隧道路段因其特殊的工程构造和通行环境，呈现出不同的交通安全特征。一般来说，隧道路段与普通道路的差异表现在以下几个方面：悬殊的建设成本、照明条件及光线环境、特殊的工程结构对救援逃生等造成的影响、横截面形状、路面摩擦系数、对驾驶人环境感知及驾驶反应造成的障碍、通风系统及条件等。
我们将深入研究传统管控手段的不足之处，并详细介绍3D建模监测与人工结合的方式，以提高隧道交通管控的效率和安全性。同时，我们还将探讨这一技术的技术难点和亮点，以及它的推广价值和未来前景。
由于差异的存在，隧道通管控相比于普通道路来说，具有一定的特殊性和重要性。为此，本文提出一种3D仿真技术，对其在隧道交通管控中的应用做探讨。
传统的隧道管控主要依靠普通视频图像技术与人工手段的结合，管控手段主要包括：区间测速、违禁抓拍、变道抓拍等非现场处罚措施，以及通过设置的隧道管理站对交通流量以及过江车辆进行管控。管理站的设置，使车流的通过速度得到削减，在一定程度上加深了隧道入口处的拥堵程度。
随着隧道管理站的拆除，许多新的问题应运而生：车流量控制功能丧失、违禁车辆与非机动车拦截功能丧失、应急处置能力下降等。
虽然现有的管控手段在一定程度上可以降低隧道的通行安全风险，但整体的安全风险仍呈上升趋势。因此，目前隧道的管控方式仍然存在一定弊端，亟需引入新的管控措施。
为了应对目前隧道管控中存在的不足，保障日常交通通行，相关部门决定釆用3D建模监测与人工相结合的方式进行隧道管控。
具体措施为：对隧道整体进行3D建模，模型中可以显示道路指示标志（龙门架、情板）、已部署的摄像头，以及通过智能算法叠加的车流量统计、热力图、违规检测，直观地展示当前隧道内的交通运行情况，方便管理人员把控当前交通状况；
通过对接隧道两端周边的卡口及限高检测设备，对非允许通行的物体及交通拥堵状况进行识别并告警，各执勤点的工作人员接收到消息后进行现场驱离和引导。
3D建模在各行各业已具有一定应用价值，建模方式也比较多样，目前通过无人机航拍图像进行建模的方式效果较好，但这种方式一般适用于外部环境，如道路、广场等，而隧道因其特殊的结构，在建模上无法使用这种方式。
隧道内部的弧度、下倾角、岔道等都是影响建模是否真实的难点。此外，传统3D建模除了能够真实还原建筑物结构外，主要侧重于对视频监控点位的叠加。
然而，隧道内仅仅叠加视频监控点位是远远不够的，为了更好地掌握隧道内的情况，还需要对其他设备进行叠加，如电子指示牌、消防设备等，同时，还需要叠加一些通过智能算法实现的应用，如抛洒物检测、车辆类型识别、热力图等。因此，在多系统融合上还具有一定难度，各系统间交互时的实时性也是难点之一。
南京两条长江隧道的3D建模在展示和应用上都有着不俗的亮点。通过3D建模生成的整个隧道，车道、指示牌、限速标志等展示直观，科技感强。
隧道内的环境条件对交通流量有重要影响，例如，能见度不佳、道路湿滑等情况可能导致事故。3D仿真技术可以模拟这些环境条件，帮助管理人员更好地应对突发情况，提前采取措施，确保交通安全。
3D可视化仿真系统可真实还原实际环境下的龙门架外形及全部显示信息，实现龙门架的叠加。
通过3D建模，直观叠加隧道内的前端设备，包括监控相机、卡口相机、电子警察等。同时，根据后台对车流量数据的分析处理逬行情报板的叠加显示。
依据入口、内部及周边摄像头的数据，真实还原隧道内车流情况，汽车的外形、车款、颜色等均与真实采集的数据一致。
对叠加的相机可以直接在图层上打开实时图像，方便对现场情况进行及时把控。通过对交通流量的准确监测，在隧道内绘制交通流量热力图，直观展示岀交通拥挤路段。
系统对交通事故及违禁车辆的定位及跟踪显示。
