江苏交控总经理顾德军:智慧高速公路九大难题的破解之策 - 调查与观点 - 智慧交通网 ITS114.COM|领先的智能交通门户网站
  • 江苏交控总经理顾德军:智慧高速公路九大难题的破解之策

    2022-04-18 09:48:32 来源:腾讯智慧交通 评论:
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    2021年11月3日,江苏交通控股有限公司总经理顾德军受邀在2021腾讯数字生态大会智慧交通论坛上进行演讲,就江苏省智慧高速公路的九大难题破解之策分享了自己的经验。


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    江苏交通控股有限公司总经理 顾德军


    江苏作为交通大省,高速公路通车里程达4948公里,收费站422个,服务区110个,交通枢纽94个,跨江大桥9座,路网车道密度位居全国第一,日均出口流量220万辆。自2019年取消省界站全国“一张网”运行后,路网管理、协调、服务的要求和难度大大提高。通过对“人、车、路”三个方面进行数字化升级改造,构建“云、网、边”的新基座,以及在“建、管、控”实现融合之后,江苏高速公路的通行效率和管理水平均有一定程度的提升。



    破题方法一:


    服务区人流量不清楚,“互联网+”来破解


    一直以来,服务区建设规模都是根据断面流量来推算,但实际上入区的人数、车辆只能依靠传统手段进行检测,实时性和准确性都不高,难以判断实际入区流量与断面流量是否一致。为了解决这一问题,通过与腾讯合作,江苏在全国第一家上线了服务区流量监测平台,通过“互联网+”的理念,实现了全路网服务区人流、车流、信息流的实时汇聚、监管。


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    同时,在分析中发现,服务区流量与城市间距离、区域的发展等因素紧密关联,这为今后服务区的建设带来了第一手的数字化资料,为服务区经营业态、布局理念、管理思路提供了全新的思考,也更好地契合了公众的实际需求和出行节奏。



    破题方法二:


    车辆识别匹配不精确,“人工智能”来破解


    全国“一张网”运行后,收费稽核兜底工作难度进一步加大。在线稽核、路径还原、重点车辆监测等工作对车牌精准识别、快速匹配提出了更高的要求。


    为此,在攻克了车牌、车型识别、高并发处理、海量数据查询等技术难关之后,江苏省搭建了最高日抓拍图片4000万张的快速精准的云端AI中台,建立了95亿张图片的数据库,以超过99.9%车牌云识别准确率和毫秒级响应时间领跑全行业,为收费、值机和执法提供了“数字化取证”,为全省疫情防控提供了重要技术支撑。同时,针对无牌车、套牌车的识别,江苏省正在研究“以图搜图”“车脸识别”等技术,以进一步提高车辆识别匹配准确率。



    破题方法三:


    道路事件处置不高效,“统一平台”来破解


    发生交通事件后,往往涉及交警、执法、管养,甚至消防、卫生等多方联动。事件的处置效率、协同水平极大地影响路网恢复通行时间和公众出行体验。


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    江苏高速在全国率先开创“一路三方”联合指挥调度先河,自主研发上线了“一路三方”协同调度指挥云平台,有效解决了事件处置信息不共享、业务不协同、数据不汇聚等难题,实现了流程全覆盖、管理全方位、社会全参与。同时,在全国率先推行线上“一键救援”事故快处模式,驾乘人员仅需点击“一键救援”和“事故快处”,即可实现救援位置准确定位、救援任务自动分配、救援进程实时掌控。“调度云”平台极大提升了道路事件处置效率,得到了交通运输部和业内同行的高度评价,目前已经在全国18个省份推广应用。



    破题方法四:


    路网监控视频看不清,“高清上云”来破解


    尽管通过持续推进视频加密、高清改造,江苏省建立了全天候、全覆盖的路网感知体系,平均800米一个视频监控点,高清视频监控占比达到了98.5%,但受限于传统视频联网方式在管辖地域、管理机构、通信网络等方面的屏障,路网运行监测体系一直难以融通融合,无法实现“可视、可测、可控”的管理目标。

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    2018年,基于“云-管-边-端”新架构的视频云联网方案,江苏率先完成了G2视频联网及省级视频云平台部省对接工作,实现视频监控图像的秒级调看,引领了全国视频云联网工程。在此基础上,构建了数字化的平台体系,支持海量高清视频数据接入,为路网运行管理与出行服务提供了丰富的高清视频应用。


    破题方法五:


    业务承载网络连不上,“SD-WAN”来破解


    传统的高速公路光纤骨干网络层层嵌套,覆盖局限,灵活性低,且由于路段施工经常发生网络中断,导致业务无法运转、数据无法流通,造成通行费损失、造成恶劣影响。


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    在联手生态伙伴,攻克200多项技术难点之后,江苏推出了精准匹配高速公路垂直应用场景的SD-WAN云网融合架构,有效支撑了数字化业务场景下多变的业务需求,实现了云网协同。通过软件定义资源的自动化部署,只需一次建设,就可承载高速公路的收费、监控、稽查、服务区等全部业务,实现了全部设备的可视可控、即插即用、自主管理、集中调度。目前,全网598个SD-WAN网络传输节点实现了对3434条收费车道、427个收费站、46个路段中心、96对服务区的全面覆盖。江苏交控SD-WAN组网是2020年智慧江苏十大标志性工程。



