书名：2018智能交通产品与技术应用汇编pdf/doc/txt格式电子书下载

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作者：中国智能交通协会编

出版社：电子工业出版社

出版时间：2018-10-01

书籍编号：30442966

ISBN：9787121351501

正文语种：中文

字数：254681

版次：1

所属分类：科学新知-工业技术

版权信息

书名：2018智能交通产品与技术应用汇编

作者：中国智能交通协会

ISBN：9787121351501

版权所有 · 侵权必究

《2018智能交通产品与技术应用汇编》编辑说明

为推动智能交通行业深入实施创新驱动发展战略，推广智能交通产品与技术的应用，中国智能交通协会联合国家智能交通产业技术创新战略联盟自2014年起组织有关行业、城市和地区的交通管理部门、行业组织、科研单位、企业等共同编辑出版了《智能交通产品与技术应用汇编》（以下简称《汇编》）。《汇编》旨在展示和宣传我国智能交通的发展和取得的成果，促进新技术、新成果、新产品的推广应用，为我国智能交通行业的规划、科研、生产、销售及新产品开发等提供支持与服务，是一部全面反映我国智能交通技术产品应用及企事业单位微观发展的连续性、综合性、权威性大型工具书。自2014年首度出版以来，《汇编》得到了政府管理部门的关怀指导，以及科研院所、企业和相关单位的大力支持，在行业中具有广泛影响力，受到了广大读者的热烈欢迎。

2018年度《汇编》的内容涉及城市交通、静态交通、公共交通、智能网联汽车、轨道交通、智慧公路、水运与航空智能化等领域，涵盖交通感知与控制、交通安全与管理、交通大数据应用、智能停车、车联网技术应用等智能交通技术及产业相关内容，从技术论述、解决方案、系统设计、应用案例、企业展示等角度给读者以参考、借鉴、交流合作的信息，展现我国智能交通产业企事业单位所取得的创新发展成果，增进和拓展智能交通产业链的交流与合作，推动智能交通产业的良性发展。

在2018年度《汇编》的编辑出版过程中，得到了交通管理部门、业主单位、企业及科研院所等100多家主要智能交通产学研单位的大力支持，在此对本书的入编单位及所有关心本书出版的广大智能交通行业的同仁表示衷心的感谢！

由于智能交通是跨行业、跨领域、多学科的行业，本书在内容的系统性、全面性、深度性等方面存在局限，欢迎读者批评指正，以便我们今后的编制工作质量不断提高，继续得到行业内外企事业单位及广大读者的喜爱和支持！

中国智能交通协会

《智能交通产品与技术应用汇编》编辑委员会

2018年10月

《2018智能交通产品与技术应用汇编》编委会

主　　　任：关积珍　　马　林　　王云鹏

副　　主任：孙正良　　贾利民　　严新平　　吴志新　　郭继孚　　王军利　　王　刚

余　志　　顾怀中　　梁玉庆　　姜廷顺　　徐亚国　　张　可　　李　萌

林拥军　　陈红洁　　王家捷　　曾　文　　杨　颖　　刘　飞

委　　　员：

包可为　江苏航天大为科技股份有限公司

蔡晓禹　重庆交通大学交通运输学院

顾承华　上海市城乡建设和交通发展研究院

何兆成　中山大学智能交通研究中心

何华英　南京莱斯信息技术股份有限公司

李海鹰　重庆高速公路集团有限公司

李　华　北京易华录信息技术股份有限公司

刘昌仁　重庆车辆检测研究院有限公司

罗义学　南宁市公安局交通警察支队

戚　湧　江苏省智能交通信息感知与数据分析工程实验室

王　林　中国交通通信信息中心

王　勇　浙江网新智能技术有限公司

王传根　安徽超远信息技术有限公司

汪荣新　安徽国华智能交通科技有限公司

吴　坚　安徽科力信息产业有限责任公司

谢玉兰　中国民用航空华北地区空中交通管理局

徐志军　杭州海康威视系统技术有限公司

熊文贵　深圳市智慧交通产业促进会

杨永耀　浙江浙大中控信息技术有限公司

杨圣伟　浙江大华技术股份有限公司

杨胜发　国家内河航道整治工程技术研究中心

常光照　上海智能交通有限公司

陈　伟　杭州博达伟业公共安全技术股份有限公司

陈　锋　安徽中科龙安科技股份有限公司

钟　淮　上海宝康电子控制工程有限公司

张晓春　深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司

沙志仁　广东方纬科技有限公司

编委会秘书：贺　松

责任　编辑：吴　凯　　金　叶　　金　敏　　刘　敬　　张　皓

交通安全与管理

基于图像识别和信息比对的卡口盘查系统方案

江苏航天大为科技股份有限公司

张申浩 袁渊 金生松

随着社会经济的发展以及市场的繁荣，高速公路、城际快速路的公路里程增长速度越来越快，机动车辆的保有量越来越高。借助快捷方便、纵横交错的公路网络，利用各种车辆进行跨区域违法犯罪行为也不断增多，社会治安形势日趋复杂。

