智慧隧道关键技术的研究

朱立 邓芳明 姚道金

摘要 在信息化时代环境下，各种新型技术在高速公路隧道工程内得到广泛应用，如大数据、人工智能、物联网等，为智慧隧道的建设与发展创造有利条件，是践行智慧交通理念的有力证明。对此，文章运用文献综述法和系统分析法，围绕智慧隧道，对其内涵及技术架构加以论述，从智慧感知技术、智慧管控技术、智慧养护技术三个方面入手，重点探讨智慧隧道建设的关键技术。文章意在通过研究，为相关人员提供借鉴参考，为智慧隧道建设及交通强国目标实现贡献自己的一点力量。

关键词 智慧隧道；体系架构；关键技术

中图分类号 U495 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2024）04-0018-03

0 引言

根据《2021年交通运输行业发展统计公报》的统计，截至2021年年底，我国公路隧道总数达到23 268座，总长达到24 698 900 m，其中特长隧道1 599座，7 170 800 m；长隧道6 211座，10 844 300 m^[1]。如何管理运营好如此众多的隧道，保障国民经济和社会的发展，已然成为当前研究的热点问题。

韩直^[2]等（2000年）较早提出应加强对隧道ITS（Intelligent Transportation System）的研究，但关注点主要集中在隧道的智能监控上；之后的曾盛（2004年）^[3]、王志伟^[4]等（2009年）和王少飞^[5]等（2013年）提出的公路隧道综合监控系统集成方案并未涉及运营阶段养护管理的信息化、智能化问题；曾磊^[6]等（2016年）首次提出智慧型隧道的概念，定义了智慧隧道的主要技术架构和依赖的技术手段。新型信息技术的快速发展，使得云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链等技术应用于公路隧道管理中，通过智慧感知技术获取要素信息，结合多源数据融合构建隧道数字孪生环境，通过三维可视化等技术，实现隧道、人、环境、路和车的系统管理正逐渐成为业界的共识^[7]。

目前智慧隧道概念正快速发展，该文结合近年成功的案例，详细介绍了运营期智慧隧道中应用到的总体架构及关键技术，并探讨智慧隧道的应用和发展趋势。

1 智慧隧道的内涵及技术架构

目前，隧道机电已经囊括了照明系统、监控系统、通风系统、环境监测系统、消防系统、报警系统、广播系统等诸多子系统，经过多年的发展，这些系统已经逐步完善，每一个子系统都具备相当的信息化水平，并实现了一定程度的智能化^[8]。然而，由于各个系统之间的业务隔离，造成了数据烟囱情况极为突出，这对于隧道机电的整体管理和运营效率都造成了很大的负面影响，因此急需实质意义上的数据打通，以实现隧道机电的高效运作。

智慧隧道技术是利用新一代信息技术，如物联网、大数据、人工智能等来提升隧道运营的效率和安全性的一种创新方式。这项技术通过使用先进的传感技术，可以实现对多源数据的采集，包括隧道内的车辆、行人的位置和移动轨迹，以及隧道周围的环境参数等。然后，利用大数据和人工智能技术，可以对这些多源数据进行实时处理和分析，从而实现对隧道内的交通流量、车速、行车安全等方面的全面管控，提高隧道通行能力和安全性。同时，智慧隧道技术还可以通过对隧道内的设备和照明系统进行智能化控制，有效控制隧道能耗，降低隧道全生命周期运营管理成本，从而实现隧道的高效运营和管理^[9]。

2 智慧隧道的关键技术

2.1 智慧感知技术

利用雷视融合、AI学习、大数据等先进的核心技术，可以更加精准地感知到隧道内的交通流和异常事件，从而更加有效地处理这些事件，实现隧道交通的安全性和可靠性。而基于视频的AI识别，可以实现交通流检测和异常事件的检测，形成了最具性价比的解决方案。另外，结合激光雷达、毫米波雷达等新型装备，可以进一步提升遠端小目标识别和跟踪效果，以及车辆遮挡情况下的处理效果，从而更加高效地保障隧道内的交通安全。

