本發(fā)明涉及交通安全與智能交通系統(tǒng)，具體而言，涉及一種基于路況情報(bào)燈的高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)與方法，應(yīng)用于交通流量監(jiān)測(cè)、交通事件檢測(cè)、惡劣天氣預(yù)警及智能誘導(dǎo)分流等多種場(chǎng)景。

背景技術(shù)：

1、隨著高速公路在現(xiàn)代交通體系中的快速發(fā)展，公路交通流量及車輛密度不斷增加，如何有效監(jiān)測(cè)高速公路的運(yùn)行狀況并迅速對(duì)潛在危險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，已成為交通安全與管理的關(guān)鍵課題?，F(xiàn)有高速公路監(jiān)控通常采用視頻監(jiān)控、車檢器、氣象傳感器等多種設(shè)施，但其多為獨(dú)立工作，缺乏完善的數(shù)據(jù)融合與智能分析能力。當(dāng)發(fā)生交通事故或遇到惡劣天氣(如團(tuán)霧、暴雪、暴雨等)時(shí)，獲取前方道路危險(xiǎn)信息往往存在滯后問(wèn)題，且缺乏高效的分流指示手段，容易導(dǎo)致車輛在事故或危險(xiǎn)路段前發(fā)生緊急制動(dòng)或擁堵，造成二次事故的概率大幅上升。

2、近年來(lái)，隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的交通事件檢測(cè)及預(yù)測(cè)方法開(kāi)始應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)中。然而，由于高速公路場(chǎng)景具有高車速、大流量、環(huán)境多變(夜間、隧道、山區(qū)、極端天氣等)的特點(diǎn)，傳統(tǒng)基于規(guī)則或淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的算法難以獲得足夠的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，部分現(xiàn)有解決方案在設(shè)備供電方面依然采用有線模式，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)全路段尤其是偏遠(yuǎn)山區(qū)或隧道周邊的有效覆蓋。此外，目前多數(shù)系統(tǒng)缺乏多源數(shù)據(jù)(視頻流、交通流量、氣象數(shù)據(jù)、導(dǎo)航反饋等)的深度融合與自學(xué)習(xí)機(jī)制，無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)場(chǎng)景和歷史事故模式進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確度和應(yīng)對(duì)策略不夠靈活。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，為了提高高速公路事故識(shí)別與分流的準(zhǔn)確性、降低二次事故風(fēng)險(xiǎn)，本發(fā)明提出了一種基于路況情報(bào)燈的高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，并借助太陽(yáng)能路況情報(bào)燈及無(wú)線通訊手段進(jìn)行實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)預(yù)警的技術(shù)方案。通過(guò)在云端或后臺(tái)中心部署多層時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)及動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)模塊，可實(shí)現(xiàn)高速公路全方位、全天候的交通安全預(yù)警及分流誘導(dǎo)。該方案不僅可以有效提升事故或擁堵的識(shí)別精準(zhǔn)度，而且能夠結(jié)合天氣因素和歷史事故分布，針對(duì)不同路段、不同時(shí)間段給出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與分流建議。在事故或異常解除后，還可根據(jù)反饋信息自動(dòng)修正模型，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)優(yōu)化，從而進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)的適應(yīng)性與智能化水平。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述的目的，本發(fā)明采用了以下的技術(shù)方案：

3、一種基于路況情報(bào)燈的高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

4、1)前端采集及警示子系統(tǒng)，包括由太陽(yáng)能供電的路況情報(bào)燈和前端采集模塊；a)所述路況情報(bào)燈配備雙高亮爆閃警示燈、高音喇叭及點(diǎn)陣led顯示屏，并通過(guò)無(wú)線通訊模塊接收后臺(tái)指令；

5、b)所述前端采集模塊包括高速攝像機(jī)、氣象傳感器、車檢器等多種傳感設(shè)備，用于采集道路交通狀態(tài)、天氣信息及車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)；

