★ 江西省天馳高速科技發展有限公司 汪忠新

★ 江西方興科技股份有限公司 萬濟兵

關鍵詞：多傳感器融合；球形攝像機；卡爾曼濾波法

在高速公路隧道施工過程中，因其具體環境復雜程度較高，因此存在較高的安全風險，對應施工質量的控制難度也相對較大[1]。從保障施工安全的角度出發，及時發現存在的安全隱患成為了實現高速公路隧道安全運營的關鍵。針對這一情況，相關監控技術的研究受到了越來越多的關注[2]。

其中，謝曉輝等人 [3]針對傳統檢測方法存在的局限性，并基于多傳感融合的隧道物聯消防終端在線質量檢測方法研究，在對傳感器選型及布局進行設計的基礎上，綜合多種傳感器的數據信息，在構建的質量檢測模型中實現對隧道物聯消防終端更全面、精準的質量檢測。實驗驗證結果表明，該設計方法在提高檢測準確性、可靠性方面具有較高的有效性。但是對隧道位移的監控輸出誤差存在較大波動。李德均 [4]開展了視覺測量系統對新建工程既有下穿隧道監控量測影響的研究，此研究以實際新建工程案例為基礎，利用視覺測量系統對既有下穿隧道進行監控量測。對比傳統監控量測方法，視覺測量系統在測量精度、數據獲取效率方面具有顯著優勢。但是在實際隧道位移的監控精度方面存在一定局限。王吏 [5]開展了高速公路隧道智能視頻監控系統設計與實現研究，此研究通過綜合運用視頻處理技術、圖像識別算法以及網絡通信技術，實現了對隧道內交通狀況、設備運行狀態的實時監測與智能分析。實際測試結果表明，該設計系統能夠有效提高隧道監控的智能化水平。不過，在隧道水平位移的監控方面，其輸出誤差較大。于淼等人[6]開展了高速公路隧道施工安全信息化監控技術與質量防控研究，此研究通過引入信息化技術，構建了涵蓋多種監測手段的施工安全信息化監控體系，可對隧道施工過程中的關鍵要素，如地質條件、支護結構、施工設備等，進行實時監測與數據分析。同時，結合質量防控理論， 他們提出了涵蓋施工工藝、材料管理的隧道施工質量問題防控措施。實際應用結果表明， 該技術與措施能夠有效提升隧道施工的安全性與質量水平。然而， 對隧道位移的監控精度仍存在一定局限。

綜合上述， 本文開展了基于多傳感器融合的高速公路隧道全方位監控研究， 并通過實例應用分析了設計監控方法的性能。

1   高速公路隧道全方位監控方法設計

1.1   高速公路隧道傳感器布局設計

為了實現對高速公路隧道狀態數據的全方位監控，本文設計了一體化球形攝像機（路側）作為高速公路隧道傳感器[7]，并對其布局進行了具體的設計。

利用一體化球形遙控紅外攝像機采集高速公路隧道數據信息時，利用其搭載的1/1.8CMOS圖像傳感器采集分辨率不低于400萬像素的原始高速公路隧道數據，對應的最低照度設置為0 .0051x[8]。考慮到隧道內的客觀光照條件， 設置鏡頭參考焦距區間為6～240mm，對應的光學變倍數為40倍，同時光圈不小于F1.5~F4.8。為避免施工階段粉塵對采集數據信息質量的影響， 采用光學透霧鏡頭提升透霧效果[9] ，配合電動調焦、自動對焦功能實現對高速公路隧道的強光抑制、背光補償和防抖采集。

在對采集高速公路隧道數據信息的一體化球形遙控紅外攝像機進行布局時，本研究構建了100個可編輯預置位[10] ，將整機安裝于立柱支架上，并采用一體化防護罩進行保護， 保證攝像機支撐桿距地面高度不低于12.0m，對應的分布計算方式可以表示為式（1）：

其中，表示一體化球形遙控紅外攝像機的布局間距，h表示攝像機支撐桿地面以上的高度參數，  a表示覆蓋重疊系數， 表示傳感器的水平視角， 表示布局傳感器數量， 表示隧道高速公路的寬度參數。

結合式（1） 的計算方式， 完成對高速公路隧道傳感器的布局，以此避免攝像機覆蓋不完整導致的采集數據質量問題。

1.2   多傳感器高速公路隧道數據融合

針對高速公路隧道一體化球形遙控紅外攝像機所采集的原始數據，本文在融合多傳感器數據時，采用了卡爾曼濾波法[11]。該方法可融合低層次的實時動態多傳感器冗余數據，進而實現對隧道內動態變化環境數據的分析監控。

在卡爾曼濾波法的預測階段，其計算方式可以表示為式（2）、式（3）：

其中， kk  表示高速公路隧道的狀態預測值， Fk表示高速公路隧道的狀態轉移矩陣，Bk表示多傳感器采集高速公路隧道數據構成的矩陣，uk表示一體化球形遙控紅外攝像機采集的原始高速公路隧道數據， Pkk  表示高速公路隧道的狀態預測協方差矩陣，Qk表示高速公路隧道狀態預測過程的噪聲協方差矩陣。

結合一體化球形遙控紅外攝像機采集數據的覆蓋輸出[12] ，對高速公路隧道狀態的更新方式可以表示為式（4）～（6）：

其中， Kk表示高速公路隧道的狀態卡爾曼增益，Hk表示多傳感器構成的高速公路隧道狀態觀測矩陣， Rk表示高速公路隧道狀態觀測噪聲協方差矩陣，zk表示多傳感器融合輸出的高速公路隧道狀態觀測值，xkk表示高速公路隧道狀態的更新輸出， Pkk表示更新后的一體化球形遙控紅外攝像機采集原始高速公路隧道數據協方差矩陣。