治安卡口作为社会治安防控的重要阵地，在预防、控制和打击各类违法犯罪，加强社会治安管理，配合其他警种开展专项斗争中发挥着越来越重要的作用。卡口在做好卡站治安秩序管理的同时，还肩负着周边道路治安、刑事案件以及突发事件的先期处置，对进出城嫌疑车辆、嫌疑人员及携带物品进行例行治安检查盘查，接受指令设卡堵控违法犯罪嫌疑人、嫌疑人车辆，接受群众报警求助等多项工作任务。因此，利用高科技手段建设升级治安卡口系统，提升其在现实斗争中的功效，对于促进平安建设，维护社会稳定有着十分重要的意义。

一、系统概述

卡口盘查系统通过采用软硬件技术相互结合的方法，综合运用现有先进的车辆检测技术、图像处理技术、信息提取技术和通信技术，对卡口过车和人员图像智能识别并预警，实现卡口盘查工作快速化、智能化和高效化的目标。

二、系统架构

系统架构如图1所示，可分为卡口前端层、卡口应用层和卡口中心层3个层次，通过网络连接构成完整的智能检测系统网络。

在每个卡口，前端层通过局域网交换机互联，将采集信息统一汇总后发送至卡口应用层，经过卡口应用层比对报警后再通过光纤传输通信方式实时向公安指挥中心机房的卡口中心层转发数据。

这种架构保证了在当前端卡口与中心之间出现链路故障的情况下不会影响卡口的比对报警功能，缩短了报警信息的传递过程，有效提高了报警拦截时间。同时卡口应用层具备缓存服务，在链路恢复后可补传数据，确保系统数据的可靠稳定。

图1 系统架构图

1.卡口前端层

卡口前端层是在治安卡口现场安装布置的卡口前端抓拍设备，主要由车辆检测、图像采集单元、闪光灯、工控主机、控制程序单元和数据发送等单元组成。前端设备层采用稳定可靠的地感线圈检测方式监测车辆，拍照后经车辆识别模块完成车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车辆类型和车辆品牌等车辆信息的识别和前排驾乘人员的人脸抠图并发送至卡口应用层。

2.卡口应用层

卡口应用层是采用C/S架构部署在卡口岗亭的前端系统。在收到前端层发送过来的车辆图片信息后在界面上实时刷新显示，并通过接口与布控车辆库、车驾管信息库和重点人员库等数据源进行比对，有异常结果立即发出声光报警并推送给卡口民警的手持终端。同时卡口应用层会转发过车记录信息和比对报警记录至卡口中心层。一套卡口应用层可接入多个卡口前端设备。

3.卡口中心层

卡口中心层是部署在中心机房服务器的基于 B/S架构的 WEB应用系统。用户通过浏览器即可访问，主要用于卡口的日常工作管理，由综合查询、布控管理、盘查日志和勤务统计等单元组成。中心层将应用层发过来的信息存储到相应的数据库中。在一个集成管理平台中为用户提供包括车辆人员信息查询、黑名单比对、布控稽查/撤控及相应的报警功能。各种数据及功能模块接口公开化，其他系统可通过开放性接口调用系统功能及数据。一套卡口中心层统管下面若干个卡口的卡口应用层。

业务流程图如图2所示。

图2 业务流程图

三、核心功能

1.前端相机的车辆识别和人脸抠图

前端相机抓拍车辆图片后对车牌号码、车牌颜色等信息进行识别并发送给前端应用层系统，系统界面如图3所示，应用层系统可通过多线程方式接入多个前端相机抓拍数据，并在窗口分屏播放刷新，并且能够实时监测前端相机设备的在线状态。在高清相机配置下可对车辆前排驾乘人员进行人脸抠图并叠加在图片上。

