“感知多源 · 监测立体 · 应急联动”——金溢科技提出高速公路安全治理新范式

在《交通强国建设纲要》《数字交通“十四五”发展规划》等战略政策引领下，我国高速公路数字化转型与数智化升级已进入纵深推进阶段。然而，道路运行安全这一核心命题，仍在技术和管理层面面临多重挑战。

深圳市金溢科技股份有限公司研究团队围绕高速公路“监测-预警-处置”关键技术发展现状及核心瓶颈，系统提出了构建"感知多源、监测立体、应急联动"三位一体技术与装备体系，为智慧高速高质量发展提供系统化技术方案。

一、三大瓶颈：制约安全治理升级的现实挑战

当前高速公路运行安全管理在数字化升级进程中，面临以下核心难题：

瓶颈一：多源异构数据融合困难。摄像头、毫米波雷达、激光雷达、ETC门架天线等传感设备的数据格式各异、信息冗余度高，难以形成统一、高质量的感知输入。

瓶颈二：智能算法泛化能力不足。现有深度学习模型在雨雾、夜间、强逆光、团雾等极端场景下，检测准确率和召回率大幅下降，长尾场景下的异常事件识别仍是技术难点。

瓶颈三：跨部门业务协同不畅。“一路三方”（交警、路政、运营单位）信息共享机制不够完善，跨部门协同处置效率偏低，事后响应为主的模式难以满足高速公路"快速发现、快速处置"的安全管理要求。

二、关键技术进展：多维视角下的技术路线浅析

围绕“监测-预警-处置”全链条，对当前主流技术手段的系统评述如下。

在流量监测预警方面：线圈检测精度高但施工维护成本大，视频监测信息丰富但在恶劣天气下表现受限，雷达抗干扰强但对小型车辆检测能力有限，ETC数据可靠但依赖门架分布。

在数据分析层面：深度学习已超越传统统计方法成为主流，但需要大量标注数据、计算成本较高。另外，不同模型适用场景各有侧重——卷积神经网络（CNN）更适合具有明显空间结构的交通流数据，循环神经网络（RNN）则擅长捕捉时间维度上的动态变化。

在路基灾害监测预警方面：光纤传感、卫星遥感与弹性波监测三大技术路线各具优势。弹性波监测作为一种非侵入式方法，结合AI深度学习算法对波场信号进行特征提取和模式识别，可实现在役高速公路路基下方空洞、裂缝等隐性风险的早期预警，具有显著应用潜力。

在事件检测方面： Faster R-CNN、YOLO系列、RT-DETR等主流AI算法在高速公路场景下各有适用性，其中“雷达+视频+ETC”等多模态融合方案在全天候监测中具有互补优势，红外检测、ETC数据辅助检测等补充手段也有各自适用场景。

在应急处置方面：“交通守望者”系统通过现有ETC DSRC链路实现快速预警广播，可变情报板与手机App构成多层次信息发布体系，但在信息标准统一、跨平台同步机制和极端条件下的通信可靠性方面仍需完善。

三、核心方案：“感知多源、监测立体、应急联动”体系构建

基于现有技术基础和实际痛点，研究提出了一套面向全场景、全要素、全周期的技术与装备体系框架。

“感知多源、监测立体、应急联动”的技术与装备体系架构图

感知层——多源异构数据融合，构建高鲁棒感知底座

感知层整合摄像头、毫米波雷达、激光雷达、ETC射频以及弹性波探测仪（地动仪）等多源异构感知数据，依托面向道路场景的垂域多模态大模型（视觉-点云-时序融合架构），构建“云-边-端”三级协同推理体系：云端大模型负责复杂场景深度理解与模型持续迭代优化，边缘侧和终端部署轻量化模型实现毫秒级实时推理。该架构显著增强系统在雨雾、夜间、强逆光、团雾等极端环境下的感知鲁棒性，有效提升交通事件与路基灾害识别的准确率和召回率。同时，结合硬件低功耗一体化集成技术，形成可灵活部署于无人机、路侧系统及智能网联车辆的系列化智能感知终端。

监测层——“低空-路侧-车载”三位一体，实现全域全时覆盖

监测层构建覆盖全场景（弯道、团雾区、夜间等）、全要素（路面、路基、车辆、环境）、全周期（日常巡检、异常预警、应急响应）的立体监测网络：

低空维度：无人机搭载高精度光学与多光谱传感器，实现路基病害的厘米级巡检及交通事件的快速抵近识别，与地面系统形成动态空-地互补；

路侧维度：在高风险路段部署“雷射视一体”边端智能感知单元（毫米波雷达+ETC+视频融合），同时布设弹性波探测仪，结合AI算法精准解析路基下方水体渗流、空洞发育等隐性风险并实现分级预警；

车载维度：基于部标机摄像头及车载终端的智能化改造，构建浮动车感知网络，实时感知路面路基病害与异常交通事件，形成移动式补充感知节点。

应急处置层——制度协同+智能装备集群，推动应急管理范式跃升

应急处置层，从组织和装备两个维度提出了系统性方案：

组织维度：健全“警-路-企”三方制度化协同机制，通过统一指挥云平台整合交警、路政、运营单位的数据资源与处置权限，实现事件智能分派、跨部门工单流转与处置过程闭环管理，夯实高效应急处置的组织基础。

装备维度：构建“异构多机协同”的应急处置具身智能装备集群：低空域部署应急物资载运无人机、人员转运无人机与应急指挥无人机，形成立体化空中作业单元；地面域配置应急物资载运无人小车、人员转运无人小车及应急指挥机器人，构建灵活响应的地面支援网络。各类装备均嵌入边缘智能模块，具备环境感知、自主决策与群体协同能力，并通过5G-A/6G网络与指挥平台实时交互，实现“指挥无人机空中统筹—载运装备精准投送—转运装备高效救援”的空地联动作业流。该体系推动高速公路应急管理从“人力主导”向“智能体集群协同”范式跃升。

四、未来展望

随着“人工智能+交通运输”行动持续深入，该体系将加速向“被动感知→主动预警→自适应处置”方向演进。一方面，依托垂域多模态大模型与具身智能技术，推动感知终端从被动采集转向主动认知，实现路基灾害的早期推演与交通事件的及时预判；另一方面，通过5G-A/6G、数字孪生与区块链技术融合，构建虚实映射、安全可信的协同治理底座，支撑立体监测网络与多方联动业务的深度融合，推动高速公路道路运行安全治理从“单体智能”到“群体智能”、从“人力驱动”到“人机共生”的范式跃升。

高速公路道路运行安全演进范式