道路交通智能化安全防控平台设计

李莹 冯川

摘要：为有效开展道路交通安全防控工作，保障道路交通运行安全高效，本文分析了人、车、路、环境四个道路交通的风险源及智能化安全防控需求，提出了道路交通智能化安全防控平台的架构，阐述了平台各层系统的建设内容与技术实施路径，最后面向新一代信息技术在交通行业的深度融合，展望道路交通安全防控车路协同发展。本文结合前沿新一代信息技术发展对道路交通安全防控进行研究探讨，期望为道路交通安全管理服务工作提供参考借鉴。

Abstract： In order to effectively carry out road traffic safety prevention and control work and ensure the safe and efficient operation of road traffic， this paper analyzes the risk sources and intelligent safety prevention and control requirements of the four road traffic of people， vehicles， roads and environment， and proposes the architecture of the road traffic intelligent safety prevention and control platform， expounds the construction content and technical implementation path of each layer system of the platform， and finally looks forward to the coordinated development of road traffic safety prevention and control facing the in-depth integration of the new generation of information technology in the transportation industry. This article combines the development of cutting-edge new generation of information technology to research and discuss road traffic safety prevention and control， hoping to provide reference for road traffic safety management and services.

关键词：道路交通;交通安全;智能防控;信息技术

Key words： road traffic;traffic safety;intelligent prevention and control;information technology

中图分类号：U491.2                                     文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）30-0220-03

0  引言

道路交通安全一直是交通运输行业与汽车行业关注的重点，交通基础设施不断完善且提升空间有限的情况下，如何提高道路交通安全、减少交通事故一直都是关注的热点。为提高道路交通运行安全管控水平，相关管理服务部门及行业专家提出了一系列安全管控措施，主要分为管理防控与技术防控两大类。管理防控多集中于管理部门职能整合、限制超速行驶以及加强设施维护管理[1];技术防控则是利用信息技术加强道路交通安全管控能力，主要应用于道路交通运行信息监测、事故告警以及信息联动，技术防控因其能够突破传统防控方式的时间空间限制，在全国各地不同程度得到应用。然而现有技术防控多围绕独立主题业务系统开展，各系统之间数据资源形成孤岛，不同来源信息在道路交通安全防控中的效应未能充分发挥。近几年大数据、云计算、物联网、机器视觉等新一代信息技术在交通行业不断渗透应用，微观信息实时采集、多源异构信息处理、海量数据关联挖掘为道路交通智能化安全防控提供了技术条件。本文应用新一代信息技术，设计道路交通智能化安全防控平台，以期为道路交通安全管理服务提供参考借鉴。

1  道路交通风险源

1.1 道路交通安全影响因素解析

人、车、路、环境作为交通系统的四大要素，也是影响道路交通安全的重要因素。

①人的影响主要表现为驾驶员与行人。研究表明车辆事故发生的原因93%是由于人为造成，根据相关调查数据分析，将近80%的碰撞是因为驾驶员在事发前3秒的疏忽引起[2-3]。此外，城市道路交通流量大、交通环境复杂，行人也极易引发交通事件。

②车的影响主要体现在车况与运输行为规范。良好的车况是安全行驶的基础，但仍存在部分不符合安全规范的车辆上路，导致交通事故发生，比如爆胎、刹车失灵等引发交通安全事件。除了车辆本身的车况，是否按照运输规范运输也影响交通安全，例如超载运输、违规危运等都容易导致交通事故。

③路的影响由道路交通的静态因素与动态因素各方面引起。道路交通的线形设计、道路结构等静态因素可能导致交通事故发生，例如曲率半径较小、視距过小、纵坡较大、路面不平整、抗滑性差等。道路交通的流量、速度、密度等动态因素也是交通事故发生的重要原因，例如拥堵情况下道路交通事故概率明显高于畅行情况。

