文/中交智能交通研發(fā)中心 朱弘戈

同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院 杜豫川

中移智行網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 任大凱

人工智能在智能道路領(lǐng)域的應(yīng)用

智能公路建設(shè)，需充分考慮其功能定位及項(xiàng)目特點(diǎn)。而智能高速公路，“安全”是首先要考慮的因素。從智能路況感知、智能交通誘導(dǎo)、智能視頻調(diào)度、綜合應(yīng)急指揮、智能信息服務(wù)、智能服務(wù)區(qū)、特殊車輛管理、便捷移動(dòng)支付、智能運(yùn)維九個(gè)方面，開展智能化專項(xiàng)提升工作，可有效提高智能高速公路的安全性。

近年來，中國交建智能交通研發(fā)中心（簡稱“研發(fā)中心”）高度重視智能交通方面的科技創(chuàng)新，并參與了多條高速公路的智能道路建設(shè)。

延崇高速公路

目前，要實(shí)現(xiàn)全面智能道路的管控是難以一步到位，提升智能道路的管控水平需要從智能化提升專項(xiàng)入手。

作為交通運(yùn)輸部智能公路、綠色公路示范工程的延崇高速公路，通過有線、無線，地空一體化的全方位通信網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)語音、視頻、數(shù)據(jù)融合的應(yīng)急指揮調(diào)度功能；重慶市涪豐石高速公路安全提升專項(xiàng)中，將隧道、隧道群，以及上下游互通，作為一個(gè)整體的影響區(qū)，重點(diǎn)分析長下坡接隧道群、隧道群內(nèi)團(tuán)霧多發(fā)區(qū)及特長隧道這三個(gè)問題，在影響區(qū)域進(jìn)行安全態(tài)勢的分析與預(yù)警，實(shí)現(xiàn)洞內(nèi)外滯留疏散，以及影響區(qū)外疏散策略。

在項(xiàng)目實(shí)踐的基礎(chǔ)上，研發(fā)中心還從智能感知和智能分析兩個(gè)方面，進(jìn)行了人工智能領(lǐng)域的探索。

在智能感知領(lǐng)域，人工智能技術(shù)主要探索在視頻檢測、紅外非可見光檢測、多目標(biāo)跟蹤雷達(dá)與視頻融合等方面的應(yīng)用。視頻檢測可實(shí)現(xiàn)多類事件檢測，目前已實(shí)現(xiàn)的包括交通事故檢測、逆行檢測、停車檢測、交通擁堵檢測、超速檢測、慢行檢測、行人檢測、拋灑物檢測、火災(zāi)檢測、煙霧檢測等。

人工智能技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，顯著提高了檢測的精度和及時(shí)性——利用近紅外（0.75微米至1.1微米）非可見光與視頻檢測相結(jié)合，可以顯著提升火災(zāi)檢測，以及弱光場景下的檢測精度；將多目標(biāo)跟蹤雷達(dá)與視頻檢測組合應(yīng)用，融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)可顯著提升綜合感知能力，其中，采用多目標(biāo)跟蹤雷達(dá)作為檢測前端，在道路沿線布設(shè)雷達(dá)及視頻監(jiān)控設(shè)備，可實(shí)時(shí)監(jiān)控道路運(yùn)行狀況。

智能分析方面，重點(diǎn)探討視頻大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)在道路管控方面的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同，視頻數(shù)據(jù)難于直接用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的“二維表”來表達(dá)，屬于典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。由于傳統(tǒng)監(jiān)控只能采用分鏡頭，普遍存在畫面碎片化、缺乏關(guān)聯(lián)性的問題，難以獲取監(jiān)控區(qū)域的整體情況。

以貴州全省已通車高速公路為例，建成路段視頻監(jiān)控點(diǎn)已達(dá)1500個(gè)，平均2.9公里一處；隧道內(nèi)視頻監(jiān)控點(diǎn)9000個(gè)，平均130米一處。如何高效地利用這些視頻資源是急需解決的問題。視頻融合和視頻結(jié)構(gòu)化是目前比較有效的解決方法。

