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基于AI大数据+交通仿真技术的高速交警实时管控与指挥决策研究

发布时间:2026-02-14 19:33:08 人气:

  

基于AI大数据+交通仿真技术的高速交警实时管控与指挥决策研究(图1)

  为提升政法工作现代化水平,积极服务政法综治工作创新实践,法治日报社、北京安全防范行业协会已连续八年在北京成功举办了“政法智能化建设技术装备及成果展”。为服务全面深化智能化建设,充分发挥现代科技对平安中国、法治中国建设的支撑作用,推进国家治理体系和治理能力现代化作出了积极贡献。

  作为政法装备展配套活动,法治日报社于2025年3月继续举办了“2025政法智能化建设案例及论文征集宣传活动”,活动评选出了智慧治理、智慧法院、智慧检务、智慧警务、智慧司法典型案例各10个,创新案例各20个、创新论文各30篇(总计150个案例、150篇论文)。并于2025年7月23日上午开幕式上举行了颁奖仪式。还在展会上对入选的典型案例、创新案例及论文进行了集中展示,并已编辑整理成册——《2025政法智能化建设案例及论文汇编》。

  该汇编分为智慧治理篇、智慧法院篇、智慧检务篇、智慧警务篇、智慧司法篇五个篇章,为政法信息化、智能化建设提供及时、准确、 实用的资讯信息与经验观点。

  应广大读者要求,我们特开辟专栏,分别将部分典型案例、创新案例、创新论文进行展示,敬请关注!

  以下推出的是《智慧警务篇 创新论文之“基于AI大数据+交通仿真技术的高速交警实时管控与指挥决策系统研究”》

  长沙是省会城市、新一线城市、网红城市,高速公路进出城交通流量巨大,日均39.4万辆,国庆期间峰值高达56万辆,其中长沙收费站日峰值流量8.2万辆,交通压力巨大。饱和的进出城车流在高地结合部交叉汇聚、相互影响,表现出两大特征:一是拥堵频繁。与雨花、长沙、长沙西等收费站接壤的城区主干道,如三一大道、长沙大道、岳麓大道常发拥堵,周末、节假日交通拥堵尤其严重。2023年长沙高地结合部累计拥堵2472次、累计时长806小时。二是事故多发。长沙、雨花、长沙西等收费站因交通拥堵排队交费等因素造成的刮擦、追尾事故近700起。基于现有数据、技术、手段,探索能够更好解决“高地”结合部流量、事故管控问题的新解决方案迫在眉睫。

  针对高地结合部交通管理的痛点与难点问题,综合运用AI大数据和交通仿真技术,通过运用高速过车卡口、无人机、匝道信号灯、ETC和其他设备,通过异常事件检测、流量流向监测预警、预警分类分级处置等平台,从远端预测未来短时交通需求,实时感知和分析高速公路主干道、匝道、互通、收费站和高地连接线的交通流量,科学设定拥堵阈值和处置等级,实现交通态势的“鹰眼感知”;系统一旦监测到任一区域流量流速达到阈值,迅速启动态势预判,并自动采取远端诱导、近场管控、信号调控等措施,通过迭代动态评估、快速优化,实现科学决策的“鹰翼出击”;通过多维诱导、压道削峰、截流管控和拓道提速,通过探索匝道信号控制、潮汐收费车道等实现“未堵先疏、小堵早疏、遇堵快疏”、交通事故“减量控大”。

  (一)架构设计。包括数据层、数据服务层、能力支撑层、功能层、应用层等。一是数据层。数据层为数智管理的基础数据,包括车流量、交通事件、交通管控等信息。车流量数据可通过卡口设备、ETC、北斗定位等获取;交通事件信息可从可视化融合系统获取相关警情、交通事故信息;交通管控信息可来源于TOCC、视频监测或浮动车感知等。二是服务层。数据服务层对数据层获取的信息进行数据清洗、数据核验及在线反推,处理完成后,数据进行归档存储。三是支撑层。能力支撑层为系统应用提供核心能力,包括交通仿真模型构建、交通仿真能力及大数据分析能力,可还原高速公路、城市道路交通运行场景,动态获取仿真模型交通流数据开展数据分析。四是功能层。提供路网流量预测、方案动态交互、交通运行时空推演、交通风险分析预警、交通仿真评估分析、仿真评估报告生成、优化建议生成、实时仿真可视化、仿真基础数据管理等功能。五是应用层。系统可为高地结合段交通拥堵治理、占道施工交通安全保障、全视频AI技术分析、交通事件应急处置决策等应用提供支持。

