摘要：文章提出一種高速公路隧道數(shù)字孿生智能監(jiān)控系統(tǒng)，依托毫米波雷達(dá)視頻融合感知技術(shù)，通過(guò)數(shù)字孿生和交通管控技術(shù)的融合，實(shí)現(xiàn)隧道運(yùn)行數(shù)據(jù)化、可視化、智能化，具備隧道交通流仿真、視頻融合、設(shè)備遠(yuǎn)程控制、交通事件檢測(cè)、交通態(tài)勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析、車(chē)輛軌跡跟蹤、應(yīng)急管控預(yù)案模擬等功能，為隧道安全預(yù)警、應(yīng)急指揮、分析決策提供基礎(chǔ)支撐。該系統(tǒng)部署于廣西高速公路隧道，應(yīng)用效果顯著，通行車(chē)輛軌跡丟失率低，隧道告警信息檢測(cè)正確率高，事故發(fā)生預(yù)案處置及時(shí)完善，提升了高速公路隧道運(yùn)營(yíng)管理水平，保障高速公路網(wǎng)安全高效運(yùn)行，對(duì)高速公路隧道智能管控水平的提高具有現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生；隧道管控；雷視融合；高速公路

中圖分類(lèi)號(hào)：U491.1+16

0 引言

隨著高速公路建設(shè)里程的不斷增加，高速公路隧道的數(shù)量也在不斷增長(zhǎng)，每年高速公路隧道的事故率也在逐年增加。然而傳統(tǒng)的隧道管控在智能化監(jiān)控技術(shù)和一路多方聯(lián)合機(jī)制等方面存在很多不足，因此構(gòu)建高速公路隧道交通智能管控體系具有很高的迫切性和重要性［1］。

結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)隧道真實(shí)場(chǎng)景的擬真再現(xiàn)，變被動(dòng)感知為主動(dòng)預(yù)警［2］，實(shí)現(xiàn)隧道全面探測(cè)感知、安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、事故主動(dòng)預(yù)警，強(qiáng)化數(shù)據(jù)通路、業(yè)務(wù)整合，最終實(shí)現(xiàn)應(yīng)用智能化、管理精細(xì)化和決策科學(xué)化的高速公路隧道智能管控體系。

1 傳統(tǒng)隧道智能管控存在的主要問(wèn)題

高速公路長(zhǎng)隧道具有半隱蔽結(jié)構(gòu)、近封閉空間、車(chē)輛行駛時(shí)間長(zhǎng)、車(chē)輛多、事故高發(fā)等特點(diǎn)，一旦發(fā)生交通安全事件，將導(dǎo)致嚴(yán)重的車(chē)輛物資損失和人員傷亡，并且救援處置困難，其風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重程度遠(yuǎn)大于洞外普通路段［3］。而目前高速公路隧道監(jiān)控還處于人工巡查及上報(bào)等傳統(tǒng)維護(hù)方式，無(wú)法及時(shí)有效地預(yù)知和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)事故發(fā)生時(shí)，往往無(wú)法及時(shí)進(jìn)行有效的處置和聯(lián)動(dòng)，錯(cuò)失寶貴的救援時(shí)間。傳統(tǒng)的隧道管控存在較大不足，可以歸納為以下兩個(gè)方面。

1.1 缺乏智能化監(jiān)控技術(shù)

因?yàn)轳{駛?cè)藛T法規(guī)意識(shí)差、安全意識(shí)淡薄、駕駛經(jīng)驗(yàn)不足等各種原因?qū)е碌能?chē)輛停車(chē)、拋灑物、違規(guī)變道等違章行為極易造成交通事故。而傳統(tǒng)的視頻分析技術(shù)采用模式識(shí)別算法，分析準(zhǔn)確性差、誤報(bào)多，難以適應(yīng)隧

道光照較暗、車(chē)流量大的復(fù)雜環(huán)境。并且傳統(tǒng)的技術(shù)手段，對(duì)隧道內(nèi)的交通流量、車(chē)輛集體減速等異常情況掌握不及時(shí)、不準(zhǔn)確，缺乏更先進(jìn)更智能的技術(shù)手段來(lái)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，也無(wú)法直觀展示隧道內(nèi)當(dāng)前的交通態(tài)勢(shì)情況。

1.2 一路多方聯(lián)合機(jī)制不易落實(shí)

高速公路隧道內(nèi)系統(tǒng)繁多，但是各個(gè)系統(tǒng)還是獨(dú)立工作，無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的信息共享和聯(lián)動(dòng)機(jī)制，智能化預(yù)警處置流程薄弱。事故發(fā)生后，管理者需要同時(shí)操作多個(gè)系統(tǒng)，應(yīng)急處置措施不智能、不及時(shí)，容易錯(cuò)失最佳處置時(shí)間。當(dāng)隧道內(nèi)產(chǎn)生突發(fā)事件時(shí)，往往需要人工手動(dòng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)處置動(dòng)作，如隧道風(fēng)機(jī)開(kāi)啟、照明開(kāi)啟、情報(bào)板預(yù)警顯示等，無(wú)法爭(zhēng)取事故發(fā)生后前幾分鐘的寶貴時(shí)間，極易引發(fā)二次事故。

