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作者：高颖（中咨泰克交通工程集团有限公司） 摘要：城市信息模型（City Information Modeling，简称CIM）平台作为智慧城市的数据库，是BIM、GIS、IoT的融合，既可以存储城市规模的海量信息，又可以作为云平台提供协同工作与数据调阅功能，与物联网IoT、大数据挖掘、云计算等技术结合，还能提供满足城市发展需求的集成性管理系统。本文对如何构建基于CIM的智慧交通与智慧道路感知体系进行了详细的介绍。2020年全国住房和城乡建设工作会议部署加快构建部、省、市三级CIM平台建设框架体系为重点工作任务。CIM平台的开发为BIM、GIS、IoT 的融合发展，GIS是所有数据的承载、城市信息的底板，作为所有数据融合的功能性平台，提供基础数据，同时，还会加入新的内涵；BIM数据，就是在城市信息的底板即GIS信息模型上加上城市单体、城市细胞的数据，例如建筑物、构筑物、管网、室内室外、道路交通等；还有一部分IoT，为CIM平台带来实时呈现，呈现客观世界所有的实时状态，实现“数字孪生”。下文详细介绍了如何构建基于CIM的智慧交通与智慧道路感知体系。
在集成RFID、感应线圈、微波、视频监测、浮动车GPS等多源交通运行监测数据的基础上，通过数据动态分析与处理，结合交通运行评价指标体系，形成反映城市道路交通运行情况的综合数据，以满足常态下监测监管、应急状态下协同处置指挥调度需要的“可视化、集成化、智能化、先进化”的交通管理系统。根据统一的地理信息数据编码规范，整合现有交通GIS、交通 BIM数据以及前端设备采集数据，通过建立标志标线、设备点位、航拍影像等专题图层，接入交通运行实时监测数据，实现交通“全路段一张图”，包括设备空间位置、路网实时运行状态等信息集成管理和展示，提升交通运行监测的实时性、准确性。利用道路交通运行监控成果，分周、分月、分季度、分年定期发布交通流量监测专项报告以及专项监测报告，为政府部门实时掌握交通运输行业的运行态势提供一目了然的检测工具。基于浮动车GPS数据及微波检测器所采集的交通流数据，以路段速度空间分布曲线为基础，确定交通流不同状态下的道路交通延误计算方法，建立道路单位里程平均延误评价指标，根据道路交通服务水平分级标准，对延误进行等级划分，确定拥堵状态下的延误等级，对路网总体延误程度、延误时间分布及路段分布进行综合评估分析，为研究路网中拥堵路段的分布提供依据。通过路测各类传感器自动监测城市道路运行周边环境，包括温度、湿度、降雨量、风速、风向等气象环境监测，以及道路行车能见度、噪音污染、危险源（如滑坡等地质灾害）等，智能启动相应的安全预警及诱导功能，保障行驶车辆的安全顺利通行，提升城市道路运行监测、管理的效率和能力。基于路网运行的全面感知能力，应用大数据、云计算、人工智能、视频分析挖掘等技术进行信息互联、智能学习和深度挖掘，实现人、车、路的一体化运行监测，第一时间发现交通运行异常，实现车路系统、区域路网协同管理，提高道路交通管理能力和服务水平。以海量的历史交通流数据以及流量密度计算结果为基础，采用非参数回归方式对交通流量进行预测，及时、有效的预测下一时刻的道路交通流量情况。通过不间断地进行短时交通流预测循环计算，为车辆路径诱导提供数据支持，实现道路交通的有效监控与管理。以“大数据+交通仿真+信号配时”为手段深度挖掘路口信号配时，建立交通信号优化控制功能，包含信控路口基础数据档案构建、宏微观模型构建、精准化信号配时、信号方案模拟、辅助交通组织设计、效果跟踪与评价等多项子模块，实现单点自适应控制、干线与区域协调控制、公交优先控制等。