人工智能驱动的路网安全监测技术研究及应用

　　一、项目背景

　　高速公路交通压力日益增大，如异常停车、逆行、拥堵、行人闯入等异常交通事件，以及大风、大雨、大雾等异常天气条件，不仅会影响车辆的正常通行，还可能导致严重的次生灾害，造成巨大的生命、财产损失。与此同时，我国高速公路地形与地质环境复杂，路面塌陷、桥梁垮塌、边坡塌方、边坡落石等灾害时常发生，严重影响高速公路的正常运行，给交通安全带来巨大隐患。面对这些挑战，通过对交通事件和灾害风险的早发现、早处置，能够有效降低甚至避免因事故灾害导致的人员财产损失。因此，建立一套准确、可靠、高效的高速公路交通事件与灾害的监测与报警系统显得尤为重要。

　　本项目采用先进的计算机视觉、雷视融合、光纤监测、边缘计算、深度学习、物联网等技术，利用路侧架设的监控摄像头与雷视融合一体设备，实现对高速公路重点路段的异常停车、逆行、追尾/剐蹭、行人侵入、异常抛撒物等交通事件的识别，结合大范围光纤监测，对道路边坡坍塌、桥梁垮塌、路面坑洞、路面落石等严重灾害事件实现全天候智能监测与报警。此外，通过建设路侧交通阻断装置，以及建设事件与灾害监测报警云平台，构建标准化接口，能够迅速启动应急响应，有效触达司乘人员，实现对异常事件的快速响应与处置。

　　二、主要做法

　　本项目应用人工智能技术赋能，通过“AI+交通运输”智能化升级，有效应对公路的运行安全管理的挑战，提升道路安全监控能力，以视频、雷达数据为基础，基于端侧计算和云端数据处理能力，实现高速公路异常事件检测告警功能。主要研究内容如下：

　　(1)全天候事件检测技术研究

　　针对视频事件监测夜晚效果不佳、识别率低的问题，通过补充雷达与视觉多模态融合的作全天候交通事件智能检测，此外结合球状摄像机的控制来对事件进一步观察。通过毫米波雷达与高清摄像头的协同感知，结合深度学习与传感器融合算法，实现对道路异常事件的实时监测与自动预警。能够准确识别异常停车、交通拥堵、行人违规侵入、恶劣天气等多种交通事件，并通过智能分析自动控制PTZ球机聚焦异常区域，提供高清事件画面。该方案特别针对夜间等复杂环境进行了优化，通过应用微光增强技术，从算法上提升极低光照条件下的图像质量，使夜间视频图像清晰度提升50%以上，确保24小时稳定运行，为交通管理提供全天候、高可靠性的智能监控解决方案。

　　(2)道路灾害识别技术

　　针对广西雨季易引发泥石流、滑坡、落石等灾害事件，通过AI算法弥补道路灾害智能检测领域的技术空白，解决开放环境下的道路灾害识别难题。算法采用双流架构设计，基于检测模型可直接识别桥梁垮塌、边坡塌陷等灾害;或者间接分析道路结构"空缺块"间接检测异常，通过时空、形态、亮度等维度提升识别准确性。针对摄像头位移问题，采用关键点匹配算法开发了鲁棒的图像配准模块，可自动检测相机位移并提醒维护。有效解决了灾害图像数据稀缺和开放环境复杂性的挑战，通过多模型融合与智能逻辑判断，实现了高精度的道路灾害监测与预警。

　　(3)基于多模态大模型的科学决策系统

　　针对全天候事件检测和灾害检测算法主要用于端侧的实时事件，但也仅能进行事件报警，没办法通过对现场的视频或图像总结出事件的详情和发展趋势，缺少对事件的理解。本项目通过使用多模态大模型技术，在云端开展多模态大模型的工作，利用深度学习和时空分析技术对多种异构数据进行清洗、特征提取、融合及挖掘，形成跨时空路网演变趋势模型，不仅能精确捕捉当前路网运行状态的变化，还能对未来交通状况做出准确预测。此外，结合重识别技术和大模型，能够对视频和图像进一步理解和评估，对事件实现告警和分级，并且针对端侧的告警进一步复核，能够实现事件的多报和误报的进一步分析，构建一键审核功能，并且结合应急处置的策略，构建路网运行安全的分析和处置决策专家模型，为运营管理部门提供决策支持和提升管理效率，联动应急预案，实现公路全程监控管理新模态。

　　综上所述，本项目通过在路侧终端集成全天候事件检测和灾害检测算法，并且在云端运用多模态大模型的能力，能够对道路的事件能够进行全面监测和事件发展衍变判断，能够全面提升高速公路交通事件与灾害事件的监测准确性与效率，提高应急响应能力，降低人员伤亡和经济损失。还能够促进交通管理的智能化升级，为构建更加高效、安全、可持续的交通系统奠定坚实基础。此外，本方案的实施将有助于推动相关技术的创新与应用，提升我国在智能交通领域的国际竞争力，实现交通运输的高质量发展，助力国家经济社会的全面进步。

　　三、取得成效

　　本项目通过建立端边云协同计算监测体系，全面保证公路的运行安全，提升道路安全监控能力和应急处置效率。已在广西区内的钦北路、武忻路、来都路等多条路段推广应用，实现了3000万以上的成果转化。基于有效的事件监测和事件告警，使异常事件识别准确率达98.7%，实测数据显示突发事件到达时间缩短至5分钟，初步处置事件缩短至15分钟，整体处置效率较传统模式提升40%。

　　除了高速公路场景应用，灾害检测算法在全区的普通国省道风险点灾害识别报警中得到应用，迄今为止已成功推广100多套系统，实现了约800万元的成果转化效益。