基于BIM+GIS的数字孪生高速公路系统构建

数字孪生是未来智慧高速的主要发展方向之一,可为高速公路的建设、运营、养护、管控与服务提供强有力的支撑。本文通过构建基于BIM+GIS的数字孪生高速公路系统,实现高速公路可视化、精准化管控,从而提高高速公路的安全保障、运行效率与出行服务水平。     

基于数字孪生技术的高速公路综合管控系统

为进一步响应国家交通强国发展战略和数字交通“十四五”发展规划等纲要文件要求,推进新一代信息技术与交通行业深度融合,解决高速公路运维管理工作复杂、智能化水平低等问题,通过开发基于数字孪生的高速公路管控系统,构建高速公路的数字孪生场景,达到对高速公路重点路段、重点场景精准管控的目的,赋能高速公路智慧化、数字化升级,实现高速公路的安全稳定运行。     

数字孪生技术在智慧高速公路领域的应用展望

智慧高速是我国交通强国战略实施的重要着力点,数字化是实现智慧高速建设目标的基础,高速公路数字化程度的不断加深为数字孪生技术在智慧高速公路领域的应用创造了条件本文明晰了我国智慧高速公路四个发展阶段,阐述了高速公路数字化的定义及我国政府部门近年来为推动数字高速公路的建设示范发布的一系列政策、文件;分析了数字孪生技术在智慧高速的应用思路,提出了一种数字孪生高速公路分层架构;并以三维可视化运维、特殊路段运行监测、交通事故可视化重现、“两客一危”监测预警、收费稽核及自由流收费等五个应用为例阐述了数字孪生高速公路典型应用的实施思路。     

京哈北高速公路全路段交通通行分析预测系统探析

通过全路段交通通行分析预测系统,对关键试点路段实时布设和监控,智能分析车速、车流量、重点车辆类型等,能够精准感知拥堵点,预测关键路段拥堵概率,有效降低事故发生率。本文介绍了京哈北高速公路全路段交通通行分析预测系统的主要功能和关键技术,并对预测效果进行了预估。     

高速公路智慧养护管理系统设计探究

本文针对现阶段高速公路养护管理现状,本着以人为本设计理念,从高速公路管理者、养护者、使用者不同角度出发,研究建立全对象、全过程的高速公路智慧养护管理系统。本系统采用数字孪生技术,实现对现实物理世界的高速公路道路结构、道路基础设施、道路全息交通运行状态在虚拟世界真实与实时还原,进而支持高速公路的高效、精准养护和管控业务。     

基于毫米波雷达的隧道数字孪生安全管控系统

针对高速公路隧道安全与畅通的需求和智慧隧道智慧化管理的需要,本文提出基于高精度毫米波雷达的隧道数字孪生安全管控系统,并以广西信梧高速智慧隧道数字孪生安全管控系统建设为例,对主要目标、技术路线、难点攻关、系统架构、系统功能进行简要分析。     

基于数据要素的高速公路安全生产监管探究

高速公路运营企业现有安全生产监管方式已经无法与新形势下智能监管实际需求相适应。本文通过剖析高速公路运营企业当前安全生产监管痛点,梳理安全生产相关数据资源,提出了基于数据要素的安全生产智能监管技术路线,探究了数据要素在安全生产智能监管中的应用场景以及应用价值。为满足数字经济形势下高速公路安全生产高效监管、主动防控和精准决策需求,探索了新的基于数据要素的智能化监管模式。     

多元融合感知技术在隧道运营管理中的应用探讨

本文基于隧道行车安全环境建设的应用要求,提出将多元融合感知技术应用于高速公路隧道信息化建设,实现高速公路隧道全目标、全要素、全天候、高精度的全息立体感知,并利用数字孪生技术刻画隧道运行的动态肖像,结合隧道行车安全管理策略,实现隧道的精细化管理,提升隧道的防灾减灾能力.     

数字孪生技术在交通运输领域的建设

我国数字交通在未来将基础设施、人、车、路、环境等交通要素全部转化为供机器自动读取和识别的带有特征信息的数字语言,以数据为核心驱动,推进现实和虚拟空间的信息融合、交互、展示。依托京德高速公路智慧调度中心平台建设,通过对数字孪生系统的理念、目标、特性、能力、架构、建模方法的分析,打造具有实时性、闭环型的数字孪生系统,支撑智能交通管控新模式,满足人们对交通出行服务的高要求。     

聚焦高速变革新时代下的智能视频技术——2019全国高速公路智能视频技术应用研讨会举行

<正>随着高速公路车流量、客流量的快速增长,充分保障路段、服务区车辆和人员安全日益成为高速公路管理部门的重要任务。同时,确保两年、力争年底前基本取消全国高速公路省界收费站成为行业的紧迫任务。如何通过路况智能监测、服务区客流及车辆智能监控、两客一危车辆智能监管等举措保障道路运行、车辆和人员安全;如何通过ETC+大数据、物联网、云计算,人工智能+视频等技术助力高速公路实现自由流收费,使高速公路运行更加高效、安全、绿色、智能和开放,成为行业急需探讨的重要课题。5月15日,2019全国高速公路智能视频技     

瓯江北口大桥数字孪生管控一体化平台探究

本平台通过将物理桥梁与虚拟模型相结合,以三维桥梁模型为展现手段,以数字孪生技术对桥梁及连接线设备进行集中高效的管理与控制,实现了桥梁的实时监测、预警和维护管理的智能化。平台利用三维模型真实化的特点,高度还原桥梁真实场景,集成事件检测、视频监控、桥梁健康监测等业务系统,提供特殊车辆标记、巡检路径回放、虚拟交通流复现、机电设备监测、养护任务派单、病害库管理、交通流量监视、事件处置与联动等功能,运用数字孪生技术为桥梁的管理、运营、维护提供从全局到个体的信息共享平台。实现更透彻的感知、更智慧的监管、更精准的处置、更贴心的交通体验。     

