基于分布式感知的道路全域异常诊断与管控运维技术研究与应用

　　1、总体介绍

　　道路在社会经济发展中发挥着基础性、支撑性、先导性作用。因其具有形式多、结构易损伤、交通参与者类型复杂、交通冲突频发等特点能不能更有针对性更宏观，整个道路交通体系的角度 道路所包含的结构情况(结构病害难检测)和交通参与者的安全(交通事件识别)，在运行、维护、管理和服务等方面存在诸多技术难题:道路全息感知难，交通冲突消解难 道路病害养护难 路运维难 路结病害、道路域交通事件难感知、关键节点交通冲突难预测、道路结构及道路交通运维难统一，严重影响交通质量与运维服务品质。针对以上问题，本项目通过技术创新，所得成果在提升道路安全性和可靠性、改善交通流畅度、降低交通事故损失和维修成本、提升城市形象和居民生活质量和促进相关产业发展方面能够起到重要作用。

　　2、主要做法

　　2.1主要技术内容

　　本项目针对道路结构病害检测难、交通事件感知难、冲突预测难、运维管控难统一等行业痛点，采用“产学研用”联合的实施机制，汇聚了高校、行政、企业、科研等5家单位的100余人研究团队，在道路结构运维与交通事件管控方面取得了多项突破。

　　主要成果一：熵权TOPSIS驱动的道路全息监测光纤最优布设技术

　　针对道路病害和交通事件监测的多重挑战，提出了道路全息监测光纤最优布设方案。首先，基于BOTDA系统的Simplex编码，构建了基于布里渊信号解码的道路应变实时监测系统，提升了对道路潜在病害的识别能力。提出了基于DAS信号分类的道路震动监测方法，结合深度学习技术，实现了交通异常事件的快速识别。应用熵权TOPSIS方法对多种光纤布设方案进行评价，设计了最优的多层光纤布设方案，该方案结合了道路应变监测及震动感知，最终实现了对道路结构和交通状况的全面、高效监测，显著提升了道路安全性和维护效率。

　　图1：分布式光纤布设示意图

　　主要成果二：光纤-土压融合感知道路病害无损智能诊断技术

　　提出了基于“光纤+土压力盒”的道路病害无损诊断方法，构建了基于分布式光纤集成系统的道路结构病害感知研究体系，研发了基于深度学习算法利用分布式光纤监测数据预测道路结构隐性病害的方法，提出了基于LSTM和FNN的最终时刻特征提取模块(LMFEM)以及基于LMFEM的结构应变重建新模型Dec-SpcNet，实现了模型修正算法，创新了基于深度学习的分布式光纤道路结构病害感知技术，研发了基于神经网络的土压力盒道路结构病害感知技术。

　　主要成果三：基于“光纤+”数据融合的道路全域风险感知与关键节点冲突预测系统

　　针对道路关键节点交通冲突风险预测精度低、全域交通事件感知难的问题，构建了“光纤+点云+视频”多源异构数据融合的交通冲突预测与事件感知体系，攻克了分布式光纤与激光雷达数据高精度时空配准融合难题，研发了基于时空图卷积神经网络的车辆交互轨迹预测及冲突风险识别算法，实现了道路关键节点交通冲突精准预测，创新了基于信号 x解耦与深度学习的分布式光纤事件智能识别方法，结合视频分析技术，提升了全域事件感知能力。

　　主要成果四：道路全维度一体化智能运维平台

　　针对道路交通异常事件处理及结构损伤后维护难题，构建了道路交通状况及服役状态集成运维平台，提出了道路结构病害科学处置决策方法，研究了基于实时信息发布的交通事件预警技术，开发了交通异常下的救援车辆及结构损伤后的维护车辆智能调度算法，实现了道路交通状况及结构服役状态的智能运维。

　　2.2创新点

　　本项目针对道路结构服役状态评估、全域交通事件感知、关键节点冲突预测及综合运维等工程难题，综合运用理论分析、模拟试验、数值仿真与现场应用，以分布式光纤传感为核心，融合土压力盒、激光雷达等设备，揭示了病害评估、事件感知、冲突预测等多维度道路运维需求的内在机理，成功构建了基于“光纤+”的道路交通状况及服役状态集成运维平台，并完成了实地验证。

