甘肃省高速路网自适应动态主动管控探究

高速公路作为国家交通的重要命脉,其安全顺畅对于社会经济发展具有重要意义。随着高速公路流量逐渐增加,传统交通事件响应与管控方法已无法满足道路运行的需求,为促进交通安全管理由传统的交通事故“黑点”改善治理向安全风险因素防控转变,工作方式由被动向主动转变,本文从驾驶人、车辆、道路、环境四类风险源出发,在甘肃省交通运输建设的基础上,综合运用交通流理论、文献分析、数据分析、仿真分析、问卷分析、驾驶模拟、人工智能等理论,从优化提升路网(路段)通行效率、服务水平和用户体验作为切入点,就路网自适应动态主动管控展开研究。

甘肃省高速公路智慧隧道综合管控系统探析

随着智慧交通的不断推进,公路隧道作为高速公路中的构筑物,也在高速发展,隧道内的运行情况、安全畅通运行也成为了高速公路相关人员日常运营重点关注问题。在分析了目前甘肃省隧道信息化建设现状和管控手段的基础上,提出了隧道综合管控的总体构架,在传统隧道机电系统的基础上进行了隧道综合监控系统、应急处置系统、数字资产与智慧运维系统以及智能分析决策系统等方面的技术探索,将各个系统集成在一个平台,实现一体化管控,解决当前隧道内真实存在的热点、难点问题,为推动隧道智慧化发展提供理论支撑。

智慧服务区信息化软硬件系统设计及应用

针对传统高速公路服务区功能单一,科技化和信息化水平低,缺少统一的平台管理等问题,基于深度学习技术和物联网平台,调研智慧高速公路平台软硬件设计方案,并对服务区中的深度学习智慧场景、智能监控、车流量预测与应用进行分析,结合现有的服务区建设指南,提出了智慧服务区信息化软硬件系统架构方案。智慧服务区作为人工智能领域与交通运输领域的交叉学科技术应用平台,可以很好地推动两个领域的发展,实现跨领域合作和应用,并且可以将深度学习中的计算机视觉技术应用到服务区中,给未来智慧出行和智能交通运输规划提供了参考。

各省智慧高速公路建设(技术)指南比较

为加强智慧交通规划顶层设计,推进智慧高速高质量发展,各省开展了智慧公路建设(技术)指南的编制工作。本文结合智慧公路发展现状,对各省发布的智慧公路建设(技术)指南文件进行了比较,以个性化需求为切入点,总结了行业对智慧公路未来发展、建设的共性要求和期望。

基于雷视融合的交通场景目标识别与跟踪

伴随着高速公路的不断发展,车辆、路侧单元、人员的急剧增加为行业监管部门带来了严重的监管压力。毫米波雷达和视频是交通领域最常用的传感器,毫米波雷达缺乏目标的可视性,视频缺乏目标的深度信息^([1-2])。为更好地进行交通管控,智慧交通管控系统应运而生^([3-4])。该系统依托5G、大数据、物联网技术,能够从根本上解决交通拥堵的问题,其中环境感知作为系统的基础支撑,是研究的难点与重点^([5])。本文针对单一传感器获取信息不足和交通场景瞬息万变的情况展开研究,提出一种基于视频和雷达的交通场景目标识别和跟踪方法,在空间和时间维度上对毫米波雷达信息与摄像头信息进行融合,结合矫正方法对未关联目标进行优化,并利用深度学习实现对探测区域中目标的跟踪与定位,达到激光雷达和视频高鲁棒,高精度数据融合的目标,从而提高甘肃省高速公路路侧的全时空、精细化感知能力。

基于物联网技术的智能数据采集系统关键技术研究

随着物联网技术的广泛应用,物联网在高速公路设备管理中的地位越来越重要,然而当前机电设备因数字化、信息化不足等原因,导致机电设备状态监测不全面、无法及时发现设备故障、动环数据采集缺失等。将物联网技术和信息化技术相结合设计智能数据采集系统,可对机电设备的运行情况、供电情况、网络传输、防雷保障等方面进行精准、全面、实时的监控,准确定位故障,实现对设备的精细化运维,改变传统高速公路机电运维被动、落后的局面,不断提升机电系统各个设备的运维管理质量,保障高速公路机电系统平稳、安全运行,提高道路的运行能力和效率。

