本发明涉及交通信息工程及控制和智能交通领域，具体涉及一种基于人机融合的交通应急管理调度方法及系统。
背景技术：
随着我国社会经济的快速发展，人均生活水平大幅提高，人均小汽车保有量逐年增加，有限的道路资源难以满足日益增长的交通出行需求，交通拥堵增加了人们的出行成本，尤其在突发交通事件，如交通事故、汽车抛锚等事件，更加导致交通拥堵加剧，从出行者角度出发，因无法及时获知拥堵信息，更易激发二次事件；从管理者角度，因缺乏有效的决策支持技术和系统，无法及时做出合理有效的交通管控措施，导致交通拥堵的加剧。从源头上而言，上述结果产生的原因，在于缺乏准确采集交通事件的技术手段，源头数据的不精确如“多米诺骨牌”效应般，经过二次数据处理、融合、推理数级错误逐级放大，最后得到可信度和可用度均低的结论。
分析交通管理应急调度涉及的技术包括交通事件检测技术、交通gis技术、交通事件影响检测技术、交通信号区域协调控制技术、交通信息发布技术等关键技术。现有技术成果发展现状如下：交通事件检测技术主要有视频识别法(申请号：201410719001.1)、路段检测器识别法(申请号：201611055761.2)、车流熵值计算法(申请号：201410840963.2)、浮动车数据检测法(申请号：201210078667.4)、基于音频的交通事件检测方法(申请号：201710069291.3)等；交通gis技术主要有基于gis的应急救援车辆路线规划技术(申请号：201610896138.3)、交通路况和车况的实时监测和立体化管理的基于物联网和动态3dgis的交通管理系统的实现方法(申请号：201210570865.2)、城市交通管理业务数据与gis路网信息关联处理工具及方法(申请号：201710624906.4)等；交通事件影响检测技术主要有利用预先已经建立的成对存在的匹配特征向量和预测特征向量预测交通事件影响范围的方法和装置(申请号：201510502663.8)、基于交通场面雷达的交通事件影响范围计算方法(申请号：201510341206.5)、基于微观仿真的高速公路交通事件影响范围的预测方法(申请号：201510071155.9)、在完全控制出入的高速公路基本路段上发生突发交通事件后，确定交通事件的影响范围的高速公路突发交通事件影响范围的确定方法(申请号：201110358727.3)、基于决策树的城市快速路交通事件影响空间范围等级预测方法(申请号：201110225774.0)等。
综合分析，上述现有技术中涉及的交通应急调度技术，从数据源头上而言，主要基于各类传感器(如线圈、视频、浮动车等)采集的数据，通过有线或无线通信技术，传输到中央处理系统，经过系统分析判断生成道路交通状态，经由各种方式(如网站、短信、led显示屏等)反馈给出行者，诱导出行者选择出行路线，存在缺点主要在于：一是交通数据精度低，导致交通事件判别准确率低，极易发布错误管控信息，不利于交通管理方案的正确实施；二是各子系统联动性比较差，交通事件发布后“被动式”管理为主，即与交通视频监控、交通信号控制、交通违法抓拍系统等联动缺失，降低交通管控措施实施效果。
技术实现要素：
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于人机融合的交通应急管理调度方法及系统，解决道路交通应急调度的数据源准确性不高的问题，提高调度效率和准确率，提高交通事件采集数据源可信度和交通管理水平。
本发明所采用的技术方案是：
一种基于人机融合的交通应急管理调度方法，该方法包括以下步骤：
获取交通事件信息，并记录和存储到交通事件信息原始数据库中；
根据交通事件信息，从交通事件管理数据库中获取交通事件发生地点的gis地理信息，并从交通事件管理数据库中调取交通事件发生地点的视频监控信息；
根据交通事件发生地点的视频监控信息，判断交通事件是否真实，若交通事件真实，分析交通事件等级，根据交通事件的等级，确定交通事件影响范围和影响时间；
根据交通事件影响范围，从专家系统规则库中获取各影响范围内交通信号控制策略，根据交通信号控制策略分层等级依次对影响范围内的交叉路口实施临时交通信号配时，并在影响范围内的交叉路口显示提示性信息。
