高速公路隧道雷视设备布设与融合算法探析

作者：欧剑聪1，黄达志2，刘睿3，莫志艺4，冯保国5（1.广西交通设计集团有限公司；2.云桂铁路广西有限责任公司；3.中铁第四勘察设计院集团有限公司；4.云桂铁路广西有限责任公司；5.河北德冠隆电子科技有限公司）

摘要：本文旨在探讨雷视融合技术在解决来都高速公路隧道交通监测中面临的识别率、误报率问题的关键技术。通过回顾雷达与视频监控技术的特性，深入剖析雷视融合技术的原理，重点讨论了数据融合策略、目标跟踪算法、环境适应性优化等关键技术。通过实际案例与量化指标，实现雷视融合在解决隧道监控中复杂问题的显著成效。研究对如何应用雷视融合技术促进高速公路数字化发展指出方向，可促进雷视融合技术在高速公路的发展应用。

近年来，在政策引导、技术赋能、市场驱动的多方合力下，高速公路隧道数字化转型效果显著，但与此同时，隧道交通感知监测仍面临着数据获取难、效率低、成本高等问题。随着雷视技术变革和产业发展，雷视融合感知系统因其优越的环境适应性和目标识别能力，在隧道监控领域展现出巨大潜力。本文旨在深入探讨来都高速公路隧道雷视感知系统的布设策略与算法优化，为提升隧道交通管理智能化水平提供理论与实践指导。

1 雷视融合的需求

1.1隧道监测的需求

隧道作为高速公路的特殊路段，具备改善路线线形、缩短行车里程、节省时间等优点，但因其空间狭小、能见度低、洞内环境复杂等特点，其交通感知监测一直是管理者的痛点，存在无事件检测系统精准感知预警，无法实时评估隧道交通态势的问题。传统的人工检测效率低、工作量大、人工易疲劳，也不易发现影响道路畅通和交通安全的交通事件，而基于线圈、雷达、视频等单一检测的手段也存在交通参数信息采集单一、参数采集度不高、数据挖掘程度偏低等问题。

1.2雷视融合的技术特点

毫米波雷达以其穿透性强、全天候工作、不受光线影响等特点，在隧道交通监测中扮演着重要角色。它能够准确、有效地检测移动物体的速度、距离和方向，尤其擅长在雨雾、灰尘等恶劣条件下工作。然而，由于其工作原理，毫米波雷达在识别静止或低速车辆时精度有限，且难以区分车辆的细节特征如颜色、车型、车牌等，这限制了其在复杂交通场景下的应用效果[1]。

视频感知技术能够捕捉丰富的视觉信息，如车辆颜色、类型、车牌号码等。然而，其受光线、遮挡、镜头污染等因素影响较大，尤其是在隧道内光线昏暗、反光的环境下，会显著降低视频监控的可靠性和识别精度[2]。

雷视融合技术通过将毫米波雷达的稳定性和视频感知的高可视化特性相结合，实现了互补优势的最大化。其关键技术包括数据同步、目标匹配、特征融合等。数据同步确保雷达与视频数据在时间域的一致性，目标匹配则是指在雷达和视频数据流中识别并关联同一目标，特征融合则是将雷达的空间定位能力与视频的目标细节识别能力结合起来，实现更全面的交通目标感知[3]。

雷视融合技术比较分析如表1所示。

2雷视融合的布设方案

2.1传感器布设原则

对高速公路隧道智能感知监测系统的方案设计，应遵循如下要求。

2.1.1 因地制宜

识别出隧道弯道、上下坡、遮挡物（如风机、信号灯、情报板）等可能影响雷达覆盖的因素，在直线段和开阔地带，充分利用雷达的远距离探测能力，如布设长距离雷达，则在弯道、雷达盲区、遮挡严重的区域，适当增加雷达部署密度，同时，增加高清视频监控摄像头。

2.1.2 场景驱动

根据高速公路隧道的实际交通流量、车速、事故多发区域等因素，考虑传感器间的互补性与覆盖范围，确保在各种交通流量和隧道结构条件下均能有效监测。

对于隧道环境干净、灰尘小、新装摄像机、流量小、货车占比小的隧道，性价比可作为首选条件，建议考虑纯视频方案，通过利用前段摄像头，低成本、快部署实施。对于流量大、货车比例高的隧道，安全为首要考虑因素，建议考虑毫米波雷达+隧道监控摄像机方案，快速发现，避免二次事故。对于隧道占比高、营运压力大的路段，既要达到高精度，又要兼顾性价比，可采用洞口毫米波+高清车牌抓拍摄像机组合方案。