  1.模型构建层面。一是拥堵模型建设。包含①通行效率分析。②冲突点车流来向组成分析。③收费站站前车流量流速分析。④区间车辆数量统计。⑤车籍地分析。⑥交通工具组成与交通流结构分析。⑦远端流量动态监测。⑧异常事件监测。二是拥堵模型推理及应用。通过相关算法利用SVR(支持向量回归)模型并结合K﹣均值聚类、主成分分析法、PSO算法结合交通工程学相关理论整体分析,得出最大通行能力区间。三是交通仿真与方案评价如下:

  (1)高地结合部拥堵分析与管控措施研判。系统可模拟高地结合部交通拥堵场景,支持成因分析、等级预测,可还原交通管控方案实施产生的影响,快速预判管控措施对交通拥堵的疏解效果,详细量化评估数据及优化建议,辅助优选管控措施,优化方案参数,确定管控方案下发的最优时机避免误差。

  (2)施工安全管理仿真与危险预警。通过交通仿真对施工围蔽的方案、时间、地点及车辆行为进行模拟,推演施工围蔽对交通流产生的时空状态演变,综合分析评估施工围蔽导致影响和存在风险,以确定施工方案的合理性、可行性,并根据实时动态环境条件变化对安全风险进行及时预警。

  (3)交通事件影响等级分析与应急方案研判。结合交通事件基本信息及实时/历史车流等数据,开展应急事件仿真,推演事件影响等级,为应急预案选择提供参考依据。同时,系统可为应急方案验证提供虚拟环境,提前评估方案的下发条件及疏导效果,提高处置效率。

  (4)内增强AI训练系统。通过在公安内网部署视频数据自训练平台,民警上传内部的视频数据集,针对特定事件或场景进行收集和标注,根据公安的需求,构建专属的训练数据集,不断提高模型对特定事件的识别准确率,以优化模型的训练过程和识别效果。

  2.实战应用层面。一是前端感知能力建设和技术应用。包含①路网节点流量感知与分析技术。对京港澳、杭长等车流量大、易发拥堵路段流量进行分析,确定有序安全通行的流量阈值。②高速出入口流量感知与分析技术。对环长沙高速收费站的交通流量、流向和结构等要素进行分析,制定远近端交通流管控策略。③异常事件感知分析与预警技术。对高速公路和地方道路拥堵、事故、车辆故障等异常事件进行分析,以数据为支撑制定管控对策。运用AI视频检测技术,提高对路面交通运行状态和异常事件的整体感知能力。二是交通拥堵智能管控技术,根据流量阈值分级分类采取管控措施:

  (1)多维诱导。整合交通广播、地图导航、APP软件、LED显示屏、车载终端、无人机示警、交通信号控制、定向广播等多维信息发布渠道,对车辆出行目的地进行预测分析,将高速公路拥堵、管制、诱导等信息及时精准推送。

  (2)压道削峰。当特定地点、路段车流量达到拥堵阈值并触发预警时,对相应收费站、匝道采取压道通行的方式,削减单位时间进入目标路段的车流总量,缓解目标路段压力。

  (3)截流管控。当高速公路关键节点即将或已发拥堵的时候,自动协调城区交警实施交通信号干预,适时启动对出城交通的截流管控。此外,还可以实施匝道信控手段,通过与AI视频检测联动,动态调控高地结合部流量。

  (4)拓道提速。必要时经上级部门批准,在交警现场指挥条件下可临时、有序开放应急车道借道通行;当进出收费站车流出现单向拥堵时,通过AI检测结合信号控制,临时设置潮汐车道并采取前端交替通行的方式进出收费站。

  (5)交通仿真与安全控制技术。建立风险预警指标体系,从风险预警点识别、路网综合风险预测两个层面综合评价风险,输出科学预测结果,为安全管理人员和交警识别路网常态风险点、占道施工风险、交通事故风险以及风险防范管控提供支持。

  (一)交通要素全域感知。对人、车、路、环境等交通要素以数据的方式嵌入本系统,在视频监测板块运用AI视频检查技术对路面监控等固定视频,无人机、浮动车等移动视频实现全视频异常事件检测,在数据运用板块运用交通仿真技术对实时车流量、未来车流量、出发地、目的地等要素进行精准研判,管理者可实现交通要素全域感知。

  (二)管控决策全程支撑。交通管理部门可根据道路通行能力、拥堵等级、可绕行线路分类分级制定相关预案植入本系统,设定预警阈值。当系统发出预测预警后,相关部门可针对性采取诱导、示警、拓道、管制等措施,确保决策的科学性与精准性,杜绝“拍脑袋”式的经验型决策。

  (三)措施成效全面复盘。交通仿真利用AI技术与先进算法,自适应与自学习相结合,能对交通管控决策实现一键复盘,通过数据要素展现交通干预的成效,有助于管理者不断优化交通管控措施,全面加强宏观与微观管控,实现精细交通管理。

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