进一步的，所述交通事件管理数据库包括细粒度道路信息、重要机关学校及企事业单位信息、道路交通视频监控信息、交通信号控制信息、交通信息发布资源信息和道路编号。
进一步的，所述分析交通事件等级的方法为：
确定交通事件报警信息的语言变量值，利用交通事件报警信息的语言变量值的隶属度函数，分析交通事件等级，交通事件等级包括轻微、较为严重、严重、非常严重。
进一步的，所述根据交通事件的等级，确定交通事件影响范围和影响时间的步骤包括：
确定各等级交通事件的区域影响范围和时间影响长度的语言变量及其相应的隶属度函数，构建专家系统数据库；
基于模糊控制规则，构建专家系统规则库；
根据交通事件的等级，基于专家系统数据库和专家系统规则库，建立交通事件的模糊关系方程；
采用最大隶属度判决法、加权平均判决法或中位数法求解模糊关系方程，得到交通事件影响范围和影响时间。
一种基于人机融合的交通应急管理调度系统，该系统包括电话呼叫中心、交通管理gis子系统、交通视频监控子系统和交通事件决策专家子系统；
所述电话呼叫中心，用于获取交通事件信息，并记录和存储到交通事件信息原始数据库中；
所述交通管理gis子系统，用于根据交通事件报警信息，基于交通事件管理数据库的gis地理信息，确定交通事件发生地点，并发送至交通视频监控子系统；
所述交通视频监控子系统，用于根据交通事件发生地点，从交通事件管理数据库中调取交通事件发生地点的视频监控信息，并提供判断交通事件真实性的应用界面；
所述交通事件决策专家子系统，用于将确认真实的交通事件划分等级，根据交通事件的等级，确定交通事件影响范围和影响时间；根据交通事件影响范围，从数据库中获取各影响范围内交通信号控制策略和交通信息发布策略。
进一步的，还包括交通信号实时控制子系统，所述交通信号实时控制子系统接收交通事件决策专家子系统发送的交通信号控制策略，分层等级依次对影响范围内的交叉路口实施临时交通信号配时。
进一步的，还包括交通信息实时发布系统，接收交通事件决策专家子系统发送的交通信息发布策略，实时发布应急调度指挥相关信息，包括事件发生地点、持续时间和交通管制范围。
进一步的，还包括数据库子系统，所述数据库子系统包括交通事件信息原始数据库、交通事件管理数据库、专家系统数据库和专家系统规则库。
进一步的，还包括管理人员考核子系统，用于记录电话呼叫中心管理人员上下班打卡、接听电话数量、交通事件处理数量、事件处理反馈效果等数据，并按月、周、日、小时等标准进行不同粒度统计分析，形成表格或图形形式的可视化信息。
进一步的，所述交通事件决策专家子系统还用于：
采集历史交通事件处理相关信息，包括事件类型、严重程度、处理起始和终止时间等关键信息，进行分类总结，建立交通事件信息原始数据库；
基于gis地理信息系统，构建交通事件管理数据库，集成细粒度道路信息、重要机关学校及企事业单位信息、与道路管理的交通视频监控资源、交通信号控制资源和交通信息发布资源信息；
确定各等级交通事件的区域影响范围和时间影响长度的语言变量及其相应的隶属度函数，构建专家系统数据库；
基于全部模糊控制规则，构建专家系统规则库；
根据交通事件的等级，基于专家系统数据库和专家系统规则库，建立交通事件的模糊关系方程；
采用最大隶属度判决法、加权平均判决法或中位数法求解模糊关系方程，得到交通事件影响范围和影响时间。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明以电话呼叫中心为数据采集源，避免了传统采集设备数据采集不准确、信息融合误差大的缺点，实现了以人类交流语言构建可信数据源的问题；
(2)本发明构建了交通事件决策专家系统，有效集成了交通管理实战中的经验，实现了交通gis、交通视频监控、交通信号控制和交通信息发布这一交通管理“生态链”的有效集成，达到“接警—确认—控制—诱导”的全过程管理，充分发挥了各子系统的最大管理效益。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是基于人机融合的交通应急管理调度系统结构示意图；
图2是基于人机融合的交通应急管理调度方法流程图；
图3是事件严重程度隶属度函数示意图；
图4是区域影响范围隶属度函数；
