本發(fā)明涉及交通管理，尤其涉及一種針對(duì)高速公路上發(fā)生車(chē)禍造成交通堵塞時(shí)，基于多源數(shù)據(jù)融合的交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、在高速公路交通體系中，車(chē)禍引發(fā)的交通堵塞問(wèn)題日益突出。隨著高速公路車(chē)流量持續(xù)增長(zhǎng)，車(chē)輛行駛速度快，一旦發(fā)生車(chē)禍，極易造成嚴(yán)重的交通癱瘓，不僅影響公眾出行效率，還可能帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

2、當(dāng)前高速公路交通管理系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)此類(lèi)狀況時(shí)，暴露出諸多不足。在車(chē)禍監(jiān)測(cè)方面，依賴(lài)有限的道路監(jiān)控?cái)z像頭和駕駛員報(bào)警，難以實(shí)現(xiàn)全面、實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)。山區(qū)、偏遠(yuǎn)路段攝像頭覆蓋不足，事故發(fā)現(xiàn)往往存在延遲。且駕駛員報(bào)警信息存在不完整、不準(zhǔn)確的情況，導(dǎo)致交通管理部門(mén)無(wú)法迅速掌握事故全貌。

3、交通流量預(yù)測(cè)方面，傳統(tǒng)模型在面對(duì)車(chē)禍突發(fā)狀況時(shí)，預(yù)測(cè)精度嚴(yán)重不足。高速公路交通流量受多種復(fù)雜因素影響，車(chē)禍發(fā)生后，交通流特征急劇變化，傳統(tǒng)模型僅依據(jù)歷史流量數(shù)據(jù)，未充分考慮事故造成的路段阻斷、車(chē)輛排隊(duì)、救援作業(yè)等實(shí)際情況，使得預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際偏差極大，無(wú)法為交通疏導(dǎo)提供可靠依據(jù)。例如在高峰時(shí)段的高速公路，突發(fā)車(chē)禍后，傳統(tǒng)模型仍按常規(guī)流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)，未考慮事故對(duì)交通流的沖擊，致使后續(xù)疏導(dǎo)措施滯后且不合理。

4、應(yīng)急指揮環(huán)節(jié)，各部門(mén)間信息溝通不暢。交警、消防、醫(yī)療及道路救援部門(mén)各自為戰(zhàn)，缺乏高效協(xié)同機(jī)制。信息傳遞不及時(shí)、不準(zhǔn)確，導(dǎo)致救援資源調(diào)配不合理，救援效率低下。如消防部門(mén)前往事故現(xiàn)場(chǎng)途中，因無(wú)法獲取交警對(duì)周邊交通管制的實(shí)時(shí)信息，可能遭遇交通擁堵而延誤到達(dá)時(shí)間；醫(yī)療部門(mén)對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)傷亡情況了解滯后，影響救援資源的合理配置。

5、交通疏導(dǎo)策略缺乏針對(duì)性和靈活性。常采用簡(jiǎn)單的封路、分流措施，未結(jié)合事故現(xiàn)場(chǎng)具體情況，如事故嚴(yán)重程度、車(chē)輛數(shù)量、道路通行能力、周邊路網(wǎng)結(jié)構(gòu)等進(jìn)行綜合考量。在復(fù)雜的高速公路路網(wǎng)中，不合理的疏導(dǎo)策略易引發(fā)交通擁堵在更大范圍蔓延，進(jìn)一步加劇交通混亂。例如在互通式立交附近發(fā)生車(chē)禍，因未對(duì)周邊路網(wǎng)進(jìn)行全面分析，盲目分流，導(dǎo)致車(chē)流在其他路段匯聚，造成更嚴(yán)重的交通癱瘓。

6、綜上，現(xiàn)有高速公路交通管理系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)車(chē)禍引發(fā)的交通堵塞時(shí)，難以實(shí)現(xiàn)高效的交通疏導(dǎo)和應(yīng)急指揮，亟需創(chuàng)新的多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，提升應(yīng)對(duì)此類(lèi)突發(fā)狀況的能力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題，本發(fā)明提供了基于多源數(shù)據(jù)融合的公路交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法，克服現(xiàn)有系統(tǒng)在事故監(jiān)測(cè)、交通流量預(yù)測(cè)、應(yīng)急指揮協(xié)同及交通疏導(dǎo)策略等方面的缺陷。通過(guò)整合多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)禍?zhǔn)鹿实目焖夙憫?yīng)、精準(zhǔn)評(píng)估、高效疏導(dǎo)和科學(xué)應(yīng)急指揮，最大程度降低事故對(duì)高速公路交通的負(fù)面影響，保障道路安全暢通。

