胡颖雷

（河南省交通事业发展中心，河南 郑州 450000）

智慧公路运行依托于庞大的硬件与软件基础，通过对公路交通信息的广泛应用，实现对公路交通设施的运行有效管理。为了更好地发挥出智慧公路系统的功能，相关研究人员提出利用监控技术对智慧公路运行状态进行实时监控，掌握公路交通时间分布和空间分布情况，及时发现公路上超速、超载、违运等不合法运行行为，辅助公路交通运行管理部门对突发事件采取合理的措施，降低智慧公路运行风险。由于公路上运行车辆和基础设施比较多，当公路处于车辆行驶高峰期时，对于公路运行状态的分析难度较高，难以实现智慧公路运行实时监控，为此提出基于物联网的智慧公路运行监控技术研究。

1 智慧公路运行信息获取

公路运行信息主要包括路况信息、基础设施信息以及公路气象信息三种，根据三种信息获取需求，选择相应的监控设备对信息进行采集，具体如表1 所示。

表1 智慧公路运行信息获取

1.1 路况信息采集

采用车辆检测器与摄像机采集路况信息，在车辆检测器内设定一个电子标签，当公路上行驶的车辆经过车辆检测器，电子标签会主动或者被动向车辆发出射频信号F，射频信号到达车辆后反射回来，由信息接收端接收反射信号N，由车辆检测器内置的读卡器对车辆电子标签信息进行读取，将其上传到智慧公路系统中，对该电子标签车辆信息进行配对，从而获取到公路上车辆身份信息V=[F，N][1]。此外，车辆检测器上设有一个无线探头，车辆在公路上行驶时探头会测量到车辆经过探头的时间、车速以及车辆间距等信息[2]。利用360°全景摄像机获取公路监控视频信息，将该摄像机安装在公路红绿灯上方，并安装一个LED 光源，这样即使是在阴天、雾天或者雨天环境下，360°全景摄像机也能拍摄到高质量监控视频数据。

1.2 公路基础设施信息采集

利用监控设备对该信息的采集关键在于检测点的布设，对于地质环境比较稳定的公路，每隔500m 或者750m 设定一个检测点；对于地质环境稳定状态一般的公路路段，每隔300m 或者350m 设定一个检测点；对于地质环境稳定状态非常差的公路路段，每隔150m 或者200m 设定一个检测点[3]。在布设的检测点处安置一个路基检测器和边坡检测器，根据地基和边坡数据计算出地基下沉速度和边坡变形速度，其计算公式如下：

式中，x 表示公路路基下沉速度；t1表示初始监控时间；t2表示当前监测时间；l1表示公路路基初始值；l2表示当前公路路基高度；b 表示公路边坡变形速度；h1表示初始公路边坡坡度；h2表示当前公路边坡坡度[4]。将每个公路路段进行编号，将公路的路基信息和边坡信息存储到相应编号的文件中。

1.3 公路气象信息采集

采用气象检测器对公路气象环境信息进行采集，对于降雨、降雪量较小的区域公路路段，每隔3000m 设立一个监控点；对于降雨、降雪量较大的区域公路路段，每隔2000m 设立一个监控点；由于靠海或者河流比较近的区域，经常会出现雾天，因此在该区域公路路段，每隔1000m 设立一个监控点。每个监控点安装一个气象检测器，对公路环境内的风速、风向、降雨量、降雪量以及降雾量等气象信息进行采集。除此之外，还需要在监控点内配备一个路面传感器，对路面的积雪厚度、湿度以及可见度等信息进行采集，同样将采集到的信息上传到计算机上，以此完成对公路运行信息的获取。

2 基于物联网的智慧公路运行数据通信

利用物联网技术将多种智慧公路网络、监控设备连接，实现监控设备与智慧公路系统之间的数据传输，该通信框架具体如图1 所示。

图1 基于物联网的智慧公路运行数据通信框架图

3 智慧公路运行数据预处理

为了方便后续智慧公路运行状态分析计算，需要对监控设备获取的原始数据进行预处理，其流程如图2 所示。

图2 智慧公路运行数据预处理示意图

如图2 所示，首先要对智慧公路运行数据进行集成处理，按照不同的路段和不同的时间段，将数据信息集成到一个数据集合中。将集成后的运行信息进行转换处理，利用编码代表智慧公路运行信息，其编码规则如表2 所示。