6、2)深度學(xué)習(xí)分析子系統(tǒng)，部署于云端或后臺(tái)中心，包括：

7、a)多源數(shù)據(jù)融合模塊，用于接收高速攝像機(jī)、氣象傳感器、車檢器及導(dǎo)航平臺(tái)反饋的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與對(duì)齊；

8、b)多層時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)與自注意力機(jī)制(self-attention)融合結(jié)構(gòu)，對(duì)視頻幀及時(shí)序交通數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以關(guān)注潛在事故發(fā)生區(qū)域或異常車輛軌跡；c)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)模塊，基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)或transformer結(jié)構(gòu)，結(jié)合天氣變化、交通流量波動(dòng)及歷史事故數(shù)據(jù)，對(duì)高速公路上可能發(fā)生的事故或異常進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，并自動(dòng)生成預(yù)警等級(jí)與建議分流策略；

9、3)通信與控制子系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)交換服務(wù)器和后臺(tái)控制平臺(tái)，用于接收深度學(xué)習(xí)分析子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，并向前端采集及警示子系統(tǒng)下達(dá)控制指令，以自動(dòng)或半自動(dòng)調(diào)整路況情報(bào)燈的閃爍模式、led顯示內(nèi)容及語(yǔ)音播報(bào)的形式和內(nèi)容；

10、4)外部服務(wù)聯(lián)動(dòng)子系統(tǒng)，包括與高速視頻監(jiān)控平臺(tái)及導(dǎo)航平臺(tái)的雙向數(shù)據(jù)交互模塊，在識(shí)別到交通擁堵、惡劣天氣、交通事故或道路施工的異常信息時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警，并將相應(yīng)的分流方案或安全駕駛提示同步推送至導(dǎo)航平臺(tái)；

11、5)自學(xué)習(xí)優(yōu)化子系統(tǒng)，包括：

12、a)歷史數(shù)據(jù)增量學(xué)習(xí)模塊，對(duì)歷次事故、預(yù)警信息及預(yù)警響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行記錄與標(biāo)簽化，離線時(shí)通過(guò)增量學(xué)習(xí)方法對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新；

13、b)反饋改進(jìn)模塊，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控人員、巡邏交警及導(dǎo)航平臺(tái)用戶的反饋，實(shí)時(shí)評(píng)估預(yù)警效果，自動(dòng)修正模型參數(shù)或報(bào)警閾值，提高對(duì)異常場(chǎng)景的識(shí)別準(zhǔn)確率和時(shí)效性；

14、6)事故與惡劣天氣一體化預(yù)警策略，在識(shí)別到事故、冰雪、團(tuán)霧、積水等目標(biāo)事件時(shí)，結(jié)合實(shí)時(shí)交通流量預(yù)測(cè)結(jié)果與分流策略，向路況情報(bào)燈發(fā)出警示提示，并通過(guò)高音喇叭進(jìn)行語(yǔ)音播放，同時(shí)在導(dǎo)航平臺(tái)上推送相應(yīng)的誘導(dǎo)分流信息，以避免二次事故并優(yōu)化交通組織。

15、根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述前端采集及警示子系統(tǒng)進(jìn)一步包括大容量?jī)?chǔ)能單元和智能電源管理模塊，用于在長(zhǎng)時(shí)間陰雨天氣或夜間保持系統(tǒng)正常供電，并通過(guò)遠(yuǎn)程診斷功能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電量狀態(tài)，當(dāng)電量不足時(shí)向后臺(tái)控制平臺(tái)發(fā)送故障預(yù)警。

16、作為優(yōu)選，所述多層時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步采用多頭自注意力機(jī)制，以對(duì)不同路段、不同攝像頭視角及不同時(shí)段的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)，提高對(duì)隧道入口、急彎、服務(wù)區(qū)出入口等特殊場(chǎng)景發(fā)生事故的識(shí)別能力。

