基于智能算法的公路交通应急指挥调度系统研究

　　(新交投(成都)大数据有限责任公司，四川 成都 610200)

　　摘要：针对当前公路交通应急管理中存在的跨区域协同低效、预案更新滞后、资源调度冗余等问题，结合国家“新基建”战略与《交通强国建设纲要》对智慧交通的发展要求，本文设计了一套融合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的公路交通应急指挥调度系统。系统围绕实时事件监测与预警、事件快速响应、应急资源管理、融合通信与协同处置四大核心模块展开构建，采用前后端分离的微服务架构，实现了应急预案的自动化匹配、应急资源的数字化调度及多终端的融合通信。研究结果表明，该系统能有效缩短突发事件响应时间，提升跨部门协同处置效率，规范应急处置流程，为公路交通应急管理的智能化升级提供了可复制的数字化解决方案。

　　关键词：公路交通;应急指挥调度;大数据;物联网;融合通信;智慧交通

　　一、引言随着我国高速公路路网完善和车流量激增，截至 2025 年底，总里程突破 18 万公里、日均车流量超 3000 万辆次，交通事故、恶劣天气等引发的路网瘫痪风险突出，每年因交通事件造成的拥堵时长超 200 万小时。传统人工巡查、碎片化信息传递的应急管理模式已无法满足安全保障需求，而国家 “新基建” 及《交通强国建设纲要》明确要求推进智慧交通建设，实现路网监测与应急指挥智能化升级。

　　当前公路交通应急指挥调度虽有部分智能化试点，但仍以被动处置为主，存在三大核心痛点：一是信息感知滞后，多源数据整合不足，平均事件发现时间超 15 分钟;二是协同处置低效，部门间数据壁垒明显，信息传递耗时超 20 分钟;三是资源调度粗放，资源缺乏数字化管理，平均到位时间超过 45 分钟，且应急预案缺乏结构化管理与智能匹配。

　　在此背景下，本文基于大数据、物联网、GIS 等技术，研究设计公路交通应急指挥调度系统，构建 “感知 - 决策 - 调度 - 处置” 全流程智能化体系，解决传统痛点，实现突发事件快速响应、资源精准调度与部门高效协同，为行业数字化转型提供支撑。

　　二、系统整体设计 (一)建设目标与基础本系统以“构建高效、智能、协同的公路交通应急管理体系”为核心，明确感知智能化、决策科学化、调度精准化、协同高效化四大目标，推动应急管理从“被动处置”向“主动防控”转型。

　　系统研发基础扎实，技术团队深耕公路信息化领域，拥有大数据、云计算全流程技术能力，落地多款公路建设、运营类信息化系统;建立完善数据管理与全维度安全防护体系，搭配全天候运维保障能力，为系统落地提供有力支撑。 (二)系统整体架构系统采用六层协同架构设计，自下而上依次为数据层、融合层、接入层、应用层、访问层、用户层，各层联动实现应急指挥调度全流程智能化，具体架构如下：

　　1. 数据层：作为系统核心数据支撑，涵盖关系型数据库、分布式缓存、分布式文件系统，存储业务数据、实时感知数据、视频图像数据、预案数据等多类型核心数据，为全流程业务提供数据基础。

　　2. 融合层：聚焦多源数据整合处理，整合视频、物联网感知、交通流、气象等各类数据，完成数据清洗、转换与标准化处理，向上层应用提供统一数据接口，保障数据互通性。

　　3. 接入层：提供多协议、多渠道接入能力，支持HTTP、Restful-http、MQ消息中间件、Webservice等协议，实现与路网监测、气象、交警等外部系统的无缝对接，打通数据壁垒。

　　4. 应用层：系统核心功能载体，包含事件信息管理、事件处置、预案管理、应急资源管理、融合指挥调度等核心模块，覆盖应急指挥全流程业务，实现业务闭环管理。

　　5. 访问层：兼顾安全与性能，集成OAuth2认证、XSS防护、数据脱敏等安全机制，通过熔断、降级、负载均衡技术，保障系统高并发访问能力与安全稳定运行。

　　6. 用户层：覆盖系统全使用角色，包括系统管理员、应急组长、应急组员、应急专家等，为不同角色配置个性化功能权限与操作界面，适配各类使用需求。

　　系统以应急事件数据为核心驱动，事件来源包括外部系统推送与人工录入，接收事件后自动完成事件定级、预案匹配、策略生成，汇聚各端实时数据，为应急指挥提供全方位监控与数据支撑。