引入Ghost模块和ECA的YOLOv4公路路面裂缝检测方法

针对目前公路路面裂缝种类和尺度多样导致路面病害检测困难的问题,提出一种基于GhostNet的轻量化无人机图像裂缝检测方法检测不同种类路面裂缝。首先,引入轻量级GhostNet中的Ghost模块优化YOLOv4主干特征提取网络,得到轻量化模型YOLOv4-Light,以降低模型复杂度,并提高裂缝检测速度;然后,在模型预测输出端融合高效通道注意力(ECA)机制,从而进一步增强裂缝特征提取能力,提高裂缝检测精度。仿真实验结果表明,所提方法与现有的YOLOv4相比,模型大小降低了82.31%,模型参数量减少了82.56%,并提高了裂缝检测效率,能够满足公路运输过程中出现的不同类型的裂缝检测需求。

基于物联网技术的一体化智能运维管理系统探索

近年来,物联网技术不断发展,并在多个领域应用。物联网技术在高速公路行业的应用不断加深,针对传统监控箱无法实现智能化管理,管理人员无法及时发现问题等现象,设计了一款应用于高速公路机电工程隧道及道路上摄像机设备箱的一体化智能监控箱运维管理系统。该系统由一体化智能监控箱、云平台、手机APP构成,可以实现远程监测、智能集中供电、防雷、动环监控、远程复位、报警处理等功能。系统减轻了维护人员的负担,提高了管理效率、视频在线率、智能化程度,保障设备“全时可用”,实现了对设备的精细化管控。

高速公路多源机电运维数据统一接入方法探究

随着高速公路路网规模的快速扩张和路网结构复杂性的不断增加,高速公路机电设备呈现出分布广、种类多、管控难度高等显著问题,传统的单一化运营管理模式已无法满足高速公路机电设备的正常运行,智能化与精细化管控已成为高速公路机电设备的必然发展趋势。然而现有研究对于多源数据接入与处理存在低延迟、低并发、处理效率低等问题。因此,本文针对高速公路机电运维数据高效接入的现有问题,提出一种基于Spring Batch的高速公路多源设备运维数据的接入模型与方法,基于运维数据库的建立与数据的实时处理,达到多源机电运维数据高并发、低延迟的接入,为机电运维夯实数据基础,进而提高机电设施设备的运行效率和高速公路运维服务管理水平,从根本上解决运维过程中存在的工作量大、成本高、处理效率低等问题。

基于目标检测与语义分割智慧工地施工人员安全状况判断研究

在公路工程施工过程中,由于施工人员素质良莠不齐等因素,给行业监管部门带来极大困难。为实现施工人员实时检测及周边环境实时查看,由于人员检测与环境分割方法易受到施工环境干扰,若分开进行,会造成资源浪费。针对该问题,提出一种基于目标检测与语义分割融合的智慧工地施工人员安全状况判断方法,利用施工场地实时视频数据,对施工人员进行端对端实时检测与周围环境语义分割,结合分割结果,可判定施工人员是否处于安全区域。同时,为验证方法的有效性,基于甘肃省某公路视频监控数据实现数据集制作,并与现有方法进行性能对比实验。

面向高速公路多源机电状态数据融合处理方法研究

随着高速公路机电设备规模与日增加,道路环境复杂多变、传感器精度不足,造成海量设备状态数据不准确或缺失的问题,因此,海量状态数据融合处理成为机电系统运维中亟待解决的问题。针对该问题,结合机电设备状态数据在时间与空间的关联关系,提出高速公路多源机电状态数据融合处理方法,实现海量数据低延时接入、数据融合分析及分类存储。同时,为验证方法的可靠性,以兰州西收费站车流量、车辆速度、车道占有率等数据进行模型训练与验证,并与现有方法进行性能对比。

项目生产进度的精细化管理

明确数字信息化的目的,构建数字信息化管理系统,实行数字信息化项目管理,做好数字信息化安全管理,完善数字信息化保障,在不耽误工期的情况下,能够合理控制费用,保证项目顺利进行。数字化项目管理以其科学性和对新技术的高度适应性成为项目部控制成本,提高效益,搞好管理的手段。就目前而言,"数字信息化"是一种全新理念和必不可少的目标。