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招標(biāo)代理公司（立即查看） 受業(yè)主單位（立即查看） 委托，于2025-11-18在采購與招標(biāo)網(wǎng)發(fā)布 四川雅康高速公路有限責(zé)任公司超長連續(xù)縱坡隧道環(huán)境下行車平安智慧管控技術(shù)研究項目公開招標(biāo)公告。現(xiàn)邀請全國供應(yīng)商參與投標(biāo)，有意向的單位請及時聯(lián)系項目聯(lián)系人參與投標(biāo)。 超長連續(xù)（略）環(huán)境下行車平安智慧管控技術(shù)研究（略）《關(guān)于下達(dá)超長連續(xù)（略）環(huán)境下行車平安智慧管控技術(shù)研究項目計劃任務(wù)書的通知》（川藏高辦〔（略）〕（略）號（略）作為主辦單位擬選擇一家協(xié)研單位開展超長連續(xù)（略）環(huán)境下行車平安智慧管控技術(shù)研（略）黨委會、董事會決議同意，確定通過公開招標(biāo)方式，選擇協(xié)研單位。1．研究背景《交通運輸部關(guān)于加快建立健全（略）標(biāo)準(zhǔn)體系的意見》中特別強調(diào)（略）技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的重視。這包括了對多交通荷載（略）、大斷面（略）、地下（略）、（略）及（略）、穿山越嶺（略）、跨江（略）的（略）、長大下坡（略）段和高原凍土特殊地形（略）等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（含定額）的研究和制定。這一方針意在（略）標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)對日益復(fù)雜的交通運輸需求。（略）處于四川盆地向青藏高原過渡的臺階地帶，海拔從約（略）米上升至（略）米以上，長（略）段密集，橋隧比高，（略）穿越盆周丘陵、高山、高原等多個地形單（略），沿線地勢陡峻、地質(zhì)復(fù)雜、災(zāi)害頻發(fā)、生態(tài)脆弱，（略）建設(shè)條件復(fù)雜，其面臨著巨大的安全運營壓力。（略）的設(shè)計和管理中，地理環(huán)境和氣候條件對其安全性和可行性產(chǎn)生了重要影響。（略）地處（略），載貨車輛在行駛過程中會給車輪噴水以降低輪胎溫度，在低溫條件下，（略）面結(jié)冰。不僅如此，受地形地貌與水文地質(zhì)等條件的影響，設(shè)計指標(biāo)相對較低，（略）線形的平縱組合易產(chǎn)生問題。設(shè)計中常采用連續(xù)長大縱坡的設(shè)計方案，這類設(shè)（略）挑戰(zhàn)的同時，也對車輛安全運行造成了嚴(yán)重影響。大貨車（略）段下坡時，為保持車速經(jīng)常需要不斷進(jìn)行制動，這可能導(dǎo)致車輛制動效果衰退乃至失效，進(jìn)而引發(fā)交通事故。據(jù)（略）年底公安部統(tǒng)計，全國危險的長（略）段共（略）處，總里程達(dá)長（略）公里，其中，（略）共（略）處、（略）共（略）處。統(tǒng)計顯示，（略）段累計（略）交通事故達(dá)到2.4（略）余起，共造成約（略）人死亡。交通量增長的同時，載貨車輛的重型化、大型化、多樣化，（略）長（略）段的交通安全將會面臨越來越大的挑戰(zhàn)。目前，國內(nèi)在這一方向已經(jīng)提出了一（略）長大縱坡事故預(yù)測或者與線性指標(biāo)之間關(guān)系的研究方法，但均存（略）限性。如剎車轂溫升的預(yù)測模型，該溫升模型的研究大多基（略）段的觀測實際數(shù)據(jù)做出長大下坡上制動轂溫度的安全值、一般值和極限值；如駕駛負(fù)荷實車試驗，基于駕駛負(fù)荷的線性指標(biāo)評估方法，對制動器溫度和制動力矩做出了變化趨勢統(tǒng)計與預(yù)測并據(jù)此提出縱坡設(shè)計建議；如縱向力平衡和能量平衡的力學(xué)（略）析，基于制動器吸收能量的比例經(jīng)驗公式，建立制動器溫升的模型并評價下坡車輛的危險程度。如果違反這些假設(shè)，部（略）模型可能導(dǎo)致對事（略）段的的錯誤鑒別，且數(shù)據(jù)取得與處理困難，適用性不佳?，F(xiàn)有研究大都忽略事故發(fā)生的空間位置和地理屬性信息，對潛在綜合原因的挖掘深度不夠，缺（略）線性指標(biāo)與其他因素耦合作用的研究，對于長大縱坡行車的風(fēng)險研判機制還有待研究。近年來，（略）運行安全的重特大事故時有發(fā)生，安全風(fēng)險仍相當(dāng)嚴(yán)峻。