基于深度学习的危险品车辆识别技术研究

随着我国高速公路隧道规模的不断扩大,隧道交通事故频繁发生,特别是危险品车辆导致的严重事故不断增多,安全已成为高速公路隧道运营的核心问题。为解决危险品运输车辆实时识别及监控的问题,采用了一种基于深度卷积神经网络的危险品运输车辆识别方法,对行驶于高速公路隧道内的危险品车辆进行识别,并基于深度学习的危险品车辆识别模型,搭建了危险品运输车辆动态识别系统,实现了隧道内危险品车辆的准确识别,有效提升了高速公路隧道危险品车辆识别的准确率,保障了高速公路隧道交通运营安全。     

高速公路隧道(群)风险特征点的临界安全车速及其应用研究

考虑高速公路隧道(群)各风险特征点的行车风险变化规律,对隧道(群)进行空间区段的划分,提出6个典型风险特征点;根据行车制动风险模型,分析隧道路段风险影响要素,如车辆初始速度、驾驶员反应时间、路面摩擦因数及道路纵坡坡度,给出了不同长度类型隧道(群)、不同时间、不同路面型式及灾害性天气下4个风险影响要素的取值;通过分析和对比理论计算结果,得到了隧道(群)各风险特征点在自由行驶状态和跟驰状况下的临界安全车速变化规律,进而得出各点的临界安全车速。结果表明:提出的隧道(群)风险特征点处的临界安全车速,能够为隧道运营安全管理提供理论依据。     

基于影响系数的高速公路行车风险评估模型

为提高高速公路行车风险评估的客观性,减少已有评价方法在指标聚合权重确定过程中的主观因素影响,准确反映高速公路和环境风险状况,针对已有评价方法在指标聚合过程中的主观任意性,提出基于影响系数确定评价指标的权重,对评价指标进行聚合,并以此建立高速公路不同状态下的行车风险评估模型。首先分析自由行驶稳定安全条件、换车道行驶状态和跟车行驶状态的车辆碰撞限制安全条件,在此基础上,利用安全条件提出风险评估基本指标及不同状态下的车辆行驶风险函数。通过相同比例的指标增量计算风险增量,利用风险函数及风险增量计算各个指标的影响系数,运用影响系数确定风险评估指标的聚合权重,从而建立高速公路不同行驶状态风险评估模型,最后提出高速公路行车风险等级划分标准。利用模型对陕西定汉线宝鸡至坪坎高速公路某长陡纵坡路段的不同行驶状态风险进行计算,确定行车风险等级,筛选出不同行驶状态下的高风险路段,通过对比验证。结果表明,运用评估模型确定的1个换车道高风险路段和2个跟车行驶高风险路段与利用现行的《公路项目安全性评价规范》确定的高风险路段一致。该模型对于高速公路行车风险的有效识别及划分,可以为高速公路交通安全管理提供有效的决策支持。     

基于光纤温度传感的高速公路隧道机电设备监测

将光纤温度传感技术应用于高速公路隧道内机电设备的温度状态监测,具有安全实时的技术优势。为解决隧道内机电设备散热易触发系统误报的问题,优化温度监测系统的运行效果,对高速公路隧道内温度场特点进行分析,针对性地设计信号分析和异常事件识别判断方法。经过多次现场模拟异常升温测试和长期的运行核实检验效果表明,光纤温度传感系统能够对高速公路隧道内机电设备的异常升温和突发火灾等情况进行及时有效地监测和定位。     

基于可靠度的公路隧道进出口段行车安全分析

为了提高隧道进出口路段的行车安全水平，以现行公路工程结构可靠度设计统一标准为依据，对隧道进出口路段失效概率进行了定义。以车辆轨迹偏移量和驾驶人视距作为约束条件，建立隧道进出口路段的功能函数并推导可靠性模型，提出了隧道进出口路段可靠性计算模型的求解方法，并对隧道进出口段的停车视距模型进行修正。以贵州某隧道为例，计算了隧道进出口处的行车失效概率，并对各影响因素的敏感性进行分析。结果表明：可靠性指标可以定量反映隧道进出口处的线形一致性和视距安全性，保证线形指标不仅满足规范设计，而且能明确反映道路交通安全水平；敏感性分析反映了各因素对行车安全性的影响程度，其中运行速度和曲线半径对隧道进出口段的失效概率影响最大，为隧道前期路线设计和后期运营限速提供参考。     

大广高速公路泰赣段隧道安全措施及应用

高速公路隧道行车安全管理是高速公路交通安全管理的重点部位。文章对高速公路隧道行车安全的影响因素进行了分析,在隧道行车安全方面进行广泛调研的基础上,从视线诱导、强制提醒角度提出措施,经泰赣高速公路的实际运用,效果明显,特撰文供同行参考。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警，针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题，通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征，提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先，通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域；然后，在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域；最后，用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境，对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果，选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试，结果表明： 基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优，选取的烟雾特征具有较高识别精度，能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。     

某高速公路隧道病害检测分析

公路隧道作为一种地下结构形式,受地质条件和运营因素影响,一定时期后运营隧道常出现不同病害,从而影响隧道内行车舒适性和安全性。本文以某高速公路隧道病害检测为例,分析了隧道病害检测工作的主要内容、隧道的病害特征及隧道支护结构的技术安全状态,以期为类似工程提供参考。     

东马各庄隧道运营安全仿真评价分析

高速公路隧道是高速公路上的特殊路段,属交通事故多发段,一旦发生交通事故,道路通行能力将降低。对隧道运营风险的识别和评估不全面,将导致无法有效降低运营风险,加剧隧道事故危害。文中以张涿(张家口—涿州)高速公路东马各庄隧道为例,借助VISSIM交通仿真软件建立公路隧道及交通事故模型,通过隧道运营安全因素分析,从交通流、交通量、持续时间等方面分析隧道内交通事故对隧道通行能力的影响,以更大程度实现高速公路隧道安全行车。     

基于高原地区高速公路特长隧道路段的跟车特征与安全性研究

高原山区高速公路特长隧道路段普遍偏多,且多为事故多发区段,存在诸多安全隐患。以云南省高原高速公路特长隧道路段为研究对象,对高速公路特长隧道路段进行了实地交通流数据调查与分析,采集了高原地区高速公路特长隧道路段试验车辆的车速与跟车距离数据。重点研究了跟车速度与跟车距离相对于高原特长隧道路段的变化趋势及影响因素,发现高原特长隧道路段跟车规律可以通过高斯函数进行较好拟合。进一步与平原长隧道路段行车特征进行比较分析,得出高原较平原地区高速公路特长隧道路段跟车风险更高的结论,并以加速度与跟车距离为变量构建高原特长隧道的行车危险评价模型,得到高原地区高速公路特长隧道各路段的行车危险性系数,以此评价高原地区高速公路特长隧道路段的安全性。研究结果表明高原特长隧道行车受光线变化的影响较为明显,在隧道进口和出口易出现"黑洞效应"和"眩光"现象,且"眩光"对行车的影响大于"黑洞效应",在"黑洞效应"和"眩光"作用时期行车危险性较高,其中高原特长隧道进口内部30 m与距出口80 m处位置危险性最高。通过在高原特长隧道出口处布设车辆控制设施是降低行车危险性的有效手段。