2.1.3 经济适用

相对激光雷达，毫米波雷达的制造成本较低，且隧道环境特殊，对毫米波雷达的维护和校准要求较低，降低了长期运营的成本。

综上，考虑到来都高速公路隧道流量适中，货车占比一般，兼顾经济性和应用场景，因此，采用毫米波+视频的技术路线。

2.2 布设方式

考虑雷达在隧道中的实际使用效果，本次在来都高速隧道群内特采用新一代全向毫米波雷达进行远距离覆盖，在平直隧道区域内采用最远间隔920米进行连续覆盖，在弯道处采用最近间隔600米进行连续覆盖，这是目前国内乃至国际在隧道内最远间隔连续布设超远距离毫米波雷达，实现无盲区全域覆盖隧道内探测的应用案例。本项目中，传统隧道监控摄像机采用120米间隔布设。同时，未来验证数据的可靠性以及完整性，本方案基于边缘计算设备对前端的雷达和视频流进行多区域、重叠探测、时空数据融合技术，来完成单车数据采集、交通信息与事件的检测处理，准确而快速地识别交通事故、道路拥堵、异常停车等各类交通事件。雷视融合设备布设方案如图1所示。

2.3 端边协同

本次选择在边缘侧进行雷视融合分析，其优势在于，直接在数据产生源头执行分析任务，实现数据的即时处理与响应，降低了网络延迟，确保了关键决策的实时性，同时，减轻了对云端的依赖，减少了数据传输成本与网络带宽压力，提升了系统整体的可靠性和安全性。

3关键问题与技术路径

3.1 关键问题分析

毫米波雷达虽然具备穿透性强、抗干扰能力好等优势，但也面临着一系列特定的问题与挑战，尤其在隧道内，由于隧道的特殊构造，隧道壁以及隧道内部设施（如灯光、通风管道等）会产生大量背景噪声，使得雷达难以区分真实目标与杂乱反射信号，影响目标检测的准确性。隧道内雷达面临的挑战包括但不限于以下几个方面。

3.1.1 杂波干扰

雷达波束会从隧道壁、地面、内部设施（如照明、通风管道）以及其他静态或缓慢移动物体上反射回来，形成杂波。这些杂波与目标回波混杂在一起，增加了目标检测的难度。解决杂波干扰通常需要采用先进的信号处理算法，如动目标检测（MTD）算法、自适应杂波抑制技术以及智能杂波地图（ICM）等，以有效区分并滤除杂波，提取出真正的目标信号[4]。

3.1.2 虚拟路径

虚拟路径指的是雷达系统中因多径反射或回声效应而错误生成的目标路径，它可能造成目标位置的误判[5]。在隧道内，复杂的环境结构加剧了这一问题。解决虚拟路径问题通常需要通过算法优化，如多路径抑制技术、基于几何特征的目标匹配与过滤算法，以及利用雷视融合技术结合视频信息来验证和校正雷达数据。

3.1.3 车道不准

受限于隧道安装环境，以及由于雷达波束宽度、安装位置不当或信号处理算法不精确，雷达对车辆在隧道中车道位置的判断可能不准确。改善车道定位准确性可以通过提高雷达的角分辨率、优化安装位置，以及采用更精细的目标跟踪算法，结合视频监控的车道线识别技术来实现车道边界的精确匹配。

3.1.4 断点

断点问题指的是目标在雷达覆盖区域内外移动时，雷达信号可能暂时丢失，导致目标跟踪的中断。解决断点问题需要提高雷达数据的连续性，通过增强的目标跟踪算法维持目标ID的连续，以及利用雷视融合技术在视频监控覆盖区域补充雷达数据，确保目标的无缝跟踪。

3.1.5 大车散点

大型车辆由于其尺寸和结构复杂性，可能在雷达图像中显示为多个散点，而非单一连续目标，这影响了对大车的精确识别和跟踪。针对大车散点问题，可以采用多目标融合算法、形状识别技术以及雷视融合方法，结合视频图像中的车辆轮廓信息，来整合雷达回波，提高对大车整体形态的识别能力。

3.1.6 目标遮挡与重叠

在隧道狭窄的空间里，车辆之间的紧密排列和频繁的遮挡现象，使得单独依赖雷达或视觉数据都难以准确跟踪所有目标。雷视融合算法需要解决目标遮挡时的信息缺失问题，以及如何在遮挡解除后迅速恢复目标轨迹的连续性。

3.2 关键技术路径

3.2.1 时空关联分析

利用时间序列分析和空间邻域信息，结合雷达和视频的时间戳，通过卡尔曼滤波、粒子滤波等滤波算法保持目标状态估计的连续性。即使在遮挡期间雷达或视觉数据暂时缺失，也能基于前一时刻的状态预测当前位置，并在遮挡解除后快速恢复跟踪[6]。时空关联分析如图2所示。

3.2.2 多模态特征融合

雷达提供精确的距离和速度信息，而视觉提供丰富的纹理和形状信息。通过深度学习技术，学习雷达回波特征和视觉图像特征，提高对目标身份的鲁棒识别能力，即使在部分遮挡下也能维持目标的持续跟踪。

