全息隧道安全通行预警系统研究报告

　　摘 要

　　为应对高速公路长隧道安全管理难题，提升隧道运营管控水平，山东高速泰安发展有限公司研发团队自主研发全息隧道安全通行预警系统。该系统以数字孪生建模技术为核心，融合全息AI感知、视频分析、边缘计算等关键技术，构建车辆与隧道的数字化孪生模型，实现对青龙崮隧道内车辆通行状态的全时全域全程实时监控、动态分析和风险预警。系统自2024年4月正式部署应用，截至2026年5月，已实现隧道内车辆通行拥挤度、平均时速、车辆类型占比等关键数据的自动研判，累计产生直接、间接经济效益235.7万元。本研究为高速公路隧道数字化、智能化管理提供了低成本、高精度、可复制的技术方案，兼具显著的经济效益与社会效益，具有重要的推广应用价值。

　　关键词：数字孪生;全息感知;隧道安全;智能预警;边缘计算;视频分析;智慧交通

　　一、研究背景

　　在新质生产力赋能交通运输高质量发展的时代背景下，智慧交通成为交通行业转型升级的核心方向之一。高速公路隧道作为交通运输网络的关键节点，因其封闭性强、能见度低、通风条件差等特点，历来是道路交通安全管理的重点与难点。近年来，隧道交通事故时有发生，一旦发生事故，极易引发次生事故，造成严重的人员伤亡和财产损失。

　　青龙崮隧道位于山东省泰安市境内，是山东高速泰安发展有限公司所辖路段的重要隧道设施。传统的隧道管理模式主要依赖人工巡检和基础视频监控，存在监控视角有限、异常事件发现滞后、预警响应不及时等问题。按照《JTG H12-2015公路隧道养护技术规范》要求，隧道巡检频次为1天1次，在交通流量增大时还需增加巡检频次，人力成本投入较大，管理效率亟待提升。

　　山东高速泰安发展有限公司立足高速公路基层运营实际，以山东高速集团创新发展理念为引领，聚焦隧道安全管理这一行业痛点，组建研发团队，以数字孪生技术和全息AI感知技术为核心，自主研发全息隧道安全通行预警系统，致力于通过新技术、新模式、新机制提升隧道安全监管水平，推动交通基础设施向数字化、智能化升级，为交通运输领域新质生产力发展提供基层技术实践。

　　二、研究内容与系统设计

　　2.1 系统整体架构设计

　　全息隧道安全通行预警系统以数字孪生建模技术为核心，构建"感知层—计算层—应用层"三层系统架构，实现对隧道通行全过程的数字化、智能化管控，具体架构如图1。

　　(1)感知层：在隧道入口、内部及关键位置部署远、近景数字孪生相机，以及车辆特征和车型采集分析系统。远景相机负责宏观把握隧道全貌，近景相机对每一辆车进行全时域动态跟踪，两种相机协同配合，实现无死角全覆盖感知。

　　(2)计算层：建立边缘计算中心，对摄像机采集的视频数据进行本地化实时处理，实现对所有车辆行为的统一分析和风险等级的自动判断。边缘计算架构有效降低了数据传输延迟，保障了预警的及时性。

　　(3)应用层：配置集中展示平台，以"全局俯视视角"展示隧道内的实时情况，实现隧道事件的高精度定位与高还原回溯，为管理人员提供直观、全面的监控界面。

　　图1 系统整体架构设计

　　2.2 核心技术模块

　　(1) 数字孪生建模技术

　　数字孪生技术是本系统的关键核心技术，即"真实世界的数字化映射"。系统采用该技术，在数据空间构建与真实隧道物理世界相对应的数字化模型，通过传感器获取实时数据并驱动模型，建立起与实体物理系统相对应的虚拟系统，实现对实体系统的数字化复制和仿真。以视频数据为基础，还原真实场景空间位置信息(如图2所示)，构建实时状态的数字孪生隧道场景，搭建道路标线、道路区域的真实纹理模型，精准描绘出通行车辆的真实过车轨迹与位置。

　　(2) 车辆特征采集与识别系统

　　系统部署视频车辆特征和车型采集分析系统，自动识别进入隧道的车辆，提取号牌、车型等关键信息，建立车辆特征数据库(如图3所示)。该系统采用深度学习算法，对车辆进行高精度分类识别，支持大型货车、小型客车、危险品运输车等多种车型的自动区分，为重点车辆精准管控提供数据支撑。

