高速公路重点车辆管控系统设计与应用

2022-06-09 09:42何晓强斯倩杨政
交通科技与管理 2022年11期
关键词:风险评价图像识别高速公路

何晓强 斯倩 杨政

摘要 为了加强对高速公路交通安全源头重点车辆的监管,通过采用信息化技术,实现对重点车辆持续、及时的管控。文章通过对高速公路危险物资运输现状分析,从平台的架构、数据层、危化品车图像识别、车辆驾驶行为识别、车辆轨迹还原和风险评级方面对高速公路重点车辆管控系统进行设计,实现了重点车辆在禁行时段、禁行路段想要驶入高速公路的车辆进行车道实时预警和劝退,从源头上遏制安全事件的发生。

关键词 重点车辆;高速公路;图像识别;风险评价

中图分类号 U491.54 文献标识码 A 文章编号 2096-8949(2022)11-0004-03

引言

在我国当前的社会服务体系中,智能化系统已经被应用于多个领域,对于高速公路交通管控平台来说,为了能够更好地进行车辆管控,也需要逐步进行智能系统的建设。该文基于重点车辆内容的分析和探讨,对高速公路重点车辆管控系统设计进行详细的分析,并对应用情况和应用效果进行探讨。

1 选题背景

近年来,我国工业快速发展,危险物资运输量逐年上升,而道路运输已成为主要运输方式。由于运输性质特殊,加强危险物资运输安全管理,对预防和减少危化物资道路运输事故具有重要意义[1]。

2020年1月1日0时完成取消高速公路省界收费站工程全网并网切换后,经过一段时间的运行,取消高速公路省界收费站工程已基本趋于稳定,各项工作有序推进中,各项数据的汇聚工作也基本完成,数据的数据细粒度、实时性都得到了大幅提升,数据量也较之前增加了10~20倍,数据的价值已经凸显[2]。浙高运金华管理中心针对下辖高速公路车流量大、大型车辆占比高的情况,积极响应省内数字化改革要求,充分发挥高速公路数据价值,上线启用重点车辆管理系统,对所辖路段内的各类大型车辆实现精准化数字管控,加强了对重点车辆的实时感知和异常处置能力。

2 项目介绍

系统主要从车辆的风险等级和发生事故后的危害程度出发,对进入所辖路段的每一辆车进行实时分析,根据运输物的载重量、危害性、人身安全等因素综合评价,自动发现风险等级较高车辆,全程跟踪监测直至车辆安全驶离[3]。目前系统主要对“两客一危”车辆进行管控,除高风险车辆全程跟踪外,还联合交警部门实现对禁行时段、禁行路段闯入的车辆进行预警和非现场执法。系统自上线后,通过与交警、路政的联合管控,遏制了违规违法行为,提升了道路安全保障水平[4]。经过一段时间的运行,通过对辖区内各路段车辆的分析,挖掘每个路段各类车辆、运输物的分布,为应急资源的调度、储备提供更加科学的依据,加强了突发情况下应急处置能力。除此之外,为在源头加强重点车辆的管理,金华管理中心将在收费站入口进行严格管控,对禁行时段、禁行路段想要驶入高速公路的车辆进行车道实时预警和劝退,从源头上遏制安全事件的发生。

3 高速公路重点车辆管控系统的设计

该方案以综合交通大数据池为基础,通过采集原收费站的牌识数据、门架的牌识数据和相关的抓拍图片等,结合外部的重点车辆基础信息及图片识别技术,实时获知路段上行驶的运输危险物资车辆,重点关注一些长隧道、桥梁位置的危险物资车辆,以便监控管理人员掌握路上的风险。同时,在对运输危险物资车辆进行监测的基础上,研究车辆的超速、闯禁、超载、变道、行政处罚、危险等级等情况进行挖掘分析,建立重点车辆的风险档案库,对于风险等级较高的车辆进行重点监控,并将相关的数据以服务的形式提供给系统平台使用,实现业务的相关联动[5]。

3.1 平台的架构

高速公路重点车辆监测平台整体架构包含数据层、分析层、应用层三个部分,以数据为基础,汇聚高速公路内部出入口、门架的交易、牌识、图片等数据、车辆实时GPS位置数据;以模型算法为核心,研究车辆轨迹还原预测算法、多元数据融合算法、车辆风险评级算法、驾驶行为识别算法、图像识别算法,建立重点车辆基础档案库、重点车辆在途和历史位置库、危化品车电子运单库、重点车辆异常驾驶行为库、重点车辆行政处罚及违法违章库、重点车辆风险等级库,提供给上层应用使用;以应用场景为导向,涵盖重点车辆管理中的车辆监控、高危提醒、异常告警、应急处置、档案管理等运营全过程。

3.2 数据层

数据层是该项目的基础,主要包含内部数据和外部数据两部分。

3.2.1 内部数据

如表1,内部数据主要是指现有高速公路各类物联网、应用系统产生的数据。

3.2.2 外部数据

如表2,外部数据主要是指国家运政管理中的危化品車数据。

3.3 危化品车图像识别

利用主线和收费站的图片数据,对危化品车辆和运输超大超重件车辆进行自动识别,主动发现车辆。

图像识别技术目前已经得到了广泛应用,技术相对成熟。该项目针对危化品车辆的特征进行优化,提高危化品车辆的识别准确率。

经过测试发现,危化品车辆的基本特征是车辆前脸有“危化品”标识,车头顶部有三角“危险”标识,基于这两个特征,通过历史图像数据的不断训练,预计车辆的识别准确率可达93%以上。

