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                多場景下的高速公路事故治理及改善方案

                作者: 編輯: 來源: 發布日期: 2021.12.21
                信息摘要:
                據相關統計,截至2020年底,全國高速公路通車里程已達到16萬公里,并且最近3年平均每年新增約8000公里,給高速交通安全管理帶來嚴峻挑戰。…

                據全國高速公路事故統計資料顯示,高速公路上超過30%的事故發生在公路匝道口,尤其在匝道出口處。高速公路主線出入口為何事故易發,一是駕駛人不熟悉路線,未提前規劃路線,不了解自己要駛入的目的地;二是駕駛人不注意觀察沿線的指路標志牌,到達出口前沒有提前變更到右側車道;三是駕駛人安全意識淡薄,錯過匝道口后進行倒車、違停等違法行為。面對匝道口事故預防場景,我們利用智能物聯感知技術,對匝道口的違停、倒車、行人闖入等危險行為實時感知,并及時通過可變誘導屏、高音號角及時進行驅離,減少交通事故的發生。

                  隧道是發生交通事故的主要場景之一,一是部分隧道內缺乏照明設施,駕駛人視線受影響,引發隧道內事故;二是隧道出入口光線強度變化明顯,駕駛者視覺對光線強度需要適應性反應,易引起車輛碰撞洞口、洞身以及車輛追尾、刮擦等事故;三是隧道內一旦發生交通事故,救援難度大,梳理和處置起來較為困難。 面對隧道事故預防場景,我們深度融合毫米波、窄波雷達、可見光視頻等多維感知技術對隧道內外交通信息進行動態感知,實時采集隧道內外交通運行狀態數據。同時基于高精度路網數據,構建數字孿生世界里的隧道真實場景,實現隧道事件的高精度定位與還原回溯。 微信圖片_20211221130511

                長下坡是事故多發地點,部分車輛進入長下坡后由于不明路況,到坡底已嚴重超速,遇彎道后剎車不及時,造成翻車,也有部分車輛在長下坡路段連續剎車,引起剎車系統過熱失效,造成制動失敗,最終導致事故發生。面對長下坡事故預防場景,我們以智能物聯感知為基礎,以數據挖掘、研判分析為手段,建立一套涵蓋事前預防、事中預警、事后處置全流程的長下坡事故預防系統,有效助力長下坡交通事故預防。


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                濃霧、路面結冰、大風(臺風)、降雪、高溫、強降雨等不利氣象條件同樣也是導致高速公路的重要原因之一。海康威視能夠利用視頻感知技術、紅外感知技術、超聲波等技術,對路面低能見度、結冰、大風(臺風)、降雪、高溫、強降雨等異常氣象智能感知及實時預警,并建立科學決策模型,針對不同氣象條件制定不同交通管控預案,提高惡劣天氣下的應急處置效率。

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                海康威視通過對高速匝道口、隧道、長下坡、惡劣天氣多發點的事故因素進行分析,利用先進的智能感知技術、預警處置技術提升此類事故多發路段的隱患治理水平。此外,我們還在研究臨水臨崖、連續急彎等其他事故多發路段的治理方案,為高速公路出行安全保駕護航。

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