　　(3) 全时域动态跟踪与行为分析

　　隧道内部，通过远、近景数字孪生相机对每一辆车进行全时域动态跟踪，分析车辆通行行为并检测异常事件。系统能够自动检测车辆超速、违规变道、路面异物、异常停车、拥堵情况、行人进入隧道等多类异常事件(如图4所示)，并在第一时间触发预警，为管理人员提供充足的应急处置时间。

　　(4) 边缘计算与智能预警

　　系统建立边缘计算中心，实现对所有车辆行为的统一分析和风险等级的自动判断，实时处理车辆行为数据，预测并预警可能发生的异常事件。边缘计算架构的应用，使系统预警响应时间大幅缩短，能够在异常事件发生的初期即发出预警，为应急处置争取宝贵时间。

　　(5) 集中展示平台

　　配置集中展示平台，以"全局俯视视角"展示隧道内的实时情况，将全息监控动态场景和分析数据展示到态势图界面上。车辆牌号、车型、位置、速度、移动轨迹、事件预警、实时监控等信息一目了然，实现对隧道实时、高效、主动的安全监管。平台同时支持历史事件回溯，为事故调查和责任认定提供可靠依据。

　　三、系统部署与应用效果验证

　　3.1 部署方案

　　本次项目建设采用数字化转型的关键技术——数字孪生技术，在青龙崮隧道完成系统的全面部署。系统硬件部署方面，在隧道入口、内部及关键位置布设远、近景数字孪生相机，确保覆盖隧道全程无死角;在隧道管控中心建立边缘计算服务器，负责本地化实时数据处理;配置集中展示平台，为管理人员提供直观的监控操作界面。

　　系统软件部署方面，完成车辆检测算法、行为分析算法、异常预警算法等核心算法的开发与集成，并与视频监控、数据采集、数据传输、数据处理等软件模块进行无缝对接。完成系统开发和集成后，进行全面测试，根据测试结果对系统进行优化调整，提高系统的可靠性和易用性。

　　3.2 应用效果

　　(1) 通行监控效果

　　系统部署后，实现了青龙崮隧道内车辆通行情况的实时、全面监控。通过对隧道内车辆通行情况的实时采集，自动研判隧道内通行拥挤度、隧道内车辆数、平均时速、车辆类型占比等重要信息数据，全息监控动态场景和分析数据实时展示到态势图界面，车辆牌号、车型、位置、速度、移动轨迹、事件预警、实时监控等信息一目了然，管理人员无需再依赖人工巡查即可实时掌握隧道通行状态。

　　(2) 事件预警效果

　　系统上线以来，成功实现对多类异常事件的自动检测与及时预警。相较于传统人工监控模式，系统预警响应时间大幅缩短，为应急处置提供了充足的时间窗口，有效降低了二次事故发生风险，隧道通行安全水平显著提升。

　　(3) 经济效益

　　根据《JTG H12-2015公路隧道养护技术规范》，隧道巡检频次为1天1次，在交通流量增大时应增加巡检频次。配备全息隧道预警系统后，在大交通量情况下可减少一次人工巡检。以泰安发展公司巡检人力成本和油耗成本计算，单次巡检需要投入工程师2人、车辆一台，燃油20升，合计每次巡检成本涵盖人工费及车辆油耗。带入实际数据测算，一年可节省159,902元;按2024年4月至2026年5月累计计算，节省成本共计34.6万元。

　　(4) 社会效益

　　除直接经济效益外，全息隧道安全通行预警系统的应用还产生了一定的安全价值与运营价值，经综合测算，累计社会效益约200.1万元。具体量化如下：一是安全事故防控价值30万元，参考同类隧道一般小型安全事故直接经济损失标准，结合青龙崮隧道实际通行规模及运营场景，系统上线以来成功规避5起类似车辆追尾、小型物件坠落等一般性安全事故，核算单起事故直接经济损失(含车辆修复、现场处置等费用)为5万元，共计30万元，有效避免了相关经济损失及事故引发的间接影响;二是公众出行时间成本节约价值 150.1 万元。本系统有效提升隧道通行效率、减少车辆拥堵延误，按隧道日均通行车辆 1.26 万辆、每年减少拥堵天数 10 天、单车平均减少拥堵延误 10 分钟测算，参照山东省高速公路燃油车驾驶员人均时间价值标准，按 32.94 元 / 小时计取，折算单辆车延误节约成本为 5.49 元，单日拥堵节约成本 12.6 万元，年度可节约 69.17 万元;2024 年 4 月至 2026 年 5 月共计 26 个月、约 2.17 年，累计可节约公众出行时间成本约 150.1 万元，同时大幅降低了拥堵引发的车辆额外燃油消耗及车辆磨损损耗成本。三是安全管理社会价值20万元，系统通过智能预警替代传统人工监控，大幅提升隧道安全管理水平，同时提升社会公众对高速公路隧道通行的满意度，降低因安全隐患引发的社会管理成本，结合同类安全设施社会效益量化标准，核算该部分价值约20万元。综上，系统应用带来的社会效益显著，累计量化价值达200.1万元，远超直接经济效益，充分体现了系统在保障公众安全、提升出行体验、降低社会管理成本方面的重要作用。