3.2.3 动态权重分配机制

根据环境条件和传感器信噪比，动态调整雷达与视觉数据权重。在遮挡场景下，如果视觉信息不可靠，则增加雷达数据的权重；反之，当雷达信号受杂波严重干扰时，更多依赖视觉信息，确保在各种复杂情况下都能获得最可靠的目标位置和运动信息。

3.2.4 智能定位理解与适应

通过时空同步，精确对齐雷达与视觉数据，借助视觉系统识别的车道线信息校正雷达定位，利用图像配准和特征匹配技术完成雷达点云与车道线图像的精密映射。结合卡尔曼滤波、粒子滤波及深度学习融合算法，提升距离、速度与视觉车道线识别的综合精度与鲁棒性。基于深度学习模型，强化对磨损、反光及污染车道线的识别能力，采用自适应车道线识别技术，依据车辆行驶轨迹和环境动态，实时优化数据解释模型，确保系统在多样隧道条件下有效学习并精准定位车道。过程如图3所示。

3.2.5 遮挡检测与补偿算法

利用视觉图像中的深度信息和光流分析，识别出遮挡事件。一旦检测到遮挡，激活补偿策略，基于历史轨迹预测目标运动，或利用周边未遮挡目标的运动模式推断被遮挡目标的可能位置。

3.2.6 大车特定处理策略

针对大车散点问题，设计专门的算法模块，通过形状匹配和聚类算法整合雷达回波，形成对大型车辆的整体识别。同时，利用视觉信息中的车辆轮廓辅助确定大车边界，减少误检和漏检车道线与标志识别难度。

4 结果分析

4.1 分析目的与方法

通过实际部署案例，深入分析该系统在目标检测、识别、跟踪以及应对复杂环境挑战方面的性能。采用多种评估指标，包括检测精度、跟踪稳定性、抗干扰能力以及系统响应时间，全面评估雷视融合技术在提升隧道交通安全与管理效率方面的实际贡献。

4.2检测与跟踪性能评估

抗干扰能力：在隧道壁回波、多径反射等复杂条件下，雷视融合系统展现了出色的杂波抑制能力，有效区分真实目标与干扰信号。隧道内通行状态应用效果如图4所示。

检测精度：通过对实际交通流的连续监测，系统在各种速度、尺寸车辆的检测中平均准确率达到98%，特别是对大型车辆的检测准确度显著提升。异常事件检测应用效果如图5所示。

跟踪稳定性：在多车道变换（小概率）、车辆密集场景下，目标跟踪连续性超过96%，即使在短暂遮挡后也能迅速恢复跟踪。小型轿车在隧道内连续跟踪定位监视应用效果如图6所示。

响应时间：系统从目标出现到报警的平均响应时间小于8秒，满足实时监控需求。

4.3遮挡处理与特定场景评价

遮挡事件处理：在隧道内车辆密集场景，系统成功识别并处理了96%以上的遮挡事件，通过历史数据预测和周围车辆行为分析，有效降低了遮挡引起的跟踪中断。

大车散点整合：针对大型车辆散点问题，通过聚类算法与视觉轮廓匹配，提高了大车识别的完整性，减少误报和漏报。大型货车在隧道内连续跟踪定位监视应用效果如图7所示。

5 结论与建议

通过上述案例实验数据，证明雷视融合系统在目标检测、跟踪及复杂环境适应性方面表现优异，在提高目标检测准确率（平均提升20%以上）、降低误报率（减少约30%误报）、增强复杂环境适应性等方面表现显著。尤其在解决雷达杂波干扰、虚拟路径、车道不准、断点、大车散点五个主要核心难点问题表现优异。未来可进一步优化算法，提升在极端环境下的稳定性和响应速度，同时探索与其他智能交通系统的集成，以实现更全面的隧道安全管理。

参考文献

[1] 杜彬,曹云侠,范威,等.毫米波雷达道路监测系统的研究与设计[J].计算机工程与设计,2010(14):3290-3293.

[2] 曹更立.高速公路视频检测器优化布设方法研究及应用[M].昆明:昆明理工大学,2010.

[3] 王亚丽.基于毫米波雷达与机器视觉融合的前方车辆检测研究[D].长春:吉林大学,2013.

[4] 肖芳,周涛,杨劲飞.杂波对毫米波雷达RCS测量的影响[J].舰船电子对抗,2006,29(4):57-59.

[5] 王帅.多径环境下毫米波雷达目标检测算法研究[D].成都:电子科技大学,2019.

[6] 陈宏,付立家,尚康,等.基于雷视融合感知技术的公路隧道交通管控系统研究[J].公路交通技术,2023,39(6):153-159.

来源：中国交通信息化