据相关统计，截至2020年底，全国高速公路通车里程已达到16万公里，并且近3年平均每年新增约8000公里，给高速交通安全管理带来严峻挑战。
高速公路事故多发场景具备一定规律特征，具体有哪些呢？
在中国智慧交通管理产业联盟年会交通数字化与智能化创新发展分论坛上，公安部交通管理科学研究所副研究员张森发表的“多场景下高速公路交通警情智慧感知及处置技术”主题演讲中给出了答案。
张森通过对江苏某高速路段近5年事故数据的分析，总结得出高速公路上交通事故的多发场景主要集中在互通枢纽、收费站出入口、长下坡、急弯、恶劣天气多发点等典型路段。
据全国高速公路事故统计资料显示，高速公路上超过30%的事故发生在公路匝道口，尤其在匝道出口处。高速公路主线出入口为何事故易发，一是驾驶人不熟悉路线，未提前规划路线，不了解自己要驶入的目的地；二是驾驶人不注意观察沿线的指路标志牌，到达出口前没有提前变更到右侧车道；三是驾驶人安全意识淡薄，错过匝道口后进行倒车、违停等违法行为。面对匝道口事故预防场景，我们利用智能物联感知技术，对匝道口的违停、倒车、行人闯入等危险行为实时感知，并及时通过可变诱导屏、高音号角及时进行驱离，减少交通事故的发生。
隧道是发生交通事故的主要场景之一，一是部分隧道内缺乏照明设施，驾驶人视线受影响，引发隧道内事故；二是隧道出入口光线强度变化明显，驾驶者视觉对光线强度需要适应性反应，易引起车辆碰撞洞口、洞身以及车辆追尾、刮擦等事故；三是隧道内一旦发生交通事故，救援难度大，梳理和处置起来较为困难。面对隧道事故预防场景，我们深度融合毫米波、窄波雷达、可见光视频等多维感知技术对隧道内外交通信息进行动态感知，实时采集隧道内外交通运行状态数据。同时基于高精度路网数据，构建数字孪生世界里的隧道真实场景，实现隧道事件的高精度定位与还原回溯。
长下坡是事故多发地点，部分车辆进入长下坡后由于不明路况，到坡底已严重超速，遇弯道后刹车不及时，造成翻车，也有部分车辆在长下坡路段连续刹车，引起刹车系统过热失效，造成制动失败，终导致事故发生。面对长下坡事故预防场景，我们以智能物联感知为基础，以数据挖掘、研判分析为手段，建立一套涵盖事前预防、事中预警、事后处置全流程的长下坡事故预防系统，有效助力长下坡交通事故预防。
浓雾、路面结冰、大风(台风)、降雪、高温、强降雨等不利气象条件同样也是导致高速公路的重要原因之一。海康威视能够利用视频感知技术、红外感知技术、超声波等技术，对路面低能见度、结冰、大风(台风)、降雪、高温、强降雨等异常气象智能感知及实时预警，并建立科学决策模型，针对不同气象条件制定不同交通管控预案，提高恶劣天气下的应急处置效率。
海康威视通过对高速匝道口、隧道、长下坡、恶劣天气多发点的事故因素进行分析，利用*的智能感知技术、预警处置技术提升此类事故多发路段的隐患治理水平。此外，我们还在研究临水临崖、连续急弯等其他事故多发路段的治理方案，为高速公路出行安全保驾护航。