图5是基于人机融合的交通应急管理调度系统系统主界面示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
正如背景技术所介绍的，现有技术中存在交通数据精度低，导致交通事件判别准确率低，极易发布错误管控信息，不利于交通管理方案的正确实施，各子系统联动性比较差，交通事件发布后“被动式”管理为主，即与交通视频监控、交通信号控制、交通违法抓拍系统等联动缺失，降低交通管控措施实施效果的不足，为了解决如上的技术问题，本申请提出了一种基于人机融合的交通应急管理调度方法和系统。
本申请的一种典型的实施方式中，如图1所示，提供了一种基于人机融合的交通应急管理调度系统，该系统包括交通事件电话呼叫中心、交通管理gis子系统、交通视频监控子系统、交通事件决策专家子系统、交通信号实时控制子系统、交通信息发布子系统、交通违法监测子系统、管理人员绩效考核子系统和数据库子系统。
所述交通事件电话呼叫中心，通过设定交通事件(含交通拥堵、车辆抛锚等)专用报警电话，并与交通事故报警电话联动，实现各类交通报警电话的智能呼入管理，设置专门管理人员，通过语音交流方式，实时获取道路上发生的各类突发性、常发性交通事件，能够对呼入电话实时录音，以备后期取证、考核用。
所述交通视管理gis子系统，实现道路交通网络的gis地理信息分图层编辑、管理、查看等基础功能，由其是实现交通视频监控设备信息的录入、编辑、删除等编辑工作，实现设备分层显示，并能通过鼠标悬停等操作，显示设备的编号、型号、安装地点、安装时间、维护情况等信息。
所述交通视频监控子系统，实现路网各关键位置视频信息的采集、传输与存储等操作，尤其与交通管理gis系统相交互，在gis系统中按设定要求选择或调用路网上的交通视频监控设备信息，并在调出的监控窗体中实时显示道路视频流，并能对视频流进行放大、缩小、拖动等操作功能。该交通视频监控子系统在本发明中主要用于管理人员在接到报警电话后，通过调取现场最近邻视频资源，实时查看并确认交通事件真实性。
所述交通事件管理专家子系统，主要由基于专家经验的交通管制方案组成，以海量日常交通事件数据为基础，基于交通工程、信息技术、数据挖掘技术，以交通事件严重程度为分类标准，分析各类事件影响范围、持续时间，并形成专家库，采用合理的蕴含规则，基于实时事件的信息，推理得到当前事件的影响范围，并给出合理的交通信号控制策略。
所述交通信号实时控制子系统，实现设定范围内交通信号相位、相序、周期的一键式配时方案下发与执行，分层等级依次对影响范围内的交叉路口实施临时交通信号配时策略，确保了交通事件影响范围内交通信号的合理配置，确保了交通路网的可达性，避免交通拥堵的发生。
所述交通信息实时发布系统，实现基于led显示屏、手机短信、微信客户端、网站、广播电台等多种媒介，实时发布应急调度指挥相关信息，包括事件发生地点、持续时间、交通管制范围，以利于出行者更好的选择出行路线，及早避开事件地点，避免二次事件的发生。
所述管理人员绩效考核子系统，实时记录电话呼叫中心管理人员上下班打卡、接听电话数量、交通事件处理数量、事件处理反馈效果等数据，并能够按月、周、日、小时等标准进行不同粒度统计分析，形成表格、图形等可视化信息，作为工作人员绩效考核、交通事件管理专家系统规则修正的原始数据。
所述数据库子系统，主要由交通事件信息原始数据库、交通事件管理数据库、专家系统数据库和专家系统规则库组成。
本发明实施例公开的基于人机融合的交通应急管理调度系统，以电话呼叫中心为数据采集源，避免了传统采集设备数据采集不准确、信息融合误差大的缺点，实现了以人类交流语言构建可信数据源的问题；构建了交通事件决策专家系统，有效集成了交通管理实战中的经验，实现了交通gis、交通视频监控、交通信号控制和交通信息发布这一交通管理“生态链”的有效集成，达到“接警—确认—控制—诱导”的全过程管理，充分发挥了各子系统的最大管理效益。
图5为基于人机融合的交通应急管理调度系统主界面的示意图，该系统支持b/s或c/s架构，角色分为管理员和普通用户两大类。管理员具有较高权限，实现系统维护相关的主要功能，包括用户的管理、交通gis基础信息的维护、视频监控设备的维护、信号控制设备的维护、信息发布设备的维护，以及专家系统的维护等；普通用户以使用系统为主。
