基于物联网的智能交通检测与应急管理系统

■ 傅福林 晋胜国



基于物联网的智能交通检测与应急管理系统

■ 傅福林 晋胜国

新形势下基于物联网的智能交通事件自动检测与应急管理，不仅可以提升道路交通管理的智能化水平，促进道路交通的应急救援管理工作上一个新台阶，而且具有显著的经济效益和社会效益。

本文从物联网和智能交通建设的实际现状出发，在对交通事件智能检测分析和应急管理决策技术等关键技术研究的基础上，提出了基于物联网的交通智能检测与应急管理系统的技术架构及子系统平台设计思路，为新形势下城市智能交通与应急管理系统的理论研究提供了新思路、新技术、新方法，对于交通智能化和智慧城市建设都具有重要的实践意义。

1 概述

随着城市化进程不断深入，城市人口和车辆迅速增多，汽车保有量逐年增长，道路拥挤、交通不畅、环境污染、事故频发，因此，开展智能交通系统理论研究和技术创新，对于解决城市交通安全、交通堵塞及环境污染等问题，最大限度地满足老百姓交通出行需要，提高人民群众生活质量显得十分迫切。

研究发现，通过技术手段实现对交通事件进行智能检测，并对检查到的各种数据参数进行有效管理，可以有效地缩短事件发现、响应和清除所花费的时间，大大提高事件的处理效率。越快对事件进行处理，就越能减少交通事件所造成的人员伤亡和财产损失；越能改善与事件有关的当事人、事件的处理人以及相关道路使用者的安全性；越能有效地使用各种应急资源，提高管理部门的工作效率。智能化的交通事件管理不仅可以减少事件所持续的时间、缩短事件所造成的延误、降低偶发性交通拥堵的程度，从而有效地避免二次事件的发生；而且可以通过发布内容更丰富的出行者信息来节省驾驶人员的运行费用，从而更高效灵活地使用人力和道路设施。因此，研究新形势下基于物联网的智能交通事件自动检测与应急管理的新技术、新思路、新方法，不仅可以提升道路交通管理的智能化水平，促进道路交通的应急救援管理工作上一个新台阶，而且具有显著的经济效益和社会效益。

2 关键技术

2.1 车牌识别技术

车牌识别算法采用高度模块化的设计，按照车牌识别过程所包含的环节进行划分，一个环节对应一个相对独立的模块，这些模块既相互独立又相互联系，它们共同作用实现对车牌的准确识别。一般包括：

车辆的检测和跟踪：主要是对视频流进行图像分析，根据图像中车辆的位置，实现对其中的车辆进行跟踪，当车辆在最佳位置时，抓拍车辆的特写图片。而对车辆的跟踪是为了更好地克服来自外界的各种干扰，使识别的结果更加合理。

车牌的定位：车牌定位对后续环节显得十分重要，因此它是车牌识别的基础，车牌定位的准确性直接影响到整体系统的性能。本系统引进的车牌定位算法是一种完全基于学习的、多种特征融合的新算法，由于它摒弃了传统的算法思路，因此特别适用于各种复杂的场景以及拍摄角度。

车牌的矫正和精确定位：考虑到受现场安装条件的影响，摄像机的安装角度会受到一定的限制，抓拍到的车牌会出现一定程度的倾斜。需要对车牌图像进行矫正处理，以提高车牌图像的质量，也是为后续对车牌进行切分和识别做准备工作。我们采用通过精心设计的图像快速处理滤波器，对图像中车牌的整体信息进行快速处理，不仅可以避免因局部噪声所带来的影响，而且通过在算法中对多个中间结果进行比较分析，实现对车牌的精确定位，以减少非车牌区域所造成的影响。

车牌的切分：车牌的切分是根据车牌上文字的颜色、灰度、边缘分布等一系列特征来设计切分算法。该算法不仅可以有效抑制车牌周围其它噪声的影响，而且可以容忍车牌有一定程度的倾斜，特别是针对车牌图像噪声较大的应用，比如移动式稽查车牌识别，这一算法更具有明显的优势。

