近年来，我国交通事故数量仍处于上升的趋势，在公安部事故预防“减量控大”和应急管理部加强提升统筹指挥能力的工作部署下，提高高速公路场景的事件预警、突发事故快速处置能力建设势在必行。
千黄高速是浙皖两省、杭黄两市的重要运输通道，多山区、多隧道，高速的建设改变了淳安当地无跨境高速公路的现状，为沿途区域经济高质量发展提速助力，充分发挥出交通基础性、服务性、引领性、战略性的作用。
作为绿色公路建设的典型示范工程，千黄高速淳安段现已完成交工验收，应急指挥调度平台全面部署上线，浙江省机电设计研究院有限公司突破传统管理平台的单一模式，在实现基础设施数字化的基础上，围绕应急指挥场景，达到机电设备统一化、规范化和集中化管理管控，最终实现道路事件多源感知、事件处置全过程跟踪、全面可视化调度以及综合评估归档等业务能力。
全方位感知预警与多维度流量预测
❒ 相比于城市交通，高速公路相对封闭，对于突发事件进行处置救援的难度更高，因此提高异常情况的监测能力也更为重要。平台不仅实现对应急资源的管理与实时调度，而且对于道路运行情况、异常天气、隧道环境、火灾等情况进行全天候智能监测与预警上报，结合云计算、智能感知、图象识别等技术将交通诱导、环境感知、火灾防控统筹形成预警一张图。
利用深度学习算法模型，实现对高速公路交通运行状态的动态预测，以交通流的时空相关性和位置信息检索技术为基础，融合模型驱动、数据驱动与历史趋势规律，与路网结构、天气、交通流等多种因素，构建短、中、长期和特殊事件下的交通流预测模型，有效监控千黄高速运行的安全风险。
可视化调度指挥
❒ 在应急事件处置过程中，决策人员需要根据现场情况下发处置方案，结合事发地点、事件态势、救援资源分布、协作部门位置、事件影响因素等进行综合研判，由于考虑因素复杂多变，往往涉及多个管理平台且需要多人协作配合，操作繁杂，处置效率低。
针对这一关键痛点，平台采用基于高精GIS地图，实现点到圈，圈到面的道路诱导与事件跟踪处置，从而达到“预警、确认、处置、跟踪、记录”全流程一屏显示的效果。
通过可视化指挥调度能力的建设，将千黄高速管理单位各业务应用系统高度整合，打破原有的各自为战、信息壁垒、资源孤岛的瓶颈，达到内部部门上下联动，外部协作单位横向集成、精确制导的通力合作模式，必将有效提高事件应急处置能力。
仿真预演辅助诱导决策
❒ 平台结合仿真预测子模块能力，为事件智能推荐处置策略。针对各类型交通事件结合历史事件的发生原因、影响范围进行判断，利用事件发生前后不同区域交通流数据和交通状态数据进行时空变化分析，对实时交通事件的发生原因、持续时间及影响路段进行建模与分析，根据实际交通流特性设置仿真参数、交通规则与控制方案，预判事件影响情况，智能推荐指定区域的交通诱导和限流管控等措施策略，事件发生后管理人员可快速调用策略，平台实时跟踪处理进度评估效果，动态反馈调优，达到整体通行的协同控制，赋能智慧交通，保证通行安全和效率。
预案智能推荐，提高事件处置效率
❒ 道路预案体系是以突发交通、气象、火灾等事件为主线，在事态发展即时信息的基础上，通过智能推荐模型帮助管理单位加速决策，自动形成全面、具体、针对性强的应急处置方案，使应急指挥人员在处置过程中有据可依，有史可考，
做到应对突发事件实现目标明确、指挥敏捷，措施有效。
可算法评估处置过程，促进管理提质增效
❒ 物联网等新型技术的快速发展为高速公路的管理与服务提供了有效便捷的业务支撑，尤其对于提升应急救援工作效率具有重要的价值。产品结合当前应急调度平台的基础能力和高速公路应急管理流程，按“事前、事发、事中、事后”四个阶段确立了应急能力评价指标体系，同时结合改进的模糊集、层次分析等方法优化评价指标的计算模型，达到量化应急能力和提高评价结果稳健性的目的。
通过可视化图表清晰展示事件应急处理全过程，从事态变化、拥堵时空变化、各类资源调度效率到处置恢复效率等维度剖析事件应急能力，并与近似事件的处置能力进行对比，自动生成处置评估报告，综合评估各职能部门的工作成效。
同时，基于现有的应急预案，使用交通流运行评价指标体系对不同预案影响下仿真模型所输出的交通流数据进行评价，并对比其前后状态与效果，为交通管制预案的效益做出整体分析，强化预案中有优势的方法和技术，针对其中不足和缺陷，不断调整相应仿真模型的各项参数和数据，寻找最优点，以实现交通管制预案的优化提升。
数“智”化管理，降低运营成本
❒ 通过建设应急指挥调度平台帮助千黄高速搭建应急管理信息化基本框架，整合道路、隧道、设施、设备、车辆、救援物资等资源信息，通过物联网IoT平台与设备建立稳定、高效的管控服务，应用系统实现资源管理数字化、监管可视化、调度统一化、处置一体化，不仅大幅降低日常巡查监督难度，而且提高公路应急管理的主动性。同时结合平台数据融合分析能力，对交通流量、事件处置、环境变化、设备运行等情况进行分析，为应急调度提供决策支撑，不断提升高速公路监管数字化、智能化水平。
