智慧高速场景方案

大流量拥堵主动管控

面向早晚高峰、节假日和瓶颈路段,识别拥堵风险、预测排队传播并生成可解释管控建议。

  • 平均速度(效率)
  • 速度离散度(安全)
  • 拥堵持续时间
  • 排队长度
  • 策略采纳率

场景背景

高峰流量或节假日车流快速聚集,瓶颈断面速度下降并向上游扩散。

该方案将场景拆解为数据条件、识别逻辑、策略规则、人工审批、联动发布和效果指标,便于在方案设计、系统集成和试运行阶段逐项确认。

业务痛点

  • 人工发现滞后
  • 排队传播速度快
  • 诱导发布不成体系
  • 缺少周期复评与退出机制
状态感知

所需数据

  • 流密速全线连续化(雷达/门架)
  • 断面与车道占有率
  • 气象独立输入与融合
  • 事件检测(异常/突发)
  • 路网拓扑与发布设备状态
风险辨识

识别逻辑

  • 拥堵风险识别(速度持续下降)
  • 交通流失稳风险识别(接近容量阈值)
  • 上游排队传播预测
  • 风险评估与分级预警
主动控制

推荐策略

  • 策略库优选可变限速(VSL)
  • 上游 VMS 诱导发布
  • 匝道/互通区段协同控制
  • 控制指令生成与下发
  • 15 分钟周期复评与退出

四大核心闭环落地

本场景如何走完「状态感知 → 风险辨识 → 主动控制 → 交通仿真」闭环

方案严格对齐平台总体技术架构的平台服务层四大核心模块,逐环说明在本场景下感知什么、辨识什么风险、下发什么控制、用仿真验证什么。

状态感知服务

雷达与门架数据全线连续化,输出流量、密度、速度三参数与断面/车道占有率,并融合气象独立输入。

风险辨识服务

识别拥堵与交通流失稳风险,预测上游排队传播,按风险等级输出分级预警。

主动控制服务

策略库优选可变限速(VSL)与上游 VMS 诱导,做匝道/互通区段协同,生成并下发控制指令。

交通仿真服务

中观仿真在线标定后验证限速诱导方案,按效率、安全指标做管控前后效果评估并复盘。

交通仿真结果回流,驱动策略迭代优化,形成闭环。

总体技术架构

方案承载于边缘 + 中心五层架构与四大核心服务

采集接入、数据中台、平台服务(四大核心)、集成接口与应用层自下而上贯通,控制动作保留事实输入、规则命中、人工确认和执行回执,适配审批与责任边界要求。

高速公路主动管控系统 · 总体技术架构 边缘 + 中心架构
5应用层
综合管控大屏GIS 一张图
管控工作台事件 / 策略 / 应急处置
运维监控系统 / 告警 / 健康评估
4集成接口层
横向系统对接机电 / 收费 / 视频
向上系统对接上级路网 / 应急指挥
预留接口V2X / 导航 / 第三方
3平台服务层四大核心模块
状态感知服务

流密速全线连续化 + 气象独立输入

  • 流量/密度/速度估计
  • 全线连续化与插补
  • 气象接入与融合
  • 事件检测(异常/突发)
风险辨识服务

多风险识别与分级预警

  • 拥堵风险识别
  • 交通流失稳识别
  • 二次事故识别
  • 恶劣天气风险
主动控制服务

策略生成与区段协同控制

  • 控制目标管理
  • 策略库(规则/优化/学习)
  • 多策略评估与优选
  • 控制指令生成与下发
交通仿真服务

验证 / 反馈闭环

  • 宏观/中观仿真
  • 在线标定(OD/参数)
  • 策略验证与评估
  • 效果评估(效率/安全/碳)
2数据层数据中台
实时流处理Flink 流式计算
数据融合治理清洗 / 校验 / 元数据
时空数据库时空索引 / 检索
历史数据湖/仓HDFS / ODS·DWD·DWS·ADS
1采集接入层边缘计算
边缘计算单元 / 工业网关GB/T28181 · Modbus TCP · RS485 · MQTT · NTP · API/HTTP
毫米波雷达ETC 门架气象检测路面传感器VSL 可变限速VMS 情报板LCS 车道控制信号诱导灯分合流预警
核心闭环 状态感知 风险辨识 主动控制 交通仿真 迭代优化

闭环流程与评估指标

对齐核心闭环的处置链路与效果评估口径

处置链路沿「状态感知 → 风险辨识 → 主动控制 → 交通仿真 → 迭代优化」展开,评估指标对齐效率、安全等维度。

  1. 状态感知
  2. 风险辨识
  3. 主动控制
  4. 人工确认
  5. 联动下发
  6. 交通仿真验证
  7. 迭代优化
平均速度(效率)速度离散度(安全)拥堵持续时间排队长度策略采纳率

实施检查

方案落地前需要确认的关键条件

面向集成商和建设单位,实施前先确认数据、设备、流程和验收边界,可以降低后续联调和试运行风险。

数据源可用性确认设备联动边界确认策略触发条件确认人工审批流程确认异常降级方式确认运行评估口径确认

常见问题

大流量拥堵主动管控 如何建设

HighwayAI 会自动替代人工决策吗?

不会。HighwayAI 的定位是辅助识别、生成建议、解释依据和记录过程,高风险控制动作仍支持人工确认、审批流和审计留痕。

既有监控平台和设备是否还能继续使用?

可以。平台通过接入网关与数据中台整合既有系统,将已有感知、事件、发布和业务流程转化为主动管控可使用的交通事实。

数据不完整时是否还能运行?

系统会对数据可用性进行诊断,并依据数据条件采用降级运行、人工确认或仅输出风险提示等方式,避免把低可信数据直接用于控制建议。

如何证明管控策略有效?

通过历史回放、相似日对比、管控前后对比、排队传播分析和策略采纳记录,对平均速度、拥堵持续时间、响应时间等指标做后评估。

是否支持分阶段建设?

支持。项目可从数据接入、重点场景识别、策略建议、联动发布、后评估或 AI 运行助手等环节分阶段推进。

智慧高速方案交流场景

方案交流

获取适合路段和项目阶段的建设建议

可围绕接口盘点、场景选择、设备联动、部署边界和验收口径进行方案交流。