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一、背景

在国家大力推进交通基础设施数字化转型的战略背景下，湖南省高速公路通车里程已突破7000公里，路网涵盖大量隧道、桥梁、长下坡等复杂路段，日均车流量持续攀升。在此背景下，传统管理模式面临两大核心挑战：

1.视频系统“碎片化”难题凸显：省中心与各区域分中心平台协同效率低，视频资源难以跨域共享与统一调阅，存在调取卡顿、共享壁垒等问题。全量视频接入能力与精细化运维手段缺失，难以形成统一的视频资源池支撑全省业务。

2.事件检测智能化水平严重不足：海量视频监控主要依赖人工轮巡盯屏与传统的计算机视觉算法，不仅人力成本高，且在暴雨、团雾、夜间等复杂环境下，传统算法误报率与漏报率居高不下，导致事件发现滞后、响应迟缓，对路网运行安全与效率构成严重威胁。

二、目标

本创新方案的总体目标是，通过“视频联网”与“AI智能”的深度融合，从根本上破解既有痛点，具体设定为：

实现视频全域覆盖与高效治理：建成全省“一张网”视频联网体系，消除接入盲区，实现视频资源从“分散孤立”到“统一汇聚、按需共享”的转变，支撑高并发、低延迟的跨域调阅。

实现事件精准感知与智能预警：构建高精度、高鲁棒性的事件智能检测体系，关键事件检测准确率显著超越传统方案，尤其在恶劣天气下保持稳定性能，实现从“人找事件”到“事件找人”的转变。

实现业务高效协同与闭环处置：打通跨部门（交警、养护等）的数据共享与业务联动通道，形成“智能检测-实时告警-协同处置-反馈优化”的分钟级应急响应闭环，大幅提升路网安全保障与通行效率。

三、建设内容

围绕上述目标，方案从两大核心维度系统性地展开建设：

（一）构建全链路、高性能的视频联网管理体系

o创新的四级组网架构：

o采用“双网并行、级联互通”的顶层设计。路网视频监控网负责汇聚整合全省主线、隧道、服务区、桥梁等路网视频资源（含自管及BOT方），通过GB28181协议级联至省中心，平台设计支持50000路4M码流处理能力。收费视频专网物理隔离，由分中心建设国标平台（集群部署，智能存储≥90天），

直连收费站前端，再经安全边界与路网平台级联，实现收费视频按需共享。

o全量与全协议接入能力：

o实现主线、隧道、收费站广场、服务区、桥梁、应急仓库、边坡监测等8大

类场景视频“应接尽接”，单条100公里路段接入摄像机超180路。

o协议全兼容，支持GB/T28181-2022（平台级联）、RTSP/Onvif（前端直连）SDK（第三方设备）等多种方式，充分利旧。为满足视频上云考核，在分中心部署上云网关，采用“低码流实时推送+高码流按需调用”模式，有效节约带宽，保障部级与内网双图像在线率稳定在95%以上。

o精细化运维与全生命周期管控：

o基础数据与权限管理：构建了统一的视频基础数据库，实行“分权分域”机制，设置5级以上用户权限，按组织目录与设备列表精准授权，严防越权。

o特情管控与智能预警：支持针对警卫等特情一键关闭指定视频，防止外泄。实时监测设备在线率与组件性能，支持客户端弹窗与语音告警，设备离线提醒间隔可自定义，故障排查效率提升40%。

o运维可视化：省中心通过定制化“综合态势”页面一屏统揽全省设备状态，分中心平台精准统计离线时长与故障分布，支撑精准决策。

o安全高效的多维度共享机制：

o提供Web端、CS客户端、国标对接（GB28181）、SDK/Restful接口等4种共享形式，适配各类业务系统与终端，跨平台共享延迟≤1秒。

o共享权限精细化，可按需向第三方单位（如交警、养护部门）提供全量、组织目录或单设备等不同粒度的共享，并精准控制其实时浏览、回放或云台控制权限，确保数据安全可控。

（二）实现技术突破的AI视觉大模型事件检测

o高效的四阶段流水线架构：

o数据预处理：自适应抽帧（拥堵1秒/帧，畅通5秒/帧），使单路视频日均数据量从15GB降至1.08GB；采用强光抑制、高斯滤波优化图像，车辆轮廓清晰度提升40%。