視頻融合是將離散的具有不同視角的傳統(tǒng)監(jiān)控視頻與監(jiān)控場景的三維模型進(jìn)行全景融合，通過三維全景視頻監(jiān)控體系，實(shí)現(xiàn)融合顯示、融合分析和跨鏡頭追蹤，為后續(xù)視頻分析奠定基礎(chǔ)。視頻結(jié)構(gòu)化指從視頻中提取包括人、車、物等相關(guān)特征信息，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程。以車輛為例，可以提取包括19種車型、5種號牌、12種車身顏色、2000多種車款，以及車上6種標(biāo)志物等10大特征。視頻結(jié)構(gòu)化建立起視頻數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的橋梁，并應(yīng)用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理技術(shù)進(jìn)一步深入挖掘分析。

研發(fā)中心與高校合作，開發(fā)人工智能大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)平臺，可實(shí)現(xiàn)運(yùn)行態(tài)勢分析、交通輔助決策和路網(wǎng)仿真推演，應(yīng)用人工智能的基礎(chǔ)工具模型，實(shí)現(xiàn)可視化展現(xiàn)與可視化開發(fā)。該平臺對設(shè)計(jì)人員的專業(yè)性包容度較高，非計(jì)算機(jī)人員也可以很好地進(jìn)行業(yè)務(wù)開發(fā)應(yīng)用，讓不太精通計(jì)算機(jī)編程的業(yè)務(wù)人員快速構(gòu)建符合業(yè)務(wù)邏輯的應(yīng)用，大大提升了專業(yè)模型的開發(fā)效率。

基于人工智能的高速公路全壽命資產(chǎn)管理

公路資產(chǎn)全壽命周期管理模式，是指統(tǒng)籌考慮公路的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、采購、建設(shè)、管理、運(yùn)行、檢修、報(bào)廢的全過程，在滿足安全、效益、效能的前提下，追求資產(chǎn)全壽命周期成本最低，提高投資效益，提升專業(yè)化管理水平。

這種管理模式在20世紀(jì)初引入我國，2011年公路養(yǎng)護(hù)發(fā)展綱要中已明確發(fā)展全壽命周期養(yǎng)護(hù)資金優(yōu)化，但限于技術(shù)條件限制難以大范圍實(shí)施推廣。人工智能的成熟使得全壽命資產(chǎn)管理有了突破的可能，通過全息公路環(huán)境感知進(jìn)行前端信息采集后，可采用智能管理決策平臺在后端分析所采集的數(shù)據(jù)。

智能管理決策平臺

全息公路環(huán)境感知。綜合運(yùn)用輕量化檢測設(shè)備、分布式智能設(shè)施終端、眾籌數(shù)據(jù)等實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)感知。其中，通過資產(chǎn)性能信息的采集，搭建養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)云平臺，將道路檢測數(shù)據(jù)（通過路面快速檢測系統(tǒng)，道路巡檢客戶端等將路面損壞、平整度、抗滑、彎沉及路基邊坡等的損壞信息傳至云端）、隧道定期監(jiān)測巡查數(shù)據(jù)（隧道檢測機(jī)器人、隧道人工巡檢數(shù)據(jù)等，可通過專門的數(shù)據(jù)接口同步至云端）、性能評估數(shù)據(jù)（各專業(yè)評估系統(tǒng)）、橋梁檢測數(shù)據(jù)（橋面檢測、結(jié)構(gòu)檢測、混凝土強(qiáng)度檢測等數(shù)據(jù)定期同步至云端）上傳至養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)平臺。

智能管理決策平臺。通過異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與挖掘，基于人工智能的優(yōu)化決策支持，最終實(shí)現(xiàn)全壽命養(yǎng)護(hù)周期化管理。實(shí)現(xiàn)全壽命養(yǎng)護(hù)周期管理后，可將設(shè)施監(jiān)測平臺信息中心、數(shù)據(jù)中心、決策中心的養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)傳到專家系統(tǒng)，待專家完成資產(chǎn)評估、檢測分析、大中修設(shè)計(jì)后，再反饋到設(shè)施監(jiān)測平臺。

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集方面，分析專用檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)，可通過路面輕量化快速檢測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于功率譜密度分析的路面平整度快速檢測、基于人工智能Yolo的路面病害快速識別與分類、基于紅外熱成像的裂縫發(fā)育程度快速預(yù)估、基于懸架振動(dòng)響應(yīng)的橋頭跳車精準(zhǔn)定位與評價(jià)。