　　主要创新点概括如下：

　　道路全息监测光纤最优布设技术： 针对道路病害与交通事件监测的复合挑战，本项目巧妙运用BOTDA系统的Simplex编码技术，提升了信号的信噪比和解码效率，强化了对潜在病害的探测能力。结合残差神经网络的光纤声波信号智能分类方法，快速精准识别道路异常事件。通过熵权TOPSIS法科学遴选，设计了最优的多层光纤布设方案，实现了对道路结构与交通状况的全面、高效监测。

　　光纤-土压融合感知道路病害无损智能诊断技术： 针对路基脱空毫米级识别困难、分布式光纤数据利用率低、土压力盒部署密度不足等瓶颈，本项目构建了“光纤+土压力盒”协同诊断体系，以及基于模型实验的病害验证体系。研发了包括基于LSTM和FNN的LMFEM、Dec-SpcNet等深度学习模型，实现了路基沉降、裂缝、脱空及路面车辙、裂缝等多种病害的智能诊断，显著提升了病害检测的精度和效率。

　　交通冲突精准预测与全域事件感知技术： 创新性地解决了交通冲突预测与全域事件感知的难题。通过基于经纬度的厘米级轨迹拼接与动态时间规整算法，实现了高精度的数据融合。构建的时空图卷积网络模型能精准量化车辆交互关系，预测关键节点冲突风险。结合短时傅里叶变换信号解耦与1D ResNet-SVM分类方法，以及“光纤-点云-视频”多维协同系统，突破了视频盲区限制，有效提升了交通风险防控的精度与全域覆盖能力。

　　道路全域异常事件综合运维及风险预警平台： 成功研发了集成的智慧运维平台。该平台搭载融合了激光/毫米波雷达、视频数据的路侧智能预警终端。针对道路结构养护，构建了从宏观到微观的智能反演系统。针对综合运维调度，提出了智能调度算法和信号协调控制优化方案，实现了从结构服役状态到交通运行状况的全面、一体化智能运维。

　　3、取得成效

　　本项目成功应用于济南市起步区济太路、金华湖底隧道、淄博高速。通过对应用项目的跟踪和反馈调查，各项目应用效果显著，突破道路病害感知、交通风险事件预警难题。每年每公里节省巡检人工费18.25万元;道路异常事件分类准确率达到98%;实现了道路关键节点交通冲突精准预测，交通冲突识别准确率达到92.33%，节省路侧设备投资54.5万元/公里。提出了基于决策树的随机森林道路结构病害科学处置决策方法，预警后道路交通拥堵程度及交通冲突率显著下降。对提高道路服役年限、提高车辆通行效率及保障行车安全具有重要意义。

　　2024年3月21日，山东公路学会在济南组织了华玉文、高奎刚、李树彬、弋晓明、商淑杰、房海波、时柏营7位专家对“基于‘光纤+’的道路病害智能检测、交通风险精准感知及主动消解技术研究及应用”进行了成果评价工作。

　　评价意见认为：项目组采用理论分析、模拟试验与现场应用相结合的研究方法，开展了基于“光纤+”的道路病害智能检测、交通风险精准感知及主动消解技术研究及应用，取得了如下主要创新成果：研发了基于“光纤+土压力盒”的结构病害智能诊断设备，开发了道路结构病害全时全域的智能识别方法，实现了道路结构服役状态的精准评估。基于分布式光纤空间差分干涉机理，研发了基于优化神经网络的“光纤+视频”道路交通信息全域感知技术，实现了道路交通事件的精准感知。开发了基于图卷积神经网络的“光纤+激光雷达”车辆轨迹预测算法并提出了交通冲突判别方法，实现了道路关键节点交通冲突精准预测。搭建了道路服役状态及交通状况综合运维平台，提出了道路结构病害科学处置决策方法，开发了救援车辆及运维车辆智能调度算法，实现了道路结构服役状态智能运维及交通状况智能管控。