2.系统终端接收数据比对报警

应用层系统接收到前端层发送的车辆和人员信息后，先通过车牌信息与布控车辆库比对是否布控车辆，然后通过车驾管信息库获取该车牌车辆的车型、品牌、颜色与前端识别到的信息比较是否一致，不一致则可能涉及假套牌车辆，同时获取车主信息并与重点人员库进行比对，检查车辆是否重点人员车辆，在人脸抠图较清晰的条件下可以与人脸库进行比对，报警结果和缘由将立即在前端系统界面通过声光报警的方式弹出。报警界面如图4所示。

图3 前端监测软件

图4 报警界面

3.系统自动采集人员车辆信息

应用层系统将卡口过车记录和报警记录实时转发至中心平台层。如图5所示，在 WEB 系统中可以通过连接扫描枪或读卡器读取车辆行驶证和人员身份证信息并自动生成车辆和人员信息的盘查记录，并可对相关记录继续补充盘查结果。

图5 盘查软件

4.系统平台统计汇总勤务考核

基于卡口过车记录、报警记录和盘查记录自动生成统计报表，对勤务工作进行量化管理，客观反映卡口报警盘查数量的变化趋势和细化到个人的工作量考核，如图6和图7所示。

图6 统计报表一

图7 统计报表二

四、应用价值

1.全面监控

为交通管理提供过往车辆高质量的图像信号，提供前排驾乘人员相貌特征清晰可辨图像信息，监控路面交通状况，控制交通秩序，运用科技手段提高卡口的整体控制能力。

2.快速拦截

自动侦测、监控布控车辆，打击各类利用车辆的违法犯罪行为，提升卡口查控、快速反应和整体作战能力。

3.精准打击

对假套牌等有交通违法行为的车辆智能识别、精准打击，信息主导警务，提高卡口堵控的针对性和实效性。

4.简单高效

通过信息采集设备自动采集车辆和人员信息并生成盘查记录，工作流程电子化，勤务考核基于系统数据量化，简单高效。

解放人脑——基于人工智能的KingTMS交通集成指挥平台

南京金智视讯技术有限公司

一、概述

据公安部统计，随着中国经济社会持续快速发展，机动车保有量继续保持快速增长态势。截至2017年年底，全国机动车保有量达3.10亿辆。2017年在公安交通管理部门新注册登记的机动车有3352万辆，其中新注册登记汽车有2813万辆，均创历史新高。

中国机动车保有量的快速增长，带来的问题是城市交通系统管理难度日益加大，其中，车辆身份特征识别准确率不高，车辆比对效率低下，道路交通情况无法实时分析等问题已经逐渐成为城市交通管理的瓶颈和障碍，而人工智能的加入，将是解决这些难题的一剂良方。金智视讯自主研发的KingTMS交通集成指挥平台将人工智能应用与交通管理平台紧密结合，切实解决传统交通管理遇到的各类问题。

二、需求分析

国务院印发《新一代人工智能发展规划》中，提到了人工智能在智能交通领域的应用，主要任务包括：研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系，研发复杂场景下的多维交通信息综合大数据应用平台，实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，建成覆盖地面、轨道、低空和海上的智能交通监控、管理和服务系统。

随着交通卡口的大规模联网，汇集的海量车辆通行记录信息，对于城市交通管理有着重要的作用，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。交通集成管理平台流入的信息量极为庞大，数据类型也十分复杂，对于大数据的智能化要求，会推动人工智能深度学习在平台的应用，根据需求自动将图像所包含的信息全部结构化，降低后续数据处理的计算压力，压缩处理时间。人工智能应用在大数据研判方面，可实现车牌多点碰撞、车辆多点碰撞、路径复现、落脚点分析、昼伏夜出、初次入城分析、隐匿车辆挖掘、路径策略分析、车辆频次分析、区域徘徊分析、夜间频出分析、假套牌分析、面部遮挡分析、一车多牌检测和相似车牌串并等研判分析。

三、建设思路

1.高效智能的数据处理

由于前端设备数据量巨大，传统的关系型数据库已无法满足数据业务处理需求，KingTMS交通集成指挥平台采用技术领先的大数据服务集群对结构化数据检索和处理；同时，基于人工智能算法对非结构化数据进行结构化分析和处理，实现高效智能的数据处理速度。

2.快速精准的二次分析

平台可对过车图片进行二次识别，支持识别多种车标、车型，同时可对遮阳板、安全带等其他车辆特征进行分析与识别。基于人工智能的深度学习技术，通过海量实战数据训练，大幅提高识别准确率，能够实现快速多维搜车，是规范驾驶人行为、协调车辆管理和辅助刑侦破案的有力武器。