分析橋/隧設(shè)施監(jiān)測數(shù)據(jù)方面，可通過基于多傳感器和物聯(lián)網(wǎng)的橋隧監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于激光測距技術(shù)的收斂監(jiān)測裝置與算法，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)嗝媸諗?，可擬合隧道斷面形狀，精度為1毫米；新型微型接/裂縫三向位移計(jì)，精度為0.1毫米，安裝便捷，可監(jiān)測結(jié)構(gòu)差異變形、襯砌裂縫等；線式滲漏感應(yīng)電纜，針對實(shí)時(shí)監(jiān)控隧道滲漏,定位精度為0.1米；大坡度長距離縱向沉降監(jiān)測系統(tǒng)，精度為0.1毫米，監(jiān)測單元最大落差3米。

智能橋梁檢測機(jī)器人

異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與挖掘服務(wù)方面，充分整合利用多種類型數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息價(jià)值的最大化提取呈現(xiàn)；強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的分析挖掘，精準(zhǔn)預(yù)測設(shè)施性能的變化情況；引入人工智能方法，提升分析模型的泛化能力。

其優(yōu)點(diǎn)為通過整合時(shí)間、空間、狀態(tài)量等多個(gè)維度，形成數(shù)據(jù)立方體，分析研判設(shè)施性能的時(shí)空變化規(guī)律；基于深度學(xué)習(xí)模型，利用多源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)路面病害檢測、未來設(shè)施性能衰變情況預(yù)估等；結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)層面的設(shè)施性能綜合分析，為路網(wǎng)級養(yǎng)護(hù)決策提供依據(jù)。

時(shí)空連續(xù)檢測數(shù)據(jù)集方面，通過時(shí)間序列下的路面病害高頻檢測，實(shí)現(xiàn)路面狀態(tài)的準(zhǔn)確判別；利用人工智能算法識別并追蹤各類病害發(fā)育情況；建立道路時(shí)空連續(xù)檢測數(shù)據(jù)序列，為數(shù)據(jù)庫提供時(shí)間演變參數(shù)。

其優(yōu)點(diǎn)為通過高檢測頻率，多次掃描檢測道路，減少錯(cuò)檢、漏檢的可能，提高路面全方位檢測精度；通過建立時(shí)空連續(xù)的檢測數(shù)據(jù)集，可以對某一病害進(jìn)行時(shí)間序列的發(fā)育監(jiān)測；基于時(shí)空連續(xù)的路面狀態(tài)序列和交通環(huán)境、天氣數(shù)據(jù)，計(jì)算評估最佳養(yǎng)護(hù)時(shí)間，防止病害進(jìn)一步擴(kuò)張。

交通設(shè)施環(huán)境數(shù)字孿生方面，數(shù)字孿生系統(tǒng)是多元傳感器信息對物理的交通環(huán)境進(jìn)行數(shù)字刻畫，是進(jìn)行全壽命養(yǎng)護(hù)、設(shè)施全息監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)；基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，與分布式傳感技術(shù)相結(jié)合，完成數(shù)字環(huán)境的屬性定義、目標(biāo)檢測、結(jié)構(gòu)劃分等功能。

其優(yōu)點(diǎn)為充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過程；利用全息感知技術(shù)的數(shù)據(jù)資源，在數(shù)字環(huán)境下模擬公路管理實(shí)際流程，預(yù)測設(shè)施衰變趨勢，建立合適的養(yǎng)護(hù)策略指導(dǎo)決策工作；利用數(shù)字孿生環(huán)境，對資金投入量、使用方法、投入年限及手段進(jìn)行優(yōu)化，模擬實(shí)際的交通設(shè)施環(huán)境，對各項(xiàng)計(jì)劃進(jìn)行可靠效益評估。

全壽命設(shè)施性能評估與決策服務(wù)方面，設(shè)施服務(wù)性能評價(jià)與養(yǎng)護(hù)水平考核；設(shè)施健康狀況及結(jié)構(gòu)安全風(fēng)險(xiǎn)定期評估；財(cái)務(wù)分析及全設(shè)施生命周期資金時(shí)空優(yōu)化。

