设备层 包括交通感知设备、环境感知设备和交通控制设备，构成隧道数据采集的基本设施；

通信层 包括公路隧道架设的光纤网、紧急电话专网、4G/5G网和物联网等；

数据层 包括大数据技术支撑下的数据采集、储存、清洗、分析、应用、保护、清洗和共享等操作，其中公路隧道数据库包括车辆基本数据、轨迹数据、交通流数据、异常事件数据、违法数据和环境数据等结构化数据和非结构化数据；

应用层 围绕公路隧道运营管理的核心业务，包括公路隧道三维实景化管控平台、分析研判平台、应急联动管控平台和信息共享平台；

车辆定位与轨迹融合技术。 车辆定位技术是将雷达和视频数据经边缘处理器分析融合，全息感知隧道检测区域内所有车辆目标的位置、类别和特征信息。车辆轨迹融合技术是按照多目标跟踪算法，对检测区域的雷达和视频目标信息进行目标检测、跟踪和特征提取等。根据车辆位置和特征，对不同位置设备采集到的车辆特征进行匹配，并进行多目标跟踪，生成车辆唯一身份ID与行驶轨迹，实现设备间数据传递和数据融合，生成车辆通行隧道轨迹信息。

运行状态感知技术。 公路隧道运行状态感知主要是对断面交通流、区域交通流、车辆违法信息和交通事件信息的精准感知。根据车辆定位和轨迹融合技术建立车辆通行隧道全息化、可视化和数字化模型，以车辆高精度轨迹数据判断车辆逆行、违规变道等；以车辆速度判断车辆超速、慢行等；以特征匹配、深度学习等检测并判断交通事件类型。公路隧道运行状态感知技术为公路隧道数字孪生、精确预警和联动管控等提供强有力的数据保障。

数字孪生技术。 依据三维建模、地理信息、数据可视化、人工智能、AR/VR/MR等技术建立数字孪生隧道，实现物理世界的现实交通向信息世界的虚拟交通映射。采用计算摄影学、三维GIS实景建模、三维可视化轻量建模等技术对实时交通流、异常交通事件、车辆行为、环境状态实时孪生呈现。

感知层： 负责各类物联设备的数据收集，如CO/VI检测器、交通信号灯、风机等隧道机电设备。

物联网接入层： 可提供设备接入、设备管理、设备控制、监控运维、设备安全以及IoT网关管理等能力，实现隧道机电设备的统一接入、集中管控。

大数据支撑层： 包含数据治理、指标可视化、AI大数据分析模块。数据治理模块主要对物联网平台所采集的数据进行数据清洗和预处理，形成标准、规范的数据。指标可视化模块负责数据的可视化展示，将数据以图表的形式展示出来，辅助决策。AI大数据分析模块包含各类行业模型，可开展隧道内事件识别、异常停车识别等智能分析。

应用层： 包括资产管理、隧道态势综合感知、智慧管控、应急处置和统计分析功能等。

第一，预定义设备物模型。 物模型是物理空间中实体的数字化表示，它从属性、服务和事件三个维度，描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。完成了物模型这三个维度的定义，即完成了设备功能的定义。

第二，创建设备。 针对交通行业各业务场景梳理设备类型，接入设备，在模拟器中创建设备，完成所有设备的模拟调试，最后形成物模型标准库，该库涵盖所有交通行业常见设备。

第三，身份认证。 将所有设备信息注册接入交通物联网平台，在物联网平台生成设备凭证，并回传给设备模拟器，使信息保持同步。