因地制宜轻量化方案：万集科技网格化方案在铜锣山隧道的实践

　　在高速公路数字化转型进入深化的阶段，行业关注重点正从单点、重点路段感知，逐步转向大规模的分区域、多场景感知与监测。传统交通流分析方案在事件识别准确性、上报及时性等方面存在一定局限，难以支撑路网级运行态势的快速判断与异常发现。行业亟需探索轻量化、可扩展的数字化手段，以更低成本实现高速公路风险识别与主动预警能力的提升。

　　围绕大路网、长路段场景下的风险识别与预警能力建设需求，万集科技（300552）在四川G42沪蓉高速铜锣山隧道及相邻路段，完成了网格化监测预警系统建设并实现稳定运行，为高速场景下的主动安全治理提供了一项可验证的实践案例。

　　四川G42沪蓉高速铜锣山隧道及相邻建设路段范围示意图

　　G42沪蓉高速铜锣山隧道位于川渝交通要道，车流量波动大，节假日高峰期拥堵和突发事件风险集中。传统依赖人工巡查和视频监控的管理方式无法实现实时精准的交通状态判断，事故发现和处理的滞后性对交通管理构成了严峻挑战。为解决这一问题，万集基于技术积累，在铜锣山隧道试点应用了创新的网格化监测与预警系统，有效提升了管理效率。

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　　面向主动预警的

　　网格化精细管理模式

　　 VANJEE

　　在项目实施中，万集以“利旧升级”为总体技术路径，充分利用既有ETC门架资源，融合毫米波雷达、卡口相机、激光雷达等多源感知数据，构建覆盖隧道及相邻路段的多源融合交通运行感知体系，为风险识别与预警决策提供数据基础。系统通过对车辆运行特征的实时采集，结合交通仿真与事件识别分析算法，还原路段交通运行分布状态，实现对交通拥堵态势和阻断事件的持续监测与判断。

　　该系统采用“一要素一网格”的设计理念，将约17.8公里的路段划分为多个监测网格单元，对不同区段交通特性进行独立建模。基于网格化精细管理，系统支持交通运行监测、拥堵与阻断事件识别、运行态势分析及辅助决策等功能，为管理人员提供“一图尽览”的运行态势感知能力，并在事件发生过程的前、中、后进行辅助，开展溯源分析与人工确认。

　　“一图尽览”-交通运行态势监测

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　　从感知到决策：

　　精确识别与实时响应能力落地

　　 VANJEE

　　万集通过智能算法，将多源感知数据转化为可用于管理决策的实时信息。系统对拥堵、阻断等典型事件进行分类和分级，提升异常发现的准确性和响应效率。

　　在实际运行中，系统可在3分钟内识别拥堵或阻断事件并触发预警。根据2025年初节假日高峰时段的运行统计，在日均近7万辆车流条件下，事件识别准确率达到95%以上，有效遏制了事故风险扩散和拥堵加剧，对高峰时段通行秩序形成有力支撑。

　　自 2024年9月试运行以来，铜锣山隧道网格化预警系统经历了多次高流量、高风险场景考验。特别是在国庆、春节等车流高峰期，系统在车流显著增长的情况下，保持了较高的稳定性和识别准确性，并在持续运行中不断优化模型与系统架构，提升数据处理效率。

　　精确识别异常事件

　　铜锣山隧道的实践表明，依托既有设施，通过多源感知融合与网格化管理，高速公路主动预警能力能够以更轻量、更低成本、可持续的方式落地，具备在大路网、长路段场景下规模化复制的基础。

　　目前，该方案已在四川省内数百公里高速公路的推广应用中持续建设，网格化思路也同步应用于四川智慧隧道建设实践。依托对高速公路运行场景的持续理解和技术积累，万集正推动交通管理从被动响应向主动预警转变，为高速公路数字化建设提供用得上、用得起、用得好的稳定技术支撑。