车牌的识别：为了更有效地提高字符识别的正确率，本系统设计了多个识别模型，多个识别模型相结合形成一种层次化的字符识别算法。同时，为了尽可能地保留图像信息，在对字符进行识别之前，先使用一些智能算法对字符图像做一些预处理，一方面可以提高图像的质量，同时也可以保证相似字符更好区分，提高字符的识别率。

车牌识别结果的决策：所谓识别结果的决策，就是根据车牌的历史记录，当一辆车经过视野时，对识别到的结果进行智能化的比较分析，并作出决策。这种比较分析决策可以通过计算观测帧数，判断识别结果、轨迹、速度等的稳定性，估算平均可信度、相似度等几方面进行综合评价，最后决定是继续跟踪该车、输出识别结果还是拒绝该结果。这种方法不同于传统的基于单幅图像的识别算法，它综合利用了所有帧的信息，减少了偶然性，大大提高了识别率，使识别结果更加正确、可靠。

车牌的跟踪：车牌跟踪基于各种历史信息数据库以及运动模型和更新模型实现的。历史信息数据库中记录了车辆行驶过程中每一帧所包含的该车车牌的位置信息、外观信息、识别结果、可信度等信息。运动模型、更新模型由于具有一定的容错能力，因此可以保证那些短时间被遮挡或者瞬间比较模糊的车牌仍能够被正确地跟踪和预测，并在最终只输出一个识别结果。

下图1为车牌识别的工作流程图：

图1：智能交通车牌识别工作流程图

2.2 交通事件应急管理与决策技术

一般地，交通事件应急管理是指借助计算机技术、通信技术等现代最新技术，根据交通事件应急指挥流程，来建立一套智能交通应急管理决策系统，以实现人、制度、机械和技术等各种资源的有机整合和相互协调，通过有效地减少交通事件的碰撞程度、持续时间等指标，来提高相关人员（如：事件受害者、司乘人员、事件响应者等）的安全水平。通过该系统还可以缩短发现和查证一起事件所需的时间，通过适当响应，即可实现提高事件操作效率，保障事件安全程度，最终安全清除事件现场的目标。

概括地，智能交通应急管理决策系统应涵盖以下几个基本流程：首先是对事件进行检测，然后是对事件进行辨识，针对不同的事件作出决策，提出应急方案，并立即实施方案，同时发布事件信息，最后还要对实施效果进行评估，评估结果存放到应急管理知识库中。

智能交通应急管理决策系统主要流程如下图2所示：

图2：智能交通应急管理决策系统

事件检测：

智能交通检测技术需要解决高检测率事件检测算法的高灵敏度与高误报率的矛盾，检测率、误报率与平均检测时间之间的矛盾。检测的准确率与所采用的自动检测算法有着密切的关系。因此，要提高检测的准确率，除了提高硬件检测精度外，关键要对检测算法进行创新设计。

事件检测算法的设计十分重要，它不仅关系到能否最大限度地发挥监控系统硬件部分的作用，特别是对事故的处理也显得非常地重要。比如：事故发生后所需的快速检测，事故发生后采取交通控制措施，对事故进行快速处理，以防止二次事故的发生，有效降低事故带来的损失等，都和事件检测算法设计有着直接的关系。

下图3为智能交通事件检测的关键流程：

图3：智能交通事件检测流程

事件辨识：

一旦事件检测模块检测到已发生或将发生的交通事件后，系统会将与此事件相关的原始信息、事件发生地的环境信息、四周的交通信息进行汇总，进入到事件分析模块，进行事件辨识（包括过滤、比对分析等）。实际上系统在内部，一方面会根据事件的类型、事件的严重程度、导致事件发生的原因等因素来进行事件辨识，更进一步，它还会通过对事件所导致的瓶颈处通行能力的下降程度、事件可能造成的阻塞及其扩散程度等几个方面做出分析和预测，为接下来的应急决策提供基本的依据。

