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    杭州绕城高速公路智能化运营系统设计与建设浅析

    2020-09-14 10:07:02 来源: 中国交通信息化 评论:
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    作者:张冶芳1,林亦宁2(1.杭州国益路桥经营管理有限公司;2.上海闪马智能科技有限公司)

    摘要:随着经济发展,高速公路客运、货运流量不断增长,各管理部门为实现道路的安全、畅通,投入了大量的人力与设备,其中借助视频提升道路管理能力的方式最为普遍。但如何从海量视频中快速发现事件、快速处置,是当前各管理部门的研究重点。本文通过建设杭州绕城高速公路智能化运营系统,并依托视频,实现事件的“可观、可测、可控、可服务”监测体系,从而提升道路科技化管理能力。

    为完善高速公路运营体系,本文利用“人工智能”“大数据”技术,基于杭州绕城高速公路项目,设计建设杭州绕城高速公路智能化运营系统,以期实现运营系统流程自动化、电子化。

    一、建设背景

    为满足杭州绕城高速公路持续增长的流量需求,高速公路服务质量应达到更高要求:及时发现道路上发生的各类事件、向车主及时预警、高效处理事件、提高通行效率。

    为提高监视水平,公司逐年增加沿线监控点位,在管辖范围内的103公里高速公路上设置了118路遥控摄像机、32路违停监控摄像机、24路隧道内固定摄像机、92路匝道卡口摄像机、30路收费广场摄像机。高达几百路的视频监控设备,却仅依靠人工视频巡检发现高速公路交通事件,监视效果差强人意。有实验结果表明,在人工监看监控画面22分钟之后,肉眼会对视频画面里95%以上的活动信息视而不见。如何有效地管理海量视频,并以视频事件为主体串联起多种任务的调度执行,是亟需解决的新问题。

    系统旨在合理规划、设计并部署交通事件视频检测系统,实现对各种交通事件的自动检测、自动报警、实时显示、综合分析,做到交通事件“早发现、早处理”,加强高速运营管理。

    二、建设目标

    系统建设目标是利用“人工智能”和“大数据”技术,建设杭州绕城高速公路智能化运营系统,实现交通事件自动发现、交通事故闭环处置、交通运行数据采集、公路资产状况监控,从而达到“提高安全水平、规范行车秩序、提升通行能力、监控资产状况”的目的。

    杭州绕城高速公路智能化运营系统,从以下五方面为管理部门提供信息化管理工具。

    (1)基于智能视频分析技术,全天候地对道路拥堵、车辆异常停车、车辆逆行、占用应急车道、货车占用主车道、实线变道、穿越导流线、行人闯入、抛洒物、道路施工等交通异常事件进行检测,并将报警信息上传到监控中心运营平台。当有交通异常事件发生时,监控中心的智能化运营平台发出语音报警,提示当前发生异常事件的地点及事件类型,同时弹出预警视频画面,便于监控中心人员对预警事件进行确认。

    (2)基于视频流分析,进行车道流量、车道平均车速、排队长度、车头时距等交通数据的检测采集,为交通规划和指挥调度提供数据支持。

    (3)基于统计的交通流量参数和交通事件,通过人工确认后可在出行服务系统进行发布,通过与高速公路出入口控制信号联动控制、与上游车流的可变限速系统联动控制,实现一体化的高速公路区域协同控制。

    (4)有效监管管辖区域内交通状况,通过交通事件的回放,为判别交通事故和纠正交通违法行为提供可靠依据。

    (5)快速处理道路交通事件,缩短事故现场清理时间,及时发布交通信息,有效解除道路隐患,避免发生二次事故。

    三、建设思路

    绕城高速已有较完善的视频监控系统,因此,可充分利用现有摄像机,不必增加过多硬件投入,实现事件自动感知,进行交通数据与事件的检测处理。高速公路智能化运营系统平台,在收到交通事件预警信息后,可以查看事件详情,预览事件发生至结束的完整视频,根据实际情况进行事件处置、工单派遣、施救车辆调度,联动诱导屏发布信息,将高速存在的风险信息及时、准确地传达给道路使用者,减少交通事件的发生。

    四、系统架构

    (一)总体架构

    高速公路智能化运营系统分为交通事件感知系统、智能运营管理平台、智能诱导系统、无人机巡检系统四大子系统,分四个阶段建设实施,如图1所示。系统建设完成后,能实现交通事件自动发现、交通事故闭环处置,运行数据采集处理,公路资产状况监控,从而实现“提高安全水平、规范行车秩序、提升通行能力、提供运行数据、监控资产状况”的目的。

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    图1 高速公路智能化运营系统总体架构

    (二)数据架构

    绕城高速智能化运营系统分三级管理架构,如图2所示。一级架构担负系统数据存储、统计、计算、报表以及各种管控指令的下达;二级架构负责对采集到的数据进行分类包装和预处理,并传送至一级架构,当一级架构宕机或者故障时,二级架构行使一级架构功能,临时处理一些重要的业务和数据;三级架构负责检测匝道口、路面、服务区和收费口的各种数据。其中,以“路段监控分中心”为主要监控组织,收费站、服务区、隧道管理站辅助监控。路段监控分中心应根据路段建设情况、投资主体、运营管理模式,结合路段实际道路交通特点和长度进行设置。

