来源： 中国交通信息化
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隧道作为特殊构造物，面对环境封闭、设备繁杂、管理机制尚不完善等诸多原因，其运营管理工作面临着严峻挑战，利用创新技术手段实现隧道智慧化升级至关重要。当前通过 边缘计算 、雷视感知、物联网等技术与产品进行隧道智慧化升级，可提升隧道安全保障能力、通行效率与服务水平。以下梳理了边缘计算、雷视融合、物联网等技术在隧道智慧化升级过程中的应用探索思路。
面对机电设施各子系统之间协同性弱、隧道事件监测和智能管控程度低、设备数据异常和故障比例高等问题，郭凯
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等通过边缘计算平台化、关键设施国产化、控制系统IP化等关键技术的研究，以隧道环境监测、设备实时在线检测、网络设施状态监控、隧道运行安全预警等多样化业务场景为导向，研制出一套基于信创与边缘计算的隧道智能控制系统。
该系统由边缘智能控制器（ECN）、中心智能控制柜（CCN）、智慧隧道运营平台组成
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。
边缘智能控制器
安装于现场，由设备接入、信息采集、信息传输、信息分析、信息初判、异常报警和本地控制等模块组成；
中心智能控制柜
安装于隧道所或变电所，由智能控制器和子系统接入、信息转换、信息上传、信息综合研判、事件报警和预案管理等模块组成；
智能隧道运管平台
部署在监控中心。
系统可独立于智慧隧道运管平台运行，依托边缘计算特性，本地闭环分析处理异常事件。
在监控中心失联的情况下，隧道现场仍会自动分析区段内设备数据，根据应急预案，多设备智能联动处理异常事件。隧道智能管控系统架构如下图所示。
边缘智能控制器
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包
含硬件、FPGA、嵌入式软件等，可以取代传统PLC，或与传统PLC连接。
边缘智能控制器可接入隧道内机电设备，实现设备运行状态自动感知，24小时不间断自动对隧道设备进行巡检，将设备故障一键派单给设备养护人员；
可实现对隧道视频及各种监测数据的接入、分析和建模，使原本割裂的信息在时空上形成联系，反映隧道实时运行态势，支持多种 前端设备 接入的适配，融合边缘计算技术，加载IP网络数据传输协议，保证隧道业务数据交互稳定性；
具备比传统PLC更强的适配性，通过研究隧道机电设备的接入方式及接口特性，开发与设备匹配的接口电路，并在软件中进行协议对接、数据融合、智能计算、信息上报等工作；
可根据隧道环境和交通流的监测结果，自动调节和控制对应隧道区段的设施设备，如小微事件诱导、通风系统调节、照明系统调节等；
可实现AI实时事件监测，事件自动去重归一化处理，能综合判断、过滤、合并、分级异常告警。
中心智能控制柜
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主要用于接入边缘智能控制器，对智能控制器进行统一网络接入、配置管理、业务调度，支持触摸显示屏的业务展示，为隧管所场景提供便捷有效的手动控制模式。控制柜针对隧道接入业务数据，实时检测隧道环境、交通、视频监控、能源、设备状态等信息，提供事前预警；在发生突发事件时，根据事件分级机制，按照事件影响大小，在隧管所/变电所进行人工或自动控制，快速处置各类事件，避免事件影响扩大；小微事 件
在隧道现场本地自动化控制，在发生重大事故时人工接入和接管；可通过运管平台，将事件处置策略下发给边缘智能控制器和中心智能控制柜，用户可以自定义配置事件的自动执行策略。
智能隧道运管平台
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集成现有的隧道子系统，包括通风系统、照明系统、 交通控制系统 、视频监控系统、火灾报警系统、电力监控系统、紧急电话及广播系统等，将各个机电子系统的功能整合在统一的业务界面上，使不同交通监测和环境监测设备产生的数据、报警在空间、时间上形成关联，打通系统间的隔阂。
当前传统交通信息感知设备与技术已难以满足信息化、智能化交通发展的要求。精准探测隧道运行状态并辅助支撑隧道交通管控决策成为迫切需求。因此，以雷达与视频检测设备为基础，融合雷视检测数据，并建立公路隧道交通管控系统，具有重要的社会价值与经济价值。
付立家等
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]
介绍了一种雷视融合公路隧道交通管控系统，
系统架构分为 设备层 、通信层、数据层、应用层和用户层。
设备层 包括交通感知设备、环境感知设备和交通控制设备，构成隧道数据采集的基本设施；
通信层 包括公路隧道架设的光纤网、紧急电话专网、4G/5G网和物联网等；
数据层 包括大数据技术支撑下的数据采集、储存、清洗、分析、应用、保护、清洗和共享等操作，其中公路隧道数据库包括车辆基本数据、轨迹数据、交通流数据、异常事件数据、违法数据和环境数据等结构化数据和非结构化数据；
应用层 围绕公路隧道运营管理的核心业务，包括公路隧道三维实景化管控平台、分析研判平台、应急联动管控平台和信息共享平台；
