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關(guān)于多信息的長江隧道交通事件管理的探討
論文關(guān)鍵詞：多信息；交通事件
論文摘要：本文通過采取決策級融合的多信息融合技術(shù)，提出對隧道交通事件的多信息模型，確認完成隧道交通事件，服務(wù)于交通事件的管理流程，最終達到長江隧道的安全高效有序的運行。
目前，我國在建的長江隧道就有三條，分別是武漢、上海、南京長江隧道。在公路中，隧道的使用就更多。統(tǒng)計表明，截止到2005年底，我國己有公路隧道2495座，其中，在建的3公里以上的公路隧道有60余座，5公里以上的14座，是世界上公路隧道最多的國家。
隧道既能縮短交通途徑，又是簡捷通過險要地段的重要手段之一。與洞外環(huán)境相比具有：隧道內(nèi)外亮度差大、空氣污染嚴重、側(cè)向凈寬較小且高度有限、沒有擴展活動的余地和噪聲高等特點。車輛的迅速增長，使得隧道的優(yōu)越性大大減弱，交通擁擠現(xiàn)象日趨嚴重，各類交通事件也明顯增加，而且發(fā)生事故的嚴重性比較大。交通擁擠和各類交通事件的頻繁發(fā)生，不僅使隧道效率降低，而且給人們的生命、財產(chǎn)以及社會和經(jīng)濟均造成不同程度的損失，有的甚至導(dǎo)致了嚴重后果。據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計，在隧道內(nèi)發(fā)生事故的比率為每1億車公里發(fā)生0．5起。同時，由于交通事件發(fā)生的突發(fā)性和隨機性，現(xiàn)階段要做到完全預(yù)防還存在著相當困難。因而，深入分析當前交通發(fā)事件發(fā)生后事件管理過程中存在的各種問題，探尋應(yīng)急救援的高效途徑，對于降低突發(fā)事件造成的(傷亡和經(jīng)濟)損失、預(yù)防二次事故發(fā)生具有現(xiàn)實意義。
1目前交通事件管理
1．1交通事件管理流程
交通事件指的是不可再現(xiàn)的交通阻塞，它一般由下列原因造成。
�、俚缆方煌ㄊ录�(撞車、拋錨、道路維修等)。
�、谔厥馍鐣顒�、集會等。
�、蹍^(qū)域性災(zāi)害(洪水、颶風、有害物質(zhì)泄漏等)。
上述原因均可造成道路最大服務(wù)交通量的減少并增加某些路段的服務(wù)負荷。
面對客觀存在、隱患日重的道路安全問題，在采取預(yù)防措施的同時，必須盡快建立交通事件處理系統(tǒng)，以快速、準確地檢測事件發(fā)生，有效地指揮、疏導(dǎo)交通提供緊急救援服務(wù)(包括消防、救護、環(huán)保、車輛牽引、起吊、供應(yīng)燃油等)，用最短的時間排除事故，恢復(fù)交通，同時及時采取告警、勸誘、疏導(dǎo)、控制或調(diào)節(jié)手段避免后繼事故的發(fā)生，最大限度地降低事故死亡率為司乘人員和通行車輛提供最佳服務(wù)是交通事件緊急救援系統(tǒng)的基本任務(wù)，有效地降低事故損失，減少阻塞和延誤，有效減免產(chǎn)生二次事故，保障道路安全、暢通、高效運行。
現(xiàn)有的交通事件管理系統(tǒng)歸納起來主要包括運用人工和機械的處理完成交通緊急事件檢測、事件確認、事件的評估及響應(yīng)、事件處理四個方面的內(nèi)容。救援資源主要配備有交通巡邏車，負責巡視交通狀況，事故報警；路政牽引設(shè)備，負責清除事故現(xiàn)場車輛；路政設(shè)備，負責養(yǎng)護維修逋路設(shè)施；公安部門、消防部門、醫(yī)院救護部門、環(huán)衛(wèi)部門等。在及時獲取發(fā)生交通緊急事件信息的基礎(chǔ)上協(xié)調(diào)消防、救護、環(huán)保、路政、公安等部門迅速溷集救援資源采取適當?shù)木o急救援行動，進行現(xiàn)場處理。
1．2存在的問題
現(xiàn)有的交通事件處理系統(tǒng)起源于交通管理的實踐，具有較強的實用性和較簡便的可操作性，但由于系統(tǒng)涉及的內(nèi)容多，學(xué)科面廣，在許多方面都存在著不同程度的欠缺。如：在系統(tǒng)的涵蓋范圍上目前的體系結(jié)構(gòu)突出了“救”忽略了“防”考慮的是在事件發(fā)乍后如何盡快的發(fā)現(xiàn)、確定和處理，對一些可能引發(fā)交通事故的苗頭缺乏應(yīng)有的預(yù)見性；在事件的自動柃測技術(shù)上，國內(nèi)的研究基本處于理淪階段。
2多信息模型的建立
2．1多信息采集
現(xiàn)有的交通信息如下表1所示。
通過對隧道交通運行的特殊情況，以及對信息、采集器的分析，隧道交通的多信息采集如下圖1所示。
2.2多信息融合的種類
