人工智能在高速公路交通信息化管理中的创新研究

1 高速公路交通信息化管理现状

1.1 传统管理模式的局限

传统高速公路交通管理主要依赖人工巡检、定点监测以及基于简单规则的信号控制。在交通流量监测方面，人工巡检效率低下，无法实现全路段实时覆 捕捉。 定点监测设备虽然能获取特定位置的交通数据，但数据的关联性和 路网的交通态势。在交通信号控制上，基于固定配时方案的信号灯无法根据实时 些时段道路拥堵，而相邻路段却车辆稀少的情况，造成道路资源的浪费。这种管理模式在面对日 长的交通流量和复杂的交通状况时，显得力不从心，无法满足高效管理的需求。

1.2 现有信息化管理手段及不足

目前，高速公路已广泛应用一些信息化管理手段，如电子收费系统（ETC）、视频监控系统、交通流量监测传感器等。ETC 系统提高了收费效率， 减少了车辆在收费站的停留时间，但在应对逃费行为方面仍存在挑战，部分车辆通过作弊手段逃避缴费，给高 公路运营带来经济损失。视频监控系统能够实时监控道路状况，但多数情况下需要人工查看视频画面来发现异常情况，容易出现遗漏 响应速度慢。交通流量监测传感器可收集车流量、车速等数据，但数据的分析和利用程度较低，未能充分挖掘数据背后的潜在价值，无法为交通管理决策提供全面、精准的支持。

2 人工智能在高速公路交通信息化管理中的创新应用

2.1 交通流量精准预测

人工智能通过整合多源数据，包括历史交通流量数据、实时路况信息、气象数据、节假日安排以及周边经济活动等，构建复杂的预测模型，能够实现对高速公路交通流量的精准预测。例如，广东新博高速公路引入DeepSeek 人工智能系统，融合时间序列分析和深度学习的多变量预测模型，通过对2018～2024 年车流量历史数据以及路网变化、气象信息等12 个关键因素的分析，实现了车流量 96.3% 的高精度预测。广西的“路网先知”智慧交通大模型，依托海量历史数据和实时交通信息流，能提前30 分钟精准预测重点区域车流高峰时段及易拥堵路段。这些精准的流量预测结果，为交通管理部门提前制定疏导方案、合理调配资源提供了科学依据，有效缓解了交通拥堵状况。

2.2 智能事件监测与应急处置

利用人工智能的图像识别、视频分析等技术，能够对高速公路上的交通事故、车辆故障、道路遗撒、违规停车等异常事件进行实时监测和快速识别。中山大学软件工程学院团队的大数据人工智能视频监控平台，可对不同制造商摄像头收集的视频数据统一分析处理，能实时监控行人侵入、拥堵事件、交通事故等多种异常行为并发出警报。广西交科集团的“视频事件检测大模型”，运用先进的目标识别与事件判断技术，在复杂多变的高速公路场景中，实现交通异常事件精确描述、事故位置快速定位等功能。在应急处置方面，人工智能系统可根据事件类型和严重程度，快速生成最优的应急处置预案，自动调配交警、消防、医疗等救援资源，实现多部门协同作战，大大缩短了应急响应时间，提高了事故处理效率，保障了高速公路的安全畅通。

2.3 智能收费与稽查管理

在高速公路收费环节，人工智能技术实现了智能收费与精准稽查。通过车型识别、牌识分析以及车辆通行行为画像等技术，能够准确判断车辆类型和行驶路径，实现精准收费。例如，广西计算中心自主研发的“车型库管理系统”，实时接入全区高速公路通行数据，融合AI 机器视觉算法及多模态动态数据深度融合，实现车型识别数据命中率为 95.83% ，车型数据准确率为99 64% ，有效降低了收费错误率。同时，利用人工智能对大量收费数据和车辆通行信息进行分析，能够识别出“倒卡”“逃费”等异常行为，极大地减少了逃费现象，保障了高

速公路运营单位的经济利益。

2.4 设施设备智能运维

高速公路沿线分布着大量的机电设备、道路设施、桥梁隧道等，其运维管理至关重要。人工智能通过物联网技术实时采集设备运行数据、设施结 康数据等 利用机器学习和深度学习算法对这些数据进行分析，能够提前预测设备故障和设施病 设备故障 预警系统，利用 AI 预测模型提前发现 ETC 门架、隧道设备等关键设施的故障风险， 将木 电设备突发故障率降低 80% 。在道路养护方面，结合路面质量监测数据与机器学习模型，可动态生成养护优先级清单，实现科学养护决策，降低养护成本，延长道路设施使用寿命。

3 发展趋势与展望

3.1 多技术融合发展

未来，人工智能将与 5G、物联网、大数据、区块链等技术深度融合，共同推动高速公路交通信息化管理向更高水平发展。5G 技术的高速率、低时延特性，将为实时交通数据的传输提供保障，使人工智能系统能够更快地获取和处理数据，实现更精准的决策。物联网技术将进一步拓展高速公路感知范围，实现对道路设施、车辆以及周边环境的全方位感知，为人工智能提供更丰富的数据来源。大数据技术将助力人工智能对海量数据进行高效存储、管理和分析，挖掘更深层次的交通规律。区块链技术则可用于保障数据的安全和可信共享，确保交通数据在各个环节的真实性和完整性。通过多技术融合，将构建更加智能、高效、安全的高速公路交通管理体系。

3.2 智能化管理体系完善

随着人工智能技术的不断发展和应用，高速公路将逐步构建起从交通流量预测、事件监测与处置、收费管理到设施运维的全链条智能化管理体系。在这个体系中，人工智能将贯穿各个环节，实现各环节之间的协同联动和智能决策。例如，基于精准的交通流量预测，提前优化收费车道配置，合理安排清障车、救援设备布点；在事件发生时，根据实时监测信息，自动触发应急处置预案，并实时调整交通信号和诱导信息，引导车辆有序通行；通过对设施设备运行数据的持续监测和分析，实现预防性养护和精准维修。

3.3 个性化出行服务提供

借助人工智能对用户出行数据的深入分析，高速公路交通管理部门将能够为公众提供个性化的出行服务。根据用户的出行习惯、偏好以及实时交通状况 荐最优 预计到达时间，并提供沿途服务区信息、充电桩位置、天气情况等个性化 能终端，向用户实时推送前方道路拥堵信息，并为用户规划避 程和行驶方向，推荐最近的充电桩位置及使用情况。个性化出行服务的 将满 不 同用 提升用户对高速公路出行的满意度。

4 结束语

本文深入探讨人工智能在高速交通信息化管理的创新应用，证实其在流量预测、应急处置等领域的显著成效。同时，也明确数据安全、算法适配、人才短缺等现存挑战。未来，随着多技术融合与管理体系完善，人工智能将进一步推动高速交通智能化升级，为公众构建更高效、安全的出行环境，助力交通行业高质量发展。

参考文献：

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