    破题方法六:


    软硬件绑定解不开,“边缘系统”来破解


    高速公路机电信息化发展20多年来,大多存在系统硬件与系统软件绑定、系统软件与开发厂商绑定,软件与硬件高度耦合情况。且由于生产商不同,设备品牌众多、接口多种多样、标准协议不统一,导致了数据汇聚难度大、更换厂商成本高、信息系统孤岛多等不利局面。


    2021年,在结合边缘计算、物联网等技术后,江苏在第23届中国高速公路信息化大会上正式发布了边缘超融合设备与边缘操作系统,让硬件终端“无门槛”对接操作系统,软件平台在操作系统上“无阻碍”运行,一个操作系统可以适配各类软硬件终端接口,一举解决了20多年来困扰高速公路信息化建设、数字化发展的卡脖子问题,为实现“开放融合、泛在互联”的未来智慧高速场景应用夯实了数字底座。



    破题方法七:


    大雾天气如何监测诱导,“智能预警”来破解


    江苏水网密布,容易产生团雾和大雾,导致能见度下降,严重威胁道路行车安全,造成重大交通事故。而针对这一难题,此前国内外尚无有效的实时监测、预警技术手段。


    2019年,全国首个高速公路团雾智能预警系统在江苏交控东部高速正式上线运行,利用既有监控设施感知气象信息,实时、自动、精准定位低能见度路段及团雾发生位置,系统监测预警准确率高于98%,做到了及时推送警示信息,有效缩短限速、限车和封路分级管制的时间,为公众安全出行提供保障。


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    在五峰山未来高速建设中,通过在车道两侧安装激光测距车检器,准确感知车辆所在车道,路面预埋的诱导灯,对行驶车辆进行车道级安全诱导及分合流诱导。借助于雾天诱导系统,实现了五峰山接线工程在大雾天气下不再封路。



    破题方法八:


    准自由流通行如何管理,“数字孪生”来破解


    2021年以来,江苏高速创新探索准自由流收费新路径。在五峰山大桥完成了准自由流收费系统的试点落地,ETC道口交易时间缩短了80%以上,在沿江高速浮桥北站打造了全省首个无人值守收费站,更快的通行效率、更少的现场人员,对收费站车辆通行、设施管理、人员管控提出了更高的要求。


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    在与腾讯深度合作中,江苏以收费站场景为基石,在机场路收费站试点打造面向高速公路行业的全场景、全要素、全时空、多终端的数字孪生一体化平台,全面实现了物理场站、通行车辆、设施设备的实时数字孪生。通过静态场景建模,动态数据融合,状态交互映射,态势仿真推演四步骤,让虚拟照进现实,让“数字孪生”成为了提升高速公路精细化管控和决策能力的“加速器”。



    破题方法九:

    超饱和路段如何控制,“智慧扩容”来破解

    沪宁高速无锡段是国内最繁忙的高速路段之一,国庆长假期间单日峰值流量达25万辆,远超11.5万辆的设计标准。不断增长的通行流量与有限的道路资源之间存在着不可调和的矛盾,如何利用智慧扩容手段支撑沪宁高速、乃至全路网缓解交通压力,对于提高路网运输效能具有重要意义。

    路段层面,通过在沪宁高速无锡段等大流量路段建成智能车道管控系统,以智能情报板、可变信号灯、毫米波雷达等技术,对车辆进行有效引导和实时管控,以数字化手段提升通行能力负载,节约道路用地资源。平均通行效率提高了7%,通行速度提升了44%。

    路网层面,通过重点整合全省高速路网1360个ETC门架、108个交调点,实施1km级的精细化监测,全面感知路网交通状态,实现了路网运行态势的自主识别、自主研判、自主预警,及时下达控制指令。

    上述九个方面的突破,并不是孤立的、封闭的,而是数字化的有机融合,所有的突破全部汇聚在数据全打通、网络全连接、要素全覆盖、业务全协同的“江苏高速大脑”之上,数字化与路网管理融为一体,让调度能力更强、预测水平更高、服务质量更优,也让路网管理服务迈入新的台阶。

    同时,成果也是显著的,2021年1月至9月,路网交通事故同比下降11.68%,死亡人数下降8.9%。国庆节大流量期间,路网出口流量峰值达374.13万辆。江苏高速“一路三方”快速联动、统筹调配,科学均衡路网流量,充分发挥“高速大脑”数字智慧,最大化提升通行效能,路网运行总体平稳。

    江苏的智慧高速建设,既没有全路段、高密度的路侧设备堆叠,也没有满天飞、不落地的理论概念堆砌。而是通过结合自身实际,按照“有用、可控、逐步”的原则,以算法和技术创新为主线,与腾讯智慧交通的理念和方案结合,坚持走出了区域特色、经济便捷的智慧高速发展之路。


  • 关键字: 智慧高速
  •    责任编辑:suyanqin
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