17、作為優(yōu)選，所述外部服務(wù)聯(lián)動(dòng)子系統(tǒng)在檢測(cè)到異常信息時(shí)，會(huì)將實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)送至相關(guān)應(yīng)急管理部門或交通指揮中心，觸發(fā)緊急預(yù)案，包括警車調(diào)度、事故現(xiàn)場(chǎng)管控及高速公路入口封閉操作，實(shí)現(xiàn)多部門協(xié)同聯(lián)動(dòng)。

18、作為優(yōu)選，該系統(tǒng)基于動(dòng)態(tài)鄰域映射及自適應(yīng)時(shí)間窗插值算法，增強(qiáng)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)段數(shù)據(jù)的檢測(cè)靈敏度，并提高多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性。

19、進(jìn)一步，本發(fā)明還公開(kāi)了一種基于路況情報(bào)燈的高速公路安全預(yù)警方法，應(yīng)用于所述的高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：

20、1)數(shù)據(jù)采集：利用前端采集模塊的高速攝像機(jī)、氣象傳感器、車檢器等多源傳感設(shè)備獲取車輛流量、速度、天氣狀況及路面視頻數(shù)據(jù)；

21、2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊、噪聲過(guò)濾及格式轉(zhuǎn)換，并將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)分析子系統(tǒng)；

22、3)事故識(shí)別：運(yùn)用多層時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻幀與時(shí)序交通數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，識(shí)別可能存在的事故或異常場(chǎng)景；

23、4)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分及分流策略生成：依據(jù)識(shí)別結(jié)果，通過(guò)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)模塊計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，并結(jié)合歷史事故分布、實(shí)時(shí)交通流量及天氣變化情況，生成預(yù)警等級(jí)和相應(yīng)的分流策略；

24、5)信息推送：將預(yù)警信息、分流策略及駕駛提示同步發(fā)送至：

25、a)路況情報(bào)燈：控制爆閃燈閃爍頻率、led文本顯示與語(yǔ)音提示內(nèi)容；

26、b)導(dǎo)航平臺(tái)：實(shí)時(shí)更新事故誘導(dǎo)信息，引導(dǎo)后方駕駛員進(jìn)行避讓或繞行；

27、c)高速視頻監(jiān)控平臺(tái)及相關(guān)管理部門：協(xié)助進(jìn)行交通誘導(dǎo)或應(yīng)急處置；

28、6)自學(xué)習(xí)優(yōu)化：對(duì)執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)與記錄，通過(guò)自學(xué)習(xí)優(yōu)化子系統(tǒng)修正深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)或報(bào)警閾值，提高對(duì)特殊路段或極端天氣的識(shí)別準(zhǔn)確率與響應(yīng)速度。

29、作為優(yōu)選，在所述數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，對(duì)多個(gè)攝像頭和傳感器采集的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合，針對(duì)天氣傳感器數(shù)據(jù)、車檢器數(shù)據(jù)和攝像機(jī)視頻流分別設(shè)置不同的時(shí)空分辨率，并在融合過(guò)程中根據(jù)最新的交通流量及天氣變化自適應(yīng)調(diào)整加權(quán)系數(shù)。

30、作為優(yōu)選，在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分計(jì)算過(guò)程中，采用多目標(biāo)損失函數(shù)同時(shí)關(guān)注交通擁堵程度、異常車輛行駛行為及極端天氣對(duì)高速公路安全的影響，并通過(guò)在線優(yōu)化減少誤報(bào)和漏報(bào)。

31、作為優(yōu)選，在信息推送后，該系統(tǒng)基于事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制，自動(dòng)對(duì)后續(xù)發(fā)生的車輛減速或變道行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并將分析結(jié)果回傳給深度學(xué)習(xí)模型，以更新相似場(chǎng)景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估閾值，提高系統(tǒng)對(duì)同類異常場(chǎng)景的響應(yīng)速度。

32、作為優(yōu)選，對(duì)執(zhí)行完畢的預(yù)警過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行事后評(píng)估，包括：

