摘  要：目前我国经济和人们生活水平的显著提高，我国交通行业发展也十分快速。我国高速公路网络的建设也日趋完善，所以原有的交通管理方式和管理规模不能有效满足当前的交通需求。在我国智慧高速公路系统仅处于发展的初期，因此当前也是积累经验的阶段，但是智慧高速公路是以信息技术作为支持，在未来必然会成为主要的发展趋势。交通管理部门要积极应用先进技术来改善当前的交通流量和交通环境问题。大数据技术则为交通部门的管理工作拓展出新的思路，通过监控交通流量和引导系统，进而完成对交通路况的预测，更好地帮助交通管理部门以现代化方式完成工作，有效避免各类交通问题的发生。

关键词：高速公路;智慧养护;5G;AI;无人机;智能装备;智能巡检车辆

引言

高速公路是当前公众出行的主要选择之一，为适应交通量不断增加的需求，为公众出行提供更好的服务，便于各部门的管理，有必要建设并发展智慧高速公路，掌握相应的总体设计思路[1]。

一、高速公路养护现状分析

1.高速公路基础设施养护现状

在高速公路基础设施（路面、桥梁等）的养护方式上，目前高速公路巡检，主要依靠人工巡查、拍照记录的方式来完成，针对桥墩顶、桥梁底部、高陡边坡等巡检养护难度大的基础设施，现阶段养护采用特种作业车辆承载特种作业人员的方式，存在高空作业安全风险和路边停靠车辆极易造成交通拥堵、交通事故，并且部分基础设施部位人员难以到达，存在检测盲区，检测效果不理想，导致很多基础设施在无养护的情况下运行。在4G通信网络中，因为受到传输速率的影响，无法将高于2K级别的高清摄像数据和大量的感应数据实时传输回指挥调度中，所以养护专家只能是事后导出数据，进行二次研判，在采集数据存在质量或时效问题时需要再次核验的情况下，只能再次出动巡检，降低了养护效率。

2.高速公路机电系统运维现状

要保证全省机电系统安全、及时可靠运行，需要在全省设置多处运维服务站，每个运维服务站需配置各层次技术人员，其中专家型技术人员和专业技术人员因人员不足和人员成本过高，因此只能采用高层次技术人员的复用机制，安排高层次技术人员长期奔波在各个故障现场，导致时间成本和人力成本过高，存在交通出行风险，尤其是在疫情防控期间，在限制人员跨区域活动的情形下，故障修复的时间及质量难以得到保障。其次，高速公路机其次，高速公路机电设施的养护，具有故障响应的及时性和高效性要求高的特点。2019年交通运输部在全国统一实施了取消省界收费站项目，相关机电设施遍布高速公路沿线，为提高系统运行稳定性，交通运输部要求系统0.5h定障，2h内系统修复，以省为单位每天进行系统完好率的全国排名。随着交通运输部牵头组织的取消省界收费站项目和视频云联网等项目的顺利实施，全国高速公路信息化一张网的建设目标已初步形成，单点的设备或者系统故障极有可能影响到省内其他站点，情况严重可能会在全国范围内产生影响。同时，随着高速公路市场化建设和运维模式的逐步推广，运维服务响应的及时性与高效性已变得至关重要，急需通过高效率的智慧化手段缩短故障响应和处置时间。

二、高速公路智慧养护解决方案

1.建设目标

智慧高速公路的建设目标为：为省域路网保持安全畅通增添智能化、信息化手段;为路网运行中各类应急事件的及时处置提供可靠的信息化保证及支持;为路网工程的规划建设提供决策支持;为与高速公路有关的各个行业提供可靠的业务支持;为公众日常出行提供高质量、高水平的信息服务;为综合交通提供各类有效服务。

2.相控点的布测

具体工作开展中，相关人员需要预测选点，利用图纸测绘其地形图和三角点以及导航线点，明确测试的主要区域范围;还需要针对当前区域的交通情况以及供电情况和气象情况进行全面分析，了解其他因素对工作自身的干扰，结合任务以及现场的实际情况做好适当的调整。使用无人机进行测绘工作时，应该利用无人机路线设计相应的监控点，根据现场情况进行合理布测。进行相控点布测时，需要留意待测区域是否符合无人机降低需求，如场地区域应该处于平台状态，通常情况下应该避免人员密集等情况;场地附近不得存在高压线和水源等设施，将给监测工作带来较大的干扰，导致数据不稳定;在具体的测量过程中，尽量避免一些敏感区域。

3.运营管理中的运用

为营运管理提供数据参考。交通大数据对高速公路的运用管理有直接的影响，因为数据可以直接体现出管理情况，通过收集各个收费站的数据信息，再经过分析后就可以大概了解高速公路的实际运营和经济情况，还能够大致预测出未来的收费趋势，从而为进行战略性的决策提供技术支持，明确未来的发展方向，进一步提升智慧高速公路整体的运营水平。在高速公路中运营管理中应用交通大数据，可通过监控摄像系统对高速公路上行驶的车辆进行全面的记录，从而为高速公路的管理工作提供数据支撑。在对智慧高速公路进行运营管理工作时，交通大数据在收费站中所发挥的作用较为突出。在高速公路收费站中的进出口处都设有抓拍设备，可以针对进出的车辆进行实时扫描、拍摄和记录。

4.基于视频AI算法的交通事件识别

采用基于3DCNN的道路视频交通状态自动识别技术，利用无人机采集高速公路视频和图像并传输到后端GPU工作站进行实时分析。主要包括视频图像数据的采集与预处理、图像分割、车辆检测与跟踪、交通状态感知和事件检测等技术研发。实现无人机动态视频AI分析预警，高速公路巡航场景中一键起飞执行任务，起飞后自动车型识别、停车事件报警、拥堵事件报警、以及车辆流量、车辆密度计算等。

5.架构设计

5G和AI技术的公路智慧养护组网架构采用了云边端结合的架构。首先，高速公路现场远端配置了“AR眼镜”、“无人机”、“道路巡检车辆”三类主要养护运维硬件工具，通过高清图像和无感探伤等各类传感器，将感知的数据及高清图像，通过融合搭建的5G专网实时回传至云端平台，在云端通过部署人工智能精度算法，以人工智能诊断为主，专家远程决策为辅，实现养护检测实时性和养护策略精准快速下发。为了进一步降低通信时延，满足前端设备对实时性的要求，通过沿线路侧搭建的5G基站，利用高速公路已有专网系统，解决了广域网系统时延问题。

三、结语

综上所述，高速公路的发展与人们的日常生活和工作之前有密切的联系，要想全面实现国家经济的快速发展，当前交通大数据应用在智慧高速公路的相关工作中，不仅有效推动了交通事业的发展，也推进我国经济一体化的发展进程。

参考文献：

[1]王海东，刘亮，庞晓伯，等.基于交通大数据的智慧高速公路综合管理平台[J]，2020.