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    图2 高速公路智能化运营系统三级管理架构

    五、功能设计

    (一)交通事件感知系统

    交通事件感知系统是基于深度学习算法实现的视频智能分析系统,系统可以全天候地对道路拥堵、车辆异常停车、车辆逆行、占用应急车道、货车占用主车道、穿越导流线等交通异常事件进行检测,并将报警信息上传到监控中心运营平台。当交通异常事件发生时,监控中心的智能化运营平台发出语音报警,提示当前发生异常事件的地点及事件类型,同时弹出预警视频画面,便于监控中心人员对预警事件进行确认和即时处理。

    (二)智能诱导系统

    智能诱导系统,除了常规的节目管理、预案管理之外,还能以交通事件感知系统的事件作为信息来源,用系统上报的事件信息进行自动的交通诱导信息发布。通过建立交通事件与诱导信息的知识图谱,在复杂多变的交通态势下,实现事件发现到诱导信息发布的快速联动,减少信息发布和传递的延时。

    (三)智能运营管理平台

    智能运营管理平台主要提供基础视频、交通事件预警、交通事件处置、交通参数统计查询、诱导信息发布、路政管理等功能。同时,对视频资源进行整合和统一管理,实现互联互通,通过基础资源和业务的整合与联动,以支撑管理部门进行交通运行监测、安全管理、应急指挥、决策支持、信息服务等业务应用,为用户提供综合性的一站式服务。

    (四)无人机巡检系统

    面对通信不畅、交通受阻等复杂条件,能够迅速、全面、准确地获取现场情况,并进行分析研判,展开针对性的指挥、诱导行动。利用无人机空中巡航,能够迅速开展多角度、大范围的现场观察,具有实时自动分析检测道路拥堵、车辆流向、交通事件主动感知等方面的明显优势。

    六、关键技术

    (一)深度学习算法突破

    深度学习利用自动学习特征和端到端的处理方式,极大简化了算法训练的过程,同时通过利用各种类型的训练数据,可以使深度学习具有很强的泛化能力,即使同一类物体处于不同尺寸、不同视角、不同光照、遮挡的条件下,也能准确识别。事件感知服务器内置的检测软件采用200层的深度学习网络,使该设备具有更强的视频分析处理能力,达到更高的准确率。

    (二)自适应阴影过滤抑制算法

    采用阴影抑制算法,能够自适应对车辆及其独特的前景、背景、阴影进行区分并对阴影进行分类抑制,同时自动对阴影抑制处理进行开启和关闭。算法能有效区分建筑物、车辆及其阴影,并随阴影倾斜角度、长度、光线亮度的变化动态调整过滤参数,具有极强的环境适应性,有效提升视频事件检测的准确率。

    (三)自适应昼夜转换

    采用昼夜转换算法,能够有效针对昼夜场景进行交通数据和事件的分析处理,真正实现全时段的道路监控。

    (四)自适应天气变化

    采用目标检测算法,能够有效降低雨天路面积水反光、雪天、雾天等对事件检测的不利影响,真正实现全天候的道路监控,同时保证事件检测和交通参数采集的正确性和有效性。

    (五)自适应抖动处理

    采用视频抖动检测以及过滤技术,能够有效地对视频的抖动进行评估学习,针对不同抖动级别进行不同处理,从而降低大风天气对交通事件检测造成的不利影响,提升事件检测的正确率,减少事件检测误报率。

    七、系统应用效果

    本系统在绕城高速部署使用后,发现了一系列的问题,在开发团队的持续优化下,在以下5方面取得了突破性进展。

    (1)绕城高速遥控摄像机设置了多预置位,每隔2分钟自动调整视频角度,为提高事件检测能力,开发了多预置位适配分析功能,去除因球机切换预置位产生的错误预警。

    (2)检测区间突破了一般事件检测服务器的100~200米的检测范围。

    (3)基于视频的交通参数检测系统,给出分车道、分车型的流量统计、车速信息,为高速公路的精细化运营提供了更加详实充分的数据支撑。

    (4)通过不断地积累数据,在车辆异常停车判断的基础上,优化了停车时长设置、车辆信息匹配与去重的计算,让报警信息更精准。

    (5)优化检测模型,对巡查车、警车、救护车、清障车进行过滤。 

    通过持续的升级,检测成功率在稳步提升,如图3所示。

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    图3 系统事件检测的检测率提升趋势图

    跟踪5月28日至6月2日的4个点位视频预警总数36551个,其中正确预警数35686个,错误预警数865个,事件检测有效率97.63%。如剔除球机人工转动、夜间模糊、大车遮挡等错误预警,事件检测有效率可达98.68%。

    八、未来展望

    繁重的监控工作对智能运营管理平台的要求颇高。一套智能化平台,需要实现整体流程自动化、电子化,并具备流程可全程追溯、信息录入操作简便、高容错能力、信息展示直观明了等特点。基于上述需求,后续研究将从以下四个方面持续推进。

    (1)建立业务处置全流程闭环管理。

    (2)建立拥堵疏导预案管理,包括各类交通事件、危化车处置等,并联动事件信息发布系统。

    (3)进一步挖掘监控视频的数据分析能力,丰富算法分析功能,比如,在视频中自动定位“两客一危”车辆的实时位置和状态;自动记录专用作业车辆的出车时间、出车路径和作业时间;自动分析道路上的施工状态和施工对通行带来的影响等。

    (4)建立强大的报表统计、汇总功能,满足各类管理需求。

    (原文刊载于2020年第8期《中国交通信息化》)


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