AI智能隧道数字孪生系统

  AI数字孪生隧道系统是以精准AI视频感知技术为基础，融合GPS、微波、雷达、地感、CO/VI、气象等多传感器数据构建的全息隧道数字孪生系统。其优势在于系统不仅能够采集隧道内车辆运行态势、道路环境等宏观信息，还能够基于视觉感知、深度学习等技术，实时感知车辆（车牌、品牌、车款、颜色、类型等）、位置（GPS绝对位置）、速度、方向、甚至身份信息，并结合道路基础设施、设备运行状态感知（隧道风机、照明、积水、排水、火灾报警、电气设备等），可以为道路管理方、政府部门、提供实时、准确、全面的车路感知、车车感知、路路感知、智能调控、异常预警等综合交通信息，是未来真正实现智慧道路、智慧交通的基础性工程。

  AI+全息隧道数字孪生系统，采用AI智能图像分析和数字孪生应用大数据平台技术。系统基于深度学习目标识别和全时空坐标映射技术，自动识别监控图像中的车辆目标，并通过像素级、二维空间、大地坐标三层坐标映射模型算法，实现对车辆、行人、物体的真实大小、地理坐标的实时感知、分析和轨迹采集和记录。

建设目标

  （一）充分结合本路段实际情况，结合数字孪生技术应用于交通视频监控，应能够在数字世界里构建三维道路并将隧道上实时运行的车辆等通过AI视频检测得到，然后通过建模的方式在三维数字世界里进行重建，在数字世界里实现道路1:1的实时还原，为道路“可测，可服务”提供数据基础。

  （二）对道路交通目标及重要设施的地理位置信息实时采集。可通过路侧摄像头，基于深度目标检测、识别及图像结构化等领先技术，实现人、车、路的精准检测和识别；并采用计算摄影测量等方式，对目标的位置、速度、运动方向进行精准识别，准确获得道路上每一个参与主体，精确到米级经纬度信息，为道路上每个行驶目标或静止设施等赋予一个真实的GPS信息。

  （三）基于3D数字建模、数据建模、数字模型的数据靶向驱动等技术，结合GIS管理系统、实景建模等技术，对虚拟数字交通场景实现的分层、分类管理，实现对数字交通系统中不同目标（人、车、物、路）、不同资源（信号设备、数据采集设备、事件报警设备、电力电气设备、火灾报警设备、给排水设备、通风照明设备等）的分层管理、数字化状态监控和智能化运维。

  （四）通过深度学习、大数据比对等技术，基于系统精准的车脸识别能力，通过路侧抓拍图片等实现车辆的车型、车款、车牌、车辆特征的精细化识别、以图搜图、跨镜头匹配跟踪等，从而可以实现道路盲区检测等功能，同时也为隧道安全提供综合数据基础。 

关键技术及特点

  通过三维地理信息平台或激光实景建模、BIM数据建模等手段，构建隧道交通实景孪生底座，对全隧道内的业务场景、交通状况进行1：1呈现，每个业务节点实现三维场景掌控。隧道内模型，用于对隧道内设备设施场景重现，为可视化应用做基础支撑；交通流模型通过AI视频感知技术，可将车辆目标、交通流、交通异常事件、应急救援等重要交通原素以及业务场景进行重现，用于对隧道内发生突发事件时，为隧道外的应急指挥及决策环境掌控做有效支撑。系统通过数字孪生、车辆识别、轨迹跟踪等多种技术，将传统视频监控中的视频通道、画面的固有模式打破，在平台上实现了对驶入隧道内车辆的超视域和跨镜头连续跟踪和展示。能够对当前整个隧道内的交通流概况、事件发生情况等一览无余，无需再手动一一浏览每路视频查找当前车辆。基于深度学习目标识别和全时空三层坐标映射技术，自动识别监控图像中的车辆目标，并通过像素级、二维空间、大地坐标三层坐标映射模型算法，实现对车辆、行人、物体的真实大小、地理坐标的实时感知、分析和轨迹采集和记录。系统还可以通过图像抓拍与智能识别技术，对车辆牌照、品牌、车款、颜色、类型等自动识别并建立跟踪轨迹；通过该技术，系统不仅能够实现对道路目标及设施的实时状态感知、还能够对其真实坐标位置、行驶方向、正方向夹角、速度等进行感知。系统还可以采集常见的异常停车、逆行、慢行车辆、抛洒物、行人等交通异常事件、事故，并通过数字孪生平台直观展示呈现。