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DOI:10.13439/j.cnki.itsc.2024.05.006

基于高速公路通行大数据的人工智能研发与应用

李斌，陈喆，余欣航

（广东联合电子服务股份有限公司，广东广州510000）

摘要：本文以车流量预测、非法运营车辆挖掘系统、交通安全态势感知与预测、高速公路经济运行指数为例，介绍基于高速公路通行的人工

智能应用中数据准备、建模与应用的一般流程，总结经验、教训，并对该领域的未来发展进行展望。

关键词：高速公路通行数据；大数据技术；人工智能

近年来，随着AlphaGo完胜围棋世界冠军柯洁、chatGPT风ETC智慧客服、收费稽查、高危气象识别等场景发挥了重要作

靡全球，人工智能技术发展一日千里，在生产、生活、办公等各用，但总体而言，目前高速公路行业的AI技术应用仍处于起步探

个领域均取得了丰富的应用，有效提升了国民经济的发展，为社索阶段，存在以下问题。

会创造了丰富的价值。1）当前的应用主要以视觉识别和自然语言识别等通用、成

熟算法的场景化应用为主，人工智能技术对高速公路运管专业技

1交通行业AI应用概况术发展未产生革命性赋能，高速公路的运营管理仍然以传统业务

高速公路行业作为社会重要基础设施，运用人工智能技术建逻辑框架为主。

设“智慧高速”，高速公路人落地了许多应用案例。2）智慧高速应用主要以项目化的形式开展，数据的使用者

1.1道路事件识别与算法研发者主体不同，多数应用未能持续训练优化算法，导

运用机器视觉技术，主动感知高速危险源，如缺失标牌识致算法演进呈现“烟式”的割裂状态，算法成果难以沉淀和

别、刹车痕迹识别、道路抛撒物识别、行人/动物上高速、交通演进。

事故、车辆逆行等事件，为高速公路运营单位提供实时、准确的3）目前的应用主要使用视频、语音、雷达点云等非结构化

现场情况，实现远程指挥调度。此外，提供了多种研判技术和处数据，ETC门架产生的海量结构化通行数据尚未大规模支撑人工

理方案，提高了快速反应、统一调度、协同指挥的能力。智能研发。

1.2AI稽核

通过云计算构建省中心“智慧大脑”，以综合通行数据为基3技术研发

础，在云端进行大数据预测，通过路网模型、图片服务引擎、海量3.1ETC通行数据的优势与应用困局

图片管理、路径拟合服务、标签体系和模型引擎等六大云端能力自2020年取消省界收费站以来，由于构建了密集的ETC门架

构建智慧路网，对传统稽核进行创新与重构，实现AI收费稽核，体系，高速公路感知网正逐步形成，产生了海量鲜活的高速公路

全方位构建智慧稽核应用功能，提升稽核准确性。在大数据、高通行数据。以广东为例，在2020年撤销省界收费站之前，十几年

并发业务的处理能力表现优异，能够高效地识别逃单人员。的时间里高速公路仅积累了30TB的通行数据；而撤站后仅仅不

1.3无人机公路智慧养护到3年的时间，广东已经产生了500TB的通行数据，是过去15年

新基建技术与高速公路养护的创新融合应用，依托5G等基础的十多倍。

设施数字化建设，通过无人机自动巡检、AI远程运维平台，实现相比于视频、语音、雷达点云等非结构化数据，ETC门架

了以人工智能诊断为主、专家远程决策为辅的预防性、实时性养数据具有质量好、价值高、处理易三大优势，可以不受天气、光

护，缩短了故障排查时间，降低了养护操作风险，有效提升公路照影响全天候采集，并且具有数据准确性高、质量好、节省存储

养护效率。空