作者：周勇1，侯福金1，翁梓航2，刘群1，杜豫川2，孙志平1（1.山东高速建设管理集团有限公司，山东 济南 250000；2.同济大学，上海 201804）
摘要：随着公众出行需求的稳步提升，对高速公路服务区的信息化、智慧化服务品质提出更高的要求。本文以提高服务区的管理效率、用户体验和安全保障为目标，结合京台高速宁阳服务区实际需求，利用多源感知技术、人工智能算法、系统平台开发等手段，构建了“安全管控、管理决策、高效智能、绿色节能”的服务区信息化升级与智慧化改造总体架构方案。该方案为高速公路智慧服务区的建设提供参考，有利于提高管理效率、提升服务品质、增加经营效益，助力服务区提质升级和转型发展。
基金项目：山东省重点研发计划（2020CXGC010118）；山东省交通运输厅科技计划（2020BZ05-02）
围绕“新基建”时代高速公路服务区数字化、智慧化融合发展的新理念、新要求[1]，山东高速建设管理集团有限公司精心打造“智慧型”京台高速宁阳服务区。本文结合宁阳服务区实际需求，以提高服务区的管理效率、用户体验和安全保障为目标，对高速公路智慧服务区的构建进行探析。与传统服务区的单一功能性服务立意不同，智慧服务区旨在通过全要素感知、大数据分析、智能化管控以及可视化展示等手段实现体验式服务，努力提升服务区安全、绿色、高效和智能水平[2]。国务院在《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》指出，要“加强交通发展智能化建设”。国务院在2019年颁布的《交通强国建设纲要》中也指出，完善高速公路服务区等交通设施的服务功能，并提升高速公路智能化、信息化水平[3]。2020年，国家发改委提出“新基建”的概念，强调发展智能交通融合基础设施数字化。我国高速公路服务区的发展经历了自主服务时代（1988年～2008年）、功能提升时代（2009年～2014年）和品质服务时代（2015年至今），其发展取得了巨大成就，数量规模逐年递增，服务功能日臻完善，服务水平持续提升，公众满意度越来越高[4]。近年来，随着社会经济的持续发展以及公众出行需求的稳步提升，公众对服务区的需求越来越多元[5]。服务区未来的发展将呈现出人性化、绿色化、智慧化、品质化的趋势，拥有卓越的服务品质才能真正掌握服务区的未来，智慧服务区建设已成为当前及今后发展的必然之选[6]。“安全管控、管理决策、高效智能、绿色节能”是高速公路智慧服务区信息化升级与智慧化改造的总体思想，宁阳服务区总体架构设计示意如图1所示。服务区整体智慧化升级以全要素感知为底层设计思路，以AI智能摄像头、毫米波雷达、Wi-Fi探针以及ETC设备为感知手段，获取人、车、路以及设施的状态，实现安全管控、高效智能、管理决策、绿色节能四大功能。通过智慧管理决策平台进行信息的汇总、处理与下发，以室内外信息交互大屏为用户交互的主要手段。
危险品货物具有较高的易燃、易爆性，在运输过程中存在巨大的安全隐患，因此服务区内的危险品车辆管理安全意义重大。然而现阶段服务区危险品车辆主要靠人工进行后台监测和现场指挥，人工方式容易造成遗漏，不利于安全防范；缺乏来往危化品车辆的信息存储和分析，缺乏有效的预警手段、分析和管理控制。本方案提出“识别、监测、预警”的三步骤管控办法。对于危险品车辆的识别，采用复杂视角下的车辆识别技术，对车辆多方位精细特征部位进行识别，判断车辆位姿。构建特征与姿态库，避免新数据引入时重复训练的问题，提升了复杂视角情况下的车辆识别模型。再利用跨摄像头的空间拓扑关系，建立跨摄像头匹配与路径追踪模型。在识别的基础上，通过大数据平台，将服务区卡口监控系统、停车场监控系统作为数据入口，以可变信息板和广场广播为载体，实现服务区内危险品车辆的全程跟踪与控制，实现服务区内危险品车辆的智能引导、进入提醒、延时提醒、违规报警、统计分析。基于使用者对停车空间便捷性的要求、管控者对安全性的要求，本文从空间环境布局、交通流线、引导标识等角度出发，制定针对不同车型的流线最优化设计，具体流线设计示意如图2所示。针对小客车流线和场内车位区域设置，合理分析选择小客车异常流线高发区域，确定合理的监控位点，确保在人车流混杂条件下准确、及时地检测分析出异常轨迹；针对小客车行驶特点，合理设置提醒装置点位，保证最佳的提醒效果。本文所涉及的宁阳服务区停车区域分区与现有常规分区不同，易发生车辆误驶入错误停车分区的现象。其中由于限高或可升降地桩的限制，绝大部分误驶入现象以小客车驶入大车停车区域为主。