高速公路概论课件：智能交通系统的关键技术

n目

录n

智能交通体系框架8.3.1

智能交通视频云技术在不改变原有高速公路视频管理系统架构的基础上

，以云计算技术为支撑

，采用扁平化的架构思

想

，利用互联网成熟的分布式技术架构、

服务动态扩容、

视频海量分发、

数据高速缓存等技术

，

实现省级公路视频云联网平台的云端应用

，达到视频资源的秒级调看与高并发访问。高速交通视频云平台的应用架构充分采用云计算技术

，底层使用IaaS基础设施相关技术

，利用云

上服务器、

存储及网络设施

，形成可伸缩、

高安全性、

低维护量的存储资源池和计算资源池；

中

间层采用PaaS基础平台相关应用

，使用MySQL开源数据库、

负载均衡器、

消息中间件等平台应

用来构建信息系统；

上层结合业务需求调用各项SaaS服务

，实现更加灵活丰富的监控视频联网应

用模式。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.1

智能交通视频云技术在视频汇聚点开通互联网专线宽带

，部署视频上云网关和防火墙设备

，打通视频汇聚点与省级云平台间以及省部级云平台间的上云网络

，开通安全加密传输通道

，云平台和汇聚点的交互信息走隧道

，保证数据的安全。

省级云平台部署在云端的VPC里

，构建出一个隔离的、

自行管理配置策略的虚拟网络环境

，保证数据资源的安全性

，在VPC环境中管理私有的子网结构、

IP地址范围和分配方式、

网络的路由策略等

，形成可控的私有的云计算环境。

省级云平台的ELB服务采用高性能集群

，能够支撑高并发用户访问

，

网络服务支持跨区域容灾

，

当某区域内发生故障

，可迅速切换至另一个区域。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.1

智能交通视频云技术为了应对大量视频监测资源的同时接入与庞大的用户访问

，省级云平台分别部署在云端同城的不同可用区内

，应用层程序与数据库部署在多个异地可用区。

通过DNS

解析到弹性公网的EIP上，并将EIP绑定到多可用区部署的负载均衡集群

，

当业务需要从一个可用区迁移到其他可用区时

，无需做DNS切换

，公网IP

地址保持不变

，负载均衡集群将业务自动分配给正常的可用区里的应用服务器。

数据库自动进行主从切换

，将正常可用区里的库作为主库

，保证整个业务系统的正常运行。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.2

智能交通人车路协同人车路协同以提高驾驶安全性、

交通效率以及提升用户体验为目标

，形成车、

基础设施以及人互联

，提供以汽车行驶安全、

交通效率提升和信息服务为主要应用场景。

路侧传感设备感知到的道路状况、

决策信息可以通过5G网络、

车路协同网络及有线网络实时传输至人车路协同平台

，再由车路协同平台通过5G网络或车路协同网络实时下发至用户终端

，结合智能终端应用程序

，实现辅助驾驶应用场景业务通讯侧端到端的连通

，提供动态道路危险状况预警、

异常天气预警、

5G超视

距透视、

匝道合流辅助等5G+车路协同辅助驾驶应用

，全面提升高速公路车辆交通安全和路网通

行效率。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.2

智能交通人车路协同人车路协同平台以C-V2X为核心

，融通“人车路网”四要素

，具有设备监控与管理

，数据采集、清洗、

分析

，信息上传与下达

，智慧交通应用支撑等功能

，提供安全高效的信息服务。

人车路协同平台综合利用路侧全息感知网络设备

，将采集的交通信息进行融合分析

，形成对交通状况的全

面感知

，包括交通流量的时空分布、

交通事件检测、

以及路面状态和环境状况。

再将感知数据分

析计算结果通过5G网络或C-V2X网络下发给车辆

，提供车路协同安全预警服务

，并为自动驾驶提

供感知及决策支撑。

在安全防护技术方面

，车路协同平台重点支持车联网通信

(包含车-车、车-

路、车-云等)

车联网服务的安全

，并在各个环节都贯穿数据安全和隐私保护

，采用证书、

密码技

术和可信计算

，构建可信的车路/车车通信。

基于PKI证书系统实现

，构建CA证书管理系统

，确认

用户身份

，保护用户隐私

，为设备实现提供基础安全保障

，

防范假冒车辆终端、

假冒基础设施

，

或通过阻断、

伪造、

篡改、

重放通信消息等破坏消息的真实性的行为

，避免影响车辆驾驶安全

，

确保正常车路协同系统运行。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.2

智能交通人车路协同图8-3

智能人车路协同8.3.2

智能交通人车路协同(

1)