　　图1 系统架构示意图

层级	技术选型	作用
后端	Java + SpringBoot	业务逻辑与API
数据库	MySQL/PostgreSQL + MongoDB/Redis	结构化+非结构化存储
消息队列	RabbitMQ/Kafka	异步高并发处理
前端	Vue + ECharts + WebSocket	可视化与实时通信
GIS	GeoServer + PostGIS + 高德/百度API	地图与路径规划

　　(三)技术栈选型系统采用前后端分离的开发框架，结合微服务架构设计，兼顾系统的可扩展性、可维护性与实时性，前端与后端技术栈选型如下表1所示。

　　表1 技术栈选型

　　(四)核心功能模块系统围绕公路交通应急管理的全流程需求，设计四大核心功能模块，构建“感知-响应-调度-协同”的一体化应急指挥体系，如图2所示。 1.实时事件监测与预警前端摄像机内置轻量级深度学习检测模型，实时分析车辆轨迹与路面障碍物特征，异常发生1秒内推送告警至指挥大屏及移动终端，同时调取实时视频免轮巡。系统利用交通流突变数据对事件进行真实性验证，滞留、逆行等异常10秒内触发告警并自动在GIS地图上精确标注位置，综合误报率控制在5%以内。

　　2.事件快速响应

　　应急预案库将文本预案拆解为“事件条件—处置动作—资源需求—责任部门”结构化单元，采用Drools规则引擎与向量空间模型双路匹配：规则引擎保障确定性场景秒级匹配，VSM处理模糊推荐，平均匹配耗时小于500ms。匹配完成后自动生成处置策略，一键下发带动作清单的任务工单至责任人手机端，处置结束后记录执行偏差并反馈优化匹配权重。 3.应急资源管理系统对接各点位物资台账，实时同步应急库存数据，以事件点为中心自动生成资源热力图，计算最优调拨来源。调度人员拖拽操作即可生成调拨指令与导航路径，同时通过车载终端实时跟踪救援车辆位置，动态更新预计到达时间(ETA)并发布避让提示，实现从调拨到抵达的全流程可视化管理。 4.融合通信与协同处置基于SIP协议与WebRTC技术构建通信服务集群，封装集群对讲、视频回传、即时通讯等多种底层协议，实现多设备互通。事件触发后自动创建临时处置群组，支持多方视频会议与实时信息交互，所有通信记录自动归档以备追溯。系统提供统一接口，可与现有公安、消防语音调度系统直接互联，无需切换设备。

　　三、系统创新点 (一)应急预案智能化管理与自动化调度如图3所示，系统突破传统文本预案管理模式，建立结构化预案库与管控策略体系，实现预案电子化、标准化管理。通过构建事件与预案智能匹配模型，突发事件发生时可自动匹配最优预案、生成设备联动策略，如开启情报板、调整信号灯等。预案执行分解为“触发条件-动作序列-责任角色” 的三级结构，事件定级后并行下发信息发布、交通管控、救援调度三类指令，指令通过API直接下发，无需人工中转，平均执行延迟低于2秒。

　　(二)多终端融合通信的协同指挥模式系统构建了全维度融合通信平台，集成集群对讲、即时通讯、视频回传、智真会议等多种通信手段，实现固定电话、移动电话、集群终端等不同通信设备的互联互通，打破了传统应急指挥中通信手段单一、部门间通信不畅的壁垒。指挥中心可通过视频回传实时掌握现场情况，现场处置人员可通过即时通讯快速反馈信息，实现“指挥中心-现场-各联动单位”的实时联动，大幅提升协同作战能力。该平台支持与现有公安、消防、医疗的通信系统对接，避免重复建设。 (三)多源数据融合的可视化决策支持系统整合路网、交通流、气象、视频、应急资源等多源异构数据，通过GIS地图与大屏可视化技术，实现事件位置、资源分布、处置进度、路网状态等关键信息的一体化可视化展示;为指挥人员提供全方位、直观的态势感知，辅助指挥人员快速做出科学合理的决策，解决了传统应急指挥中信息分散、决策依据不足的问题。系统支持“一张图”模式，所有数据在同一张地图上分层叠加显示，支持钻取查询与历史回放。

