福建高速长隧道群智慧运行管控解决方案

■文/图｜福建省高速公路科技创新研究院有限公司 曾俊铖

我国是世界上公路隧道里程最长、规模最大、发展最快的国家之一。交通运输部于2023年6月发布的《2022年交通运输行业发展统计公报》显示，截至2022年底，全国公路隧道已达24850处、2678.43万延米。

公路隧道作为公路交通网的关键线路和控制性节点，在缩短行车距离、提高车速、保护环境等方面发挥了积极作用，在帮助交通干线翻山越海、缩短线路里程等方面具有显著优势，取得了良好的社会和经济效益。然而，与一般的路基工程、桥梁工程相比，隧道结构设施复杂、空间相对封闭、视线较差，且逃生方向感知困难，使得运营管理更复杂、难度更大。同时，隧道一旦发生事故，影响持续时间长、范围大，易造成重大的人员伤亡和经济损失，甚至造成二次事故，严重威胁出行者的安全。

福建省高速公路建设运营单位高度重视长隧道群管控方面的科技创新工作，在G3京台高速公路福建福州段开展了高速公路长隧道智慧运行和安全应急能力提升关键技术研究的科技专项攻关。通过加强隧道突发事件实时监测，开展隧道拥堵预测预警，实施隧道突发事件智能化应急处置策略，形成了一套集“感知-预警-管控-融合”全过程的长隧道群智慧运行管控解决方案（以下简称“解决方案”)，有效提高长隧道群安全及服务水平，具有重大的现实意义。

G3京台高速公路福州段长隧道群

全要素感知：隧道信息全监测

准确识别运行状态是隧道安全管控的基础。目前，隧道机电设施智能化程度不高，主动分析识别、评估隧道运营安全风险的能力不足，所获取的隧道运营信息关键要素缺乏，安全管理较为被动、滞后。因此，迫切需要建立一套隧道突发事件高精度感知系统，为隧道全域精准感知、智慧化管控与决策提供有力支撑。

构建云边端一体化架构 打造分米级定位、秒级响应感知体系

解决方案以云边端一体化架构为基础，端侧布设毫米波雷达（300米）、高清摄像头(150米)等感知硬件设备，实时监控隧道运行状态；边侧部署具有智能算法的高算力边缘计算设施，实时接收雷达点迹和视频流数据进行处理分析；云侧采集高速公路全景信息，建模渲染制作高精度地图，实现隧道机电设施和移动目标分米级精准定位；搭建服务器集群，建设离线/实时混合架构的云控平台，集中汇聚、分析、处理多源异构数据，结合雷视融合、跨点位连续跟踪、重点车辆识别等关键技术，实现隧道全域精准感知。

试点巡检机器人 提高早期处置效率

针对隧道巡检困难、应急处置时效性较低等问题，解决方案中研发应用了巡检机器人，设计开发定向移动条件下的火灾、抛撒物等突发事件检测算法，构建隧道全时段移动巡检与在线应急处置策略，动态监测隧道火灾事故、气体环境、机电设施等信息，为巡检人员降低工作负担，提高巡检效率。同时，当突发事件发生后，巡检机器人将第一时间快速抵近事件现场，实时回传现场高清视频，通过语音引导快速开展早期应急处置，减少二次事故发生。

攻克雷视融合技术 消除隧道多径效应

针对隧道狭长场景容易造成的电磁波反射、损耗等问题，解决方案构建了隧道多径效应消除及单目视觉3D融合感知算法，利用时空自标定技术关联车辆目标，精准获取车辆车牌、车型、车身颜色，以及行人位置、数量等信息，构建基于雷视融合技术的隧道移动目标检测算法。

实现重点车辆识别 连续跟踪守护

解决方案采用深度学习算法提取危化品车辆的“危险品”标识和大客车的“通顶式”前挡风玻璃等特征，形成重点车辆特征库。一旦危化品运输车辆、大客车等重点车辆进入隧道，第一时间判断，识别车牌、车速、车道位置等参数信息。同时，结合边缘自组网技术，构建跨点位目标连续跟踪算法，通过将边缘网络的上游点位感知数据共享到下游，下游点位完成跨点位的数据帧对齐融合，实现隧道内全域重点车辆的轨迹连续跟踪与实时监管，守护隧道通行安全。

全方位预警：拥堵事故早发现

目前，原有系统依赖报警电话被动获取交通事件信息，信息比较滞后、定位精确性较低，难以实现交通事件的快速处置。针对这些问题，解决方案创新研发了突发事件主动识别、拥堵预测预警等智能化感知算法，主动快速获取突发事件位置、类型、影响范围等重要信息，并准确预测隧道交通流量和拥堵程度，有效提升隧道交通事件应急处置和拥堵疏导效率。

主动识别突发事件 精准、高效

针对现有隧道交通事件识别算法准确率低、重报率高等问题，解决方案中开发了基于大模型的突发事件智能检测关键技术。针对隧道事件样本稀少、标注成本高的难题，改进类别损失函数、位置损失函数，提高事件检测的分类能力与定位精度；针对毫米波雷达多径效应难题，优化滤波算法模型，提升目标数量、位置的检测精度等。目前，解决方案实现了对于隧道拥堵、异常停车、施工布控、行人闯入、抛撒物等突发事件的精准检测，事件平均检测精确率达95%以上，漏报率低于5%，响应时间小于15秒。