本申请的一种典型的实施方式中，如图2所示，提供了一种基于人机融合的交通应急管理调度方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：交通管理部门向社会发布统一交通事件报警电话，短号码为主，简单易记，同时建立统一平台，实现事故报警122与本号码的集成。在突发交通拥堵时以社会电话为主，发生交通事故时以122事故报警电话为主，分类信息源，系统处理按类分流，避免混乱。
步骤2：事件或事故报警电话接入后，通过交通事件电话呼叫中心，实现多个呼入电话的排队接听。电话呼入后，系统弹出提示性界面，界面中自动显示电话等主要信息，并预留报警人姓名等主要待填充字段内容，人工根据报警信息内容输入预留报警人姓名等内容，同时启动电话录音并存入数据库，存储字段中应包含日期、当前值班员、报警关键字等信息。
步骤3：在交通gis上标注警情发生的位置，然后调取事件点或周边位置的视频资源，打开摄像头(包括拉近、放大、旋转等操作)，辨认事件真伪，如果警情属实，操作系统“确认”按钮，正式接警。
步骤4：根据现场情况，判断警情严重程度，警情严重程度包括“轻微、较为严重、严重、非常严重”；系统警情严重程度作为输入变量，输入到交通事件决策专家子系统中，进行一系列模糊推理与分析，推理得到交通事件的影响范围和影响时间。
交通事件决策专家子系统进行一系列模糊推理与分析的步骤包括：
(1)采集历史交通事件(含交通事故)处理相关信息，包括事件类型、严重程度、处理起始和终止时间等关键信息，进行分类总结，建立交通事件信息原始数据库。
(2)基于gis地理信息系统，构建交通事件管理数据库，集成细粒度道路信息、重要机关学校及企事业单位信息、与道路管理的交通视频监控资源、交通信号控制资源，以及交通信息发布资源信息，以道路编号或其它关键字段构建与其它各类资源之间的关联。
(3)交通事件如是拥堵，可用排队长度来表征；如是交通事故，可用事故是否有死亡及死亡人数或发生事故的车辆数来表征；确定交通事件输入的语言变量值，
(4)确定各等级交通事件的区域影响范围r和时间影响长度t的语言变量及其相应的隶属度函数。区域影响范围r是以事件发生地点为原点，以r为半径的圆形或椭圆形区域，其语言变量值可取为
时间影响长度t的语言变量值
表1模糊子集的隶属度值
以上步骤(3)和(4)构建的隶属度函数构成了本专家系统知识库中的数据库中主要内容。
(5)构建专家系统的知识库的规则库，用来存放全部模糊控制规则，在推理时为“推理机”提供控制规则。第i条推理规则为
全局规则库为：
(6)建立推理机。推理机在模糊控制器中的功能是：根据输入的模糊量和知识库(数据库、规则库)完成模糊推理，并求解模糊关系方程，从而获得模糊控制量。已知实时获取的道路交通事件严重程度为a，则输出的模糊集u可由模糊推理的合成算法获得，即
(7)解模糊或清晰化接口方法，可采用最大隶属度判决法、加权平均判决法，和中位数法等，其中加权平均法方法如下：
至此，可根据实时道路交通事件检测结果，推理得到应该实施交通管制的路网范围和管制时间。系统完成推理后，记录系统工作全过程到专家系统数据库中。
步骤5：根据时间影响范围，在交通管理gis子系统中确定范围内的关键路口，调取交通信号机设备信息，下发模糊推理得到的信号控制策略，分层等级依次对影响范围内的交叉路口实施临时交通信号配时策略，优化目标为交通事件影响范围内的交通延误最小，即不至于产生大面积交通拥堵；在实施交通信号控制策略的同时，在影响范围内的led诱导屏设备上发布“**路段发生交通事故，请绕行”等提示性信息。
步骤6：事件处理过程中，系统可提供随时查看现场处理视频的功能，并能够自动记录事件处理的起止时间，作为修正专家系统规则库的重要依据；事件处理结束后，恢复交通信号正常配时。
本发明实施例提出的基于人机融合的交通应急管理调度方法，目的在于发生交通事件的情况实现精准交通管理指挥调度，基于智能化模糊推理技术使应用更便捷、更友好。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。