客货混行是高等级公路拥堵与安全事故的重要诱因之一。针对客货分离管控问题，本文提出了一种基于优化后雷视融合技术的全流程闭环管控工作体系，即基于雷达与视频数据，通过轨迹融合与预测算法准确跟踪目标车辆，根据车辆外形特征识别车辆类型，实现对快车道闯入事件的监测，通过监测、提醒、评分到处置的全流程闭环管控体系，提升客货分离管控的智能化和有效性。通过实际场景验证表明，将主动监测与即时反馈手段结合能够及时发现闯入事件并规范货车行驶行为，有效降低全息道路系统建设成本，显著提升高等级公路通行效率与安全水平，供参考。
一、高等级公路客货分离管控现状分析
（一）应用方面
1.存在管控盲区。鉴于高等级公路交通流高速度、高流量、高风险特性，根据上级相关工作规范要求，公安交管、交通等道路执法部门对于高等级公路上的道路交通违法行为一般不采取现场执法管理手段，更多是依托设置于高速公路部分断面的视频卡口抓拍取证设备，对违反客货分离规定的交通违法行为进行非现场取证事后追处执法，受限于高等级公路视频抓拍取证设备数量，目前存在大量管理盲区。
2.管控手段单一。受限于高等级公路交通流特性，执法管理部门除了提升交通设施设置规范引导、加强巡逻威慑劝离和加大宣传引导外，更多依赖点位有限的路段视频抓拍非现场处罚手段，管控手段单一有限。
3.管控效能滞后。现有的客货分离管控措施由于无法实时对道路上的车辆进行全程跟踪监测，更多的需要通过长期宣教提升中重型货车驾驶人文明驾驶意识和守法自觉性，非现场执法存在较大的违法惩戒滞后性和偶然性，管控效能较为低下。
（二）技术方面
1.全息道路相关技术日渐成熟。随着高清视频抓拍识别、毫米波广域雷达、边缘计算等软硬件基础设施及技术的不断成熟和普及，基于雷视融合技术与高精地图的数字孪生（全息）交通试点项目逐渐在一些新改建高等级公路落地，通过大量测试及优化完善，大幅提升了全息道路技术的稳定性、准确性和有效性，已基本可以实现对目标区域内包括中重型货车在内各类交通参与对象的精准识别和追踪，基于雷视融合的全息道路技术日渐成熟。
2.全息道路应用场景较为有限。由于全息道路系统集成、研发企业目前将大量的研发精力用于技术能力提升和产品研发，对全息道路管理应用场景拓展仍较为有限，国内落地的全息道路试点应用更偏重于雷视融合技术能力和车路协同技术能力的可视化展示，以及一些重点路口基于全息感应的信号配时优化和桥梁隧道等重点路段的事件监测预警等应用，相较于其强大的全时段全区域数据采集和感知追踪能力，其应用场景尤其是对追踪轨迹连续性要求较高的客货分离等管控场景仍有待大力拓展。
3.全息道路系统降本提效仍有较大空间。受制于广域雷达、高清视频采集设备的交通数据采集物理技术特性，现阶段要构建全息道路需要在目标区域大量布设广域雷达和高清视频采集监控，目前较为理想的雷达视频设备数量比为1:1，即每个雷达和视频抓拍设备为一组，布设密度通常要求为每两组设备之间不大于250米。同时，为尽可能提高过车车牌识别率，以提升追踪目标准确性，系统对抓拍相机安装位置也有较高要求，增加了全息道路建设成本和实施难度。因此，如何运用更新的技术手段实现降本提效，将很大程度决定全息道路推广普及程度。
（三）机制方面
受制于体制、经费等多种原因，交管部门很难自行实施智慧公路类智慧交通试点项目，更多是将有限的资金投到建设非现场交通违法抓拍类执法监控系统，与智慧公路系统关联度不高，数据信息共享利用及管理场景融合度不足。同时，智慧公路系统与智慧交通警务系统之间多重壁垒尚未打通，导致大量高价值道路动态交通违法信息被搁置浪费，无法有效赋能服务于交通管理工作。因此，有必要综合利用雷达探测、视频识别和全息感应技术，通过多源数据融合，实现对高等级公路上客货车全程、全路段的实时监测，打破智慧公路和智慧交通警务壁垒，建立一套不依赖传统交警非现场执法体系、可独立高效运行的闭环管控体系，涵盖监测预警、识别提醒、评分赋码、重点处置全流程，在“以罚代管”和“无效宣传”之间建立一套轻违规提醒制度，从而实现快速高效地治理快车道货车闯入场景，提高管控工作效率。
二、全息公路客货分离实施技术路径
（一）雷视轨迹跟踪
车辆目标轨迹的准确跟踪是客货分离管控的前提，在目标监测与轨迹跟踪方法中，利用视频数据通过YOLO等神经网络模型能够稳定地获取目标的轨迹与外观特征信息，但容易受到车辆遮挡或天气环境等影响，而雷达检测具有良好的距离与速度测量精度，环境适应性强。针对全息感知、数字孪生等新型需求，相关研究与实践开始探索通过多传感器数据融合提升目标估计跟踪的准确性和鲁棒性。为充分利用多源感知设备优势，本文以实时的视频轨迹和雷达轨迹数据作为输入，车辆轨迹融合算法流程如图1所示。
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