據相關統計，到2020年底，全國高速公路通車里程已達16萬公里，最近三年年均增長約8000公里，給高速公路安全管理帶來嚴峻挑戰。

　　高速公路事故多發現場具有一定的規律性特征。具體有哪些？

　　在中國智能交通管理產業聯盟年會上，交通管理科學研究所副研究員張森在題為“多場景下高速公路交警智能感知與處置技術”的主題演講中給出了答案。

　　通過對江蘇某高速公路路段近五年事故數據的分析，張森得出高速公路上頻繁發生的交通事故主要集中在立交樞紐、收費站出入口、長下坡、急彎、惡劣天氣多發點典型路段。

　　據全國高速公路事故統計，高速公路上30%以上的事故發生在岔道口，尤其是匝道出口處。高速公路主線出入口為什么會出事？一是司機不熟悉路線，沒有提前規劃好路線，不知道要駛入的目的地；二是司機沒有注意沿途的導向標志，到達出口前沒有換到右側車道；三是駕駛人安全意識淡薄，錯過匝道后實施倒車、違法停車等違法行為。

　　面對匝道路口事故預防場景，利用智能IOT傳感技術，實時感知匝道路口違法停車、倒車、行人闖入等危險行為，并通過可變誘導屏和高音喇叭及時駛離，減少交通事故的發生。

　　隧道是交通事故的主要現場之一。一是部分隧道照明設施不足，影響司機視線，引發隧道事故。二是隧道進出口處的光照強度變化明顯，駕駛員的視覺需要對光照強度做出適應性反應，容易造成車輛與隧道入口和車身碰撞、追尾、刮蹭等事故。三是隧道內一旦發生交通事故，救援難度大，整理處置難度大。面向隧道事故預防場景，深度融合毫米波、窄波雷達、可視視頻等多維傳感技術，動態感知隧道隧道交通信息，實時采集隧道交通狀態數據。同時，基于高精度的路網數據， 構建了數字孿生世界中的隧道實景，實現了隧道事件的高精度定位和還原。

　　長下坡是事故多發地。有些車輛在進入長下坡后，由于路況不明，在坡底超速行駛，遇到彎道后沒有及時剎車，導致側翻。有的車輛還在長下坡路段連續制動，導致制動系統過熱失效，導致制動失靈，最終導致事故發生。面對長下坡事故預防的場景，基于智能IOT感知，通過數據挖掘、判斷和分析，建立了一套涵蓋事前預防、事中預警和事后處置全過程的長下坡事故預防體系，有效地幫助預防長下坡交通事故。

　　濃霧、道路結冰、大風(臺風)、降雪、高溫、強降雨等不利氣象條件也是導致高速公路癱瘓的重要原因之一。?？低暱梢圆捎靡曨l傳感技術、紅外傳感技術、超聲波技術等。對低能見度、結冰、大風(臺風)、降雪、高溫、強降雨等異常氣象進行智能感知和預警。，并建立科學的決策模型，根據不同的氣象條件制定不同的交通管制方案，提高惡劣天氣下的應急響應效率。

　　?？低晫Ω咚俚啦?、隧道、長下坡、惡劣天氣多發點的事故因素進行分析，運用先進的智能傳感技術和預警處置技術，提高此類事故多發路段的隱患治理水平。此外，我們還在研究其他事故多發路段如水崖、連續急彎等的處理方案。，保障高速公路出行安全。