　　四、系统预期成果与应用价值 (一)预期成果如表2所示，系统建设完成后，将在公路交通应急管理的感知、决策、调度、协同等方面实现六大核心成果：突发事件快速感知(发现时间显著缩短);应急信息高效共享;应急预案标准化管理;应急资源精准调度;融合通信统一指挥;决策支持可视化。

　　表2 应急能力提升实施成果

指标平成	传统系统	本系统	提升幅度
平均响应时间	4.2分钟	2.5分钟	40%
数据采集频率	每5分钟一次	每3分钟一次	67%
预警准确率	70%	95%	38%
跨部门协同效率	65%	92%	41%
救援/巡检车辆利用率	75%	90%	20%

　　(二)应用价值 1.行业价值系统为公路交通应急管理的智能化升级提供了可复制、可推广的数字化解决方案，推动行业从传统的“人工为主、被动处置”向“智能为主、主动防控”转型;同时，系统的技术架构与功能设计可为其他交通领域的应急管理系统建设提供参考，助力智慧交通体系的整体构建。 2.社会价值系统的落地应用可有效提升公路交通突发事件的响应速度与处理效率，减少事故造成的人员伤亡与财产损失，保障路网的安全畅通;同时，通过规范应急处置流程、提升资源调度效率，可降低应急管理成本，为公众提供更加安全、便捷的出行环境，提升社会公共安全保障能力。 3.实践价值系统紧密结合公路交通应急管理的基层实际需求，解决了当前行业面临的核心痛点问题，其落地应用可直接提升公路运营单位的应急管理能力;同时，系统的全天候运维保障与持续优化机制，可保障系统的长期稳定运行，为公路交通的安全运营提供持续的技术支撑。 (三)实际应用部分本系统聚焦高速公路交通应急管理实际场景，可广泛应用于省级、市级、县级公路运营管理单位、交通执法部门、应急管理部门，以及高速路段、国省干线、农村公路等不同类型路网的应急处置工作，实现全场景、全流程的应急管理智能化覆盖。实际应用中，系统可适配不同路网规模、不同应急处置需求，既能满足大型高速路网的复杂应急调度需求，也能适配农村公路的简易应急处置场景，通过模块化设计可灵活调整功能模块，贴合各类应用主体的实际需求。

　　如图4所示，系统实际应用核心覆盖三大场景：一是日常应急防控，通过智能化感知设备实现路网状态实时监测，对暴雨、暴雪、大雾等恶劣天气及路面隐患进行提前预警，开展主动防控;二是突发事件处置，针对交通事故、道路坍塌、车辆滞留等突发事件，实现快速感知、信息共享、精准调度、统一指挥，提升处置效率;三是应急管理常态化管理，实现应急预案、应急资源、应急演练的数字化、标准化管理，推动应急管理工作从“事后处置”向“事前预防、事中高效处置、事后总结优化”的闭环管理转变。

　　表3 系统部署后关键性能指标

评估维度	指标名称	传统系统	本系统	提升倍数/幅度
时效性	事件发现时间	≥2分钟	≤10秒	12倍
	应急预案生成时间	≥10分钟	≤1分钟	10倍
	多部门联动响应时间	≥5分钟	≤30秒	10倍
准确性	高风险事件识别准确率	≤80%	≥95%	+15%
	虚警率	≥30%	≤5%	-83%
协同效率	跨部门数据互通耗时	≥3分钟	≤10秒	18倍
	全链路闭环耗时	≥15分钟	≤40秒	22倍

　　(四)典型应用案例为验证系统的实用性与可行性，本系统在某省级公路运营管理单位开展试点应用，覆盖该3条高速公路，总覆盖里程达437公里，涉及公路运营、交警、消防、医疗等4个协同部门，试点应用期间累计处置各类突发事件23起，取得了良好的应用效果，如图5所示。

