基于安全闭环的高速公路隧道监控系统的改造研究

张振东

（山西省交通信息通信有限公司，太原 030001）

1 引言

根据《2017年交通运输行业发展统计公报》[1]中的数据显示，我国高速公路在2017年里程已经达到了13.65万公里，高速公路的建设直接缩短了各个重要城市之间的距离，在货运和客运上都极大的提升了运输效率，降低了运输成本。然而，随着机动车车辆的爆发式增长，高速公路上的安全形势变得较为严峻。在高速公路的进程中，隧道属于高速公路的咽喉地段，由于光源较弱、空气质量差且噪音污染严重等问题，容易在高速行驶中造成情绪不稳定、注意力分散等问题[2]。此外，由于隧道中的道路狭小，且高速公路的车速较快，使得隧道成为了高速公路段中事故易发路段。近年来的大多数事故的统计研究还表明，一旦隧道出现了事故，还会造成大量的后续事故延伸问题，因此构建高速公路隧道的安全系统势在必行[3]。

为了提升高速公路隧道路段的安全问题，论文构建了一种基于安全闭环的高速公路隧道监控系统的改造，该改造研究主要以各类传感器和图像、视频等设备采集多源异构数据，并通过数据融合处理与事件分析，最终完成事件的联合相应与反馈。该系统的改造可以保障高速公路隧道路段的安全与畅通，提升高速公路隧道路段的安全管控水平。

2 系统改造的整体设计

在高速公隧道监控系统的改造中，主要包括不知测速设备、摄像机、报警器以及能见度检测系统等基础设备，在基础设备基础上采集各种形式的多源异构数据[4]。在传感器数据、摄像机数据的支持下，完成多源异构数据挖掘与分析，形成车辆处理、目标识别，并将结果接入互联网平台，将实时分析的数据推送给高速公路隧道交通参与者。当检测到高速公路隧道中存在交通异常事件时，则可以及时将异常信息传送到管控中心，还可以为高速公路隧道交通参与者引导新的道路并及时疏散车辆。与此同时，隧道管控中心接到异常信息后，将会及时联系警方救援。图1给出了本文设计的高速公路隧道监控安全闭环改造龙门架。

图1 高速公路隧道监控安全闭环改造龙门架

在高速公路隧道的入口处，设计了如图1的龙门架用于提示一些重要信息，并通过安装在两侧的高清摄像机和抓拍照相机，监测每台进入隧道车辆的实时信息，并监测道路的情况。在龙门架上带有，可调整限速的限速牌。每个参与者进入隧道前会进行测速，当出现超速时限速牌下会给出红色警示内容，警示车辆减速；当车速在限速范围内则给出绿色内容，车辆可按当前速度行驶。在限速牌中间给出了一个LED 屏幕，该屏幕用于显示隧道中的路况和异常情况，提升参与者高速公路隧道的实时情况。

3 系统改造的安全闭环管理

为了完成高速公路隧道监控系统的安全闭环改造，论文给出的安全闭环改造主要包括三个主要模块，分别是高速公路隧道的多源数据的采集、数据融合处理与事件分析、事件的联合响应与反馈。

3.1 高速公路隧道多源数据采集

为了在高速公路隧道中采集到多源监控数据，在监控传感器的数据采集上，主要包括雷达测速、烟雾温度传感器、能见度传感器，通过这些传感器采集到结构化的监控数据；在视频图像的数据采集上，主要包括卡口抓拍高清相机，以及隧道整体监控摄像头，通过这些图像设备采集非结构化的分析数据[5]。如图2所示，给出了多源数据采集的设备组合。

图2 多源数据采集设备组合

其中，雷达测速传感器监测进出隧道车辆的实时速度，实时速度数据是高速公路隧道安全闭环系统的最基本数据。卡口抓拍高清相机提取的非结构化数据，构成了隧道行驶车辆的最重要信息之一。论文设计的系统中，卡口抓拍相机采用2900万像素GMOS 卡口抓拍单元，并辅以LED 频闪补光灯。隧道整体监控摄像头提取的也是非结构化数据，用于抓取车辆行驶以外的一些基础安全数据，包括行人识别、异常目标识别以及火焰识别的基础数据，用于实时判断车辆行驶过程中是否有行人和火焰的发生，以保住检测隧道中的安全异常情况。

3.2 数据融合处理与事件分析

在处理融合数据过程中，首先需要对数据进行对比和筛选，去除一些冗余数据，并完成数据的清晰，处理一些无效数据；随后，采用聚类分析和多元线性回归等分析方法，完成对数据的融合处理和事件分析[6]。如图3所示，给出了数据融合处理与时间分析过程。

在多源数据融合处理的基础上，高速公路隧道监控的安全闭环事件分析主要包括以下几个类别：

（1）超速行驶：超速行驶的事件监测由卡口抓拍相机以及雷达测速设备联合完成，通过对驶入隧道的高速车辆进行速度监测和车牌抓拍，识别抓拍到的车牌，并判断相应车辆的行驶速度是否超过限制速度。

（2）实线变道：实线变道的事件监测由卡口抓拍相机完成，分别由设置在隧道入口、出口和隧道中段的多个抓拍相机数据进行分析，通过多元线性回归方法完成对车牌识别以及交通线路识别。

图3 数据融合处理与时间分析过程

（3）违法停车：违法停车的事件监测由隧道整体监控摄像头的数据完成，通过分析隧道整体监控视频，监测出在隧道中实施停车的车辆，并记录出车辆违法停车的位置、停车时间以及相应的车牌信息。