2、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：基于多源數(shù)據(jù)融合的公路交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法，包括以下模塊：

3、多源數(shù)據(jù)采集模塊

4、交通流量傳感器：沿高速公路間隔部署高精度交通流量傳感器，按公式“單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)某路段橫截面的車(chē)輛數(shù)=傳感器計(jì)數(shù)/統(tǒng)計(jì)時(shí)間（單位時(shí)間設(shè)為分鐘）”，實(shí)時(shí)采集車(chē)流量數(shù)據(jù)。例如，某路段傳感器每5分鐘計(jì)數(shù)顯示通過(guò)車(chē)輛數(shù)為300輛，則該路段5分鐘車(chē)流量為300輛。

5、視頻監(jiān)控設(shè)備：利用高速公路沿線高清攝像頭，獲取事故現(xiàn)場(chǎng)及周邊實(shí)時(shí)視頻圖像。借助先進(jìn)圖像識(shí)別算法，依據(jù)公式“車(chē)輛速度=車(chē)輛移動(dòng)距離/視頻時(shí)間間隔”，提取車(chē)輛速度、密度、車(chē)型等信息。如通過(guò)圖像識(shí)別，某車(chē)輛在3秒內(nèi)移動(dòng)距離為75米，則其速度為25米/秒（換算為90公里/小時(shí)）。

6、事故現(xiàn)場(chǎng)傳感器：事故發(fā)生后，迅速部署煙霧傳感器、氣體傳感器（檢測(cè)危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏）、車(chē)輛變形傳感器等，獲取事故現(xiàn)場(chǎng)詳細(xì)信息，評(píng)估事故嚴(yán)重程度。

7、社交媒體及用戶反饋：通過(guò)社交媒體平臺(tái)抓取用戶發(fā)布的事故相關(guān)信息，如照片、視頻、文字描述，同時(shí)接收駕駛員通過(guò)交通服務(wù)熱線或手機(jī)應(yīng)用提交的事故報(bào)告，豐富信息來(lái)源。

8、數(shù)據(jù)融合與處理模塊

9、數(shù)據(jù)級(jí)融合：將不同格式、來(lái)源的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，統(tǒng)一時(shí)間戳和數(shù)據(jù)格式，構(gòu)建統(tǒng)一存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。如將交通流量傳感器、視頻監(jiān)控及事故現(xiàn)場(chǎng)傳感器數(shù)據(jù)，按時(shí)間順序?qū)R整合，形成完整數(shù)據(jù)集。

10、信息級(jí)融合：基于整合數(shù)據(jù)，計(jì)算關(guān)鍵交通指標(biāo)。如交通擁堵指數(shù)，公式為：擁堵指數(shù)=（實(shí)際車(chē)流量/道路通行能力）×（平均車(chē)速/自由流車(chē)速）。當(dāng)擁堵指數(shù)大于0.7，判定路段擁堵。結(jié)合事故現(xiàn)場(chǎng)傳感器數(shù)據(jù)和視頻圖像，評(píng)估事故嚴(yán)重程度，分為輕微、一般、嚴(yán)重三個(gè)等級(jí)。

11、決策級(jí)融合：運(yùn)用人工智能算法和專(zhuān)家系統(tǒng)，深度分析融合數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)事故對(duì)交通流量的影響范圍和持續(xù)時(shí)間，為交通疏導(dǎo)和應(yīng)急指揮提供決策依據(jù)。例如，通過(guò)歷史事故數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)當(dāng)前事故下周邊路段可能擁堵的時(shí)間和范圍。

12、交通流量預(yù)測(cè)模型

13、構(gòu)建預(yù)測(cè)模型：采用深度學(xué)習(xí)算法，如長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（lstm）模型，結(jié)合多源數(shù)據(jù)訓(xùn)練。模型輸入含歷史交通流量數(shù)據(jù)、事故前路況信息、事故現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及周邊路網(wǎng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等。預(yù)測(cè)公式為，其中為t+1時(shí)刻的預(yù)測(cè)交通流量，為t時(shí)刻的實(shí)際交通流量，為t時(shí)刻的其他相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)，f為lstm模型的預(yù)測(cè)函數(shù)。