四、应用场景

1.交通数据结构化处理

由于图像信息的非结构化特性、传统的稽查布控、事后追踪都依赖大量的人工查看视频，不仅人力物力投入巨大，及时性和准确性也很难保证。随着深度学习技术在人工智能领域的崛起，以人脸识别、视频结构化为代表的图像分析技术已成为提高交通指挥效果的利器。

KingTMS交通集成指挥平台将基于深度学习的人工智能算法应用于车辆特征识别，在海量图片数据以及视频监控系统录像中，自动识别出车辆、人脸的各种特征，提供车辆查询和检索功能，包括车型、车款、品牌、颜色、打手机、安全带和纸巾盒等结构化条件检索，以及以图搜车、局部特征搜车等非结构化条件检索的功能。

1）车辆二次识别

平台借助人工智能和深度算法，可以提取的车辆特征信息包括车牌、车牌颜色、车标、车身颜色、车型和车款等。配合业务需求，还能检测识别遮阳板、系安全带、司乘人员的人脸检测和抓拍、驾驶人打电话等细微信息，形成上亿条过车记录数据。

对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车牌号码、车标和年款。结合以图搜图的检索方法，同时结合视频监控信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现车辆全程轨迹可视化回放。

过车二次识别的原理是实时过车数据经由接入服务接入平台，车辆二次识别服务逐条分析，生成结构化的车辆特征数据，用户通过车辆特征进行数据检索。

2）以图搜车

以图搜车的原理是以图片作为检索条件，提取图片中的车辆特征信息，与过车二次识别得到的结构化特征库进行比对检索。以图搜车业务流程图如图1所示。

图1 以图搜车业务流程图

局部特征搜车是以车辆图片上截取的局部特征区域作为检索条件，特征搜车服务将特征区域图片和基于过车轨迹产生的海量的车辆特征库进行比对，按照相似度返回结果，从而检索并模拟出车辆轨迹。

3）视频结构化

视频结构化是一种基于视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取和对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人类理解的结构化信息。

视频结构化是针对交通指挥平台中各类视频采集数据进行结构化改造的必要手段，能够对视频资源中的活动目标做结构化分析，极大提升视频资源的应用水平。

KingTMS交通集成指挥平台对视频、图片数据进行转换、分析处理，将非结构化数据转化为标准的结构化数据集，供挖掘和分析使用。目前可以支持对视频中的人、车辆及人骑车进行结构化处理，形成以上目标的矢量特征。大数据存储中心构建在成熟的云存储体系之上，负责对结构化数据集进行管理，同时负责维护系统建立的各种专题库。

视频结构化提供的基础服务主要有行人、人骑车及车辆目标的结构化特征提取，和非结构化的目标提取和比对，支持历史视频片段和基于RTSP的实时视频流的解析。

（1）行人目标特征提取。视频结构化服务能够对监控视频中的行人信息进行结构化分析，提取行人目标在视频画面中的位置坐标，特征信息主要包括行人性别、年龄段、上下半身颜色、姿态和是否背包等。行人目标特征提取如图2所示。

（2）车辆目标特征提取。视频结构化服务能够对监控视频中的车辆信息进行结构化分析，提取车辆目标在视频画面中的位置坐标，车辆结构化信息包括车牌号码、车身主体颜色、车型、车辆品牌（大众、福特、丰田等）、车辆子品牌（桑塔纳、福克斯、凯美瑞等）、是否有年检标、遮阳板、纸巾盒、在打电话、驾驶人系安全带、副驾驶人系安全带等。车辆目标特征提取如图3所示。

图2 行人目标特征提取

图3 车辆目标特征提取

（3）骑行目标特征提取。视频结构化服务能够对监控视频中的骑行目标进行结构化分析，提取骑车人目标在视频画面中的坐标位置，特征信息主要包括骑行人性别、年龄段、上身颜色、是否戴头盔、头盔颜色以及骑行车车款、类型、是否配置遮掩伞和车灯形状等属性。

（4）特征比对服务。平台基于深度学习的目标建模，提取视频流中的行人、车辆和人骑车等目标，与人、车辆库进行比对，按照相似度排序反馈比对结果，以人搜人，以车搜车，主要应用于重点车辆和人员的轨迹跟踪、案件线索串联和黑白名单布控等。

