正如我们前文说的，高速公路的运营管理预警非常重要，面对气象的识别与预测，是一个跨领域的学科。

目前人工智能AI如火如荼，我们今天探讨一下基于AI的气象辨识与预测，错误地方，希望大家拍砖。

本文的中心思想就是利用高速公路视频资源+多源气象信息的融合算法，实现在不额外增加大量外场设施的情况下，完成精准气象监测、预测和告警预报。

|-------------| | 01-气象识别 |

高速公路有海量的视频资源，基本做到了全覆盖，所以基于AI视频是有基础的，目前常见的辨识包括：

1.AI视频能见度识别：

• 雨、雪、雾、烟尘等引起的低能见度事件；

• 0-50米、50-200米、200-500米、500-1km、1km以上；

• 白天光照条件较好时识别准确率可达80%；

• 夜间以门架补光灯配合工作时可达70%。

2.AI视频路面状况识别：

• 自动提取交通监控图像中的路面特征；

• 干燥、潮湿、积水、积雪、结冰的分类识别；

• 按照轻微、中度、严重三个等级来划分；

• 解析精度为1公里；

• 识别准确率90%。

我们看看江苏怎么做的。江苏在基于视频的AI能见度识别 机制包括以下几个方面：

样本采集:以气象站为中点，选取距离在0.5km以内的摄像头。

特征提取:提取图像特征数据，量化分析图像质量，自我分析和提取大雾图像特征信息。

训练学习:构建了白天和黑夜的深度卷积神经网络（CNN)模型，得出分类特征模型。

优化模型:利用交叉验证、人工订正多种订正手段不断迭代。

现在江苏在此基础上已经增加了降雨识别模型、降雪识别模型等，识别率不断提高。

|-------------| | 02-气象预测 |

如果预测，必须基于历史数据开展，所以需要进行历史数据的整理。那历史数据有那些？

历史数据包括：

接入世界气象组织和中国国家气象局覆盖中国的近几年历史数据，主要包括风力、风向、温度、湿度、气压、降雨强度、降雪强度等。

接入中国国家的气象卫星实时数据，以及国家气象局、各个省市气象单位部署的气象监测站实时数据，主要包括风力、风向、温度、湿度、气压、降雨强度、降雪强度等。

接入公路交通经营管理单位在公路沿线所布设的监测设备(可包含小型气象雷达、气象监测站、能见度仪、路面状态传感器、门架摄像机等)的实时数据，数据种类包含风力、风向、温度、湿度、气压、降雨强度、降雪 强度、能见度、路面状态等。

根据历史数据过去的走势，基于数据本身的趋势性和周期性，并考虑其他的影响因素，构建一个序列数学模型，以预测未来的数据发展趋势。

同时需要考虑各个因素对天气的影响逻辑。

一般采用的预测模型包括：

Holt-Winters（指数平滑模型）：将过去观测值进行加权平均，并且观察值越近权重越高，考虑了趋势性和周期性。

Prophet（时序分解模型）：Facebook 在2017年开源的时间序列预测算法，算法的基本思想是，将时间序列分成为趋势项、周期项。

LSTM（长短期记忆循环神经网络模型）：一种特殊的RNN（循环神经网络模型），考虑了长期性的影响。

在预测过程中，不能只采用单一模型。需要进行多模型融合。

最终实现的功能：

• 公里级、分钟级的交通气象的实时监测；

• 可对未来7天(7*24小时)气象状况预警预报；

• 在2小时内级别预警时，可实现每5分钟更新一次。

|-----------| | 03-结语 |

未来可通过在高速公路沿线布设气象监测站、能见度仪、路面状态传感器等设备进行精准实时的气象监测预警以实现更加精准、有效、针对性更强的监测预警服务。

通过车辆OBU通信，将重要数据（前方能见度降低、路面有暗冰/积水/积雪等）提前发送给司机，以降低事故率，提高通行效率。

通过气象监测预警辅助决策支撑，可在山区、长上/下坡、多雾、易积水结冰的路段建设雾区诱导、融冰融雪自动处置系统，从而大幅度减少安全隐患，提高通行效率。

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