　　四、系统创新点

　　本系统紧扣新质生产力"新技术、新模式、新机制"的发展要求，在技术、设计、应用与管理层面实现多重创新：

　　4.1 技术创新：数字孪生建模与全息AI感知深度融合

　　系统创新性地将数字孪生建模技术与全息AI感知技术深度融合，突破了传统视频监控"看得见但看不懂"的技术局限。通过构建车辆与隧道的数字化孪生模型，不仅能够实时呈现隧道内的空间位置信息，还能对每辆车的行驶轨迹、速度、行为进行精准分析，实现从"被动监控"到"主动感知"的技术跨越。

　　4.2 模式创新：全时全域全程隧道全息化管理新模式

　　系统创建了"全时全域全程"隧道管理新模式。"全时"即24小时不间断监控;"全域"即覆盖隧道入口至出口全程，无监控盲区;"全程"即对每辆车从进入隧道至驶出全程跟踪。这一管理模式从根本上改变了传统隧道管理的被动应对方式，实现了主动防控、精准管控。

　　4.3 机制创新：风险等级自动研判与分级预警机制

　　系统建立了风险等级自动研判与分级预警机制，通过边缘计算中心对车辆行为数据进行实时分析，自动判断风险等级，对不同类型、不同严重程度的异常事件采取差异化预警策略，实现了从"人工判断"到"智能研判"的管理升级，大幅提升了隧道应急处置的针对性和效率。

　　4.4 应用创新：重点车辆精准管控能力

　　系统通过车辆特征识别与数字孪生跟踪技术，实现了对危险品运输车辆、大中型载客车辆等重点管控对象的精准识别和全程跟踪，赋能精准管控重点车辆，显著提升了隧道安全监管的针对性，弥补了传统监控手段在重点车辆管控方面的不足。

　　五、总结与展望

　　本研究针对高速公路长隧道安全管理难题，由山东高速泰安发展有限公司研发团队自主研发的全息隧道安全通行预警系统，通过数字孪生建模技术与全息AI感知技术的深度融合，实现了隧道内车辆通行状态的全时全域全程实时监控、动态分析和风险预警。系统自2024年4月部署应用以来，取得了累计节省成本235.7万元的显著效益。系统的成功研发与应用，标志着山东高速泰安发展有限公司在智慧隧道管理领域迈出了重要一步，为高速公路隧道安全管理提供了可借鉴、可复制的新技术方案。

　　未来，研发团队将在现有研究成果的基础上，进一步深化系统功能、拓展应用范围：

　　一是 深化AI算法应用，结合历史事件数据和交通流量数据，实现对隧道通行风险的预测性分析，从"事后响应"升级为"事前预防"，进一步提升隧道安全管理的主动性。

　　二是 拓展监测维度，增加环境参数(温度、湿度、CO/VI等)和设施状态监测指标，打造全维度的隧道智能管控体系，为隧道综合管理提供更全面的数据支撑。

　　三是 推进系统在山东高速集团内部及全国高速公路行业的规模化推广，结合不同地区的隧道特点和管理需求进行定制化升级，充分发挥系统的规模化效益。

　　四是 积极推动知识产权申请工作，将系统核心技术成果转化为自主知识产权，为公司在智慧交通技术领域积累核心竞争优势。

　　本系统的研发与应用，是新质生产力赋能交通运输安全发展的基层实践。未来，山东高速泰安发展有限公司将持续以技术创新为核心，聚焦交通安全管理的痛点与难点，为交通基础设施的智能化、数字化升级提供更多基层技术实践，助力交通运输高质量发展。

　　参考文献

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