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用户层 包括政府部门、公路隧道运营管理企业、科研机构、检测单位和驾乘人员等。
雷视融合公路隧道交通管控系统 [ 2 ]
采用的关键技术包括车辆定位与轨迹融合技术、运行状态感知技术、 数字孪生技术 等。
车辆定位与轨迹融合技术。 车辆定位技术是将雷达和视频数据经边缘处理器分析融合，全息感知隧道检测区域内所有车辆目标的位置、类别和特征信息。车辆轨迹融合技术是按照多目标跟踪算法，对检测区域的雷达和视频目标信息进行目标检测、跟踪和特征提取等。根据车辆位置和特征，对不同位置设备采集到的车辆特征进行匹配，并进行多目标跟踪，生成车辆唯一身份ID与行驶轨迹，实现设备间数据传递和数据融合，生成车辆通行隧道轨迹信息。
运行状态感知技术。 公路隧道运行状态感知主要是对断面交通流、区域交通流、车辆违法信息和交通事件信息的精准感知。根据车辆定位和轨迹融合技术建立车辆通行隧道全息化、可视化和数字化模型，以车辆高精度轨迹数据判断车辆逆行、违规变道等；以车辆速度判断车辆超速、慢行等；以特征匹配、深度学习等检测并判断交通事件类型。公路隧道运行状态感知技术为公路隧道数字孪生、精确预警和联动管控等提供强有力的数据保障。
数字孪生技术。 依据三维建模、地理信息、数据可视化、人工智能、AR/VR/MR等技术建立数字孪生隧道，实现物理世界的现实交通向信息世界的虚拟交通映射。采用计算摄影学、三维GIS实景建模、三维可视化轻量建模等技术对实时交通流、异常交通事件、车辆行为、环境状态实时孪生呈现。
在系统功能方面，包括三维实景化管控平台、数据分析研判平台、应急联动管控平台、信息共享平台等。以雷视融合技术、数字孪生技术等为基础，建立设备层、通信层、数据层、应用层和用户层五个层次的公路隧道交通管控系统体系框架，从而准确感知隧道运营状态、制定精细化管理方案、应急联动控制隧道设备，全面提升公路隧道的运行效率和管理水平。
面对隧道内数据孤岛严重、部分设备联网困难、数据无法接入平台等问题，需要打造集中化物联网支撑平台，通过物联网平台统一接入隧道设备，进行数据采集与设备管理，为应用平台建设提供基础支撑。邓辉
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] 介绍了一种基于物联网技术的智慧隧道管控平台，该平台在架构上包括感知层、物联网接入层、大数据支撑层、应用层、交互层。
感知层： 负责各类物联设备的数据收集，如CO/VI检测器、交通信号灯、风机等隧道机电设备。
物联网接入层： 可提供设备接入、设备管理、设备控制、监控运维、设备安全以及IoT网关管理等能力，实现隧道机电设备的统一接入、集中管控。
大数据支撑层： 包含数据治理、指标可视化、AI大数据分析模块。数据治理模块主要对物联网平台所采集的数据进行数据清洗和预处理，形成标准、规范的数据。指标可视化模块负责数据的可视化展示，将数据以图表的形式展示出来，辅助决策。AI大数据分析模块包含各类行业模型，可开展隧道内事件识别、异常停车识别等智能分析。
应用层： 包括资产管理、隧道态势综合感知、智慧管控、应急处置和统计分析功能等。
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交互层： 主要面向隧管所、运营公司和集团三类用户，根据用户所负责区域，分配相应的数据与管理权限、系统模块与功能。
邓辉
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] 表示，物联网平台设备的具体接入流程包括以下四个方面。
第一，预定义设备物模型。 物模型是物理空间中实体的数字化表示，它从属性、服务和事件三个维度，描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。完成了物模型这三个维度的定义，即完成了设备功能的定义。
第二，创建设备。 针对交通行业各业务场景梳理设备类型，接入设备，在模拟器中创建设备，完成所有设备的模拟调试，最后形成物模型标准库，该库涵盖所有交通行业常见设备。
第三，身份认证。 将所有设备信息注册接入交通物联网平台，在物联网平台生成设备凭证，并回传给设备模拟器，使信息保持同步。
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第四，设备接入。 在实际应用场景中，接入设备无需复杂的物模型定义流程，只需将设备信息与设备模拟器中的预定义物模型进行匹配即可。
交通物联网平台可以保障上层应用平台的稳定性、可靠性，为上层系统开发智能化应用提供技术支撑。智慧隧道管控平台最终可实现资产管理、综合态势感知、智能管控、应急处置、统计分析等功能。
[1] 郭凯,陆由,朱小兵,等.基于边缘计算的公路隧道智能控制系统[J].中国交通信息化,2023(03):102-105.
[2] 付立家,尚康,陈丽阳.雷视融合公路隧道交通管控系统探究及应用[J].中国交通信息化,2023(10):106-109.
[3] 邓辉.基于物联网技术的智慧隧道管控平台探究[J].中国交通信息化,2023(08):92-96.
（来源： 中国交通信息化 ， 微土木人荐读 ）
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