按照上述方法，利用卡爾曼濾波法的預測和更新兩個步驟，實現動態多傳感器高速公路隧道數據的實時融合，為隧道狀態的分析監控提供可靠的數據基礎。

1.3   多傳感器高速公路隧道融合數據差值提取

結合對多傳感器高速公路隧道數據的融合結果，本文根據匹配點數據之間的差值， 實現對其相對位移的提取，進而監控隧道的狀態。

通過對隧道內壁兩點的相對位移進行監測，用以判斷隧道空間的可靠性及圍巖的穩定性時， 其計算方式可以表示為式（7）：

其中，Di表示高速公路隧道內i點的位移信息，i , yi , zi· )表示多傳感器融合輸出的高速公路隧道狀態觀測值中點的坐標信息， i  2  yi  2 , zi  2 )表示更新后，高速公路隧道狀態觀測值中點的坐標信息。

按照上述方法，提取監測點之間的相對位移值，可以有效監控隧道狀態。

2   應用分析

2.1   高速公路隧道工程概況

高速公路施工項目位于北緯25°58′32″至27°57′50″、東經113°46′至115°56′之間，全長約218千米，涵蓋SDSJ1、SDSJ2、SDSJ3三個標段。工程隧道部分地形以山地為主，整體地勢從邊緣山地向河谷傾斜，逐級降低，往北東方向漸趨平坦。對于高速公路隧道工程的具體技術指標設計情況，如表1所示。

表1 公路隧道主體工程主要技術指標表

測試階段，選取SDSJ2標段（K217+600-A匝道三角端處）作為監控區段開展具體測試分析。

2.2   高速公路隧道傳感器布局

結合高速公路的寬度參數，本文設計一體化球形攝像機（路側）的高度為13.0m，對應傳感器的水平視角為120.0°。測試高速公路隧道標段傳感器的布局按1.1所示方式，如表2所示。

表2 測試高速公路隧道標段傳感器布局

按照表2所示的信息，傳感器的具體布局如圖1所示。

圖1 一體化球形攝像機（路側）傳感器布局

結合圖1所示信息，運用本文設計方法，可實現對測試高速公路隧道標段傳感器的合理布局，可完整覆蓋目標標段，為監控結果的可靠性提供了堅實保障。原因在于，本文設計方法在傳感器布局階段，融合了隧道及傳感器的具體參數信息，從而提升了采集傳感信息的可靠性。

2.3   測試結果與分析

本研究以本文設計方法作為測試實驗組，以基于監控量測數據的特長隧道圍巖變形特征研究和高速公路隧道智能視頻監控系統設計與實現研究作為測試對照組，對比分析三種不同方法的測試結果。

三種不同方法對測試高速公路隧道標段水平位移監控結果的誤差分布情況對比結果如圖2所示。

圖2 測試高速公路隧道標段水平位移監控結果誤差分布

從圖2所示的信息可以看出，在本文設計方法下，對測試高速公路隧道標段水平位移監控結果的誤差分布集中在2.0cm區間，且整體誤差分布表現出了較高的收斂性，表明設計方法可以實現對高速公路隧道的精準監控。這是因為本文設計方法以有效覆蓋隧道為目標對傳感器進行了合理布局，并通過對傳感器數據進行融合處理，避免了傳感數據畸變引起的監控誤差，實現了精準的監控效果。

3   結束語

本文針對高速公路隧道狀態分析監控中因傳感數據畸變導致監控結果精度較低的問題，開展了基于多傳感器融合的全方位監控研究。該研究設計路側一體化球形攝像機作為高速公路隧道傳感器，經合理布局實現了對隧道的有效監控覆蓋，并引入卡爾曼濾波法，對實時動態的低層次多傳感器冗余隧道數據進行融合處理，過濾了原始傳感器數據中的畸變信息，并利用融合數據與點數據的差值，實現了對隧道的精準監控。隧道水平位移監控輸出誤差集中分布于2.0cm區間，體現出較高的精準性。本文的研究與設計，希望可以為實際的高速公路隧道全方位監控提供有價值的參考，為隧道施工的安全管理提供輔助。

作者簡介：

汪忠新（1977-） ，男 ，湖北紅安人 ，高級工程師 ，學士 ， 現就職于江西省天馳高速科技發展有限公司 ，研究方向為隧道工程。

萬濟兵（1980-） ，男 ，江西豐城人 ，中級經濟師 ，碩士 ，現就職于江西方興科技股份有限公司 ，研究方向為高速機電工程。

參考文獻：

[1] 王楓, 陳剛, 龔興濤. 扁平狀斷面高速公路隧道邊坡穩定性數值模擬[J]. 計算機仿真, 2025, 42 (08) : 182 - 186 + 342.

[2] 金慧芬. 基于監控量測數據特長隧道圍巖變形特征研究[J]. 水利科技與經濟, 2025, 31 (08) : 74 - 78.

[3] 謝曉輝, 吳書亮. 基于多傳感融合的隧道物聯消防終端在線質量檢測方法研究[J]. 中國品牌與防偽, 2025, (09) : 148 - 150.

[4] 李德均. 視覺測量系統對新建工程既有下穿隧道監控量測影響的研究[J]. 技術與市場, 2025, 32 (07) : 96 - 100.

[5] 王吏. 高速公路隧道智能視頻監控系統設計與實現[J]. 運輸經理世界, 2025, (11) : 136 - 138.

[6] 黃騰楓. 基于監控量測的隧道圍巖穩定性分析與數據回歸研究[J]. 福建建材, 2025, (03) : 76 - 80.

摘自《自動化博覽》2026年4月刊