不同分区车辆混行易引发安全事故。故根据场内流线，针对重要节点进行小客车异常流线的识别、提醒与报警，减少大小车混行事件的发生。服务区小客车停车入口处、大客车停车点、加油站附近存在车辆与行人流线交织、超长车辆安全视距受限等安全隐患。基于已有的服务区域划分、停车区域划分、入出口设计等基础设计，进行关键节点诊断。其中三处为多交织的冲突节点，分别为人-机冲突、货车-加油车冲突、超长车-货车冲突，如图3所示。在冲突预警方面，利用人工智能算法等方式，在关键节点处对以超长车辆为代表的特殊车辆进行识别追踪；实时判别区域内潜在冲突，进行视频记录并上报平台，保障其可追溯性；联动声光报警器对区域内交通参与者进行提醒，提升区域内行车安全系数。主要针对服务区的两个区域落地实施：（1）小客车停车入口处、大客车停车点，该区域存在大型车辆和小客车流线交织，行人流线和行车流线冲突等安全隐患；（2）加油区域靠近服务区出口处，有加油需求的超长车辆在驶离服务区时，与驶出的大型车辆产生流线冲突，同时超长车辆安全视距受限，驾驶盲区较大，易造成碰撞等事故。关键节点的安全风险预警主要包括计算机制、场强分布、预警发布三大内容。首先构建计算机制，量化分析服务区环境中的各类静止物体（路侧停车、路障、交通标识等）或移动物体（行驶车辆、非机动车、行人等）对于某一特定位置的风险大小。其次计算场强分布，即其他各类物体对目标车辆造成的风险大小，建立以服务区范围为核心的统一化的安全风险场分布。最后发布预警信息，筛选出对于服务区范围内目标风险较大的区域，将信号级数据从原始数据中分割出来，作为提供给交通参与主体的高风险预警信息。如图4所示，车辆在驶出停车区域时，系统会根据周边车辆情况，相应地推送周边潜在风险和车辆自身碰撞风险热力图，其中红色表示高风险。为加强服务区内场区行人过街处的安全保障，本文采用智慧道钉的方案。基于智慧道钉的行人诱导系统主要由行车道路缘石外侧的普通道钉，结合步行通道路缘石外侧与步行通道相邻的主要过街通道的智慧道钉组成。智慧道钉和室外客流统计智慧摄像机，实时监控、检测行人密度，夜间自发光，照亮道路轮廓，提醒过往车辆注意避让行人，保障行人安全通行。首先，通过设定行人步行通道的行人监控摄像头，运用目标检测算法，自动检测行人流量和过街通道行人数量。智慧道钉可根据视频检测的行人密度改变显示颜色，强化服务区内行人区域轮廓，降低人车冲突，提高行人安全，引导服务区内车辆流向，其布设方案示意如图5所示，主要分布于小客车停车区人流和车流交织区域。加油区域的监控与信息发布可有效引导车流有序前往加油区域，减少车流冲突。加油预计排队时间提醒可方便车主合理规划休息活动，减少排队时间，优化服务体验。结合服务区加油站具体位置与照明情况，优化监控选址，如图6所示。在高准度目标识别的基础上，利用车道线检测提取机动车道作为兴趣域，以减少无关噪声的干扰，同时提升车辆识别率与算法实时性；研究兴趣域自动提取技术，保证区域的实时更新与模型的泛化性能。结合实时数据预估排队时间，通过各级诱导屏实现到站加油的主动调控；结合历史数据，利用LSTM深度学习以及数据挖掘手段建立动态加油需求预测模型，建立加油需求预测与高峰预警机制。场区引入智能引导系统，对可变信息诱导板位置进行设计，如图7所示。根据进口处摄像机获取的车辆信息，识别车辆类型，提供停车位空余数量，提示不同车型分区停放车辆。设有夜间车位提醒功能，根据停车位是否空闲显示不同颜色的灯光，方便驾驶员快速判断空闲车位位置。为实施高效智能的智慧服务区交通诱导，信息发布采用多级信息发布模式，即不同的范围发布不同类型的信息，而发布范围的确定根据量化的指标进行判断。可变信息诱导板主要发布以下三类信息。动态服务信息：区域停车场内空泊位信息、充电桩剩余车位、加油排队时间和停车场运营情况等实时信息。泊位占用信息由地磁方案进行检测；柔性车位调整诱导：当对大客车停车位进行柔性控制时，对相应的车辆进行泊位方向引导；异常流线提醒：根据场内流线，针对重要节点进行小客车异常流线的识别、提醒与报警，减少大小车混行事件的发生。可变信息诱导板作为信息传达终端，可提供停车诱导信息提示，优化车辆流线，提高司机在服务区的出行体验。从高速公路服务区的停车需求预测出发，建立停车需求预测模型，依据实际停车状况和预测需求对服务区内的车位进行动态分配，弹性管理停车位，同时考虑应急情况下的车位分配，并根据不同的车位分配方案对各种类型车辆的出入流线进行自适应优化设计。