（4）车辆拥堵：车辆拥堵的事件监测由雷达测速、卡口抓拍相机以及能见度检测的数据共同完成。记录下车辆拥堵的位置和状态，经过抓拍相机与隧道整体监控摄像头的数据综合分析拥堵的成因并给出拥堵疏散的方案。

（5）交通事故：车辆拥堵的事件监测由隧道整体监控摄像头和卡口抓拍相机的数据共同完成。当隧道入口出现拥堵，但是隧道的出口并未出现拥堵事件时，可判断隧道中有较大概率出现交通事故。记录交通事故出现的时间地点，以及交通事故出现的原因并给出交通事故处理的办法。

（6）行人穿越异常：行人穿越异常事件监测由隧道整体监控摄像头的数据完成，通过对监控数据的行人检测，当检测到行人时应该相应为紧急事件，并在龙门架的提示窗口给出行人异常提示，警示进入隧道的车辆有行人出没。

（7）车道行驶异常：车道行驶异常事件监测也由隧道整体监控摄像头的数据完成，通过对监控数据进行车辆识别、车牌识别、目标识别和路面状况识别，实时分析出车道行驶中的异常情况，从各个异常事件中分析出车辆行驶缓慢、路面出现障碍物以及其他紧急情况。

（8）烟雾温度异常：烟雾温度异常事件由烟雾温度传感器的数据完成，通过烟雾的浓度值与温度的大小来判断出异常事件。此外，还需要辅助隧道整体监控摄像头的数据，若从数据中检测到的明显的火焰，且烟雾的浓度较高，则可判断出隧道中出现了火灾等险情，同时记录出现险情的位置和时间，并给出相应的解决方案。

3.3 事件的联合响应与反馈

事件的联合响应与反馈单元与数据融合处理与事件分析单元相连，通过数据处理和事件分析的结果完成各个事件之间的联合相应，并给出最终的决策与反馈。事件的决策与反馈主要是完成对突发事件和异常事件的预警与处理[7]。如图4所示，给出了安全事件的联合响应与反馈过程。

图4 安全事件的联合响应与反馈过程

根据高速公路隧道行驶中出现的事件类别、事件位置和时间等信息，并结合事件的预警与处理，完成下列事件的联合响应与反馈：

（1）超速行驶：超速行驶事件为个人参与者的异常事件，只需要将采集和分析后的速度信息、车牌信息以及超速发生的时间、地点等信息上传到的交通部门，由交通部门通知个人参与者超速情况，并依照法律给予相应的罚款警告。

（2）实线变道：与超速行驶相同，实线变道也是个人参与者的异常事件，也可将实线变道的时间、地点和变道次数提交给交通部门，给予依照法律的罚款警告。

（3）违法停车：车辆违法停车主要包括两种情况，若是由于非不可抗力造成的违法停车，则是个人参与者的异常事件，也需要将相关信息提交交通部门进行依照法律的罚款警告；此外，若是由于不可抗力造成的停车（车辆故障），则需要将相关信息提交给高速公路隧道指挥中心，由隧道智慧中心实施施救，并且还需要通过龙门架的LED 显示屏，给出隧道前方有车辆故障等预警，警告后续进入隧道的车辆。

（4）车辆拥堵：车辆拥堵事件一般与违法停车、交通事故、行人异常和车道异常相关，当出现车辆拥堵时，应该触发检测另外四种不同的异常事件。此外，出现车辆拥堵时应该立即将车辆拥堵的相关信息上传到高速公路隧道指挥中心，由指挥中心在龙门架的LED 显示屏上给予预警信息。

（5）交通事故：交通事故检测到后，需要监控系统将分析结果提交给高速公路隧道指挥中心，由指挥中心经过核实后，将交通事故发生的时间、地点等信息上传LED 显示屏警告，同样也需要接入各大互联网平台。

（6）行人异常：当监控系统检测在高速公路隧道中检测到行人时，需要立即将该信息上传到高速公路隧道指挥中心，由指挥中心核实后，立即通过隧道广播等形式通知隧道中的行人，将行人转移到安全地带。

（7）车道行驶异常：一般来说，车道行驶异常事件出现的原因较多，通过视频和图像分析出的各类原因，都应该上传至高速公路隧道指挥中心，由指挥中心给出车道行驶异常的最终原因，然后将车道行驶异常原因通过LED 显示屏、隧道广播和互联网等渠道通知给正在隧道行驶以及即将进入隧道行驶的各个参与者，以达到安全闭环的目的。

（8）火灾险情：火灾险情由火焰检测、温度传感器和烟雾传感器的最终结果得出，由指挥中心核实后，一方面指挥中心通知交通警察和高速公路隧道火警，另一方面还需要启动隧道中的排烟设备和消防设备，暂时应对火灾险情情况，避免出现更大的安全隐患，最终实现安全闭环。

4 结束语

在论文中，通过基于安全闭环的高速公路隧道监控系统的改造，分别解决了高速公路隧道中存在的超速行驶、实线变道、违法停车、车辆拥堵、交通事故、行人异常、车道行驶异常以及火灾险情等安全情况，并通过传感器与图像采集设备完成了安全闭环系统的构建，提升了高速公路隧道行驶的安全性，提升了安全管理的水平。今后的工作集中在构建更详细的预警、响应和反馈决策方案，更高效的处理高速公路隧道中存在的安全问题。