近日，佛开高速公路智慧化改造试点项目——“基于雷达卡口视频的异常事件感知和车流数字化服务采购项目”顺利完成验收。该项目是佛开分公司承担的广东省交通集团“五快机制”及智慧化改造提升的试点工作，围绕异常事件感知、车流数字化两大核心任务，通过工程和技术的探索创新，全面、高质量完成了各项目标任务。
从规划、设计到建设，佛开项目十分契合智慧交通项目“场景驱动、技术支撑、工程落地”的行业落地逻辑。具体表现为：
场景驱动，“训推调一体”
打造全天候高分聚合
智能监控平台
佛开高速试点路段地形条件复杂：大弯道、植被遮挡、跨线桥、密集门架、长大下坡……几乎涵盖了除隧道外的所有典型高速公路场景。这种“全要素考场”对感知设备部署和系统稳定性提出了极高要求。
面向复杂道路环境，结合佛开高速的数字化建设需求，百度以“全链条、融数据、强感知、智管控”为佛开高速智慧化改造核心，基于“多源感知融合+本地化训推调一体模型+大小模型联动+毫秒级数字孪生”等技术，打造高分聚合智能监控平台，实现“一图统管、一屏统览”，形成可复制的智慧高速全天候运行监测样板，这也成为行业首创。
平行世界运行态势全局监管
技术支撑：行业首发
本地化训推调一体
及省级高精底图复用
自研CV大模型，更懂佛开的“本地大脑”
深耕本地，构建佛开本地CV模型：项目摒弃“拿来主义”，基于本地化数据以“训练-推理-调优于一体”为技术思路构建了自研佛开高速CV大模型。在百度智能云积累的公路高质量数据集基础上，动态加入了佛开高速真实事件数据作为模型训练集，精准覆盖本地特有的车道线磨损特征、光照条件及车流分布规律，让模型更懂“佛开特色”。并通过数据回滚机制将实际运行的误判案例回流标注，持续反哺模型优化，形成“越用越精准”的闭环。同时结合大小模型联动架构，实现准确率与时效性的极致平衡，全面覆盖佛开高速路网运行监测的全场景。
多源融合感知：风雨无阻的“自动值守员”：系统在路侧融合了雷达、视频、卡口等多类感知设备的数据，把过去依赖人工巡查的模式，升级为7×24小时自动值守。如今，异常停车、拥堵、火灾等事件可在秒级内被发现，日间事件的准确率和召回率稳定在95%以上。即使在夜间、雨雾、无路灯照明等视觉受限条件下，项目引入的高速公路定制毫米波雷达依然能稳定输出点云信号并持续跟踪目标，确保恶劣天气下的事件识别准召率保持在85%以上。这一表现已通过第三方权威测试，全面优于设计指标。
夜间事件精准捕捉和还原
雷视融合，实现车辆三维跟踪：通过毫秒级时空对齐、跨模态目标匹配、卡尔曼滤波融合等技术，实现车辆连续平滑的3D轨迹跟踪，有效应对遮挡与信号丢失等现实难题。结合广东省交通集团“一张图”底座，不仅能实现车流数字化管理，还能对历史事件进行可视化回溯，真正做到了“事前可预警、事中可调度、事后可复盘”。
涉事车辆历史轨迹车流数字化回溯
全国首例路段级复用，智慧高速系统与省中心“一张图”的深度融合
本项目在全国率先实现路段分中心调用省中心“一张图”实现路段级智慧高速系统的落地。依托“集团中心—路段分中心”两级架构，省中心作为统一数字底座，负责高精度地图的采集、处理、更新与分发；路段则通过标准化API接口，按需调用地图服务。这一模式不仅大幅节省了重复建设成本，为行业探索出一条集约化、标准化的建设新路径。
集团“一张图”与佛开路段分中心关系
落地保障：
“工程方法论+闭环机制”
确保可复制推广
“五联动”闭环：让监控真正“管得住”
光“看得见”还不够，关键要“控得准”。为此，项目构建了“秒级响应、智能联动”的“五联动”事件处置体系：一旦系统识别异常，指挥中心不仅会弹窗预警、语音提示，还能自动触发情报板、路段广播、作业人员APP等多端协同响应，形成“感知—决策—执行—反馈”的完整闭环。
高精地图的能力，也由此从静态底图延伸到动态管控。实测数据显示，该体系助力通行效率提升20%，突发事件应急响应效率提升30%。
“主动管控一张图”
从“装设备”到“调系统”：首创“安装—测试—调优”一体化工程方案
面对复杂地形对设备部署的严苛要求，项目团队在实践中总结出一套“软硬一体”的工程方法论：
基于高精地图科学规划杆件选型与布设方案；
施工同步完成设备标定与数据校验；
根据校验结果“一杆一策”动态调优，并反哺现场施工调整。
这套“边装边测、边测边优”的闭环流程，不仅保障了项目高效落地，更沉淀出一套可复制的“佛开经验”，为后续全国公路数字化转型提供了宝贵参考。
车流数字化处理和分析系统利用高精地图完成感知数据校验
本次试点为广东省乃至全国高速公路的数字化升级提供了扎实的技术支撑与实施范例，达成了广东省交通集团强化落实防范道路交通安全风险“八项措施”“五快机制”试点任务的要求，助力全行业智慧高速建设从“试点探索”迈入“规模化推广”的新阶段。
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