧感知设备之间建立光纤连接，实现高速率、大容量的有线通信。OBU：车载通信单元OBU手机APP环境感知、流量感知模块数据处理与决策模块显示模块3.5服务层行车安全智能诱导及防撞预警系统针对公路沿线大雾多发路段的全智能化主动式道路交通安全保障与事故预防系统。行车安全智能诱导系统主要由交通气象环境感知设备、行车安全智能诱导装置（智能诱导边缘标）、现场控制主机设备（数据预处理器）三大核心设备组成；根据需求，可以选择配置监控摄像机、交通广播、可变情报板、交通流检测器等配套监控设施与设备。主要功能：道路轮廓线形强化指示道路行车安全同步诱导间距提示防止追尾警示施工作业区域防控警戒停车碰撞事故检测预警设备状态在线远程监控动态信息标志联动发布（扩展）沿线交通视频路况监测（扩展）外部传感设备接入协同（扩展）部署原则：在重点危险路段部署全息感知及V2X通讯基础设施复杂危险路段易发生交通事故高速公路在复杂路段如桥梁、隧道、匝道分合流，且自然环境多雾等路段易发生交通事故多设施实现安全保障及预警通过在事故多发路段部署V2X全息感知及安全预警系统：隧道出入口、匝道出入口及匝道中、服务区出入口针对公路沿线大雾多发路段的全智能化主动式道路交通安全保障与事故预防系统解决问题系统主要设备路侧V2X设备网联车多类型社会车辆V2X智能车载APP服务匝道碰撞提示灯可变信息情报板++防撞系统提醒通知功能设施5G-V2X智能路侧终端边缘计算设备摄像头/微波雷达等智能雾灯大雾多发路段：多要素气象设备实时监测；智能雾灯保障行车安全、实现防撞预警智慧高速危险路段防碰撞场景多要素气象站3.5服务层注：系统检测到停车事件、碰撞事故后，可自动在上游以高亮闪烁方式开启红色警示灯进行预警；可对施工作业区上游进行警戒，保障作业区安全注：黄色诱导灯同步闪烁，诱导车辆安全行驶，闪烁频率和亮度依据交通与环境条件自适应改变注：车辆通过车检断面触发后方红色预警灯点亮，形成随车移动的动态尾迹，间距提示，防撞预警可根据实时能见度等天气状况自动调整控制策略3.5服务层主动式路面积雪凝冰监测预警及处置系统实现对路面温度及路面结冰的精确短临预警，依据监测、研判、预警结果，适时启动