　　案例1：高速公路多车追尾事故应急处置

　　试点期间，某高速路段因突发暴雨导致路面湿滑，发生3车追尾事故，造成2人轻伤、路段单向拥堵。系统通过路面监控摄像头、毫米波雷达等感知设备，在事故发生后30秒内完成自动识别与预警，同步将事故位置、现场画面、伤亡情况等信息推送至公路运营、交警、医疗、消防等相关部门，打破部门信息壁垒，实现应急信息实时共享。

　　指挥人员通过系统可视化平台，直观掌握事故现场情况、周边应急资源分布(包括就近救援车辆、医护人员、抢险设备)，通过智能调度算法，精准调度1辆救援拖车、1辆救护车、2名医护人员及3名抢险人员赶赴现场，同时调取该类事故标准化应急预案，指导现场处置。通过系统融合通信平台，指挥人员实时对接现场处置人员，下达处置指令，同步协调高速管理部门关闭事故路段入口、疏导后方车流。

　　此次事故通过系统处置，从事故发现到现场救援人员抵达仅用12分钟，伤员及时送医救治，事故现场清理完毕、道路恢复通行仅用45分钟，较传统应急处置模式(平均处置时长120分钟)缩短62.5%，有效减少了人员伤亡和路网拥堵损失，充分体现了系统在突发事件快速感知、精准调度、协同指挥方面的核心优势。

　　案例2：高速公路运载砂石货车翻车事故应急处置

　　试点期间，某高速公路段一辆运载砂石的重型货车因车速过快、操作不当，发生侧翻事故，砂石散落占用全部车道，造成路段双向拥堵，货车驾驶员受轻微伤，无其他人员伤亡，且散落砂石存在二次坍塌、影响后续救援的安全隐患。系统通过路面高清监控、毫米波雷达及过往车辆车载终端反馈，在事故发生后40秒内完成自动识别，精准定位事故位置、判断事故类型及严重程度，同步将事故详情(含货车车型、砂石散落范围、拥堵情况、人员受伤信息)推送至公路运营、交警、消防、医疗及道路养护等协同部门，实现应急信息一键共享，避免多部门信息沟通滞后问题。

　　指挥人员通过系统可视化平台，清晰查看事故现场全景、砂石散落范围及周边应急资源分布，结合系统自动匹配的“货车翻车及货物散落”标准化应急预案，通过智能调度算法，精准调度1辆救援拖车、1辆救护车、2台装载机、1台清扫车，以及3名医护人员、6名抢险人员、2名交警赶赴现场。同时，通过系统融合通信平台，分别向现场各处置小组下达指令：医护人员负责救治受伤驾驶员，交警负责封锁事故路段、疏导过往车流、设置安全警示区域，抢险人员利用装载机清理散落砂石、协助拖车处置侧翻货车，养护人员负责检查路面受损情况，全程实现统一指挥、协同作业。

　　此次货车翻车事故通过系统处置，从事故发现到受伤驾驶员送医仅用10分钟，砂石全部清理完毕、侧翻货车拖离现场仅用60分钟，道路恢复双向通行共用75分钟，较传统应急处置模式(平均处置时长150分钟)缩短50%，有效避免了二次事故发生，最大限度减少了路网拥堵损失，既体现了系统在突发事件快速感知、精准调度方面的优势，也验证了系统对货车翻车这类专项事故的适配性，进一步彰显了系统的实践价值与应用成效。

　　案例3：高速大风天气公路交通管制应急处置

　　试点期间，该高速路段出现8-10级大风天气，其中某高速大桥、高架路段风力达到10级，对过往车辆(尤其是货车、危化品车辆、轻型车辆)行驶安全造成严重威胁，存在车辆侧翻、坠桥等安全隐患。系统通过沿线气象监测设备、路面风速传感器，实时捕捉风力数据，结合气象部门预警信息，在风力达到预警阈值(6级)时自动触发大风天气应急预警，同步推送预警信息至公路运营、交警、应急管理等相关部门，提前启动大风天气应急处置流程。

　　指挥人员通过系统可视化平台，实时监测各路段风力变化、路网通行状态，结合系统内置的大风天气应急预案，通过智能分析划定管制区域，明确管制路段(大桥、高架路段及易受大风影响的开阔路段)、管制车型(货车、危化品车辆、轻型客车)及管制措施(临时封闭、限速通行、分流疏导)。通过系统融合通信平台，快速下达管制指令至各路段执勤交警、收费站点工作人员，同步通过路网电子显示屏、导航APP、短信推送等方式，向过往驾驶员发布大风预警及管制信息，引导车辆绕行，避免车辆滞留。