依托前端设备采集数据和互联网等大数据资源，针对可能影响交通正常运行的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件、重大活动等突发事件，以及交通高峰时段、交通冲突多发点段，提供预警告警支持。基于历史典型案例的演变链、事件链中提炼重大事件的风控模型，为监测预警提供可靠的阈值与依据，自动监控各类焦点事件的发展状态，进行自动预警告警，全面提升交通管控和决策水平，实现道路高效有序运行。利用电子卡口，构建闭环管控圈，进行车辆轨迹可视化展示，实现一是警卫任务过程中全程自动视频监控任务，二是对违法车辆轨迹的追踪。交通管理部门在查处肇事逃逸车辆时，在海量的城市道路交通流数据中，可根据用户的输入参数，如时间范围、车牌号、车辆特征等请求参数，在存储有海量历史交通流数据的数据库中，进行快速分析处理， 为车辆行为特征分析提供数据支持，从而挖掘分析出某个或某些车辆的行驶轨迹。利用卡口电警、视频监测、信号灯、GIS-T交通地理信息、浮动车、RFID、BIM模型等数据，自动计算路网交通容量，掌握市民出行需求，动态感知路网交通状况，把握城市交通运行“生命指标”，并以三维可视化方式对交通需求、运行状态及拥堵成因直观、动态展示，实现交通运行主动预测、自动处置及快速响应，全面提升以人为本的智慧交通决策水平。基于RFID、电子卡口等物联网设备，对每天车辆群体出行的需求、群体出行趋势情况进行分析，包括出行OD、出行时间、出行方式、出行路径等信息，从而对交通需求总量、出行时空分析进行科学把握，促进需求在时间、空间上的均匀化，缓解交通拥堵。基于大数据融合挖掘和实时在线交通仿真技术，掌握现状交通运行状况，并对未来1小时的交通运行状态进行短时预测，提前知悉道路交通变化趋势，可实时识别与预测拥堵路段，实时推送拥堵预警信息，从根源上分析拥堵机理成因并区分拥堵程度，为快速、高效的拥堵治理提供支持。可建立包含车速、拥堵时长、拥堵里程等分项指标的评估体系，评估拥堵点的治理效果，对交通拥堵治理进行全过程量化跟踪。基于既有的交通运行全息感知系统，采用科学交通分析评估技术，实现堵点自动甄别，堵点变化特征分析；拥堵路段及交叉口拥堵成因自动提取，如容量问题、需求问题、信号控制问题等所造成的问题，辅助道路交通拥堵方案研究与制定。城市道路是城市总体规划的路网主要组成部分，它关系到整个城市的有机活动。其在建设过程中因施工材料和施工工艺等因素可存在质量上的安全问题，在运营管理过程中因功能应用和维护不及时也可存在质量隐患和能源浪费的使用问题，所以保证城市建设管理过程中道路健康运行和功能应用到位是建设管理的核心内容，也是城市道路实现其功能的主要目的，更是建设管理过程中最大的挑战。因此城市道路建设管理过程中所面临的问题分为道路通行健康和道路功能应用。对影响道路通行健康干扰源的识别和修正较为依赖传统的人工甄别和人为巡视，其往往缺乏对道路运行状态的信息反馈，病害的预见性和实时性。对功能应用到位的实时感知未做到合理把控，致使道路资源未实现其应有的功能性。在城市道路建设管理过程中，对于通行健康和功能应用应更趋于实时性、预见性、全面性和智能性，以达到满足城市道路的实际感知需求，最终实现城市道路的安全、高效、智慧运转。城市道路建设管理所面临的问题和潜伏风险如下表所示。
通过部署相应传感设备实现对道路结构缺陷问题早发现早治理，并实时采集分析结构缺陷数据最终从源头治理公路各种健康问题。
