智慧化路桥管理与技术研究
摘要：路桥机电设备分布广泛、所处环境复杂多样，为解决未来智慧路桥机电运维难、效率低等问题，需要更科学、智慧、合理的手段对机电设备进行管理。针对路桥运营片区化管理需求，围绕“智慧高速”主题，整合路桥联网收费、视频监控、IT运维、道路管养等多类业务，建设以数据集采归口支撑营运决策为导向路桥智慧营运管理平台，全面涵盖路面交通事件综合管控、车辆轨迹分析、收费流量预测分析、站内设备及外场设施运维分析等日常管理内容，实现“交通态势一张图”的营运管理模式。
关键词：物联网；智慧公路；系统运行；故障检测 中图分类号：TP391文献标识码：A 引言
智慧公路系统是一种能够通过现代化的大数据技术实现对公路当中各类交通信息情况的综合分析，以此解决公路交通时常发生的信息滞后问题，从而起到改善交通发展情况的作用。智慧公路系统的建立对实现公路建设的智能化和信息化而言具有十分重要的现实意义，因此基于智慧公路系统的重要性，相关领域研究人员纷纷开展了相关研究。当前，针对这一话题的研究大部分采用数据采集技术、数据综合处理技术等，从其总体层面上针对智慧公路系统在实际运行过程中存在的各类问题进行分析并解决，并提出具有针对性的解决对策，以此充分满足公路交通运营的需要。
1 智慧监控在路桥信息化中应用的重要性
随着区域经济贸易的发展，人们对于出行、运输的需求更大，这对路桥服务质量提出了更高的要求，另外也呈现出供不应求的状态，因此日益增加的出行和运输需求与路桥运营效能之间存在一定的矛盾。通过智能监控技术，提升路桥信息化发展程度，能够在很大程度上调节路桥运营供需平衡。从智慧监控实际应用
效果来说，监控系统可以为路桥运营管理提供相关资料，保证监控视频数据传输速率，为高速应急指挥、路网监控调度、收费管理以及领导决策提供更加清晰的实时视频图像资料，同时能够加大信息化覆盖程度，对路桥信息化发展有很大的帮助。借助于智慧监控技术建立联网视频监控平台，实现对监控视频的统一管理，将路网中心、、运输、军事以及相关应急单位组成共管体系，使相关信息资源实现共享，对路桥运营管理效能提升有较大的促进作用。
2 智慧化路桥管理与技术的应用 2.1 以机器学习为基础的运维决策
在智慧运行维护的决策模型中，所有阶段都引入了机器学习。其中，第一阶段为故障学习，对机电设备的所有状态参数和故障状况开展关联性分析，并通过学习相关历史记录，推断实际使用时可能产生的所有故障；第二阶段为运维决策，以历史运维记录为依据，结合运维效果，对不同故障类型所用运维策略是否合理进行综合评估，形成一个完善的学习模型，确保不同故障都能自动形成相应的工单。在平台开始运行后，不论故障学习或决策学习模型，都会被赋予一些参数，伴随运行维护工作持续进行，所有模型都能自我学习，对各类参数进行优化，从而提高模型自身的科学性。
2.2 基于故障检测结果的智慧运营与养护
首先，在上述利用传感器实现对智慧交通系统运行数据的实时监测，并对交通状况检测信息进行处理。结合得到的信息结果对故障检测过程中的通信顺畅情况进行判断，若存在通信受限问题，则需要从上一步骤的监测环节入手对其进行优化。若通信顺畅，则可以通过有线或无线的方式实现对故障检测结果的上传，并将相关数据信息存储在交通控制中心，再由其完成对后续运维的具体调度。将上述得到的故障检测结果作为重要依据，若出现智慧公路系统运行故障问题，则自主完成对故障问题发生具体原因的分析，并利用车载通信传输设备自动传输故障节点的具体图像信息以及数据信息，同时调用涵盖故障发生时间的监控录像，探究该区域的具体系统运行状况，以此实现对多种不同故障问题信息的获取。为了确保智慧公路系统运行时间得到延长，还需要实现对其智慧养护，通过路面养
护、桥梁养护、隧道养护以及机电设备养护等多种养护方法相结合的方式，降低系统运行出现故障的概率，从而确保公路系统的正常运营。
2.3 运行监测
路桥正常运行的前提是确保各种设备的正常使用，发现故障及时解决。运行监测模块是系统中所有在线设备状态的实时监测系统，展示在线设备故障信息、设备健康率、设备故障历史信息等，保证了使用者能够以最快的速度发现设备故障信息，解决设备故障问题。通过机电设备智慧资产管理平台，对所有运维对象的统一监测展示和报警处置管理，展示内容包括系统拓扑监控视图、告警详情统计分析视图、外场主线路段设备展示视图、内场机房模拟展示等，同时实现智能报警管理，对设备报警分级、时间、压缩、过滤、根源分析，结合设备关联性、设备拓扑关系综合分析获得最终用户报警事件。以北京重点路段为例，在平台中可以清晰展示告警监控、库存信息、设备健康数等实时监控数据。
2.4 交通事件检测与研判系统
复用数字路口设备，提高事故高发区监测密度，感知监测车辆位置、距离、速度、方向、时间等信息，基于深度学习的算法，实时处理来自摄像头和毫米波雷达的数据，形成车道级流量、车牌、轨迹、交通事件等数据，依靠视频图像处理和数据融合技术，自动检测交通事件。结合深度学习融合分析，可在两分钟内实现事件类型的快速识别，极大节约了发现时间；通过对现场事故图片进行AI深度学习模型训练，可精准识别出交通事故的车辆类型，评估出是大卡车还是小汽车，建议安排拖车类型，上报给中心调度人员，中心根据精准事件信息可一键快速派单，加快了响应速度，同时提高了一次牵引成功率。
2.5 自动巡检监控
在构建智慧监控系统时，必须实施视频质量自动巡检监控，对各高速路段进行实时监控与管理。当前路桥视频监控系统中接入资源数量大、骨干传输网络性能差、内存不足等问题，都会增加后期路桥信息化系统运行维护成本，也会增加人工巡检的频率，导致实际工作效率极低。实施视频质量自动巡检监控，一旦有信号中断、传输图像不清晰、设备故障等，智慧监控系统可以进行自动监测，且
随着相关技术的发展，即便是针对视频画面抖动、卡顿等细微问题，都可以做到及时监测分析。通过这种自动巡检监控手段，有效控制了监控视频图像的质量，从根本上对监控设备进行维护管理，保证视频监控的整体质量。
3 结束语
通过对公路机电设备数据的采集、融合、挖掘、应用服务，有利于发挥数据群集效应，管理者可以便捷、高效地对机电设备状况实时查看，进行日常监控运营管理，同时系统提供的故障处理方案可加快故障事件处理，间接保障交通舒畅运行，降低人员伤亡和财产经济损失，产生较大的经济效益和社会效益。因此未来路桥要构建响应及时、保障有力的路桥机电设备智慧化运维体系，降低运维整体成本，走出一条具有中国特色、自主创新的路桥智慧化之路。
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