2.1.1 毫米波雷达

毫米波雷达在隧道内工作时，因其出色的抗干扰性能，能够很好地感知车辆通行所造成的振动、烟尘、油烟和黑白洞现象，即使在恶劣的隧道环境中也能保持稳定的工作状态，从而实现高精度的雷达检测和定位，可以大幅提高隧道的通行效率和安全性，并且该设备的故障率极低，维护成本也相对较低，因此在隧道内的应用潜力巨大。相对于目前市场上的其他感知设备，如摄像头、激光雷达等，毫米波雷达在数字化、感知精度、感知颗粒度方面都具有明显的优势，不仅能够满足隧道内的各类感知需求，还能以较低的综合造价实现高精度的雷达检测和定位，是目前性价比最高的隧道感知设备之一^[10]。

2.1.2 AI卡口

使用高清AI卡口抓拍相机可以有效地对过往的车辆进行整车特征分析，从而识别出其中的危化品车辆、大客车以及普通车辆，进而对每一辆车进行分类，这无疑提高了抓拍和识别精度，为后续的车辆通行规律统计提供了有力的支持。该高清AI卡口相机还可以与综合监控平台相连接，使得对进入隧道的车辆抓拍和分析更为精准。通过对隧道内客货车的流量数据进行梳理和分析，可以关注到隧道内的总体客货比例变化，以及车辆密度的变化情况，对车辆类型、车辆归属地以及出行时间分布等进行深入的分析和总结，以便及时发现并解决可能存在的问题。此外，结合定点测速以及区间测速功能，可以根据车辆实际的行驶里程，计算每一辆车的行驶速度，并对车速异常的车辆在系统内进行警告展示，这可以帮助提前发现隧道内的异常情况，避免可能出现的交通事故，为隧道内的行车安全提供了有力的保障^[11]。

2.1.3 视频事件检测

AI视频事件识别功能可以对进入隧道的车辆进行实时的视频识别，一旦检测到车辆出现违停、超速、逆行、气体泄漏、抛洒物体、起火等危险行为时，系统将会自动发出告警，通知相关的工作人员采取必要的处置措施。在得到确认后，系统将会在PC端、监控中心大屏端、移动端等多个平台同步显示并同步处理，确保事件的及时、有效处理，最大程度减少事故的发生。在这个过程中，AI视频事件识别功能可以同时检测和识别车辆逆行、车辆停止、抛洒物、违规行人、路障等多种事件，还可以进行车流量统计、烟雾检测、车辆信息识别、交通参数检测等多项功能，以便更好地辅助相关工作人员进行事件的判断和处理^[12]。

2.1.4 智慧隧道应急预警

隧道是一种特殊的建筑结构，具有封闭、狭窄、阴暗等特点，因此在发生火灾等紧急情况时，需要及时采取有效的措施，保障人员和财产的安全。然而，即使通过情报板或者交通信号灯进行提示，仍然有一些车辆不遵守交通规则，进入隧道，从而加剧了事故的严重性。为了应对这种情况，平台应用应急预案和管控技术，根据应急联动预案，通过大数据分析研判，采用智慧化手段，可以在第一时间自动判断并反馈隧道内事故状态，通过多种方式提醒驾乘人员并进行交通管制，以避免或减轻事故损失，降低二次事故风险。云控平台可以通过各种传感器、摄像头等设备，获取隧道内的实时信息，从而确定事故的具体情况，然后通过无线传输、互联网等手段，将信息发送至隧道外预警系统设备，进行联动预警，让隧道口的加强警示系统及多级联动预警发布系统发挥作用，使隐患事故车辆和危险车辆停在洞外，从而保障隧道内人员和财产的安全^[13]。

2.1.5 北斗增强技术

借鉴室外卫星导航高精度定位技术，基于伪距差分原理和基于载波相位差分原理两种实现方式，来提高北斗卫星系统的定位精度和准确性。其中，基于伪距差分原理的定位方式是一种实时处理技术，而基于载波相位差分原理的定位方式则是一种事后处理技术。至于基于短基线解算原理的定位方式，主要用于对定位数据进行修正和处理，以提高定位精度和准确性。

