基于视频智能的全场景路网运行管理体系建设及应用

孔德兰 KONG De-lan；唐维 TANG Wei；王骋程 WANG Cheng-cheng

（山东高速集团智慧管理中心，济南 250013）

0 引言

随着高速公路出行需求不断增长、公众对出行服务要求不断提升，如何准确获取高速公路道路实时运行状态，及时提供高效管理和信息服务，避免拥堵和减少交通事件造成的影响，已成为高速公路信息化建设亟待解决的问题[1]。视频资源以其便捷、直观的优势得到了广泛的应用，尤其随着基于AI 识别的视频分析算法不断升级、与视频识别算力相匹配的设备性能不断优化，使得及时分析、存储和感知全路网运行状态成为可能。如何借由现有视频设施布设标准，最大化的利用现有视频资源实现智能化应用，辅助人工切实提高路网监测的有效性、及时性，进而构建全场景路网运行管理体系是近年来在业务实践中需要持续探索的重要问题。本文将基于山东高速在视频技术应用和路网运行管理的实践，提出对基于视频智能的全场景路网运行管理的相关探索及应用。

1 视频智能分析系统建设

为切实开展有效的视频分析，全面利用现有监控资源开展路网级的视频智能分析应用建设，首要条件就是需对路网的视频资源进行全量接入汇聚、治理，进而为视频事件的有效应用提供前提和基础。

视频智能分析系统从下至上主要为“视频接入层、视频综合管理层、云端服务层”三个层级，实现从前端设备接入、设备管理及基础信息治理、视频分析结果汇聚、分析结果应用的全流程管控：

①视频接入层：根据国家及高速公路行业视频监控建设规范的工作要求，系统依托光纤网络、互联网等方式，通过分级部署方式将路网的全部视频资源接入平台。

②视频综合管理层（视频中台层）：利用高速公路上的道路沿线视频的流式、非结构化特点，灵活选用存储技术，构建“中心云+局域端”的视频存储、分发、调用及管理能力，同时，结合各管理区域公司的路网业务调度需求，做到视频在区域间的可视化共享。

③云端服务层：主要包含“事件中心”和“视频应用”两大服务。事件中心将中台汇聚的各级视频分析结果，定向完成“事件发现”与调度系统的“事件处置”有效衔接；事件中心通过采集业务人员对事件的反馈，又可系统地分析现有算法的不足为下一步算法优化提供数据支撑。

视频智能分析系统通过融合路网数据、交通态势数据、视频结构化数据、交通事件数据等多源数据，通过智能分析算法挖掘数据隐含价值，构建高速公路智能算法引擎，为高速公路路网管理单位和公众提供高速公路态势感知、交通指挥调度、事件处置、信息诱导等数字化监管和服务能力，为全面打造高速公路路网数字化融合提供有效支撑。

2 全场景路网事件感知及多元数据融合应用

视频以其资源可视化、便于智能化应用的特点，为全路网提供全时段、全路段、全要素的可视化支持，为精准感知路网运行情况，在实际应用中通常通过结合其他数据、并结合人工观测对视频数据进行进一步补充校正。通过视频技术及多源数据融合计算，可以及时感知交通运行状态，分析路网运行特点，深挖路网运行规律，开展各项业务时，能够精准调配人力物力及时采取合适的管控措施，提升路网运行工作管理效能，切实做到“精细化交通管理”，依托新技术提升交通管控的科学性、拓展感知能力，为智慧决策有效赋能。

为切实提高交通状态感知及智慧管理能力，在实践中可以按照事件对路网的影响类型及范围进行各场景分析，系统将视频监测内容按照空间覆盖、时间覆盖、重点精准监测三方面进行归类，主要分成三类检测场景，分别是：全路网轮询感知、全天候保障通行、重点位置及特殊气象精准覆盖，在充分利用现有视频资源进行全路网、全天候整体感知的同时，对重点位置进行加密部署和多源感知融合，辅助人工切实提升路网整体监测能力（图1 为全场景路网运行可视化管理体系图）。

图1 全场景路网运行可视化管理体系图

2.1 全路网轮巡感知

目前全路网的实时视频事件感知一方面耗费较高的硬件资源设施，另一方面视频事件分析仅靠局域建设，难以进行资源的有效共享共用。为此，中心端视频事件中心的建立，为全量事件库的统一汇集、公共算法的有效升级、统筹算力资源匹配和供给，提供了有效的集约化的解决方案。通过路段历史事件分析，对每类时间的检测结果统计、分析，完成全路网分层分级的定时轮巡应用，实现人工巡查的智能事件监测预警辅助。

全路网轮巡感知中，技术部分重点通过建设基于卷积神经网络的视频深度学习系统[2]，结合目标检测、识别，开展高速公路环境下视频深度学习数据集研究，实现对交通事故、停车、行人、逆行、非机动车、烟雾、抛洒物、应急车道占用、穿越导流线、连续变道进行有效识别，同时，与交通应急响应措施有效结合，加快对高速公路突发事件的处置效率，提高应急处置时效性。在具体应用中，利用现有“中心端+局域端”视频分析服务部署能力，将感知用于整个路网检测，在实现已有资源最大化利用的同时，全面对路网进行高效“轮检”，大大辅助人工电子巡查的同时，为路网全面智能化监测感知提供了有效手段。

基于视频事件轮巡策略制定，采用资源能力评估、事件检测成效分析及准确率因素综合评定的方式，目前经运行，全路网视频可在一小时左右完成全量的常态化轮巡，视频事件的综合检测率达到92%以上。