通过CIM平台中存储的道路下方水文、土质、管网、周边施工等相关数据综合分析，结合路面塌陷历史数据，判定高边坡位移、高填方沉降、路面塌陷等高风险区域。（1）下沉监测。在系统中根据综合数据分析判别高边坡位移、高填方沉降及路面下沉幅度，并将超出预设阈值的下沉部位根据位置、时间、下沉幅度等信息列表显示。（2）风险监测。根据系统中综合数据，判定高边坡位移、高填方沉降及路面下沉、塌陷高风险区域，并将识别出的风险区域按照位置、时间等信息列表显示。（3）综合展示。在CIM平台中按照下沉实际位置显示风险标记，点击标记可查询所选位置的详细数据。可按照下沉数值或下沉速率，根据设定的颜色显示全市高边坡位移、高填方沉降及道路下沉概况。（4）塌陷预警。当塌陷高风险区域发生如管网漏水、地下施工、超重车辆碾压等高风险事件时，在CIM平台中以红色警告标识高亮显示，并显示简要警告信息。（5）下沉回溯。对监测到的高边坡位移、高填方沉降及路面下沉，可按时间排序查看选定部位的下沉变化全过程，同时显示下沉速率曲线。接入道路称重传感器数据，结合道路设计荷载数据、路面病害数据、养护数据，分析判定病害高风险路段，并在CIM平台中综合展示，同时将预警信息共享至相关管理、养护部门。（1）超重监测。在系统中根据道路名称和传感器位置列表显示不同道路的称重传感器数据。根据道路设计参数和养护部门的当前承载能力参数判断是否出现了超重碾压状况。（2）综合展示。在CIM平台中按照超重碾压发生的实际道路位置显示超重标记，点击标记可查询所选位置的详细数据。接入智慧灯杆高清摄像头影像、交通高清摄像头影像，通过后台基于大数据的AI图像识别分析算法，自动识别城市道路裂缝、碎裂、坑槽、沉陷等路面病害，对严重病害实时预警。通过摄像头布设位置坐标及城市道路CIM模型，判定道路病害位置，并在CIM平台中综合展示，同时将病害信息共享至相关管理、养护部门。通过对路面病害的全程影像记录实现路面病害发展过程的分析，为病害防治及养护策略优化提供依据病害监测在系统中根据影像分析判别病害，并将识别出的道路病害类型、位置、时间、图像等信息列表显示。（1）病害展示。在CIM平台中按照病害实际位置显示病害标记，根据病害类型不同显示不同颜色的标记，点击标记可查询所选病害的详细信息。在CIM平台中可按照病害类型、病害位置、病害严重程度等关键词进行模糊查询。（2）病害预警。根据设定的病害严重程度阈值对监测到的病害进行研判，对达到预警值的病害，在CIM平台中以红色警告标识高亮显示，并显示简要警告信息。（3）病害记录。对监测到的每一条病害记录从发生到修复按照时间轴存档，可按关键字查找病害记录，并按时间排序查看病害发展全过程。（4）AI病害识别引擎。基于人工智能和大数据技术，通过大量不断地图像训练，对路面病害精准识别。利用深度学习技术及精准的算法迭代模型，不断提高准确性。接入养护部门道路养护数据，包括道路养护时间、养护措施、养护路段范围、道路铺设材料、道路病害情况等，并在CIM平台中综合展示。（1）养护数据监测。在系统中根据道路名称和工程编码列表显示不同道路当前的养护数据。数据列表提供人工查询、修改、删除功能。养护数据可按照采集时间回溯查询。（2）综合展示。在CIM平台中将养护数据自动关联至对应的道路模型，点击道路可查询所选道路的详细养护数据。（3）权限管理。管理平台用户角色。按照不同单位，不同职位，管理系统用户角色。根据不同系统角色为用户分配系统应用权限，保证系统信息安全。CIM平台建设可为城市规划、工程建设提供全面准确的信息，为施工提供有用的基础资料和数据。在一定程度上，运用科学合理的处理予以完善健全城市规划体系，充分考虑城市发展所需的总体规划、建设规划和战略性规划，实现城市总体规划、智慧交通与智慧道路方面的革新。[1] 陈静.智能交通中物联网技术的应用[J].建筑工程技术与设计,2015(33)[2] 叶剑.智能交通系统架构中物联网技术的应用[J].科技创新与应用,2018(21)[3] 包胜,杨淏钦,欧阳笛帆.基于城市信息模型的新型智慧城市管理平台[J].城市发展研究,2018, 25(11):50-57
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