考虑到事件检测模块会有一定的误报率，而且事件检测所提供的与事件有关的属性数据可能很不全面，因此，事件辨识的过程首先是对事件进行确认的过程，也即是首先要对事件的有无进行判断。然后才是借助预先设计好的各种模型和预案包括数学算法来对事件进行归类并分析，最终得到与事件的有关特征信息、事件的严重程度、事件影响指数等一些重要参数。当然，要是当检测模块所提供的与事件有关的数据不够完善或者是有残缺时，系统内部会应用数据挖掘和数据融合等技术算法对与事件有关的属性数据进行更进一步的处理。

应急决策：

决策分析是交通事件应急管理的难点，它一方面要负责生成救援方案，同时还要负责通知相关救援部门派遣救援资源。决策模块利用检测模块所采集到的信息，通过具体的决策算法和优化算法生成包括车道控制、匝道控制等救援策略。在生成这些策略时，不仅要考虑相关交通路网的通行能力和各交通路段通行能力之间的匹配情况以及各交通路段预测的行驶时间，还应考虑生成相关救援部门实施事故救援的具体过程。

决策分析的好坏对于应急决策的效果有直接的影响，因此，在设计交通事件的决策分析算法时，不仅要考虑从事件分析模块所得到与交通事件的有关信息，还要来自辅助决策和资源维护两个外部模块的信息。辅助决策模块主要涉及GIS、气象、环境等几个方面的内容，可以为决策分析提供所需的地理、环境、气象预测等方面的信息；资源维护模块可以提供有关应急资源的配置和补给等方面的信息，这些信息对于决策方案的制定以及执行过程都有着直接的影响。此外，交通事件的历史信息和应急预案也都是系统在进行决策分析时的有效依据。

交通事件应急预案一般包括事发路段的如何进行交通管理、如何对出救资源种类进行选择、如何选择出救资源点、如何合理配置应急资源、如何保证救援路径最优，此外，还要考虑对事发路段上游流入交通如何进行迂回诱导和控制、如何紧急管理事发路段的关联平面道路以及如何发布信息等方面的预案。

决策实施与信息发布：

决策实施即是应急决策的执行，它包括交通事件救援行动的全过程。其有效性主要取决于两个方面：一是交通事件的发展趋势，一是可供调度的用于救援的资源状态。

在应急救援过程中，需要应急指挥人员不断从系统中实时获得事件的最新状态和事件的发展趋势，并据此作出处置决策，这些处置决策以指令的形式通过系统下达给有关行动部门，行动部门收到指令后立即组织应急救援人员实施救援和处置，并负责随时通过系统将指令的执行结果（是否正常完成以及不能完成的原因等）反馈给回传给指挥中心的应急指挥人员，以帮助指挥人员作出下一步的决策。

指挥人员发布的指令一般包括：指令编号（系统生成）、指令发布人、发布指令的时间、行动部门、行动人员、行动内容（任务）、协助部门、协助人员等内容。

指令的执行结果需要按照指令编号、任务完成情况（是否完成了指令预定的任务）、结果的描述、完成时间等的字段记录保存到系统数据库，系统根据执行结果记录可提供事后分析，便于进行经验的总结或事后责任的追查。

除了通过系统反馈指令的执行结果外，行动部门还需通过系统将反馈事件发展的及时状态报告，也即是将事件发展的最新状态信息通报给平级的有关部门，或者上报给上级的领导部门。按照事件发展的不同阶段，状态报告一般分为三类：初报即首次报告（一份）、续报即进程报告（可能多份）、中报即结案报告（一份）。报告的内容除了要记录报告人、时间、事件状态、事件性质外，还有一项重要内容是对事件的发展趋势要进行预测描述。

智能交通决策实施与应急救援流程如图4所示。

效果评估：

交通事件处理结束后，应对整个事件处理的效果进行评估。效果评估可以通过从系统中调出从事件开始到处理结束整个过程中的记录。若要对整个交通事件的处理过程进行总结和回顾，只需让系统按照时间顺序（升序）来显示这些过程记录；若要对行动部门在该事件处理过程中的表现进行评价，可以让系统按行动部门进行分类显示。系统中所存储的行动记录一方面可以作为责任追查的依据，同时也可以用作今后同类事件发生时的决策依据，有利于对预案的修订和不断改进。