2 高速公路隧道數(shù)智化管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為彌補(bǔ)傳統(tǒng)的隧道管控在智能化監(jiān)控技術(shù)和一路多方聯(lián)合機(jī)制等方面的不足，設(shè)計(jì)一款基于數(shù)字孿生技術(shù)的高速公路隧道智能管控系統(tǒng)方案。結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，對(duì)隧道真實(shí)場(chǎng)景擬真再現(xiàn)，變被動(dòng)感知為主動(dòng)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)隧道全面探測(cè)感知、安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、事故主動(dòng)預(yù)警，使管理者可獲得更多現(xiàn)場(chǎng)信息，通過(guò)視頻融合技術(shù)以及高精定位，準(zhǔn)確地了解事件位置和發(fā)生情況。系統(tǒng)有利于使用者更細(xì)致管控路段行車(chē)，使車(chē)輛行車(chē)更加規(guī)范，創(chuàng)造安全文明的行車(chē)環(huán)境，同時(shí)車(chē)主行車(chē)過(guò)程中得到更高效、可靠的安全保障。隧道數(shù)智化管控強(qiáng)化數(shù)據(jù)通路、業(yè)務(wù)整合，最終實(shí)現(xiàn)應(yīng)用智能化、管理精細(xì)化、決策科學(xué)化的高速公路隧道智能管控體系。

2.1 數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于數(shù)字孿生技術(shù)的高速公路隧道智能管控系統(tǒng)在整體上設(shè)計(jì)為三層架構(gòu)，分別是感知層、服務(wù)層和應(yīng)用層，如下頁(yè)圖1所示。

（1）感知層：感知層主要職責(zé)是對(duì)隧道路面交通狀態(tài)實(shí)時(shí)感知、及時(shí)采集。隧道交通狀態(tài)實(shí)時(shí)感知主要由監(jiān)控?cái)z像機(jī)、雷視一體機(jī)、熱成像相機(jī)、卡口等構(gòu)成的路面動(dòng)態(tài)交通信息感知體系，負(fù)責(zé)對(duì)交通流、交通運(yùn)行狀況、交通違法、交通事件等動(dòng)態(tài)交通信息進(jìn)行感知和采集。感知層獲取的數(shù)據(jù)是后續(xù)信息數(shù)據(jù)融合、分析、應(yīng)用的基礎(chǔ)。

（2）服務(wù)層：獲取高速公路設(shè)備狀態(tài)信息、視頻監(jiān)控信息、交通流信息、車(chē)輛信息、事件等信息，并借助采集、匯總、分類(lèi)、存儲(chǔ)及融合等手段，為應(yīng)用層提供能力支撐。

（3）應(yīng)用層：在前端采集層、平臺(tái)支撐層的硬件、數(shù)據(jù)等支撐下，提供面向交通管理的監(jiān)測(cè)、控制、研判、指揮等應(yīng)用，同時(shí)還提供面向公眾的出行服務(wù)應(yīng)用。

從另一層面考慮，高速公路隧道智能管控系統(tǒng)包含隧道監(jiān)控前端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)及隧管站三層架構(gòu)。隧道監(jiān)控前端設(shè)備包含毫米波雷達(dá)和視頻結(jié)構(gòu)化卡口融合一體機(jī)、監(jiān)控相機(jī)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)隧道內(nèi)外及道路狀況的監(jiān)測(cè)。同時(shí)，通過(guò)熱成像高溫檢測(cè)和交通事件檢測(cè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常風(fēng)險(xiǎn)，檢測(cè)信息可以回傳至隧管站或者路段監(jiān)控中心，并由數(shù)字孿生業(yè)務(wù)整體、直觀地呈現(xiàn)隧道實(shí)施運(yùn)行狀況，避免由于隧道的半封閉性導(dǎo)致更大災(zāi)禍發(fā)生。

2.2 數(shù)字孿生系統(tǒng)軟件

依托毫米波雷達(dá)視頻融合感知技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建高速公路隧道數(shù)字孿生感知系統(tǒng)（見(jiàn)圖2），實(shí)現(xiàn)隧道車(chē)流狀態(tài)的感知、車(chē)輛軌跡的跟蹤、車(chē)輛結(jié)構(gòu)化信息的提取和呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)立體化監(jiān)管，為隧道安全預(yù)警、應(yīng)急指揮、分析決策提供基礎(chǔ)支撐。高速公路隧道數(shù)字孿生系統(tǒng)軟件集合了多個(gè)模塊組件，包括設(shè)備運(yùn)維模塊、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示模塊、事件統(tǒng)計(jì)模塊、實(shí)時(shí)報(bào)警模塊、實(shí)況播放模塊、全息展示模塊等，整體實(shí)現(xiàn)了一個(gè)全局化、立體化、無(wú)盲區(qū)的隧道監(jiān)控管理系統(tǒng)。