（略）具有空間狹長封閉、（略）、（略）域狹窄的受限特點，一旦發(fā)生突發(fā)事故，易呈現(xiàn)信息不全、交互不暢、災(zāi)情不明的灰箱環(huán)境特征，所造成的人員傷亡和財產(chǎn)損失比較嚴(yán)重，救援的難度也會比較大。（略）洞內(nèi)指示牌、揚聲器等固定式引導(dǎo)逃生設(shè)備，僅適于被動式疏散引導(dǎo)，人員疏導(dǎo)主動性、靈活性、時效性差，導(dǎo)致救援的難度比較大，且極易造成的人員傷亡和財產(chǎn)損失比較嚴(yán)重。然而，（略）運維仍處于初步發(fā)展階段，行業(yè)目前的運維手段和技術(shù)水平仍存在諸多瓶頸，如何實現(xiàn)長大（略）火災(zāi)突發(fā)事件下火災(zāi)精準(zhǔn)檢測及規(guī)模預(yù)測、應(yīng)急設(shè)施智能聯(lián)動，進(jìn)而有效（略）運營安全保障能力等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。綜上所述，建立不同縱坡數(shù)值與其他因素耦合作用的長大縱坡風(fēng)險的研究方法具有重要意義。該（略）設(shè)計階段中能夠因地制宜地提供設(shè)計參考，在運營階段中能對長大（略）段的熱點提出針對措施，并通過（略）采取及時的預(yù)防措施。在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)（略）環(huán)境下（略）通行安全，最大化提高（略）安全通行效率以及提升（略）管理部門經(jīng)濟效益。2．研究內(nèi)容及研究周期2.1研究內(nèi)容本次招標(biāo)為超長連續(xù)（略）環(huán)境下行車平安智慧管控技術(shù)研究，主要工作內(nèi)容包括并不限于：（1）（略）環(huán)境下長（略）段事故形態(tài)及風(fēng)險演化機理研究①（略）與長大縱坡事故形態(tài)調(diào)查：在西南多條（略）和長大縱坡（略）事（略）段進(jìn)行詳細(xì)的事故形態(tài)調(diào)查。通過（略）段的事故特征進(jìn)行（略）析，采用相似性（略）析理論，著重預(yù)測康新與雅康（略）環(huán)境下長（略）段事故（略）布特征并進(jìn)行量化。進(jìn)一（略）段的地形、交通流量、事故特征、氣象條件等多個因素，以更準(zhǔn)確地描繪事故的時空（略）布規(guī)律。②（略）與長大縱（略）段行車風(fēng)險關(guān)鍵致因（略）析：基于事故形態(tài)調(diào)查結(jié)果和典型高風(fēng)險事件（略）析，深入（略）析事故和高風(fēng)險事件的時間和空間維度的多因素。（略）線性、構(gòu)造物信息、天氣、光照、交通量、車型（略）段限速等多種因素。通過實時收集交通量、天氣、光照等數(shù)據(jù)，（略）的視頻數(shù)據(jù)和其他傳感器數(shù)據(jù)，對事故和高風(fēng)險事件的關(guān)鍵致因進(jìn)行動態(tài)調(diào)（略）和迭代（略）析，形成風(fēng)險矩陣RiskMatrix，將事故風(fēng)險因素的可能性和影響（略）別表示在一個矩陣中，以確定主要影響因素，最終實現(xiàn)及時（略）環(huán)境下長（略）段的事故風(fēng)險演化規(guī)律。③（略）風(fēng)險演化機理與特征畫像：在收集相似（略）的事故數(shù)據(jù)和設(shè)計資料數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，（略）環(huán)境下長（略）段為研究對象，從典型長（略）段和（略）段特征的疊合（略）度，識別（略）環(huán)境下長（略）段的畫像標(biāo)簽體系。清洗長大縱坡事故形態(tài)調(diào)查等數(shù)據(jù)，并對事故（略）設(shè)計數(shù)據(jù)的標(biāo)簽指標(biāo)進(jìn)行提取和（略）析。結(jié)合DBS（略）N算法（略）環(huán)境下長（略）段風(fēng)險特征畫像（略）類結(jié)果，利用熵（略）段進(jìn)行風(fēng)險評（略），結(jié)合相關(guān)設(shè)計指標(biāo)最終確（略）的風(fēng)險等級并完成風(fēng)險畫像。（2）（略）環(huán)境下長（略）段行車風(fēng)險態(tài)勢智慧研判方法研究①（略）高速長（略）段行車風(fēng)險特征（略）析：基于一（略）段數(shù)（略）高速長（略）段數(shù)據(jù)，采用聚類（略）析的方法對兩種不同（略）的交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)（（略）線形、標(biāo)志標(biāo)線等）、交通事故數(shù)據(jù)（如事故（略）布、事故死亡率等）、交通數(shù)據(jù)（如交通組成、運行速度（略）布等）等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計（略）析，綜合考慮駕駛?cè)嗽趦桑裕┥系鸟{駛行為特征（如車輛行駛軌跡、（略）行為等）。