图4：智能交决策实施与应急救援流程图

2.3 其它关键技术

此外，本系统设计研究还涉及了多项最新的物联网技术，包括：智能识别技术、无线传感技术、智能卡口技术、入口匝道控制技术、路面破损检测技术等等。由于这些技术采用硬件和软件的标准接口形式，在此不作详述。

图5：系统技术架构图

3系统技术架构

基于物联网（Internet of Things）的交通事件智能检测与应急管理系统从技术架构上分为感知层、网络层和应用层。

感知层：通过磁、RFID（射频识别）、GPS（全球定位系统）、雷达、视频传感器等手段，可以感知车流、客流，检测车牌，监测车辆行为等，采用智能交通高清摄像机、智能交通终端管理设备、智能交通测速仪、辅助设备（车检器、信号检测器、雷达、补光灯）等智能硬件设备，建立物理世界和虚拟世界的联系。

网络层：网络层负责网络的数据交换传输，可以将传感器采集到的信息传输到数据处理中心，网络层可以是局域网、互联网，也可以是3G、4G或其他方式的网络。

应用层：应用层基于云存储和云计算的各种应用开发，通过对存储在云端的各种数据进行分析和处理，提升应用层对物质世界的感知度，通过决策和控制，来实现交通管理的各种应用。

其系统技术架构如下图5所示：

4 平台系统及子系统设计

应用层由多个功能模块子系统组成，融合了公安信息管理业务、智能交通应用、视频图像监控、高速网络传输、高性能比对计算等多技术、多系统，形成一套基于物联网的交通事件智能检测与应急管理的“智能交通管理综合平台”。该平台通过智能交通高清摄像机、智能交通终端管理设备、智能交通测速仪、辅助设备（车检器、信号检测器、雷达、补光灯）等，对采集到的静态与动态数据分析加工处理，实施治安监控、事件检测、交通管理控制和诱导等功能。

平台系统按其功能设计可以分为交通监控模块、交通参数模块、事件检测模块、违法取证模块、高清卡口模块、入口匝道控制模块、信息诱导发布模块、路面状况检测模块等模块组成。

平台各子系统的总体设计框图如下图6所示：

图6：平台系统构成图

4.1 交通监控模块

交通监控模块由通信链路、监控中心设备、监控远端设备和外场摄像机设备等构成，完成视频管理、报警管理、设备管理、数据通讯、数据处理等交通监控工作。摄像机可对区域内的交通、气象状况进行实时的监视，并对报警、事故等进行确认，同时用以监视该区域的交通服务状况。系统具有视频监控、图片抓拍、电子地图、视频上墙等功能。设备管理包括设备的增、删、改等设备维护以及设备的在线巡检，设备在线巡检是指对系统中所有的硬件设备的运行状态自动进行监测，以确保系统7x24小时正常安全平稳地运行。

这种基于视频监控的智能交通系统，一方面可以提供比较丰富的交通视频信息，实现道路交通的准确、可靠、高效的监视和控制；另一方面，由于监控摄像机的安装方便、快捷、经济、实惠，很容易在原有摄像机监控系统基础上进行升级和移植，不仅维护方便，而且可以大大节省整个项目的人力物力；此外，随着计算机技术、数字图像处理技术和模式识别技术等的不断发展以及处理器性能的迅速提高，能够很好地满足视频交通参数的提取对于实时性和可靠性的要求。交通监控模块的功能主要包括：一是要实现交通车辆、治安车辆、布控车辆和临时车辆的监视和控制；另一是根据识别到的车牌信息，再参照数据库中的黑名单信息进行比对，以判断通过的车辆是否是非法车辆，如果是系统会立即发出报警，以便提醒相关人员及时做出相应处理。