交通事件的確認主要是對事件屬性的確定，其多信息模型主要是完成屬性層融合，又稱目標識別。它是將各信息源獲得的各種有關(guān)曰標的屬性信息進行綜臺處理，以使交通事件特征更加清晰，進而進行屬性判決，識別目標。根據(jù)融合數(shù)據(jù)源的特征。屬性層融合又可分為三級：數(shù)據(jù)級融合(像素級融合)、特征級融合、決策級融合。
2．2．1數(shù)據(jù)級融合
數(shù)據(jù)級屬性融合是對來自同一目標多個信息源的原始數(shù)據(jù)直接進行融合，然后基于融合后的數(shù)據(jù)進行特征提取和身份估計。這種融合的主要優(yōu)點是能保持盡可能多的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，提供其它融合層次所不能提供的細微信息。但也有其明顯的局限性:處理時間長，實時性差;要求各信息源提供的信息是同類型信息;數(shù)據(jù)通信量較大，抗干擾能力較差。
2.2.2特征級融合
特征級融合中，各信息源獲得的同一目標的屬性信息分別進行特征提取，從而獲得許多組關(guān)于目標屬性的特征向量。然后融合這些特征向量并基于融合后的特征向量進行目標識別。特征級融合的優(yōu)點在于實現(xiàn)了可觀的信息壓縮，有利于實時處理，并且由于所提取的特征直接與決策分析有關(guān)，因而融合結(jié)果能最大限度地給出決策分析所需要的特征信息。
2.2.3決策級融合
即對每個信息、源獲得的屬性信息分別進行特征提取和屬性判決，然后將多屬性判決進行融合，以獲得目標的最終屬性判決，決策級融合的主要優(yōu)點有:具有很高的靈活性;系統(tǒng)對信息傳輸帶寬要求較低;能有效地反映環(huán)境或目標各個側(cè)面的不同類型信息。
2.3多信息模型的實現(xiàn)
由上述分析可知，隧道交通事件確認中，信息源獲得的目標屬性信息的形式多樣，提取的特征也各不相同，且一般情況下，事件的這些屬性信息并不能同時全部得到。隧道交通事件多信息模型可分為特征提取、獨立識別、決策融合三個部分，過程如下圖2所示。
2.3.1特征提取
各獨立識別系統(tǒng)根據(jù)各自的信息、通道從事件發(fā)生中獲取信息，提取目標的屬性特征。也就是提取各獲得的信息進行處理。由于其需要具體介紹各檢測器的具體性能，涉及知識比較多，由于篇幅的限制，這里不再詳細介紹。
2.3.2獨立識別
各獨立識別子系統(tǒng)根據(jù)各自的特征信J急輸人，按照各自的識別方法，判定目標的類型，同時，根據(jù)信息質(zhì)量的好壞和特征提取的精度，給出判定結(jié)果的可信度。
模式識別方法有Bayes推理、模糊推理、專家系統(tǒng)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。由于特征信息的形式不一樣，所以各自的識別方法不盡一樣。
由于根據(jù)事件的一種信息源的特征來識別，所以上述各獨立識別結(jié)果一般不是一個確切的結(jié)果，而是事件識別框上的模糊集。結(jié)果可信度與目標特征提取精度有關(guān)，精度越高，則識別結(jié)果的可信度就高，它在決策融合中的作用就越大。
2.3.3決策加權(quán)融合
各識別結(jié)果和它們的可信度送往融合中心后，融合中心依據(jù)各識別結(jié)果的可信度對識別結(jié)果進行加權(quán)融合，從而得到交通事件的準確信息，如事件等級、事件地點、事件對交通影響的大小。設(shè)Ri是獨立識別系統(tǒng)i的識別結(jié)果，它是 目標識別框上模糊集，ai是它的可信度，則融合后的識別結(jié)果為:
R也是目標識別框上的模糊集，利用最大隸屬度原則可確定最終的識別結(jié)果。當然，也可以作為最終的識別結(jié)果直接提供給管理人員，以供管理人員綜合考慮再做決策。
3結(jié)語
在現(xiàn)代交通日益飛速發(fā)展的今天，目前的單一信息處理的交通事件管理機制無法適應(yīng)現(xiàn)代高技術(shù)條件下的隧道具有信息來源廣泛、信息形式多種多樣、信息量暴增等特點，對多信息融合技術(shù)在管理機制的使用很有必要。
多信息融合技術(shù)中，通過分析數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合的特點，決策級融合可以使用于交通事件的確認中。
多信息融合技術(shù)應(yīng)用于交通事件管理機制還只是一種嘗試，還需要大量的量化工作以及實踐工作，以使其更好的應(yīng)用于交通管理中，達到隧道交通運行的最優(yōu)化。
隧道交通事件管理機制是隧道交通管理系統(tǒng)中的一個重要子系統(tǒng)。利用現(xiàn)代科學(xué)技米努力提高隧道對突發(fā)事件的應(yīng)急管理水平，對于提高隧道使用效益、減少交通阻塞和延誤、降低交通事故發(fā)生率均有著十分重要的意義。
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