V2X车路协同技术V2X

(Vehicle

to

Everything)

是车与外界进行信息交换的一种通信方式

，包括：车与车之间的直接通信

(V2V)

；汽车与行人通信

(V2P)

；汽车与道路基础设施通信

(V2I)

；以及车辆通过移动网络与云端进

行通信

(V2N)

。C-V2X是基于3GPP全球统一标准的通信技术

，包含LTE-V2X、

5G-V2X及后续演进。C-

V2X技术基于蜂窝网络

，提供Uu接口

(蜂窝通信接口)

和PC5接口

(直连通信接口)

，可复用蜂窝网的基

础设施

，部署成本更低、网络覆盖更广

，在更密集的环境中

，C-V2X支持更远的通信距离、更佳的非视距通

信性能、增强的可靠性

(更低的误包率)

更高的容量和更佳的拥塞控制

，拥有清晰地、具有前向兼容性的

5G演进路线

，利用5G技术的低延时、高可靠性、高速率、大容量等特点

，不仅可以帮助车辆之间进行位置、

速度、驾驶方向和驾驶意图的交流

，而且可以用在道路环境感知、远程驾驶、编队驾驶等方面。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.2

智能交通人车路协同(

2)

5G车路协同技术

5G车路协同是5G、C-V2X先进无线通信和全面交通感知、人工智能等技术的结合

，实现车车、车路、车云动态实时信息交互

，全时空动态交通信息采集与融合。

5G车路协同的应用能够突破当前公路行业在交通数据采集实时性全面性、车与路协同互通的难点。一方面通过广覆盖、低时延、高可靠、大带宽的网络通信，提供危险预警、路网状态等车路协同辅助驾驶服务

，提升高速公路交通安全、路网效率及大众出行体验。另一方面

，以网络能力及数据能力

，实现信息共享、全程可视、智能可控的智慧高速管理

，提升公路交通管控与运营效率

，加快推进新一代国家交通控制网建设。另外

，智能化的路侧设施、高速安全的多元通信网络能够为自动驾驶提供有力支撑。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.3

高速公路高精度定位智能高速公路的高精度定位以北斗卫星导航系统为主

，GPS、

GLONASS及

Galileo系统为辅，

依托完善的运营服务机制、

可靠的信息安全体系

，将高精度位置服务

，大用户量并发访问服务

相结合

，提供可信位置服务

，为范围内用户提供全天候、

全天时、

高精度的定位、

导航和授时服务

，

同时可在区域范围内提供实时亚米级、

厘米级和后处理毫米级高精度定位服务。

依托5G

传输优势、

边缘计算技术

，将

RTK

高精度定位实现方式从终端升级到边缘云

，以降低终端功耗及成本

，提高定位精度。

如图8-4所示。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.3

高速公路高精度定位图8-4

高速公路高精度定位8.3.3

高速公路高精度定位(

1)

北斗高精度定位北斗卫星导航系统是中国着眼于国家安全和经济社会发展需要

，

自主建设、

独立运行的卫星导航系统

，是为全球用户提供全天候、

全天时、

高精度的定位、

导航和授时服务的国家重要空间基础设施。

随着北斗系统建设和服务能力的发展

，相关产品已广泛应用于交通运输、

海洋渔业、

水文监测、

气象预报、

测绘地理信息、

森林防火、

通信时统、

电力调度、

救灾减灾、

应急搜救等领域，逐步渗透到人类社会生产和人们生活的方方面面

，为全球经济和社会发展注入新的活力。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.3

高速公路高精度定位1)

基本导航服务。为全球用户提供服务

，空间信号精度将优于0.5米；全球定位精度将优于10米

，测速精

度优于0.2米/秒

，授时精度优于20纳秒；亚太地区定位精度将优于5米

，测速精度优于0.1米/秒

，授时精度

优于10纳秒

，整体性能大幅提升。2)

短报文通信服务。中国及周边地区短报文通信服务

，服务容量提高10倍

，用户机发射功率降低到原来的

1/10

，单次通信能力1000汉字

(

14000比特)

；全球短报文通信服务

，单次通信能力40汉字

(

560比特)

。3)

星基增强服务。按照国际民航组织标准

，服务中国及周边地区用户

，支持单频及双频多星座两种增强服

务模式

，满足国际民航组织相关性能要求。4)

精密单点定位服务。服务中国及周边地区用户

，具备动态分米级、静态厘米级的精密定位服务能力。5)