4.2 交通参数模块

交通参数包括交通流量、平均车道占有率、密度、平均车速、行程时间、平均车头间距等；车辆信息识别包括车型、车身颜色、号牌、车牌颜色等信息。

车辆通行信息包括公交车专用车道限制行驶、BRT 城市快速公交线路限制行驶、路段单双号牌限制行驶、分道分车型限驶等信息。

车辆通行告警信息包括黑名单核对与报警、套牌车检测与报警、闯红灯车辆检测与记录、不按导向行驶车辆的检测与记录、骑压实线车辆检测与记录、逆行车辆检测与记录等。

要实现如车流量、车速、车道占有率等交通参数的提取，首选是要实现车辆检测，即要锁定目标车辆。而像车速、车的离开量和离开速度、车队的长度以及车辆是否逆行、是否超速、是否闯红灯、是否压黄线、是否发生意外事故等交通参数则是来自交通流信息，它也是交通信号控制、交通违法处理、车辆定位、交通的组织与规划等的重要参考指标。通过这些交通流特征参数，事故发生时的交通流状况就可以比较准确地加以描述。当然，考虑到某些特征参数在事故发生时会产生突变，因此，在实现自动事故检测算法时，这些参数可以被用做算法的控制变量。

4.3 事件检测模块

交通事件是指任何偶发性的非正常事件，它能引起车道通行能力的下降，无法正常满足通行的需求。交通事件不仅包括像车辆的追尾、车辆的停滞、货物的抛洒等，也包括像正常的公路维护、项目的重建或其它特殊的非紧急事件（对车道通行能力会造成明显影响的情况或局面或其它事件）等。由于交通事件是引起偶发性交通拥挤的关键因素，因此，对城市交通事件进行准确检测和有效管理，不仅可以减少交通拥挤，而且可以减少城市交通事故的发生，降低事故损失。

交通事件视频检测系统通过对摄像机采集的视频图像进行智能分析处理，能够实现对各种交通事件的自动检测，包括车辆停驶、车辆逆行、交通拥堵、车辆慢行、行人穿越、遗弃物等。主要包括：

1） 车辆拥堵检测。自动根据平均车速与排队长度检测道路拥堵情况并报警。

2） 车辆逆行检测。自动检测车辆逆行事件并报警。

3） 非法停车检测。系统自动检测车辆停驶状态和停驶时间，当停驶时间超过设定阀值后，系统发出车辆非法停车事件并报警。

4） 抛洒物检测。系统自动检测车道中各种目标，当检测到车道中出现长时间不动静态目标时，经分类为可疑物并持续一定时间以上的，认为为抛洒物，系统触发报警信息。

5） 行人闯入检测。系统对进入车道的移动物体进行分类检测，分类结果中如果出现行人特征目标，系统自动检测并报警。

此外，系统支持检测服务器事件录像和视频管理平台事件录像两种方式，并具有事件录像存储和管理功能，可以根据现场实际情况进行优化配置，如中心组网（服务器）和前端组网（智能盒）两种检测部署方案，方便用户根据实际组网和项目需求进行选择部署。

4.4 违法取证模块

违法取证模块应用于道路路口，可有效地防止闯红灯、逆行、轧线、变道行驶等交通违法、违章行为，减少由此引发的交通事故。

该模块采取非现场交通执法模式，利用高清摄像机、设备等方式收集反映现场事实的视频资料，对交通违法/违章行为实施记录。当违法/违章行为发生时，该模块会非常直观地将视频资料记录下来，而此时在违法、违章现场，行为人并不知晓自己的违法/违章行为已被记录。一旦视频资料经审查确认无误，就成了违章/违法的处罚证据，行为人将按程序接受调查，并接受相应处罚。

该模块由前端采集/数据处理设备、传输链路、控制中心等组成，并采用高清视频检测方法对机动车和信号灯灯色进行实时检测。一旦检测到有闯红灯、逆行、轧线等违法/违章行为时，前端高清摄像机会接连抓拍多张图片存储到控制器，通过控制器处理后再上传至控制中心。控制中心的平台系统接收到外场设备的数据，将数据处理后存入数据库。

系统还可对监测区域内的各种车辆进行实时捕捉，连续抓拍多张车辆过程图片，并通过车牌自动识别功能，构建更加完整的取证数据信息。信号灯灯色视频检测方法可自动判断环境亮度，自动调节摄像机的曝光参数，使图像处于最佳状态，达到最佳的识别和监控效果。同时，采用GPS 卫星定位模块，精确的经纬度定位可解决动态违法抓拍的证据争议问题。