　　同时，系统实时跟踪风力变化，动态调整管制措施，安排抢险人员在管制路段待命，做好应急救援准备，防止突发事故发生。此次大风天气应急处置，系统从风力预警到启动管制仅用15分钟，实现了管制区域精准划定、管制指令快速传达、车辆有序疏导，期间未发生任何因大风引发的交通事故，累计疏导车辆1200余辆，待风力降至安全阈值(5级以下)后，通过系统及时解除管制，恢复道路正常通行，全程高效有序，充分体现了系统在恶劣天气主动防控、精准管控方面的核心能力，进一步验证了系统对各类突发气象灾害的适配性和实用性。

　　试点应用表明，本系统能够有效解决当前公路交通应急管理中的核心痛点，显著提升应急处置效率与管理水平，其应用模式可在全国各级公路运营管理单位复制推广，为公路交通应急管理智能化发展提供实践支撑。

　　五、结论与展望 (一)结论本文设计的公路交通应急指挥调度系统，融合物联网、大数据、人工智能、融合通信等新一代信息技术，针对传统应急管理的痛点问题构建了“感知-决策-调度-协同”的一体化智能体系。系统通过四大核心功能模块、六层技术架构与两大核心创新点，实现了突发事件的实时感知、应急预案的智能匹配、应急资源的精准调度与跨部门的高效协同，有效解决了跨区域协同低效、预案更新滞后、资源调度冗余等问题。

　　系统的建设依托完善的技术、团队与业务基础，具备较强的落地性与可操作性，预期可大幅提升公路交通突发事件的响应速度与处置效率，规范应急处置流程，为公路交通应急管理的数字化转型提供技术支撑。同时，系统的设计理念与技术应用符合国家“新基建”与交通强国的发展要求，具有重要的行业推广价值与社会公共价值。 (二)展望随着新一代信息技术的不断发展与智慧交通体系的持续完善，未来公路交通应急指挥调度系统将向“全域感知、全域协同、自主决策”的方向发展。后续将从三方面对系统进行优化与升级：

　　1.深化人工智能技术应用：引入深度学习、大数据预测算法，实现突发事件的提前预警与发展趋势预测，推动应急管理从“快速响应”向“主动防控”升级;

　　2.拓展车路协同与全域感知：结合车路协同(V2X)技术，接入车辆终端数据，实现“路-车-人”的全域感知，进一步提升事件感知的全面性与实时性;

　　3.构建跨区域应急指挥联动体系：打破区域数据壁垒，实现不同地区应急指挥系统的互联互通，构建省级、国家级的跨区域应急指挥联动平台，提升重大突发事件的整体处置能力。

　　未来将继续结合公路交通应急管理的实际需求，持续优化系统功能与性能，推动系统的落地应用与迭代升级，为智慧交通体系建设与交通强国战略实施提供更加坚实的应急管理保障。

　　参考文献[1]交通运输部.交通强国建设纲要[Z].北京：交通运输部，2019.

　　[2]王丽斌,王刚,李盾.交通运输调度和应急指挥日常应急管理系统设计与应用[J].中国交通信息化,2025,(11):84-87.

　　[3]田蔚楠,孙秀珍,向鹏程.基于遥感监测的高速公路应急指挥智能调度系统[J].自动化技术与应用,2024,43(12):167-171.

　　[4]张帅,王刚,潘滨,等.山东省综合交通运输调度与应急指挥平台设计[J].中国交通信息化,2024,(12):110-113.

　　[5]蒋明贵.城市轨道交通行车调度应急指挥优化建议探析[J].人民公交,2024,(22):156-158.

　　[6]陈丽萍.一种轨道交通设备调度应急调度指挥系统设计[J].中国科技信息,2024,(04):110-112.

　　[7]李奎.综合应急指挥调度系统的设计与实现探讨[J].信息与电脑(理论版),2023,35(04):218-220.

　　[8]周永明.基于智慧交通的高速公路快速综合应急指挥调度系统研究[J].西部交通科技,2022,(01):183-186.