据相关统计，到2020年底，全国高速公路通车里程已达16万公里，最近三年年均增长约8000公里，给高速公路安全管理带来严峻挑战。
高速公路事故多发现场具有一定的规律性特征。具体有哪些？
在中国智能交通管理产业联盟年会上，交通管理科学研究所副研究员张森在题为“多场景下高速公路交警智能感知与处置技术”的主题演讲中给出了答案。
通过对江苏某高速公路路段近五年事故数据的分析，张森得出高速公路上频繁发生的交通事故主要集中在立交枢纽、收费站出入口、长下坡、急弯、恶劣天气多发点典型路段。
据全国高速公路事故统计，高速公路上30%以上的事故发生在岔道口，尤其是匝道出口处。高速公路主线出入口为什么会出事？一是司机不熟悉路线，没有提前规划好路线，不知道要驶入的目的地；二是司机没有注意沿途的导向标志，到达出口前没有换到右侧车道；三是驾驶人安全意识淡薄，错过匝道后实施倒车、违法停车等违法行为。
面对匝道路口事故预防场景，利用智能IOT传感技术，实时感知匝道路口违法停车、倒车、行人闯入等危险行为，并通过可变诱导屏和高音喇叭及时驶离，减少交通事故的发生。
隧道是交通事故的主要现场之一。一是部分隧道照明设施不足，影响司机视线，引发隧道事故。二是隧道进出口处的光照强度变化明显，驾驶员的视觉需要对光照强度做出适应性反应，容易造成车辆与隧道入口和车身碰撞、追尾、刮蹭等事故。三是隧道内一旦发生交通事故，救援难度大，整理处置难度大。面向隧道事故预防场景，深度融合毫米波、窄波雷达、可视视频等多维传感技术，动态感知隧道隧道交通信息，实时采集隧道交通状态数据。同时，基于高精度的路网数据， 构建了数字孪生世界中的隧道实景，实现了隧道事件的高精度定位和还原。
长下坡是事故多发地。有些车辆在进入长下坡后，由于路况不明，在坡底超速行驶，遇到弯道后没有及时刹车，导致侧翻。有的车辆还在长下坡路段连续制动，导致制动系统过热失效，导致制动失灵，最终导致事故发生。面对长下坡事故预防的场景，基于智能IOT感知，通过数据挖掘、判断和分析，建立了一套涵盖事前预防、事中预警和事后处置全过程的长下坡事故预防体系，有效地帮助预防长下坡交通事故。
浓雾、道路结冰、大风(台风)、降雪、高温、强降雨等不利气象条件也是导致高速公路瘫痪的重要原因之一。海康威视可以采用视频传感技术、红外传感技术、超声波技术等。对低能见度、结冰、大风(台风)、降雪、高温、强降雨等异常气象进行智能感知和预警。，并建立科学的决策模型，根据不同的气象条件制定不同的交通管制方案，提高恶劣天气下的应急响应效率。
海康威视对高速道岔、隧道、长下坡、恶劣天气多发点的事故因素进行分析，运用先进的智能传感技术和预警处置技术，提高此类事故多发路段的隐患治理水平。此外，我们还在研究其他事故多发路段如水崖、连续急弯等的处理方案。，保障高速公路出行安全。