针对服务区内客流高峰时期停车时间分布不均的现象，基于服务区内实际停车状况和需求预测，对各种车型的停车位进行动态分配调整，采用沉降式地桩对停车位进行控制，大货车车位柔性分配给大客车和小汽车，一排大客车车位可变为两排小汽车车位，如图8所示。动态管理停车位划分，减少泊位浪费，尽可能满足停车需求。服务区内小客车与大客车停车区域相对邻近，具有车位间距小，车位密度大等特点，且这两类车型进出服务区的交通量也较大。一旦服务区内发生交通事故、交通堵塞或其他应急情况时，小客车与大客车的停车通道容易发生堵塞，导致部分停车位暂时不可用，需要对新进入服务区的车辆的停车位进行重新分配与线路诱导。应急情况下的车位分配算法可对服务区车位可用车位数量进行重新评估，并调整车位分配方案与车辆出入线路，保障服务区内正常的交通运转与交通安全。通过布设的Wi-Fi探针，辅助布设高清摄像头，并布置多个AP节点，进行客流检测与分析。Wi-Fi嗅探技术运用无线局域网实现接入设备的定位，即在无线接入的同时能够判定接入设备的位置，获取原始数据后，采用链路识别与拆分、数据补全等算法模型还原完整结构化的单个顾客轨迹，进一步得到网络客流在时间和空间上的流量和流向。AP节点和人流检测摄像头的布设如图9所示，红色五角星为原设计无线AP布设点位，现使其安装位置不变，所用设备全部替换为同时具备无线AP和Wi-Fi探针功能的Wi-Fi设备。橙色区域为Wi-Fi探针增设区域，各区域内分别增设2－3台Wi-Fi探针设备，可不配备无线AP功能。红色圆点为人流统计相机安装位置，分别针对上下两个门厅的四个出入口。
在采集服务区综合楼内客流信息，包括客流密度、客流路径和客流分布等信息后，以热力图形式进行可视化展示，辅助实现拥挤度判别、商户客流管理、大型活动预测、人员追踪和服务区员工管理等功能，实现客流实时监测，并为能源智能调度系统提供数据基础。同时，计算出区域内客流人数，进行客流控制和阈值预警，达到阈值后视具体情况采取相应的管控措施，为提供安全畅行提供精准数据支撑。自适应智慧路灯系统包括区域协调器节点、路灯终端控制节点和远程服务器的实时监测系统，结合ZigBee无线组网等物联网技术，实现自适应控制。智慧路灯内设置控制集中器，通过接入光强信息，进行路灯状态的开启和关闭；通过车流量信息，自适应调节路灯的功率和亮度，实现按需照明，分时、分车流进行二次节能减排，从而有效减少电力资源的浪费；实时监测自身运行状况参数，包括电路电压的数值等，参数上传至管控平台，进行数据统计和档案管理，自动检测故障并提醒，记录、发送故障信息，方便维护人员检修。该方案有效利用服务区内的路灯资源，使智慧服务区的路灯照明系统拥有更多功能，智能化改造后具有较高的应用价值。服务区以绿色发展为理念，探究人流密集热力图，结合实时的能源使用监测（如图10所示），进而以此为基础调整关键区域内的能源输出情况，如灯光的明暗程度、空调风力等，实现面向场景真实需求的智能化能源管理决策系统，从而节约能源消耗、节省经济成本。针对室内区域，开发空调设施构建管理调度系统，以“互联网+电子电力运维”为目标，通过对现场温度数据分析，智能控制主机开启及各空调末端的出风温度，对服务区综合楼内的空调设施进行优化控制和使用，实现减人力、减成本、减繁琐、增服务、增能效的室内空调智能控制，大幅度减低能耗。基于各区域内的人流分布规律，制定合理的能源控制预设策略，并面向实时数据提供自动化调节手段。构建感知系统——中央平台——能源输出系统三者之间的反馈和修正机制，并引入机器学习模式，通过不断积累人流状况与调整结果作为系统的学习样本，生成一套更具智能化的调节方法。
本文分析了智慧服务区的发展和建设目标，在此基础上构建了“安全管控、管理决策、高效智能、绿色节能”的高速智慧服务区信息化升级与智慧化改造总体架构。并且利用多源感知、物联网、人工智能等新技术与交通行业深度融合，利用AI视频、毫米波雷达等技术实现服务区的全要素感知，可为高速公路服务区的智能化升级提供完备的技术手段和数据基础，保障服务区关键节点安全、重点车辆管理，提升总体服务品质和管理效率。试点成果可直接用于指导高速公路服务区的升级改造，推动山东乃至全国服务区智慧化建设，提升服务区安全管理、停车效率以及服务体验，助力行业智慧化转型升级，具有广阔的应用前景。参考文献
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