采取數(shù)學(xué)統(tǒng)計與回歸（略）析的方法研究上述指標(biāo)與交通事故之間的關(guān)系，通過建立的回歸模型對指標(biāo)的顯著關(guān)系進(jìn)行計算與（略）析，同時結(jié)合行車風(fēng)險關(guān)鍵致因，確定造成行車風(fēng)險的指標(biāo)。②行車風(fēng)險量化方法研究：（略）高速長（略）段行車風(fēng)險特征（略）析結(jié)果，（略）環(huán)境的特殊情況，從車輛運行（略）環(huán)境數(shù)據(jù)制定（略）環(huán)境下車輛的行車風(fēng)險識別的車輛畫像標(biāo)簽體系，主要包含：車輛類型、車輛速度，速度、車輛位置（如：（略）出入口距離、距離（略）段距離等）、車輛橫向偏移、交通量數(shù)據(jù)、制動轂溫度等。將上述指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合，（略）高速長（略）段行車風(fēng)險綜合評價指標(biāo)，利用K-means++算法、熵權(quán)法和模糊評價法構(gòu)建基于行車風(fēng)險特征畫像的車輛運行風(fēng)險等級識別模型，對行車風(fēng)險進(jìn)行風(fēng)險畫像并確定其風(fēng)險等級。對影響行車風(fēng)險的因素進(jìn)行多維度的記錄和監(jiān)測，并針對從各種數(shù)據(jù)源獲取的交通數(shù)據(jù)的特點以及交通事件條件下這些交通數(shù)據(jù)的變化趨勢，設(shè)計適用于每種單一數(shù)據(jù)源的算法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，研究信息匹配和數(shù)據(jù)迭代更新方法，提出動態(tài)評估行車風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo)。③（略）風(fēng)險多維耦合（略）析與（略）級：綜合考慮（略）因素，利用數(shù)學(xué)建模和仿真技術(shù)，將車輛、（略）和環(huán)境等變量納入模型，進(jìn)行綜合評估和（略）析，通過評估不同場景下的交通運行狀態(tài)與風(fēng)（略）中的綜合風(fēng)險。將動態(tài)的車輛、交通流等因素和（略）、構(gòu)造物等因素進(jìn)行耦合（略）析，以全面理解和（略）析交通事故風(fēng)險的形成機制和影響因素。結(jié)合風(fēng)險演化機理、行車風(fēng)險量化（略）風(fēng)險耦合（略）析等（略）析結(jié)果，針對事故風(fēng)險制定（略），用于（略）類不同的事故風(fēng)險等級，并為事故的（略）級響應(yīng)提供依據(jù)。同時通過對影響行車安全的指標(biāo)的記錄與監(jiān)測結(jié)果，（略），利用地圖、熱力圖或其他可視化工具，準(zhǔn)確且清（略）的行車風(fēng)險等級表征出來。（3）（略）環(huán)境下長（略）段火災(zāi)事故應(yīng)急疏控技術(shù)研究①（略）火災(zāi)災(zāi)情實時監(jiān)測及挖掘方法：由于傳統(tǒng)火災(zāi)煙霧探測器存在的反應(yīng)慢和功能單一等問題，（略）火災(zāi)事故災(zāi)情實時監(jiān)測及挖掘技術(shù)，利用視頻監(jiān)控、感溫型火災(zāi)探測器等，實現(xiàn)災(zāi)情實時監(jiān)測，并通過數(shù)據(jù)（略）析及挖掘，快速確定火災(zāi)發(fā)生位置，獲取火災(zāi)（略）信息，如溫度實時（略）布情況，煙氣擴散范圍，（略）析洞內(nèi)受事故影響堵塞車輛數(shù)量、類型。②（略）火災(zāi)煙氣態(tài)勢預(yù)測方法：針對長大（略）火災(zāi)事故特點，研究多種場景（不同火災(zāi)規(guī)模、（略）段、縱向風(fēng)速）下火災(zāi)煙（略）內(nèi)的蔓延機理及特征規(guī)律；通過FDS數(shù)值模擬、模型試驗等方法，（略）火災(zāi)煙氣溫度、擴散范圍等關(guān)鍵參數(shù)時變數(shù)據(jù)庫；基于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法，建立長大（略）火災(zāi)煙氣態(tài)勢預(yù)測模型，對煙氣溫度、擴散范圍等關(guān)鍵參數(shù)的演化態(tài)勢進(jìn)行超實時預(yù)報；研發(fā)災(zāi)情研判技術(shù)，對不同排煙方案的成效進(jìn)行提前預(yù)判。