一种应用于智慧交通的拥堵预警方法及系统与流程

本发明涉及智慧交通，具体涉及一种应用于智慧交通的拥堵预警方法及系统。

背景技术：

1、随着社会经济高速发展和城市化进程加快，机动车辆的数量急剧增加，城市交通拥堵问题日益严重。为了应对这一挑战，各城市采取了多种手段，例如建设信号控制系统、卡口监控系统、视频监控系统、交通诱导等业务系统。但现有技术中仅针对用户进行预警，并未具备偶发异常拥堵事件的预测和事故处理的能力。因此，现有技术存在以下技术缺陷：

2、1.传统的交通预警系统在数据获取方面存在瓶颈，主要依赖于有限的数据源，如交通摄像头和传感器。这导致了数据的不足和不全面，难以全面准确地反应交通状况。尤其是在高密度交通区域，现有系统的数据采集可能无法满足对实时流量和拥堵的精准分析需求。一些传统的交通预测模型过度依赖静态模型，无法充分考虑交通流的动态性和复杂性。由于静态模型无法捕捉到突发事件、施工活动等未知因素对交通流的影响，这使得预测结果容易受到实际交通变化的影响。

3、2.大多数交通预警系统仅提供整体交通概览，缺乏对个性化拥堵路线的深度分析。这使得用户无法有效规遍遇到拥堵时的个性化路径规划。

技术实现思路

1、本发明旨在实时监测和管理城市交通，以改善交通流动性、提高交通安全性，并高效预警和应对突发异常交通事件，有效解决道路拥堵问题。

2、为达到上述目的，本发明方法的技术方案为：

3、一种应用于智慧交通的拥堵预警方法，包括：

4、步骤1：交通数据获取，通过部署电子车牌系统、整合gnss采集设备和使用视频监控系统获取所述交通数据；

5、步骤2：基于所述交通数据对实时流量分析，包括利用gnss采集设备采集的gnss数据计算车辆实际速度、基于电子车牌系统获取的电子车牌和视频监控系统获取的视频数据计算平均车流密度，综合电子车牌、gnss数据和视频数据进行实时交通流量统计；

6、步骤3：基于交通流量分析方法识别道路网络中的交通拥堵路线获取交通拥堵路线的集合；

7、步骤4：基于步骤3中的交通拥堵路线的集合进行预警。

8、进一步地，所述交通数据获取通过安装专业车辆检测器和感应式交通控制系统，统计车辆信息，通过识别电子车牌记录车辆种类，利用gnss采集设备采集道路车辆数量，通过视频采集方法，记录车辆行驶状态，判断有无违规状况，并将数据传输到远端后台。

9、进一步地，所述速度根据道路运行特征，根据研究区域的区位、业态或功能以及交通构成特点，选择部分车辆以及互联网地图数据，通过若干样本数据计算车速其中速度的计算公式为：

10、

11、

12、其中:n表示经过某一长度一定交通路段的车辆总数，vi表示该路每辆车的平均速度，ti表示经过该路每一辆车所用的时间，l为路段长度。

13、进一步地，所述步骤3包括如下子步骤：

14、步骤3.1：建立一个初始化交通拥堵路线集合(jam routes；jr)用于存储交通拥堵的路线；

15、步骤3.2：基于历史数据识别热门交通拥堵路线并根据移动车辆的轨迹数据t，在道路网络g中确定所有热门路线的起点集合h，并针对所有热门路线起点集合中的某个子热门路线起点h创建新的子拥堵路线(jam route；jr)，并初始化为包含起点h的序列，基于移动车辆在子拥堵路线(jam route；jr)上的平均速度进行判断是否拥挤；

16、步骤3:3：从子拥堵路线(jam route；jr)的最后一个路段开始，递归拓展拥堵路线，采用广度优先搜索的方式在道路网络图上进行扩展并查找邻近的拥堵路段；

17、步骤3.4：创建子拥堵路线副本jr'并将邻近的拥堵路段附加到子拥堵路线副本jr'，如果道路路段满足交通拥堵路段定义条件，则将其标记为拥堵；

18、步骤3.5：输出结果，返回包含所有交通拥堵路线的集合(jam routes；jr)作为结果。

19、进一步地，所述步骤3.1中建立图g(v，e)来表示道路网络，其中e是表示道路单位中路段的集合，v是表示一组顶点即道路交叉口；

20、另外，每个由移动车辆制作的轨迹都有其id即tid，并且每条路段都有其各自的轨迹id和平均行驶速度：

21、(tid，<(e1，s1)，(e2，s2)，…，(ek，sk)>)，

22、其中，tid是移动车辆轨迹的id，ei∈e，si是路段ei上的平均速度；g(v，e)表示道路网络的结构，而(tid,<(e1,s1),(e2,s2),…,(ek,sk)>)描述了移动车辆的轨迹，其中每个(ei,si)对应于轨迹中的一段道路，并带有相应的平均速度。

23、进一步地，所述步骤3.2中如果移动车辆速度speed小于等于jamspeed阈值，则将起点h标记为拥堵，其中jamspeed为拥堵速度的阈值。

24、进一步地，所述步骤3.3中具体方法为：

25、对于每个子拥堵路线jr集合中的最后一个路段p，在其邻近的路段集合q中查找交通拥堵路段，

26、其中路段r是否为交通拥堵路段，基于以下三个条件进行判断：

27、(2)r∈neps(p):这表示路段r位于路段p的eps-neighborhood中，即在相对距离上接近路段p，其中，eps-neighborhood为道路网络中的相对距离；具体来说，它是一个包含在某一路段r附近的所有路段的集合，这些路段与路段r之间的相对距离不超过eps-neighborhood；

28、(2)|traffic(p)∩traffic(r)|≥mintraffic:traffic(p)为路段p移动物体轨迹，traffic(r)为路段r移动物体轨迹，|traffic(p)∩traffic(r)|为路段p和路段r之间共享的移动物体轨迹，如果路段p和路段r之间共享的移动物体轨迹超过了mintraffic的阈值，那么路段r被认为是交通拥堵路段，其中，mintraffic为道路共享阈值；

29、(3)speed(r)≤jamspeed或者speed(p)≤jamspeed:speed(r)为路段r的速度，speed(p)为路段p的速度，speed(r)或speed(p)、低于jamspeed的水平，则表明存在交通拥堵。

30、另一方面，本发明还提供一种应用于智慧交通的拥堵预警系统，包括：

31、模块一：其用于获取交通数据，通过部署电子车牌系统、整合gnss采集设备和使用视频监控系统获取所述交通数据；

32、模块二：其用于基于所述交通数据对实时流量分析，包括利用gnss采集设备采集的gnss数据计算车辆实际速度、基于电子车牌系统获取的电子车牌和视频监控系统获取的视频数据计算平均车流密度，综合电子车牌、gnss数据和视频数据进行实时交通流量统计；

33、模块三：其基于交通流量分析方法识别道路网络中的交通拥堵路线获取交通拥堵路线的集合；

34、模块四：其基于模块三中的交通拥堵路线的集合进行预警；

35、所述应用于智慧交通的拥堵预警系统用于执行如权利要求1-7中任一项所述的应用于智慧交通的拥堵预警方法中的步骤。

36、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

37、新提出的交通预警技术方案通过综合利用电子车牌、gnss和视频等多源数据，克服了传统方法中的数据获取不足的问题。同时，通过动态的交通拥堵路线分析，该方案能够更好地适应个性化需求，提供更精准的拥堵信息。这为用户提供了更全面、实时且个性化的交通预警服务，有效缓解了传统方法的局限性。