4.5 高清卡口模块

卡口自动监测模块作为交通违章非现场执法系统的一部分，有利于提高交通路网的通行能力，保障车辆的快速通行和安全行驶，提高管理整个交通系统的效率。

对该模块的设计，由嵌入式高清一体化摄像机、平板窄波雷达、LED 频闪灯、闪光灯、智能终端管理设备、交换机、光传输设备等组成。采用雷达检测与高清视频检测双重模式对过往车辆进行检测，当某一模式出现故障时，系统可自动切换至另一检测模式。

该模块可应用于公路要道实现通行车辆、超速车辆等的监控与报警，应用于省际或市际出入口实现车辆监控与报警，应用于重要治安卡口实现通行车辆监控与报警等，并对车辆监控记录与报警记录进行有效管理。同时，它也可以为交管部门处理肇事逃逸车辆、打击盗抢机动车犯罪以及交通违章处罚等实时提供准确的车辆信息和有效证据。

该模块工作原理如下：前端数据采集模块通过在路口建立的视频监控子模块，实现对所在的监控区域内通行的所有过往车辆进行实时监视和控制，包括实时监看、图片抓拍、车牌识别、声光报警以及车辆通行信息的记录和检索等功能。然后，将所采集到的通过各车道的所有车辆的识别信息，通过网络传输模块上传到中心管理平台（CMS），再由中心管理平台（CMS）进行集中、有效、综合管理。

前端设备的主要功能是完成车辆的抓拍和违法监测，同时将抓拍的图像连同车辆通过时间、速度、车长、车道号、辖区等信息写入本地数据库并通过网络上传。处理中心系统可将违法信息并入公安部统一的“道路交通违法信息管理系统”和“车驾管”业务系统平台，并自动进行信息发布、布控和撤控。

4.6 入口匝道控制模块

城市快速路具有全程无交叉口、只允许机动车行驶、车辆行驶速度高等特点，在城市交通中起着主导性的作用。

为了保障城市快速路道路容量的有效使用，进一步改善整个城市交通系统，对入口匝道进行有效控制显得十分必要。入口匝道控制一般可以实现以下几个目标：减少甚至消除交通拥挤的发生；降低事故发生率；提高交通安全水平；减少总的旅行时间；提高交通服务水平。

该模块的工作原理如下：通过引进技术手段对入口匝道到快速路交通流量进行有效地调节，使得快速路主线的交通需求（TD），尽可能不要超出它的通行能力范围，这样就能保证快速路主线的交通始终处在一个最佳状态附近运行，从而保证快速路交通的畅通。

该模块主要由匝道控制主机、车辆检测器、信号灯三部分组成。

1、匝道控制主机：是入口匝道控制的核心部件，主机中装载入口匝道控制程序；

2、车辆检测器：包括主线检测器（快速路主线交通状况检测）、排队检测器（入口匝道的车辆排队状况检测）、检入检测器（是否有车辆到达停车线前等待的检测）、检出检测器（是否有车辆通过停车线的检测）、交汇检测器（车辆是否顺利地交汇到快速路主线上的检测）；

3、信号灯：用来指示车辆是否可以通行还是需要在停车线前等待。

4.7 信息诱导发布模块

交通诱导系统通过对车辆采集系统、道路监视系统、接处警系统、交通信号控制系统、人工采集以及相关部门提供的动态信息数据进行处理，并将交通信息实时发送到室外LED显示屏，为公众出行提供信息服务，包括：实时路况信息，如道路拥堵情况、交通流量、平均速度、交通管制、高速公路封堵等，以及动态交通信息，如公交车信息、出租车信息、停车位信息等等。

交通诱导系统是交通控制与交通疏导的主要技术手段，是智能交通综合管理指挥决策的重要依据。交警可以通过指挥中心或者直接在现场进行控制并发布交通信息。由于室外显示屏也具有存储功能，因此，即使在室外显示屏和指挥中心之间通信连接断开时，室外显示屏上也能够自动循环显示存储在室外显示屏中的信息，并能在现场对信息显示进行操作和控制，当然这些信息只是一些通用信息。