4）人脸识别

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

借助人脸卡口摄像机的智能人脸检测技术，在城市道路、广场、娱乐场所及各类重点场所实现对人员目标的人脸识别，提取包括人的性别、戴眼镜和年龄段等特征信息，从而实现人脸的实时布控、高危人员比对、以图搜图和语义搜索等方面的业务应用。

KingTMS交通集成指挥平台将基于深度学习的人工智能算法应用于重点人员识别，提供查询和检索功能，包括各种结构化条件检索，以及非结构化条件检索的功能。支持基于图片的静态识别和基于视频流的动态识别。

（1）人脸检测。平台智能检测图片或视频流中是否存在人脸，若存在，则将人脸标记出边框。检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等多个关键点定位，准确识别多种人脸属性，如性别、年龄、表情，是否佩戴眼镜、口罩等信息。人脸特征检测如图4所示。

图4 人脸特征检测

（2）人脸比对。平台通过提取人脸的特征，计算两张人脸的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分。该项技术广泛运用于公共安全治理与防范，如人证比对、黑白名单布控等。比如，对重点管控人员，进行提前布控和实时预警，即使是在茫茫人海中，只要“黑名单人员”出现在监控摄像画面中，平台通过比对的方式可快速找到该嫌疑人并发出警报，为找人、抓逃、追捕和布控等提供了智能化利器，减少凭记忆、凭经验、凭感觉“人海战术”的低效率，在追逃和破案等应用中发挥巨大作用。

（3）人脸查找。给定一张照片，平台结合照片信息与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，即1:N人脸检索，可用于发掘人员密集地区的嫌疑人。

2.交通大数据的应用

KingTMS交通集成指挥平台结合人工智能，通过对前端设备采集的海量数据深度学习分析，可以做到预测车辆轨迹、筛选假牌套牌、挖掘隐匿车辆和分析同行车辆等应用，充分利用数据价值。

1）首次入城分析

在起止时间内，在选定监控点出现过，并且在之前一段时间没有出现过的车辆，即为首次入城。首次入城分析功能示意图如图5所示。

图5 首次入城分析功能示意图

2）假套牌筛选

以公路车辆智能监测记录系统记录的过车数据为基础，关联公安车辆库，车辆基本信息与车辆库不符的，有套牌的嫌疑；在车辆库中不存在的，则有假牌的嫌疑。

3）落脚点分析

车辆的过车记录按时间排序，在某卡口出现被记录后，间隔较长时间后再度出现被记录，则该卡口被认定为“落脚点”。

4）隐匿车挖掘

通过统计案发时间—截止时间段出现，而在截止时间—案发后时间段没有出现的车辆挖掘隐匿车，并按隐匿次数从大到小排序。

5）频繁过车分析

频繁过车分析是统计卡口下某个时间段（经过时间—截止时间）内行驶次数达到一定频次的车辆，根据车辆号码和号牌种类来统计车辆次数。用户可根据号牌号码、号牌种类、卡口点位、车道方向、经过时间、截止时间组合模糊查询出符合条件的信息。

6）同行车辆分析

同行车辆分析又叫作车辆跟随分析，分为跟随与被跟随，跟随分析是指分析指定时间段内多次跟随在另一辆车后出现的车辆，被跟随分析是指分析在指定时间段内多次被另一辆车尾随的车辆。

7）昼伏夜出分析

昼伏夜出分析就是统计卡口下某个时间段（经过时间—截止时间）内，夜间时段（假设是19～23点）出现了而非夜间段没有出现的车辆，根据车辆号码和号牌种类来统计车辆次数。

3.交通流自动管控

1）交通仿真应用

KingTMS交通集成指挥平台基于交通仿真技术，构建微观的路口交通通行环境模型，从而对交通流组织方案进行分析和研判。交通仿真技术示意图如图6所示。

图6 交通仿真技术示意图

2）交通信号自适应控制

KingTMS交通集成指挥平台结合人工智能技术，根据辖区交通流分析结果，自动协调整个控制区域内交通信号灯的配时方案，动态均衡路网内交通流，使车辆停车次数、延误时间及环境污染减至最小，充分发挥城市道路系统的交通效益。必要时，可通过控制平台进行人工干预，直接控制路口信号机执行指定相位，保障城市道路系统的畅通和特种车辆的优先通行。