其優(yōu)點(diǎn)為，可基于高頻、不定期的設(shè)施檢查、檢測等多種技術(shù)手段，評價(jià)設(shè)施的服務(wù)水平變化；結(jié)合交通數(shù)據(jù)、服務(wù)性能變化及資源投入，評估分包公司養(yǎng)護(hù)水平；定期及特殊檢測，評價(jià)結(jié)構(gòu)安全情況及風(fēng)險(xiǎn)，完成衰變分析及壽命預(yù)測，并提供預(yù)警信息；對管理設(shè)施網(wǎng)絡(luò)、運(yùn)營生命周期進(jìn)行基于服務(wù)水平及資金分配限制的養(yǎng)護(hù)策略優(yōu)化。

5G時(shí)代 自動(dòng)駕駛將更安全

目前，業(yè)界人士普遍意識到自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)不能再局限于單車智能，而是要將“智能的車”與“聰明的路”結(jié)合在一起，車路協(xié)同。5G網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，為自動(dòng)駕駛的發(fā)展提供了新的可能。

全壽命規(guī)劃管理多元數(shù)據(jù)功能模塊

當(dāng)前的4G網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)能夠極大的滿足人們?nèi)粘ヂ?lián)網(wǎng)的使用需求。但是想要解決自動(dòng)駕駛，4G網(wǎng)絡(luò)是不夠的，而5G網(wǎng)絡(luò)最核心的場景之一就是車聯(lián)網(wǎng)。5G網(wǎng)絡(luò)服務(wù)于自動(dòng)駕駛，有兩個(gè)核心的能力。

5G網(wǎng)絡(luò)的切片能力。5G雖然強(qiáng)于4G，但并不是無所不能。所以要根據(jù)不同應(yīng)用進(jìn)行切片，對需要自動(dòng)駕駛控制功能，實(shí)現(xiàn)第一時(shí)間的控制。例如，5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用，能夠從目前4G的100毫秒降到10毫秒，在這種情況下，緊急情況的自動(dòng)剎車轉(zhuǎn)向，就能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的控制。

5G網(wǎng)絡(luò)的邊緣計(jì)算能。當(dāng)所有的數(shù)據(jù)、判斷都放在云端，云端又會產(chǎn)生安全問題時(shí)，就出現(xiàn)了邊緣計(jì)算的概念。汽車的緊急計(jì)算需求也能夠放在網(wǎng)絡(luò)的邊緣。對于自動(dòng)計(jì)時(shí)的邊緣計(jì)算和中央計(jì)算的分割，就要建立一個(gè)中心區(qū)域邊緣、V2X多級的計(jì)算架構(gòu)。中移智行已經(jīng)在北京和無錫進(jìn)行了示范和試點(diǎn)，進(jìn)行仿真模擬，在業(yè)界實(shí)現(xiàn)了百萬消息并發(fā)的情況下，V2X實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蛐∮?0毫秒。

目前，中國移動(dòng)聯(lián)合北京市房山區(qū)政府在房山區(qū)的高端制造業(yè)基地搭建了5G駕駛的測試道路，計(jì)劃在十平方公里內(nèi)，設(shè)立30個(gè)5G基站和一個(gè)高精度增強(qiáng)站，另外還建了一百多套智能交通采集設(shè)備。

從這個(gè)角度而言，5G已經(jīng)是實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同必不可少的因素。而車與路的相互配合中，V2X發(fā)下信號，用什么模式、車內(nèi)用什么終端等問題依然亟待解決。不僅是5G下V2X的問題待解決，事實(shí)上，在國內(nèi)自動(dòng)駕駛規(guī)則的完善上也存在諸多問題。例如，目前北京與上海等城市都出臺了自動(dòng)駕駛的路測政策，但在北京通過路測政策的自動(dòng)駕駛車輛只能在北京進(jìn)行測試，換到上海，需要重新進(jìn)行路測“考試”，對企業(yè)在不同城市內(nèi)進(jìn)行測試造成了影響。

中國移動(dòng)聯(lián)合房山區(qū)政府，打造國內(nèi)首條5G自動(dòng)駕駛開放道路。