2.2 全天候保障通行

全天候保障通行主要是针对不良的气象条件和视线条件进行检测。在高速公路上，不良视线条件和道路积雪、结冰情况下会进行道路管制，此类事件如未及时处置将可能对道路交通造成恶劣影响，因此及时对恶劣天气和不良实现条件进行检测对保障道路通行具有重要意义[3]。目前视频技术中可通过能见度检测配合其他感知设备数据，判别不良气象条件对通行的影响，可为后续管控手段的实施提供有效支持。

能见度分析目前主要根据计算图像的大气透射率的方法来统计视频能见度，通过计算能见度系数来区分不同大雾等级的图像，进行分级判别、告警。同时借由气象监测仪、雷达等数据进行融合，并结合实时视频进行研判结果验证，即可对能见度进行持续有效的监测，进而为动态实施《雾天高速公路安全控制措施》等管控措施提供有效决策依据（图2 为基于视频识别的全天候保障通行技术流程图）。

图2 基于视频识别的全天候保障通行技术流程图

目前，结合路网气象预警信息、历史受雾气影响较多的路段以及雾气易发时段等因素，对能见度监测的关键点位进行持续、有效分析，实现全天候通行预警技术保障及管控机制，为高速公路交警执法部门形成有效的积极管控建议，开展联勤联动，有效降低路网封闭管理几率，确保了路网的高效、稳定、安全运行。

2.3 重点位置及特殊气象精准覆盖

结合实际路网事件数据，交通事件的多发位置多在互通枢纽、收费站出入口、长下坡、急弯、受恶劣天气影响（团雾）等路段[4]，同时结合事件发生后产生的影响程度，隧道、分合流区也是需要重点关注的典型设施。为此，在重要交通设施监测方面，除按照《高速公路监控技术要求》做好视频设备设施的部署以外，为全面观测交通通阻情况，还对枢纽立交、收费站等相关设施处进行加密部署，辅以全景摄像机，确保监测无死角（图3 为视频全景图）。同时，为充分利用现有数据对重点位置进行精准感知和补充，重点区域可结合门架数据、雷达数据等进行融合感知和推演预测。

图3 视频全景图

借于重要设施对通阻影响的重要性，为对重要设施的通行情况进行有效管控，精准获知，避免单纯依靠视频容易出现误报，就摄像机的部署情况来看，可视范围受限，对于重要设施的交通通阻现状单单借用视频也难以做到对交通状态的推演预测。为此，可结合重点位置的相关联上下游门架，采用车辆通行时长对事件的发生过程进行推演分析，并与视频数据和人工上报数据进行交互验证，即可实现事故的精准感知以及事故影响预测，为重要设施处发生影响通行事件的全面感知，以及对事件发生后影响的通行时长、范围的推演预测提供支撑，进而提升路网突发事件的主动化、智能化感知水平。此外，对于高速公路的重要场景，例如隧道、分合流区，都可结合卡口摄像机、实时视频、视频事件识别对车型、车辆轨迹、视频事件判别进行融合利用，团雾路段还可结合能见度检测仪、气象检测设备进行数据融合，即可实现此类特殊重点设置、特殊恶劣天气的动态监测，有效进行事件分级预警。

结合门架数据对事件发生导致的交通流变化进行推演预测，以其借由现有设备进行数据挖掘的实用性，以及作为视频事件检测的辅助结合手段，结合预警效果来看，已形成了有效的信息互补和交叉验证，具有在全路网推广使用的重要价值。

3 系统运行实践及应用效果

目前，基于事件分析的系统已为省内运营调度系统提供服务，并在集团省外的高速公路运营单位进行试用。通过三大场景分析应用，结合时间、空间，形成路网运行态势的有效感知。

平台搭载基于视频的AI 智能分析技术，结合多元数据融合，实现全路网轮询感知，重点位置及特殊气象精准覆盖，全天候保障通行场景下的有效综合研判，并形成动态管控策略，智能识别、主动管控交通运行态势和各类突发事件。同时对重要设施通行情况可进行提前预判，对事件影响范围及时间进行有效预测。

经实际使用测试，目前事件检测最小检测目标物的像素分辨率为40 像素*40 像素，路网事件综合监测准确率达92%以上，交通事故、道路拥堵、故障停车、非机动车上路等事件检测率95%及以上。事件检测统计数据见表1。

表1 事件检测统计表

此外，为便于调度业务平台作业，结合事件发现预警，系统可自动调用突发事件结果及相应的实时监控视频画面，随时核实、实时监测现场情况，并根据事件等级自动启动或升级相应电子预案，智能调度周边救援资源，实现精准快速处置，通过系统应用，事件处置规范度由85%提升至99.6%，5 公里及以上拥堵事件同比减少32%，对标国内同行业先进企业，高速集团在路网事件处置方面达到了显著提升效果。

4 结语

目前，通过视频智能分析成套系统建设，夯实了路网智能感知基础服务底座，为全面提升全路网调度可视化、智能化治理能力提供支撑。利用视频智能感知分析、多元数据融合，为全路网轮询感知，重点位置及特殊气象精准覆盖，全天候保障通行场景的精准、合理应用，动态进行路网态势感知，动态开展调度指挥引导形成有效交叉联动，实现了路网调度工作高质量发展提升、一线作业人员降压减负，有效提升跨部门、跨区域相关业务协同处置效率，达到利用视频资源对调度监测业务及路网管控的赋能助力。