o前置检测：采用优化的YOLOv8-light模型，一次性识别车辆、行人、抛洒物等12类目标，定位误差≤5像素，过滤90%静态背景帧，有效分析帧占比提升至85%。

o特征提取：基于ViT-L/16 Transformer架构，融合视觉特征、路网数据与环

o境数据，构建768维特征向量，逆行检测准确率较传统CNN提升18%，并支持一次特征提取完成7类事件检测。

o语义分类：针对每类事件开发专用轻量微模型，采用LoRA技术（冻结98%预训练参数），仅需300张样本即可实现92%准确率，新增场景开发周期从1-2个月缩短至1-2天。最终输出结构化结果，告警延迟≤3秒。

o全维度数据支撑与训练优化：

o多源数据采集：汇集湖南省2022-2024年事件录像、Waymo等公开数据集及模拟数据，总样本量超200万帧，全面覆盖各种天气与光照条件。

o分级存储与数据增强：采用“内存-SSD-HDD”三级存储架构降低成本；通过清洗空帧、模糊帧及添加雨雾特效等增强手段，小样本事件（如抛洒物）样本量提升40%，增强了模型鲁棒性。

o高效训练与场景适配：采用分布式训练（6张GPU下，105万帧训练集迭代时间从24小时缩至6小时）、LoRA微调、改进Focal Loss与CIoU Loss等技术，使模型平均准确率达到93.8%，误报率3.2%。并针对主线、隧道、施工区等不同场景定制适配器，确保在暴雨、团雾等复杂环境下准确率≥85%。

o完整的业务应用闭环：

o告警信息通过GB28181协议实时对接视频共享平台，并推送至交警、养护等部门移动端。处置结果可回传用于模型优化，形成“检测-告警-处置-反馈”的数据驱动闭环，从根本上了提升处置效率。

四、实施效果

（一）视频联网管理效能实现跨越式提升

1.接入覆盖无盲区：实现了全省8类场景视频全量接入，分中心平均接入了3000+路视频，省中心支持3000路4M码流并发调阅，首屏加载时间<2秒，卡顿率从30%降至5%以下。

2.运维成本显著降低：通过智能预警与可视化运维，故障排查时间从2小时缩至30分钟；分级存储与智能抽帧技术使100公里路段年度存储成本降低40%，省、分中心两级运维人力需求减少50%。

3.跨域共享效率倍增：4种共享形式使第三方系统对接接口开发周期从2-3周缩短至1-2天。截至2025年，已与省路网运行监测平台、交警应急指挥系统等12个平台实现

数据互通，跨部门视频调用响应时间≤1秒。

（二）AI事件检测性能领跑行业

1.检测精度实现质的飞跃：7类核心事件平均准确率从传统CNN68.6%提升至93.8%，

2.误报率从31.7%降至3.2%。其中，抛洒物识别准确率92.5%，行人闯入94.3%，复杂环境下准确率≥85%，漏报率≤1.2%。

3.处置效率与安全效益倍增：事件的平均处置时间从40-70分钟缩短至15-25分钟，效率提升160%-280%。以G4京港澳高速抛洒物事件为例，从发现到处置完毕仅用18分钟，较传统模式效率提升150%，二次事故发生率降低35%。

4.全生命周期成本大幅优化：以100公里高速公路5年周期计算，总体成本节约65.5%

其中硬件采购成本降37.8%，人工标注成本降93.3%，模型迭代成本降96.4%。

（三）路网运营与安全水平全面升级

1.通行效率显著提升：通过快速事件处置与高精度拥堵预测（误差≤500米），路网整体通行效率提升18.3%，单次拥堵平均时长从2小时缩至45分钟，年均节约司乘出行时间超100万小时。

2.政策引领与标杆示范：提前达成《路网运行监测预警与应急指挥调度试点工作要求》中“2025年前重点路段事件检测全覆盖”目标，为省级乃至全国交通数字化转型提供了成功的实践案例。

3.安全效益空前显著：二次事故发生率从35%降至12%，隧道内夜间事件漏报率从55%大幅降至0.8%。2025年试点路段未发生因事件处置不及时导致重大交通事故，安全管理迈上新台阶。

完成单位：南京奥看信息科技有限公司

完成人：龚啸、邵泽峰、罗陵、刘春成、钟标