基于三维模型可视化的高速公路运维管理平台建设

文中平台以贵州省某高速公路项目为依托,为全面构建智慧高速公路技术体系,推动高速公路基础设施数字化,加速智能化与运营业务深度融合。统一运控平台采用BIM、GIS和IoT组合的技术架构,基于三维模型、地理信息、实时监测设备数据,实现数字孪生可视化交互,从视觉感知端实现了平面二维地图和三维模型的联动功能。统一协同平台的功能模块应用于日常业务,通过开发机电设备养护、工程工区养护、突发事故接报、路巡安全等核心功能模块,提高了监控中心一线工作人员的工作效率,运维管理协同等功能,一定程度上实现了运维管理无纸化办公,全面提升了高速公路运行维护管理的智慧化水平。     

基于数据中心的高速公路综合运行监测系统探析

随着高速公路基础设施数字化的不断推进与落实,高速公路感知层数据不断丰富,对于数据的管理与应用也随之被重视。本文对基于数据中心的高速公路综合运行监测系统进行了探析,该系统基于数据中心展开高速公路智慧化应用,实现高速交通运行态势监测、高精度应急指挥调度、出行信息精准服务、高速公路运行分析和研判等功能,为保障示范公路运行安全畅通、支撑公路突发事件高效应急处置、服务百姓便捷出行发挥重要作用。     

高速公路路网调度指挥系统的构建研究

随着社会经济发展和人民生活水平的提高,人们对交通在速度、安全和服务方面提出了重高的要求。高速公路路网调度指挥系统是实现高速公路现代化管理、智能化控制、保证高速公路达到安全、高速、舒适、通行车流量大的重要手段。随着未来国家智能交通系统的发展,高速公路路网调度指挥系统还将实现提供高速公路交通导航的服务,科学合理地引导车辆行驶最佳线路。随着高速公路的迅速增加和路网规模的逐步扩大,局限于局部路段范围内的调度指挥系统已不能满足社会对高速公路的需要,实现全国或区域性路网调度管理可充分发挥高速公路使用效益,高速公路智能路网调度指挥系统势在必行。     

湖南省临长高速公路视频车辆检测技术的应用

湖南省临长高速公路全长183公里,辖区内共设置11个出入口收费站,路面为双向四车道,设计时速110公里/小时。它是京珠高速公路主干线湖南段的重要组成部分,具有车流量大、大重型车辆多的特点。它地处亚热带季风型湿润气候区,年平均降雨量1500～2500毫米,且主要集中在春、夏两季,光线变化、温度变化的幅度很大。车流量检测系统能够检测记录高速公路主线车流量、车型、车速、占有率等交通数据,是控制高速公路车流出入,确保道路安全畅通的有效手段,也是统计有关资料,为管理者决策提供参考数字的重要数据来源。目前,高速公路车流量检测系统分为线圈式车辆检测系统和视频车辆检     

基于视频的苏通大桥高精度车流量检测系统

针对苏通大桥高速公路车流量检测精度不高,对交通调度管理影响较大的问题,研究开发了基于视频的高精度车流量检测系统。实际应用表明,基于视频的高精度车流量检测系统检测精度高,系统稳定可靠,其车流量数据为交通管理调度和决策提供了很大帮助。     

基于雷达增强型机器视觉的全息隧道监测预警技术

高速公路隧道为半封闭环境,较普通路段交通事故多,且极易导致二次事故,造成严重事故损失和交通延误,成为高速公路安全畅通运行的瓶颈.基于传统车检器及视频检测的隧道运行监测手段受硬件和算法的限制,难以达到理想的监测效果.本文依托的研究项目通过毫米波雷达和AI摄像机融合感知的方式,实现隧道全域可视化精准感知,实时准确监测隧道交...     

基于车流量监测系统的荆岳大桥拥堵预警方法探讨

随着高速公路信息化手段运用的多面化,根据对车流量监测系统的研究及荆岳大桥主线站可能拥堵的情况,结合数据地理模型、数学公式及历年实际工作经验进行了总结,对荆岳大桥车辆拥堵预警的解决方法进行了探讨。     

数字孪生在杭新景(杭千)高速公路的应用

我国公路发展快速,全国高速公路网主骨架基本形成,高速公路发展重心由建管为主转向建管养运服并重,高速公路由电子化、网络化时代跨入数字化、信息化、智能化数字交通时代。为此,很多路公司纷纷以智慧高速建设为抓手,大力开展数字孪生等新技术在高速公路的深度融合应用。本文立足杭新景(杭千)高速数字孪生技术的应用成果,重点介绍关键技术的突破。     

一种基于深度学习的高速公路出口流量预测方法

高速公路收费数据记录了车辆进出高速公路的时间、地点等信息,实际上能反映高速公路各个入口及出口车流量。入口和出口车流量之间,存在着一定的时空因果联系。因此,本文提出了一种基于深度学习的高速公路出口流量预测方法。该方法首先基于各个出口站点的流量来源相似性进行聚类,形成多个出口站点分组。然后针对每组站点,选取对它们影响大的多个入口站点流量作为输入,应用CNN+RNN模型,实现多个出口站点流量的同步预测。基于广东省高速公路收费数据的实验研究表明,本文所提出的模型具有较高的预测精度和效率。