高精度定位在智慧高速的应用。一方面能够为道路上行驶车辆、辅助驾驶、

自动驾驶车辆提供精准定位

导航服务

，加强车路协同应用服务的精准性。另一方面能够运用在智慧停车场、车辆管理、物流货运及桥隧

边坡监测。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.3

高速公路高精度定位(

2)

高精度交通GIS地图GIS

(地理信息系统)

，指的是用于采集、

存储、

处理、

分析、

检索和显示交通元素相关的空间数据的

计算机系统。

与普通地图相比

，GIS具备的先天优势是将数据的存储与数据的表达进行分离

，

因此基于

相同的基础数据能够产生出各种不同的产品。

精确到厘米的高精度交通GIS地图

，基于云服务架构

，结

合物联网等技术

，全面整合高速公路基础设施、

外场设备采集数据、

车辆定位数据、

收费流水数据等

，

对道路监控、

车辆动态管理、

事件应急处置的综合集成化呈现

，通过对海量数据的整合处理、

挖掘分析

与知识发现

，为应急指挥、

领导决策、

公众参与提供服务。

提供数据加载、

数据转换、

类型转换、

数据

浏览和编辑、

地图制作、

场景操作、

布局排版等功能。

提供空间数据库引擎SDX+

，提供地图服务、

空

间数据访问与管理、

智能缓存技术

，还提供集群服务。

提供在线实现高级网络分析功能

，

当发生交通突

发事件时

，实现事件地点最新视频监控画面自动调取

，

匹配最近应急资源

(人员、

车辆、

物资等)

，对

事件全程监控并提供快速有效的处理辅助手段。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.4

高速公路安全辅助驾驶在高速公路交通安全问题日渐凸显的情况下

，交通事故严重危害人民群众生命财产安全。

根据交通事故发生前车辆行驶状态

，运用高速公路交通事故调查和研究的数据

，通过分析分析高速公路交通事故发生前车辆制动状态、

偏移状态和偏转状态

，确定车辆异常行驶预警参数阈值

，动态评价车辆异常行驶风险。

高速公安全辅助驾驶

，主要对高速公路出口异常车辆行驶车辆进行预警，对高速公路合流区异常车辆行驶车辆进行预警

，对高速公路车道级事故事件预警进行预警以及高速公路数字化车道控制等。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.4

高速公路安全辅助驾驶图8-5

高速公路安全辅助驾驶8.3.5

高速公路智慧服务区智慧服务区主要功能有：服务区车辆流量监测和统计

，可根据车辆识别数据统计出任意时间段内服务区出入口

车流量

，精确统计出客1~4

，货1~5的9种车辆类型的数量

，以及每一辆车或每一类车辆在服务区的滞留时间。

两客一危车辆识别：利用智能摄像机自动分析识别两客一危车辆

，通过诱导屏对车辆进行重点停车引导和车辆

监控

，确保安全运行。逃费车辆监控和识别：根据车辆识别数据对服务区出入口车辆特征比对

，对换牌、甩挂、

使用假轴等逃费行为进行识别取证

，并将可疑车辆加入联网收费系统黑名单进行布控

，当车辆再次进入或者驶

离收费车道时

，由高速公路运营管理单位进行逃费稽查处理等。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.5

高速公路智慧服务区高速公路智慧服务区典型应用举例。高速公路智慧服务区系统主要由服务区出入口系统、服务区广场全景监控系统、服务区客流监测系统等构成。

服务区出入口系统对进出服务区的车辆进行车型分析指引两客一危车辆进入指定区域

，重点对货车出入口特征

进行比对和分析并上报到平台；服务区广场全景监控系统通过超广角监控和低感光夜视效果对整体服务区进行

事件监测和预警上报；客流监测系统对人流密集区域进行客流量统计和人脸抓拍识别

，对客流量进行预警监测

和可疑人员预警；智慧服务区管理平台进行各个部分信息的收集整理并对信息通过平台或者手机进行预警发布，n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术图8-6所示。8.3.6

高速公路地理信息服务高速公路地理信息服务提供高速公路精准导航、AR导航服务。基础地理数据包括行政区划分、道路、

POI、水

系、绿地、房屋、铁路等数据图层

，含有空间位置地理坐标信息。导航数据产品是在在基础地理数据的基础上

增加路网、

POI

(兴趣点)

、交通规则等数据

，为用户提供目的地查询、路线选择、规划和导向等地图应用服

务。公众用户可实时在线查询、定位、推送高速公路沿线的交通服务设施和兴趣点。AR实景导航

，基于已经

采集制作的高精度实景地图

，通过车载或手机等移动终端

，能快速的实现增强现实的导航服务体验。有别于三

维虚拟影像导航

，AR

(增强现实)

