“基于大数据及人工智能的道路恶劣气象监测与运行风险预警管控系统”是在近年来完成的桥梁安全监测系统、视频监控系统、雾区诱导系统以及主动喷淋式防冰除雪系统研发应用基础上，通过对各种道路环境传感器、路面状态传感器、气象传感器大数据分析基础上，利用人工智能算法提出各种道路环境工况下的运行风险预警模型，通过道路摄像机、可变情报板等信息采集与处理设备，红外诱导灯、雷达测速及LED限速屏、可变情报板、除冰液喷洒设备（车辆）等进一步系统集成及功能升级，研发的一套适应于霜（凝冰）、雪、雨、雾等不良道路气象条件的道路（高速公路）运行风险监测、预警与主动处置成套技术。该技术对提升高速公路通行效率和行车安全效益意义重大。
该成果系统综合利用气象、通信、计算机、机电、给排水、化学及应急管理等多学科领域最新技术成果，对影响道路畅通和行车安全的“冰、雪、雨、雾、霾”等恶劣天气以及道路运行状况进行信息采集，通过数据分析与风险智能识别，可以实现对高速公路特大桥梁、互通立交、隧道口、长大纵坡等关键节点实时环境因素监测，实现低浓见度、凝冰及积雪、团雾分级预警；并通过信息处理与智能控制系统对道路上安装的限速装置、行车诱导设备和自动喷淋融冰雪设备（或电加热除雪设备端）的控制，主动限速、主动防冰融雪以及低浓见度交通诱导等功能，降低恶劣气象下高速公路(桥梁)的行车风安全险和拥堵。该系统不仅从实用角度创新了高速公路气象风险监测预警方式；同时将最新的道路气象风险评估与应急处置技术进行集成应用，实现低能见度、冰雪、横风、暴雨等风险因素的主动处置，更是高速公路安全运营风险主动控制的重要技术创新和理念创新。该系统研发包含的桥梁监测技术、视频监控技术、风险预警模型、主动式防冰除雪技术、交通诱导技术等已获得系列研发成果及一定的工程应用。
山东交通学院
陈仁山
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