2.1.6 4G/5G无线通信及定位

根据隧道施工的工程要求和工作难点，通过建设隧道4G/5G无线通信及定位系统，利用无线调度、有线调度、安全监控、视频回传、机车控制等系统进行深度融合，实现统一调度、统一管理、统一监控、智能联动，确保隧道施工过程的高效、安全、稳定和高效。同时，采用远程维护管理，将技术专家的经验和技能及时传递到现场，实时解决现场问题，保障系统的正常运行和维护，最终构建成一套智慧隧道的应用系统，充分发挥科技的力量，为隧道施工提供更高质量、更高效、更安全的解决方案^[14]。

2.2 智慧管控技术

由于使用基于鸿蒙操作系统的智能终端，可以对传统机电设备进行改造，实现了传统机电设备的在线监测。这一功能的实现可以帮助隧道管理人员实现对机电设备的实时监控，及时发现设备故障并采取有效措施，避免因设备故障导致的运行风险。在鸿蒙操作系统的支持下，基于联动控制策略，系统可以对感知的事件进行决策辅助。例如，当发现机电设备故障时，系统会及时向管理人员发送警报，同时给出故障原因和解决建议，方便管理人员一键启动，实现对设备故障的快速处理。这种决策辅助功能可以大幅提高隧道管理效率，减少因设备故障导致的停机时间，保障隧道运行的安全、稳定和高效。

2.2.1 精准管控

在隧道内设置车牌识别+雷视一体机作为数字孪生前端硬件设施，可以建立起一个全面的数字孪生系统，实现对隧道的全场景、全过程、全要素的实时监测、分析和预警，从而提高隧道交通安全水平。雷视一体机在大雾、烟尘、低照度的情况下也能准确识别动态物体，保障隧道内行车安全。雷达可以有效弥补视频监控的不足，进一步加强隧道交通管理，并提高对交通事故的应急处置能力。在尾气、金属颗粒等影响毫米波雷达识别精度的情况下，视频监控仍可以持续工作，全方位保障隧道交通安全。综合应用这些技术可以更好地发挥交通环境监测的作用，进一步保障隧道交通安全，提高道路通行效率。在這个平台上，管理人员可以对隧道群的运行状况、异常事件、重点监控车辆、联动救援等进行可视化管控，同时利用前端感知设备与后端数字孪生进行拟合，实现隧道车辆的实时状态展示、隧道内异常事件展示、辅助联动救援等功能，进一步提高了隧道交通管理的效率和安全性^[15]。

2.2.2 边缘计算

边缘计算与控制（边端），其中主要包括区域控制单元和边缘计算节点两个组成部分。通过边缘计算节点，可以汇总隧道内多个边缘计算节点的信息，并将这些信息传输到人工智能和大数据业务后台，从而实现对隧道内交通状况的全面感知和智能化调控。在具体的操作过程中，边缘计算节点不仅可以实现边边协同，还可以实现边云协调，快速在不同边缘节点之间作状态信息同步，从而保证用户业务在边缘节点切换过程中的连续性和稳定性，避免对用户业务产生不良影响。另外，区域控制单元是另一个重要的组成部分，其主要职责是负责隧道内大部分机电设备的信息收集、预处理和监视控制功能，从而确保隧道内各项设施能够正常运行，为车辆的顺利通行提供保障^[16]。

3 结语

在《交通强国建设纲要》《数字交通“十四五”发展规划》《加快建设交通强国五年行动计划（2023—2027年）》等一系列政策的指导下，我国已经开始积极推进交通基础设施的智能化建设。智慧隧道是在新一代信息技术环境下对传统隧道交通工程的全新演绎，是未来隧道运营管理新的发展趋势。它可以提高隧道的运行效率，降低运营成本，提升用户体验，实现交通双碳目标，为社会带来更多的福祉。应该积极推进智慧隧道的建设，为实现交通强国的目标作出贡献。

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收稿日期：2023-11-27

作者简介：朱立（1984—），男，硕士，高级工程师，研究方向：交通信息化。