五、发展趋势

未来，道路交通安全的发展目标是全方位监控、全天候巡逻和立体化监管。当前，完善交通安全防控体系是全国公安交通管理部门的重大科技建设项目。

KingTMS交通集成指挥平台结合人工智能与深度算法，实现对公路上车辆通行情况、交通违法情况和道路隐患的及时监控、发现、取证、传递、处理、反馈和修正，有助于进一步提升公路管控力度与水平，进一步增强勤务管理科学性与针对性，及时发现查纠各类交通违法行为，改善道路通行秩序，遏制重特大交通事故，实现公路交通运行状态“看得见”，车辆通行轨迹“摸得透”，重点违法行为“抓得住”，安全隐患事件“消得了”，路面协作联动“响应快”，交通信息应用“服务优”等目标。

道路交通事故主动防范技术创新与产业化应用

杭州博达伟业公共安全技术股份有限公司

柳亚芬 雷永平 孙学峰

据公安部交通部最新统计数据显示，截至2016年年底，全国高速公路总里程突破13万 km，汽车保有量已达1.94亿辆，汽车驾驶人突破3.1亿人。随着路网密度的不断加大、交通流量和道路供需的矛盾日益突出，道路交通安全形势依然十分严峻。有效预防和降低各类交通事故，保障公众出行安全、路网畅通有序，是公路运营管理单位面临和必须应对的主要挑战，是实现“四个交通”，推动行业发展转型升级的内在需求，也是建设交通强国的重要战略任务。

杭州博达伟业公共安全技术股份有限公司十余年来一直致力于主动交通安全技术的创新与研发工作，与交通运输部公路科学研究院等单位开展产学研合作，参与“十一五”“十二五”科技部国家科技支撑计划交通安全重大专项，参与标准规范制定，取得了业内广泛认可的多项具有自主知识产权的新型交通安全技术与产品，并不断推动技术成果的产业化工作，为我国道路交通安全水平的提升贡献自己的智慧和力量。

共同承担了其中关于“公路网安全保障技术体系”的课题研究，基于我公司多年积累的技术储备及行业经验，通过分析高速公路交通事故的特点及其成因，对如何主动有效预防和控制高速公路交通事故的发生提出系列解决方案及应用措施。

一、技术方案

1.行车安全智能诱导系统

行车安全智能诱导系统是基于雨雾天气条件下驾驶人心理特点及事故特征，采用了先进的物联网和云平台技术，综合声、光、电等安全诱导与预警策略，研发的具备高度智能化的创新型交通诱导与事故预防系统。系统能够兼容接入道路监控系统，配备能见度检测仪，实时检测能见度信息，通过区域控制设备自动生成并下发与当前交通及气象环境相适应的控制策略，引导车辆安全通过受雨雾等低能见度影响路段或急弯陡坡等道路线形条件较差路段，借助系统动态呈现的红色警示区间有效预防追尾事故及二次事故。通过云平台与已有监控系统进行数据交互与管理协同，实现情报板、监控摄像机等外场监控设施与设备资源的联动，最大程度发挥现有资源效率，切实有效降低交通事故。

其中，典型路段布设示意图如图1所示。

图1 典型路段布设示意图

行车安全智能诱导系统主要技术功能与特点如下：

① 行车安全主动引导。

② 动态尾迹防撞预警。

③ 无线链式通信组态。

④ 多种模式组合控制。

⑤ 设备状态在线巡检。

⑥ 光能供电经济可靠。

⑦ 动态图文信息推送。

2.隧道安全保障系统

隧道属于道路交通安全运行的高风险路段，尤其是长大隧道和隧道群路段，一旦发生事故，通常具有事故后果严重、现场应急处置困难等突出特点。针对当前隧道洞口远视效果不强、隧道内照明设施实际亮度不足、隧道内主动发光设施诱导效果不佳、隧道内交通事件检测预警功效不够等情况，研发的新型隧道安全保障系统能够向驾驶人提供多种引导策略，反映隧道内车辆、道路状况及环境亮度变化；在洞口提高了隧道远距离辨识性，在洞中全程形成清晰分明的视觉指引和交通事件的高密度栅格化检测和及时预警。有效降低隧道路段交通事故率，提高了突发事件的预警响应速度和组织救援能力，显著提高隧道安全运营管理水平。

其中，车辆异常主动探测及自动预警功能示例如图2所示。

隧道安全保障系统主要技术功能与特点如下：

① 隧道洞口轮廓强化。

② 洞内安全主动引导。

③ 自动识别车辆状态。

图2 车辆异常主动探测及自

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