主机和网络安全：指云计算环境下的主机和网络安全管理，其中主机层面包括云计算、云存储、云数据库等云产品的底层管理（如虚拟化控制层、数据库管理系统、磁盘阵列网络等）和使用管理（如虚拟主机、镜像、CDN、文件系统等）；网络层面包括虚拟网络、负载均衡、安全网关、VPN、专线链路等方面。
应用安全：指在云计算环境下的业务相关应用系统的安全管理，包括应用的设计、开发、发布、配置和使用等方面。访问控制管理：对资源和数据的访问权限管理，包括用户管理、权限管理、身份验证等。终端安全：业务相关的操作终端或移动终端的安全管理。
包括终端的硬件、系统、应用、权限、以及数据处理相关的安全控制。数据安全：指客户在云计算环境中的业务数据自身的安全管理，包括收集与识别、分类与分级、权限与加密等方面。
高速公路每天都会产业大量的数据，主要包括视频监控、高清卡口、车流量信息、路况信息、营运信息、浮动车GPS定位及各类设备状态等。
借助于边缘计算以及数据传输将这些相互关联的数据汇集到云端，形成有价值数据链，可以为高速公路管理方、公安、交警以及出行人员提供各种服务。
借助于云端的分布式存储、分布式计算等能力，整合并管理海量的结构化、半结构化及非结构化数据，通过分析实现超大数据量的视频及图片的二次识别，融合车型建模、车牌识别、车标识别、运动目标检测和行为分析、图片检索等智能视频图像分析技术为高速公路营运管理提供帮助，为公安、交警提供人、车的定位追踪服务。
同时基于云端的多维路网数据分析，结合地图服务商数据应用，实现路网交通疏导及公众出行服务。
目前，我国一些过江隧道的3D建模以及行驶车辆模型还是基于虚拟图像显示，虽然已经能够很明确地展示出交通运行情况，但是实时性与直观性尚有不足。
伴随着后期隧道内部监控的全覆盖，可以建立全实景模型，同时，对交通管控实现全实时化。随着物联网的发展，未来可在模型上叠加其他相关的物防、技防以及隧道内的重要设备，可以直观展示物品的位置、作用、属性等信息。
自从基于3D仿真技术的交通管控系统在南京过江隧道启用以来，事故及拥堵情况明显改善，在全国交通繁忙城市具备一定的推广价值，例如上海、杭州、武汉等有大型河流经过主城区且有水下隧道的城市以及重庆等主城区含有大量地面或山区隧道的城市。
3D建模屏蔽了2D地图的一些劣势，主要体现在涉及分层道路的情况，如北京、上海、重庆等城区立交桥较多的城市，使用3D建模能够更直观、准确地看清每一层道路的交通通行状况。
构建智慧交通云服务平台，引领未来交通管理革命
"互联网 ”催生了智慧高速公路营运管理的新模式，大数据激发了交通行业发展的内在动力。
未来需要不断推动交通行业大数据资源的聚集，构建统一的智慧交通云服务平台，向全社会提供精准的交通诱导、应急指挥及智慧出行服务，而在此之前。
整个行业则需要思考如何打破业务的壁垒并拥抱云，制定数据标准、保障数据安全传输以及挖掘行业数据的核心价值。
系统对违反交通规则或违反通行规则的车辆的告警，对某段时间内交通通行状况的回放展示。
隧道交通管控一直以来都面临着特殊性和复杂性的挑战，但随着科技的进步，3D仿真技术已经在这一领域展现出了巨大的潜力。本文总结了3D仿真技术在隧道交通管控中的应用，并探讨了其技术亮点和推广价值。
传统的隧道交通管控方法主要依赖于视频监控和人工手段，但存在一些局限性，如管控局限、通行速度减慢和隧道入口拥堵。因此，引入3D仿真技术成为了解决这些问题的重要途径。
但是该应用也面临一些技术挑战，如建模难度、多系统融合和数据实时性。要实现其潜力，需要克服这些挑战。
3D仿真技术在交通管控中展现出巨大的潜力，可以提高交通安全性和效率。未来，随着技术的进一步发展，它有望在更多的城市和隧道中得到推广应用，为城市交通管理带来创新和改进。