33、a)預(yù)警準(zhǔn)確性評(píng)估：比較系統(tǒng)發(fā)出的事故預(yù)警等級(jí)與實(shí)際事故嚴(yán)重程度；

34、b)分流效果評(píng)估：基于交通流數(shù)據(jù)和擁堵指數(shù)，對(duì)比分流策略執(zhí)行前后的車輛延誤時(shí)長(zhǎng)；

35、c)模型增量訓(xùn)練：根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)誤報(bào)或預(yù)警延時(shí)案例進(jìn)行標(biāo)記，納入歷史數(shù)據(jù)增量學(xué)習(xí)模塊，不斷完善深度學(xué)習(xí)模型在極端路況下的預(yù)測(cè)能力。

36、本發(fā)明由于采用了上述的技術(shù)方案，具有以下的技術(shù)效果：

37、1、顯著提高事故檢測(cè)與預(yù)警的準(zhǔn)確率和時(shí)效性：通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合(包括視頻、氣象、車檢器及導(dǎo)航平臺(tái)反饋信息等)與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，本發(fā)明能夠在高速公路上實(shí)現(xiàn)對(duì)交通事故、車輛異常行駛、惡劣天氣影響等狀況的實(shí)時(shí)分析和早期發(fā)現(xiàn)。與傳統(tǒng)以人工巡檢或簡(jiǎn)單閾值檢測(cè)為主的方案相比，能夠更準(zhǔn)確、快速地識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)出預(yù)警，降低二次事故的發(fā)生概率。

38、2、實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的深度融合與自學(xué)習(xí)優(yōu)化：本發(fā)明采用多層時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)模塊，充分挖掘視頻幀、交通流量、氣象數(shù)據(jù)以及歷史事故記錄中的關(guān)聯(lián)特征。該方案在初始部署后能夠隨時(shí)收集并融合新近獲取的數(shù)據(jù)，利用增量學(xué)習(xí)、在線遷移學(xué)習(xí)等方式不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，從而在極端天氣、假日高峰、山區(qū)特殊路段等多變環(huán)境中保持較高的預(yù)測(cè)精度與魯棒性。

39、3、提供智能化的分流與誘導(dǎo)方案，優(yōu)化交通流組織：動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)模塊不僅能夠?qū)κ鹿拾l(fā)生概率或嚴(yán)重程度進(jìn)行評(píng)分，還可結(jié)合路段流量與氣象條件自動(dòng)生成建議分流策略，通過(guò)與導(dǎo)航平臺(tái)的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)，引導(dǎo)車輛提前繞行或分散流量，從而有效緩解主線擁堵、提升道路通行效率，并減少可能發(fā)生的排隊(duì)碰撞和二次事故風(fēng)險(xiǎn)。

40、4、持續(xù)監(jiān)測(cè)與反饋機(jī)制，完善預(yù)警策略：本發(fā)明所述系統(tǒng)在事故或異常發(fā)生后，通過(guò)外部服務(wù)聯(lián)動(dòng)子系統(tǒng)將處置及執(zhí)行效果(如實(shí)際分流效率、擁堵情況、事故損失等)反饋至自學(xué)習(xí)優(yōu)化子系統(tǒng)，實(shí)時(shí)或離線對(duì)深度學(xué)習(xí)模型及報(bào)警閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，在迭代過(guò)程中不斷提高預(yù)警準(zhǔn)確度與決策質(zhì)量，增強(qiáng)系統(tǒng)的可維護(hù)性與自適應(yīng)性。

41、5、一體化高速公路安全管理的實(shí)現(xiàn)：本發(fā)明可與現(xiàn)有高速公路視頻監(jiān)控平臺(tái)和交通管理部門的信息系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接，形成從異常識(shí)別、信息發(fā)布到應(yīng)急處置的全流程聯(lián)動(dòng)體系，不僅提升了單點(diǎn)事故處理效率，也為后續(xù)的道路安全統(tǒng)計(jì)分析、交通規(guī)劃及管理決策提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐，進(jìn)一步完善了智能高速公路安全管理的整體架構(gòu)。