④环境的影响主要指气象影响，不良气象与恶劣天气与道路交通安全关联紧密。不良气象条件主要包括浓雾、大风、暴雨、暴雪、道路结冰等，导致能见度降低和地面附着力下降的恶劣天气危害尤为严重。据不完全统计，我国道路交通事故中约40%发生在恶劣天气中，不良气象条件下事故发生概率要比平常高出10%以上[4]。

1.2 面向风险源的安全防控需求分析

道路交通风险来自于人、车、路、环境四个方面，需要对不同风险源开展针对性防控工作，面向道路交通风险源的安全防控需求如表1所示。

在道路交通安全防控工作中，除了面向风险源开展事前监测，及时预警避免交通事故发生，还应能对已发生事件开展事后应急响应，因此基于信息技术的安全防控需求还包括应急指挥与信息发布。

2  道路交通智能化安全防控平台

2.1 道路交通智能化安全防控平台架构设计

基于道路交通安全防控需求分析，设计道路交通智能化安全防控平台架构如图1所示，包含感知层、分析層与应用层三个层级以及信息共享与信息标准化两个保障机制。

感知层，即借助各类检测技术和检测设备，实现对人、车、路、环境等交通要素的感知与状态数据采集。

分析层，即通过与相关部门进行交通数据的共享交换与整合，实现对综合数据的深度分析，为应用层提供技术支撑。

应用层，即面向道路交通安全管理服务，满足管理服务部门应急指挥业务应用，同时为公众提供的路况播报、出行指引等服务。

信息共享与信息标准化是跨部门、跨领域、跨行业信息融合应用的前提，道路交通是交通系统中的重要组成，精准、科学的安全防控需要交通系统其它领域的信息支持。

2.2 道路交通智能化安全防控平台系统设计

在道路交通智能化安全防控平台架构下，提出三个层级系统建设如表2所示。

2.2.1 驾驶行为信息采集系统

基于车内视频监控采集驾驶员面部信息，利用图像分析技术实时分析驾驶员行为特征，当驾驶员出现打哈欠、眼睛不注视前方、拨打手持电话、抽烟等行为时，通过语音、体感震动等方式提醒驾驶员，降低交通事故发生;基于车辆CAN总线采集踩油门、刹车、转向驾驶操作行为数据，例如在车辆未停稳打开车门时预警提醒，一方面即时提醒驾驶员规范驾驶，另一方面同步将车辆紧急刹车、不开转向灯转弯等可能产生安全隐患的驾驶操作行为记录存档，为规范驾驶员操作等教育培训提供数据支撑。

2.2.2 车辆状态感知系统

利用车辆CAN总线综合采集车辆状态数据，主要包括设备状态与故障预警两大类，其中设备状态方面有：车速、里程、转速、档位、制动状态、水温、气压、油门、灯光信号、门信号、电池电压、机油压力等数据，故障预警方面有：油压报警、水位低报警、水温过高报警、前气压报警、后气压报警等数据，通过实时监测预警，及时发现安全隐患，提高行车安全管控能力。

2.2.3 道路状态感知系统

通过在车身搭载视频监控，实现车周环境监测感知，消除驾驶员视角盲区，利用毫米波雷达实现车辆与周际环境距离感知，结合车辆行驶速度实时分析安全距离，当车辆与道路环境中的基础设施、行人、车辆距离过近则即时预警，提醒驾驶员避免发生碰撞。此外，车载视频也可辅助道路交通养护巡检，发现路面破损、边坡滑坡等状况，为道路交通维修保养提供第一手数据资源，提高道路交通管养效率与安全保障。

2.2.4 气象环境感知系统

交通气象监测包括常规监测和专门监测两大类，常规监测主要实现对气压、风向、风速、降水、湿度、温度等常规气象条件监测，而专门监测则针对路段特点，对团雾、能见度、结冰、积水等情况进行监测[4]。通过对气象监测设备实时监测的信息进行分析、判断，为行车安全提供气象环境实况，辅助交通管控方案的制定与服务信息的发布。