此外，解决方案在第二十五届中国高速公路信息化大会期间开展实战测试，事件检测准确率达100%，实现了突发事件的精准高效识别。

预测预警隧道拥堵 准确、可信

基于深度学习技术的突发事件检测

针对长隧道群节假日交通易拥堵、路网流量特征不明显等问题，联合上游多节点门架交通流数据构建隧道时空特征向量，添加周末、节假日等特殊属性变量，解决方案提取隧道交通流空间传播性和时间相关性特征，以多周期视角分解复杂交通流，形成高速公路隧道车道级多尺度交通流预测模型。目前，节假日期间隧道流量预测平均准确率大于85%，非节假日期间隧道流量预测平均准确率大于87%，为隧道主动管控、多级分流诱导提供了理论依据。

全过程处置：交通事件快处理

现有事件处置流程对于隧道当前及未来拥堵状态的考虑不足，管理方式较为简单粗放，应急管理的前瞻性、有效性还存在一定提升空间。针对这些问题，解决方案中设计了动态调整的车道级、通道级、路网级诱导策略，接入情报板、通行信号灯等设备，同步百度互联网地图平台，形成了整套处置诱导机制。当隧道发生交通事件时，快速采取定制化的动态管控方案，根据实时多源数据自动判断交通事件对隧道安全运营和通行效率的影响程度，智能动态推荐多级分流诱导策略。

车道级管控 洞内车辆管制

基于SUMO仿真技术建立了长隧道群车道级微观仿真模型，精细化设计跟驰模型、变道模型和驾驶员服从率模型，并基于遗传算法对其参数标定。结合G3京台高速路网及隧道实际运行状态，以整体通行效率为最优化目标输出车道级管控策略，动态调整指示灯开关，实现隧道内车辆的动态主动引导。

通道级引导 近端流量控制

针对G3京台高速公路沿线车辆，利用最优化算法输出当前路段不同管控区段的推荐行驶速度，主动引导上游关键区段车辆，控制到达事件发生的总体车流量，延缓拥堵的迅速蔓延，避免后续交通事故的发生。

路网级诱导 远端出行分流

针对高速与国省道路网，开发基于交通分配的路网级路径诱导算法，利用情报板、地图平台，发布路径诱导信息，将车辆合理分流至周边高速及国省道，实现区域级交通供需平衡。

地图发布 C端触达

解决方案融合百度地图进行诱导信息发布，发布效率高、用户触达能力强，优于传统路侧情报板信息发布方式；管控策略多级联动、动态可变、合理搭配、实时调整，优于方式单一、效率不高、时延长的传统管控模式。现阶段，已实现百度地图突发事件实时同步推送发布，通过仿真验证论证了策略的可操作性、合理性，路段通行效率预计可提升10%以上。

全信息融合：隧道运行智掌控

解决方案中研发了G3京台高速长隧道群智慧运行及应急救援系统，内嵌基于高清地图、数字孪生、多源异构大数据分析等关键技术打造的隧道运行状态3D场景，集成重点车辆全域监测、隧道交通拥堵预测预警、隧道内突发事件态势研判分析及应急处置等功能，运用基于最新国密的机电设施安全加密技术，整合联动隧道通风、消防、智慧照明等机电设施管理系统，精准展示G3京台高速路网交通状况，实现长隧道群全域综合监管与快速应急处置，进一步提升高速公路长隧道群智慧运行和安全应急能力。

系统创新引入3D全景数字孪生技术，真实还原隧道状态，利用视觉目标3D技术从图像中提取特征来预测场景中目标的三维位置、形状和姿态信息，与路侧实时数据动态融合，将车辆具体信息映射到统一的世界坐标系中，从而获得车辆精确的三维位置和航向角。联动采集的高精地图与机电设备信息，创新构建了隧道可视化数字孪生体系，能够辅助突发事件精准管理。

解决方案研究背景

G3 京台高速福州段长隧道群全长48 公里，设计时速100千米，双向四车道，隧道占比约为52%，含3处特长隧道，分别是天龙山（6.51 公里）、牛岩山（9.25 公里）和黄竹山隧道（8.67 公里）。该路段交通量较大，节假日高峰期交通量激增，常常出现逢节假日必堵现象，且长隧道内不同车辆速度差异大、车头时距近，一旦发生追尾、剐蹭等交通事故，容易诱发二次事故，导致高速公路服务水平严重下降，严重影响公众的高速公路出行体验。

为有效解决长隧道群运营领域的重点、难点问题，福建省高速公路科技创新研究院有限公司联合福建省高速公路集团有限公司福州管理分公司、龙岩东环高速公路有限责任公司、北京百度网讯科技有限公司、交通运输部公路科学研究院等单位，形成产学研用联合体，共同开展高速公路长隧道群智慧运行和安全应急能力提升关键技术研究，解决隧道交通事件感知被动、处置效率偏低、缺少智能化管控等问题，提升长隧道群运营安全水平。

该项目已列入2022 年交通运输行业重点科技项目。

长隧道群多级诱导及主动管控策略