隧道數(shù)字孿生感知系統(tǒng)使管理者可獲得更多現(xiàn)場(chǎng)信息，通過(guò)視頻融合技術(shù)以及高精定位，準(zhǔn)確了解事件位置和發(fā)生情況。系統(tǒng)有利于使用者更細(xì)致管控路段行車(chē)，使車(chē)輛行車(chē)更加規(guī)范，創(chuàng)造安全文明的行車(chē)環(huán)境，同時(shí)車(chē)主行車(chē)過(guò)程中得到更高效、可靠的安全保障。系統(tǒng)具體包括了交通流仿真、視頻融合、設(shè)備遠(yuǎn)程控制、交通事件檢測(cè)、交通態(tài)勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析、車(chē)輛軌跡跟蹤、應(yīng)急管控預(yù)案模擬等主要功能。

2.2.1 交通流仿真

從現(xiàn)有道路交通流量傳感器中獲取的時(shí)空數(shù)據(jù)、樣本軌跡合成新的可實(shí)施觀看的交通流，還原軌跡態(tài)勢(shì)支持全息多維度觀察分析，對(duì)比傳統(tǒng)二維監(jiān)控視頻管理可獲取更多現(xiàn)場(chǎng)信息，判斷現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際交通狀況。

2.2.2 視頻融合

將視頻信息與高精度數(shù)字孿生三維場(chǎng)景結(jié)合，可支持視頻信息結(jié)構(gòu)化能（AI識(shí)別車(chē)流視頻仿真）。虛實(shí)結(jié)合，將虛擬場(chǎng)景和真實(shí)影像融合展示，建立監(jiān)控視頻與周?chē)澜绲目臻g關(guān)系，提升監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)使用價(jià)值。傳統(tǒng)方式二維監(jiān)控未發(fā)揮視頻數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

2.2.3 設(shè)備遠(yuǎn)程控制

遠(yuǎn)程控制依靠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)饋送的交通設(shè)備，用來(lái)改善交通流量。傳統(tǒng)方式的設(shè)備控制僅依靠設(shè)備指令反饋，控制效率與反饋效果較差。

2.2.4 交通事件檢測(cè)

對(duì)整體交通流擁堵?tīng)顩r可進(jìn)行告警定位，自動(dòng)確定事件發(fā)生的物理位置，可以通過(guò)管理平臺(tái)自動(dòng)聯(lián)動(dòng)相關(guān)聯(lián)位置的攝像機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)任務(wù)調(diào)度，可直觀、高效、科學(xué)地形成事前告警，而傳統(tǒng)的告警方式難以做到高精度定位。交通事件檢測(cè)包括對(duì)車(chē)輛逆行、車(chē)輛超速、拋灑物、行人穿越等交通事件進(jìn)行分析檢測(cè)預(yù)警。

2.2.5 交通態(tài)勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析

隧道內(nèi)交通流量的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，包括車(chē)流量、平均車(chē)速、車(chē)道占有率、車(chē)頭時(shí)距，每個(gè)車(chē)道車(chē)輛運(yùn)行平均速度統(tǒng)計(jì)展示，歷史車(chē)流量記錄與查詢(xún)等。高速公路實(shí)際運(yùn)行情況可以通過(guò)交通參數(shù)分析來(lái)得出，有利于高速公路管理者在應(yīng)對(duì)特殊情況時(shí)做出正確的指揮。

2.2.6 車(chē)輛軌跡跟蹤

整個(gè)孿生系統(tǒng)可以對(duì)隧道內(nèi)同一輛車(chē)進(jìn)行路徑持續(xù)跟蹤，車(chē)輛經(jīng)過(guò)兩雷達(dá)交接區(qū)時(shí)，系統(tǒng)可克服隧道多徑效應(yīng)，過(guò)濾干擾信號(hào)，接力后的車(chē)輛ID不變化，使車(chē)輛軌跡的呈現(xiàn)效果連續(xù)且流暢。

2.2.7 應(yīng)急管控預(yù)案模擬

對(duì)應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行高度擬真復(fù)現(xiàn)，比傳統(tǒng)方式更能精確與無(wú)損地還原應(yīng)急事件現(xiàn)場(chǎng)情況。