③（略）火災(zāi)事故應(yīng)急設(shè)施協(xié)同聯(lián)動控制方法：（略）突發(fā)事件（略）指標(biāo)多變且工況繁多，采用既有預(yù)案或仿真模擬方式制定應(yīng)急協(xié)同策略的時效性差、準(zhǔn)確性低。（略）火災(zāi)規(guī)模態(tài)勢、環(huán)境風(fēng)速大小與方向以及應(yīng)急設(shè)施狀態(tài)等（略）應(yīng)急協(xié)同處置的關(guān)鍵。綜合事件因素、環(huán)境因素和應(yīng)急設(shè)施，采用多維信息融合方法，開展基于事件態(tài)勢-設(shè)備狀態(tài)-環(huán)境因（略）應(yīng)急協(xié)同控制技術(shù)研究，利用數(shù)值模擬與仿真試驗，（略）析不同工（略）應(yīng)急協(xié)同控制的有效性，根據(jù)突發(fā)事件（略）反饋信息，制定精細(xì)化的應(yīng)急協(xié)同控制策略，（略）應(yīng)急協(xié)同精準(zhǔn)控制。（4）（略）環(huán)境下長（略）段（略）研發(fā)①基于GIS與WebGL的交通設(shè)施時空基礎(chǔ)底座構(gòu)建技術(shù)：基于HTML5+WebGL技術(shù)構(gòu)建三維輕量化模型，在（略）析現(xiàn)有（略）及長大縱坡（略）的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)反饋形式的基礎(chǔ)上，制定多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)識編碼標(biāo)準(zhǔn)。研究檢測數(shù)據(jù)與輕量化三維模型的接口類型與形式，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識別和全時空三層坐標(biāo)映射模型，（略）環(huán)境、設(shè)施運行、交通運行、視頻圖像等數(shù)據(jù)與三維模型的無縫鏈接，（略）環(huán)境下長（略）段交通運行的多層次數(shù)字孿生呈現(xiàn)。②基于大數(shù)據(jù)的交通設(shè)施時空數(shù)據(jù)全域采集與匯聚技術(shù)：基于5（略）集成等技術(shù)構(gòu)建交通設(shè)施全生（略），實現(xiàn)各類交通設(shè)施多種方式混合接入、統(tǒng)一監(jiān)測和聯(lián)動管控?；谌旌蛑腔鄹兄O(shè)（略）段交通基礎(chǔ)設(shè)施及交通運行態(tài)勢的全方位感知體系，從實時感知、預(yù)警、管控等方面建立數(shù)據(jù)預(yù)置參數(shù)庫，在感知設(shè)施故障情況下，根據(jù)特征量匹配智能算法快速匹配預(yù)置參數(shù)，為異常事件及風(fēng)險下的交通設(shè)施應(yīng)急聯(lián)動精準(zhǔn)管控提供數(shù)據(jù)支撐。③基于數(shù)據(jù)與算法深度融合的行車風(fēng)險態(tài)勢研判與預(yù)警信息化技術(shù)：基于風(fēng)險演化機理、風(fēng)險態(tài)勢智慧研判方法、交通風(fēng)險管控與運營安全保障技術(shù)的研究成果，按照“目標(biāo)識別-數(shù)據(jù)融合-軌跡修補-行為辨識-評測優(yōu)化”的（略），實現(xiàn)超速行駛、追尾、異常停車、逆行等實時動態(tài)風(fēng)險的量化和評價。④基于人工智能的異常事件及風(fēng)險應(yīng)急聯(lián)動控制信息化技術(shù)：通過（略）環(huán)境下（略）長（略）段異常事件及風(fēng)險的影響范圍和范圍內(nèi)交通流的特點，根據(jù)影響相似性，從交通安全的（略）度（略）段、長（略）劃（略）為不（略）域，針對各類不同的時空場景、設(shè)（略）位，對發(fā)（略）外、（略）內(nèi)等不同位置的異常事件及風(fēng)險提出應(yīng)急聯(lián)動控制技術(shù)方案，方案針對的異常事件及風(fēng)險包括危險化學(xué)品泄漏、火災(zāi)、污染物濃度超標(biāo)、交通擁堵、交通事故等?；跀?shù)據(jù)（略）析和機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)應(yīng)急聯(lián)動控制技（略）為依托，通過時空基礎(chǔ)