表2 智慧公路运行数据字段编码规则表

按照表2 中编码规则对智慧公路运行数据进行转换，赋予数据新属性。为了避免异常数据对智慧公路运行状态分析的影响，对原始数据中含噪数据、不完整数据、无效数据以及与智慧公路运行监控无关的数据进行删除，保证数据质量，原始数据清洗的关键在于区分异常数据，此次采用四分位法对数据进行对称性清洗，将智慧公路运行数据的上下四分位数的上下两个分位值设定为有效数据区间的限值，即智慧公路运行数据清洗的上限和下限，对超出该限值的数据被认定为异常数据，其用公式表示如下：

式中，Ldown表示智慧公路运行数据有效区间的下限；B表示智慧公路运行数据的上分位数；C 表示智慧公路运行数据的下分位数；Lup表示智慧公路运行数据有效区间的上限。利用上述公式确定有效数据的区间范围，根据该范围对智慧公路运行数据进行对称性清洗处理，最后通过对数据样本进行规约处理，降低数据的维数，减小数据所占空间。

4 智慧公路运行状态分析

在上文基础上，对公路数据进行分析，预估当前智慧公路运行状态。影响智慧公路运行状态的因素主要包括公路路段拥挤度、可见度、路面光滑度、基础设施安全度，因此选取该四个因素作为智慧公路运行状态评价指标，利用预处理后的数据计算出四项评价指标的具体数值，其中公路路段拥挤度主要与公路流量、车速、车辆间距有关，其计算公式为：

式中，F 表示公路基础设施安全度；φ 表示公路地基下沉量；μ 表示公路边坡变形量；ψ 表示公路基础设施损坏最大承受限值。根据公路路面情况估算出公路路面光滑度，其计算公式为：

式中，υ 表示智慧公路某路段运行状态值；n 表示智慧公路路段数量。运行状态值越高表示智慧公路运行状态越好，一般情况下该状态值取值范围在-1-1 之间，设定了四个等级。根据不同等级实现对智慧公路运行状态的评价，为后续智慧公路运行控制提供参考依据。

5 智慧公路运行控制

通过限制公路车辆行驶速度，降低公路车辆交通流量，以此减小可见度、基础设施安全度、路面光滑度以及拥挤度四个因素对智慧公路运行的影响，根据上文分析对状态等级为一、二、三级的智慧公路车辆交通流量进行控制，其控制依据如表3 所示。

表3 智慧公路运行交通流量控制标准

按照表3 对智慧公路车辆限速值参数进行调整和优化，控制智慧公路运行交通流量，以此完成基于物联网的智慧公路运行监控。

6 实验论证分析

实验以某智慧公路为实验对象，该公路路长为10000m，路宽为15m，路基高度为2.5m，边坡角度为26°，实验利用设计技术与传统技术对该智慧公路运行状态进行监控。实验将该公路分成10 个路段，每个路段长度为1000m，根据该公路实际情况，在每个路段安装一个天气检测器、两个路面传感器、两个车辆检测器、三个360°全景摄像机、一个路基检测器、一个边坡检测器。实验对该10 个路面监控30 天，获取到监控数据123.15GB，经过数据预处理后监控数据量为103.42GB，利用监控数据分析智慧公路运行状态如表4 所示。

表4 智慧公路运行状态分析情况

根据表4 对智慧公路运行状态分析，该公路运行状态最高等级为三级，最低等级为一级，对该智慧公路车辆行驶速度限值确定为40km/h，平均限值为60km/h，通过控制后，该公路未发生过交通堵塞现象。此次实验以监控误差作为技术性能评价指标，利用SFHI 软件对技术监控误差进行计算，具体如表5 所示。

表5 不同技术监控误差对比

从表5 中数据可以看出，设计技术监控误差比较小，平均监控误差为0.001，最大监控误差仅为0.003，说明设计技术具有较高的精度；而传统技术监控误差最大值可以达到0.864，平均监控误差为0.468，远远高于设计技术，因此实验结果证明了设计技术相比较传统技术，更适用于智慧公路运行监控，可以满足智慧公路运行监控精度需求。

7 结论

此次针对现有智慧公路运行监控技术存在的弊端，结合智慧公路运行需求，利用物联网设计了一套新的监控技术，并通过实验验证了该套监控思路具有良好的可行性和可靠性，有效提高了智慧公路运行监控精度，实现了对传统监控技术的优化与创新，同时也实现了物联网技术与智慧公路系统的融合，优化智慧公路运行管理技术。