3.4 车辆驾驶行为识别

车辆驾驶行为识别主要是基于多来源的数据,对车辆在高速公路上的一些不规范行为进行重点识别(如图1),项目中主要识别的行为模式见表3。

3.5 车辆轨迹还原

记录车辆门架的交易数据和车辆GPS数据,形成车辆行驶路径关键点位时序数据,再利用高德等地图服务商的在线轨迹还原能力,对车辆的行驶轨迹进行还原。

3.6 风险评级

根据车辆的驾驶行为、行政处罚的结果数据,从运营规范、驾驶规范、运输规范、危险等级四个维度对车辆的综合风险进行评级,多角度反映车辆的风险等级,减少管理的压力。55C3C0E9-68E2-481D-AC96-F072FCF997D7

3.7 建立档案数据库

通过各类算法的分析,最终将结果用于重点车辆相关主题库的建立,重点车辆的主题库主要有基础档案库、位置库、运单库、驾驶行为库、处罚库、应急库六大主题库,涵盖了整个高速公路危化品车辆管理中的各项内容。

4 应用情况

自2021年8月开始,在浙高运公司金华中心部署安装投入使用,该系统通过主线收费门架和收费站卡口系统,对辖区内危化品车进行实时动态感知,出现异常情况时,迅速启动相关应急措施。该系统在金华管理中心应用后,重点车辆违规驾驶情况减少75%以上。

5 主要应用成效

(1)车辆实时跟踪。根据风险等级对车辆进行跟踪,以地图的形式进行呈现。中、低风险车辆进行聚合。只显示路段上的重点车辆数,点击路段后可查看车辆列表,并显示车辆的具体位置、来源地、风险等级、运输物信息;中等、高风险车辆独立显示,每辆车实时跟踪并以红色、暗红色车辆图标高亮显示,显示车辆的风险评分和该次驾驶中的异常行为,点击后可查看车辆具体的历史异常行为、行政处罚、运输物等信息。

(2)车辆轨迹查询。如图2,通过手工输入查询或点击实时跟踪中的车辆,可以查看车辆的该次高速行驶轨迹、近一个月的高速行驶轨迹等。

(3)高危车辆提醒。风险等级高的车辆进入所辖路段时,或当有重点车辆进入隧道、事故高发区等高危路段时,在所辖路段监控中心的实时跟踪大屏中进行高亮提醒,并以辅以声音、弹窗、钉钉等形式提醒监控中心管理人员,方便管理人员对车辆进行重点关注。

系统对超速、低速车辆、禁行路段闯入、禁行时段、连续长时间疲劳驾驶、车辆违停等情况进行监控;如出现这些问题,对重点车辆上人员发出警告。

(4)高危路段监测。针对隧道、桥梁等高危路段,全过程重点监测,对异常情况在实时跟踪大屏中对车辆进行高亮告警,并以辅以声音、弹窗、钉钉等形式提醒监控中心管理人员。管理人员可根据实际情况通过喇叭等对车辆进行告警,并提前准备应急管理措施。

(5)危险品应急处置。危险品车辆运单查询提供危化品车运输物查询服务,当车辆发生事故时,监控管理人员可以第一时间获知该车辆运输的货物、重量、目的地、危险性等,以便采取下一步措施。

(6)应急信息发布。出现危化品事件时,可通过多种途径向公众发布事件信息,提高信息触达的范围,减少事件带来的危害,降低二次事件发生的概率。与情报板联动,经过审核后自动在事件周边的情报板上发布危化品事件信息,提醒周边车辆减速、绕道。与应急厅合作,通过应急厅向周边的常驻人群发布告警短信。

6 总结

该文通过调研现有高速公路重点车辆管控情况,设计了高速公路重点车辆管控系统。该系统具备监管数据提取与信息整合、管理与服务并重、实时协同监管的特点,落实了关于重点车辆动静态监管的要求,能大幅度提高管理的信息化水平和智能化管控力度,实现了源头安全管理,为高速公路重点车辆管控提供借鉴。

参考文献

[1]张彦鹏, 张平贵. 重点货运车辆管控平台实战应用探究[J]. 广东公安科技, 2020(4): 41-45.

[2]李娜, 陳瑶, 刘华, 等. 基于安全闭环的“两客一危”动态监管平台[J]. 中国交通信息化, 2020(4): 122-124.

[3]霍宇明, 钟锦泉. “两客一危”车辆智能管理系统的应用与趋势[J]. 中国安防, 2014(14): 23-27.

[4]顾家悦, 张铿, 董可然, 等. 城市智能交通管理系统顶层设计——以武汉市智能交通示范工程为例[J]. 中国公共安全(学术版), 2018(1): 60-65.

[5]董开帆, 封春房, 顾家悦, 等. 高速公路智能交通管理系统评价[J]. 中国公共安全(学术版), 2018(2): 72-75.

收稿日期:2022-04-02

作者简介:何晓强(1975—),男,本科,工程师,研究方向:交通智能化。55C3C0E9-68E2-481D-AC96-F072FCF997D7

猜你喜欢
风险评价图像识别高速公路
高速公路,让中国驶入快车道
基于计算机视觉的图像识别技术研究
人工智能背景下图像识别技术浅析
为什么高速公路上不用路灯照明
基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示肿瘤细胞图像识别
智能电网风险评价研究
黔西北某炼锌渣堆场周边土壤及农产品重金属污染研究
图像识别交互系统
风险评价和风险降低在电梯检验中的应用研究