3 高速公路隧道數(shù)字孿生數(shù)智化管控系統(tǒng)應(yīng)用效果顯著

目前高速公路隧道數(shù)字孿生數(shù)智化管控系統(tǒng)已在廣西信都至梧州高速公路的爽沖隧道試運(yùn)行，隧道右洞長(zhǎng)1 283 m，左洞長(zhǎng)度為1 117 m。高速公路隧道數(shù)字孿生數(shù)智化管控系統(tǒng)結(jié)合雷視融合技術(shù)，準(zhǔn)確獲取通行車(chē)輛的特征數(shù)據(jù)和雷達(dá)目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達(dá)到了89%，基本實(shí)現(xiàn)隧道內(nèi)全域感知，車(chē)輛軌跡跟蹤丟失率＜10%。

截至目前運(yùn)行了6個(gè)月，系統(tǒng)自動(dòng)上報(bào)事件占總事件數(shù)的96%，未自動(dòng)上報(bào)情形主要為微小拋灑物，其中共收到隧道告警信息4 052條，異常事件檢測(cè)正確率為87%，其中92條隧道告警信息升級(jí)為突發(fā)事件信息。這些突發(fā)事件包括了行人進(jìn)入隧道、車(chē)輛故障、兩車(chē)追尾、超車(chē)事故等多種突發(fā)事件類(lèi)型，由于進(jìn)行了及時(shí)妥善的應(yīng)急處置，并啟動(dòng)了預(yù)先制定的響應(yīng)預(yù)案，使事故的不利影響降到了最低。隧道數(shù)智化管控水平得到了有效提升，應(yīng)急處置能力得到了提高，保障了隧道通行的安全。

4 高速公路隧道數(shù)字孿生數(shù)智化管控系統(tǒng)效益分析

高速公路隧道數(shù)字孿生智能管控系統(tǒng)提升高速公路隧道運(yùn)營(yíng)管理水平，保障高速公路網(wǎng)安全高效運(yùn)行，賦能高速公路隧道運(yùn)營(yíng)管理及關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)模式、業(yè)態(tài)、產(chǎn)品、服務(wù)等聯(lián)動(dòng)創(chuàng)新。全面推廣實(shí)施應(yīng)用該系統(tǒng)，將取得顯著的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。該系統(tǒng)有效提高了交通管控效率，提升高速公路通行能力，特別是交通事故、惡劣氣象條件下和節(jié)假日期間的通行能力，可較大程度降低通行車(chē)輛燃油消耗，以及帶來(lái)的間接經(jīng)濟(jì)損失；降低了高速公路交通事故數(shù)量及大型車(chē)輛事故數(shù)量，特別是減少互通區(qū)域、惡劣氣象條件下的重特大交通事故數(shù)量和傷亡人數(shù)，從而減少突發(fā)事件對(duì)公眾的影響和人民生命財(cái)產(chǎn)損失。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)傳統(tǒng)的隧道管控在智能化監(jiān)控技術(shù)和一路多方聯(lián)合機(jī)制等方面的不足，本文設(shè)計(jì)了基于數(shù)字孿生技術(shù)的高速公路隧道數(shù)智化管控系統(tǒng)方案。依托毫米波雷達(dá)視頻融合感知技術(shù)，通過(guò)數(shù)字孿生和交通管控技術(shù)的融合，變被動(dòng)感知為主動(dòng)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)隧道交通流仿真、視頻融合、設(shè)備遠(yuǎn)程控制、交通事件檢測(cè)、交通態(tài)勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析、車(chē)輛結(jié)構(gòu)化信息的提取和呈現(xiàn)、立體化監(jiān)管，為隧道安全預(yù)警、應(yīng)急指揮、分析決策提供基礎(chǔ)支撐，最終實(shí)現(xiàn)應(yīng)用智能化、管理精細(xì)化、決策科學(xué)化的高速公路隧道智能管控體系。該系統(tǒng)應(yīng)用效果顯著，有效提高交通管控效率，提升高速公路通行能力，降低高速公路發(fā)生事故概率，為提升高速公路隧道智能管控水平提供了強(qiáng)有力的支持和可靠保證。

參考文獻(xiàn)

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［2］蘇保鋒，胡江碧.高速公路隧道事故風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避新技術(shù)應(yīng)用分析和探討［J］.隧道建設(shè)（中英文），2022，42（3）：363-371.

［3］郭永輝.高速公路隧道安全及事故預(yù)防對(duì)策研究［J］.交通世界，2020，540（18）：152-153.

收稿日期：2024-03-15

基金項(xiàng)目：中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)“廣西智慧道路機(jī)電系統(tǒng)新技術(shù)綜合平臺(tái)建設(shè)”（編號(hào)：桂科ZY20111015）

作者簡(jiǎn)介：秦秋息（1988—），工程師，研究方向：智能交通與零碳交通的融合，智能交通和零碳交通的融合實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)母咝А踩铜h(huán)保。