2.2.5 道路交通路况分析系统

利用车辆卫星定位、线圈、卡口视频以及交通信息服务APP数据实现道路交通交通信息检测，包括车流量、车辆速度、占有率、监控航拍视频图像等多维度信息，参考地方道路交通路况分析标准划分交通状态，并采用不同颜色直观反映道路交通实时路况，为交通管控方案、出行绕道指引等提供数据支撑。

2.2.6 道路交通黑点分析系统

为了针对性、差异化防控风险，提高道路交通安全防控工作效率，基于大数据技术对道路交通的历史交通事故进行规律挖掘，分析道路交通事故时空规律、交通流规律，筛选出常发交通事故的路段、时间、交通流特征，将其作为道路交通安全黑点，借助道路交通路况分析系统对安全黑点前兆风险进行监测，当路况临近黑点状态及时发布信息提醒驾驶员安全行车。

2.2.7 交通管控预案推演分析系统

为了提高道路交通安全防控的响应能力，需要建设交通管控预案推演分析系统，一方面通过交通管控降低交通事故发生概率，另一方面通过采取交通管控措施降低已发生事故的恶劣影响，防止二次事故发生。针对重点路段，利用交通仿真技术，构建基于实际交通场景的平行系统，利用仿真参数模型实现交通管控方案输入，对交通管控预案进行效果推演与可行性评估，辅助道路交通交通管理服务部门安全管控决策。

2.2.8 道路交通应急指挥系统

面向已发生的交通事故，需要高效联动各方应急救援、防止二次事故发生，在此场景下应急指挥系统尤为必要。在多方协作机制下，利用信息技术实现跨部门、跨领域、跨行业的信息联动，解决当前各方在通信指挥中面临跨区域及层级中的指挥不畅、指挥能力不足等问题[5]，缩短交通事故救援响应时间，提高救援成功率;结合交通管控预案推演分析系统预案分析，快速实施管控措施恢复道路交通正常通行。

2.2.9 信息发布系统

不论是道路交通日常信息服务还是安全管控时期的信息诱导，都需要信息发布系统的支撑，综合道路交通路况分析系统、气象环境感知系统、道路交通应急指挥系统相关结果与指令，整合城市交通相关信息资源，通过交通服务APP、可变信息板、广播电台、微信、微博、靶向短信等多种渠道，向公众发布交通路况、气象预警、路径诱导等信息。

综上，通过感知层实现道路交通风险源状态的实时监测与短临预警;通过分析层支撑道路交通风险机理分析;通过应用层将安全防控具体措施作用于实际，再通过感知层实现交通安全防控效果反馈。

3  展望

物联网、人工智能、大数据、云计算、移动互联网等技术促进了交通管理服务的改革与升级，在交通安全管控工作中发挥了积极作用。近年来，车路协同、边缘计算、自动驾驶等新一代信息技术也取得了阶段性成果，这为道路交通安全防控提供了新的思路。未来，将有更多车路协同技术被应用于交通安全防控，通过在道路路侧部署智能设施，与行驶车辆的智能车载设备实现信息互联互通，利用边缘计算快速实现风险识别与防控措施分析，以全局最优原则定向传递交通诱导信息，更高效率、更智能化降低交通事故发生，提升交通安全性。

参考文献：

[1]陈飞.对我国高速公路安全管理系统的探讨[J].现代经济信息，2018，33（20）：349.

[2]陶凤.基于超声波测距的汽车防撞系统的研究[D].上海：上海师范大学，2015.

[3]董非凡.营运车辆主动安全智能防控技术应用研究[J].汽车实用技术，2019（7）：225-226.

[4]李国良.利用物联网技术提升不良气象条件下高速公路安全管理智能化水平的研究[J].公安科技，2017，16（6）：67-73.

[5]贾兴无，昊方健.山东省高速公路智能交通安全管理平台建设[J].中国交通信息化，2018，20（10）：119-121.

基金项目：交通运输行业重点科技项目清单（2019-ZD7-045）。

作者简介：李莹（1991-），女，云南红河州人，硕士，主要从事智能交通领域工作。