导航能够随时随地进行定向定位

，辅助驾驶和行驶。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.7

高速公路大数据管理信息时代

，将大数据技术与高速公路管理工作深度融合

，是我国公路事业发展的必然趋势。基于大数据、物联

网、人工智能等技术,构建智慧高速公路交通运营管理系统

，既能进一步减轻公路管理人员的压力

，同时也能为

驾乘人员提供更好的出行服务。大数据数据管理在高速公路领域的应用主要体现在：(

1)

通行费征收：收费额度排名

，收费构成分析

，ETC/MTC分析

，通行量/通行费统计分析

，偷逃费行为识

别和预防；(2)

出行服务分析：路况与施工发布

，特殊天气提醒

，辐射资源提示

，交通旅游

，人口流动与出行预测；

(

3)

运营提升：道路与设备的养护

，成本效益评估分析

，服务区评估

，高速公路经营分析、高速公路工程建

设与投融资；(4)

高速公路公共属性：堵点评估

，疏导路径

，高速公路应急救援

(交通疏导、人员救治、危化品应急处

理)

，现场实时视频

，事故多发地关联分析与事故预防。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.7

高速公路大数据管理大数据数据管理在高速公路领域的主要应用方向：(

1)

关键指标统计分析与展示：客货运量、周转量及其时间和空间的分布

，统计排名；通行规费收入

，及其

时间和空间分布、统计排名；各路段拥堵系数；交通事故发生率及其时间空间分布

，统计排名；(2)

具体车辆和事件分析：拥堵分析

，包括拥堵疏导和拥堵根因；事故分析

，指导路径规划和警示标志设置；

车辆通行异常

，包括速度时间不匹配、入口出口车牌不符、以及高速路违法行为

，整治秩序

，追捕逃费；(

3)

挖掘高速公路通行宏观规律：总结交通事故规律

，探索提升安全管理途径；通过高速公路出行数据

，分

析人群流动方向和规律

，出行规律与支付习惯；分析高速机电设备故障损耗规律

，提升养护效率

，节约成本；

(4)

探寻高速公路数据的经济价值：高速公路客运/货运指数

，探索高速公路客货物流与相关经济要素的关系，

对比高速公路通行与其他交通方式的关联关系

，经营分析

，工程建设与道路养护等成本投入

，经济效益关联分

析

，高速公路建设企业信用评估。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.7

高速公路大数据管理大数据数据管理在高速公路领域的主要应用方向：(

1)

关键指标统计分析与展示：客货运量、周转量及其时间和空间的分布

，统计排名；通行规费收入

，及其

时间和空间分布、统计排名；各路段拥堵系数；交通事故发生率及其时间空间分布

，统计排名；(2)

具体车辆和事件分析：拥堵分析

，包括拥堵疏导和拥堵根因；事故分析

，指导路径规划和警示标志设置；

车辆通行异常

，包括速度时间不匹配、入口出口车牌不符、以及高速路违法行为

，整治秩序

，追捕逃费；(

3)

挖掘高速公路通行宏观规律：总结交通事故规律

，探索提升安全管理途径；通过高速公路出行数据

，分

析人群流动方向和规律

，出行规律与支付习惯；分析高速机电设备故障损耗规律

，提升养护效率

，节约成本；

(4)

探寻高速公路数据的经济价值：高速公路客运/货运指数

，探索高速公路客货物流与相关经济要素的关系，

对比高速公路通行与其他交通方式的关联关系

，经营分析

，工程建设与道路养护等成本投入

，经济效益关联分

析

，高速公路建设企业信用评估。n

8.3

智慧高速公路系统的关键技术8.3.7

高速公路大数据管理高速公路大数据平台共分为五层

，分别是基础运行环境、高速大数据交换汇集平台、高速公路大数据治理平台、

高数公路大数据分析平台、高速公路大数据门户。最底层-数据源

，包含高速公路的卡口数据、养护数据、人

力资源数据、财务数据、设备参数、服务区相关数据、子公司数据等等；上一层数据采集、数据治理、存储、

智能分析、可视化

，最顶层是具体的应用实现。常用的应用场景：(

1)

拥堵治理目前

，收费站受信息滞后、不可预见等因素制约

，多数情况下在已经出现了车辆拥堵情况

，才采取相应的应急措施

，不仅无法满足客户快速通行的基本需求

，而且车辆拥堵通行秩序混乱

，容易发生车辆剐蹭事故

，引发司乘人员投诉

，降低顾客满意率。n

8.3

智慧高速公路系