固化信息显示：将通用的显示信息固化在下端显示屏中，用于显示屏与中心中断时显示，其内容可以从控制中心下载，显示时间也可通过控制系统进行更改。

人工诱导信息显示：是指以人工的方式将诱导信息从控制系统发送到室外显示屏进行显示。根据实际需要可选择是发送后立即显示还是由控制系统定时发送显示。

自动诱导信息显示：是指由诱导软件按照预先设定好的算法自动计算来生成诱导信息，运算数据来自交通流实时动态信息检测系统，该系统会收集实时的交通流数据。诱导信息一经生成并确认，诱导软件便会自动将其发送到室外显示屏上显示。

停车信息诱导发布：是指根据停车场系统检测到的停车信息，自动对停车场剩余车位的进行信息发布。

4.8 路面状况检测模块

路面状况检测在道路建设和管理中不仅是一项基础性的工作，而且是一项至关重要的工作，它可以直接影响到对工程质量的检验和控制，而且对于道路养护的决策是否科学以及养护资金的分配是否最优也起着决定性的作用。

该模块需要对路面破损状况设计自动检测算法，可在各种行驶速度和各种环境条件下，对包括裂缝、坑槽、车辙等的各种破损路面进行检测和识别。路面破损检测算法采用目前比较前沿的技术不仅可以获得路面三维变形破损数据，比如：道路的平整度、路面的车辙、纹理、损坏度以及前方景观图像数据等等，而且还能通过对路面损坏图像的识别和处理，自动对损坏路面的裂缝、坑槽等进行分析和处理，找出裂缝、坑槽的具体位置坐标，计算出裂缝、坑槽的长度、宽度和深度以及路面损坏率。计算结果可以按照指定的格式直接导入到路面管理系统，用于对路面状况进行评定。

4.9 智能交通应急管理平台

该平台系统通过网络能够实现前端设备管理、视频实时监控与录像回放，交通参数设置，交通事件、违法信息自动检测识别、自动报警，GIS应用，智能车辆查询追踪（区间查询、碰撞查询、同行车查询、套牌车查询、区间测速），违章查询（闯红灯、逆行、禁左禁右、超速），车辆布撤控，车辆智能研判（首次出现、频繁出现、高危时段出现），智能分析（车牌识别、人脸识别、行为分析、人数统计、视频质量诊断）；通过电子地图可进行电子地图实时导航、直观图像预览、报警点直观显示、报警信息显示和查询、车流统计、卡口信息实时显示、运行状态实时查看、过车信息和行车轨迹实时查询等功能；联动报警管理可实现布控设置（含：单一布控、统一布控）、报警联动设置（含：声光报警、弹屏报警、人工处警提示、短信提醒、联动图像、联动大屏等多种方式）等功能。

该平台还包括应急管理和决策指挥模块。根据前端模块对交通状况的监控，将检测到的异常事件信息上传，本模块能对上传事件进行汇总和辨别，并针对不同事件作出决策，及时生成处理此事件的应急方案，主要包括：对交叉路口信号灯的控制、对匝道开启和关闭的控制、对驾驶员的诱导和控制、对电子板显示信息的提供以及对异常事件排除时间的动态预测和异常事件排除后对交通流的诱导和控制等。并立即组织实施方案，同时发布事件信息。最后还要对此次事件发生和处理的全过程进行记录，对实施效果进行评估，并将评估结果保存到应急管理知识库中，为以后的事故处理和方案生成提供原始数据。

结束语

本文通过对车牌识别技术、物联网技术、交通事件检测与辨别技术以及应急管理决策技术等关键技术研究的基础上，提出了基于物联网的交通智能检测与应急管理系统的技术架构及子系统平台设计思路，为新形势下城市智能交通与应急管理系统的理论研究提供了新思路、新技术、新方法。对于改进交通管理的技术手段、内容、方法，提高交通运行效率，保障行车安全、维护驾驶员人身与财产安全，以及城市交通智能化和智慧城市建设都具有重要的实践意义。

作者单位：上海博超联石智能科技有限公司