14、模型優(yōu)化與更新：依據(jù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)，提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。定期更新模型，納入新事故案例和交通數(shù)據(jù)，使模型適應(yīng)不同場(chǎng)景交通流量變化。

15、交通疏導(dǎo)策略制定模塊

16、動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)：針對(duì)高速公路出入口及周邊互通立交信號(hào)燈，依據(jù)交通流量預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)路況，按公式“某方向綠燈時(shí)長(zhǎng)=總周期時(shí)長(zhǎng)×（該方向車(chē)流量/各方向車(chē)流量總和）”，動(dòng)態(tài)調(diào)整綠燈時(shí)長(zhǎng)。如事故致某路段車(chē)流量大增，增加該方向綠燈時(shí)長(zhǎng)，提升車(chē)輛通行效率。

17、精準(zhǔn)交通誘導(dǎo)：通過(guò)高速公路沿線可變信息標(biāo)志、交通廣播及手機(jī)導(dǎo)航應(yīng)用，向駕駛員發(fā)布實(shí)時(shí)路況和推薦繞行路線。根據(jù)車(chē)輛位置和行駛方向，提供個(gè)性化誘導(dǎo)方案，引導(dǎo)車(chē)輛避開(kāi)事故擁堵區(qū)域。

18、合理調(diào)配交警資源：依據(jù)事故嚴(yán)重程度和交通擁堵?tīng)顩r，合理調(diào)配交警至關(guān)鍵路段疏導(dǎo)。建立交警調(diào)配優(yōu)先級(jí)評(píng)估體系，公式為：調(diào)配優(yōu)先級(jí)=事故嚴(yán)重程度系數(shù)×擁堵指數(shù)×路段重要性系數(shù)。如嚴(yán)重事故且擁堵指數(shù)高的重要路段，優(yōu)先調(diào)配交警。

19、應(yīng)急指揮模塊

20、事故評(píng)估與資源調(diào)配：事故發(fā)生后，迅速整合多源數(shù)據(jù)，全面評(píng)估事故。依據(jù)嚴(yán)重程度，調(diào)配救援資源，如消防、醫(yī)療、道路救援車(chē)輛等。利用路徑規(guī)劃算法，按公式“最佳救援路線=argmin（救援時(shí)間）”，確定最佳救援路線，救援時(shí)間依道路狀況、車(chē)輛速度、交通擁堵等因素計(jì)算。

21、多部門(mén)協(xié)同指揮：搭建交警、消防、醫(yī)療、道路救援等多部門(mén)信息共享和協(xié)同指揮平臺(tái)。各部門(mén)通過(guò)平臺(tái)實(shí)時(shí)獲取事故信息，協(xié)同制定救援方案，提升救援效率。如消防部門(mén)途中可通過(guò)平臺(tái)獲取交警交通管制信息，調(diào)整行駛路線；醫(yī)療部門(mén)依據(jù)事故現(xiàn)場(chǎng)傷亡反饋，提前準(zhǔn)備醫(yī)療資源。

22、救援過(guò)程監(jiān)控與調(diào)整：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控和救援人員移動(dòng)設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)控救援進(jìn)程。根據(jù)實(shí)際情況，及時(shí)調(diào)整救援方案和交通疏導(dǎo)策略。如事故現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜，救援難度增加，及時(shí)增派救援力量，調(diào)整交通管制范圍。

23、本發(fā)明的有益效果：

24、（1）本發(fā)明所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的公路交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法，提升事故監(jiān)測(cè)與響應(yīng)速度：多源數(shù)據(jù)采集使高速公路車(chē)禍監(jiān)測(cè)更全面、及時(shí)。結(jié)合圖像識(shí)別和社交媒體數(shù)據(jù)，事故發(fā)生后數(shù)分鐘內(nèi)即可獲取信息，相比傳統(tǒng)方式，響應(yīng)時(shí)間縮短超50%，為救援和交通疏導(dǎo)爭(zhēng)取寶貴時(shí)間。

25、（2）本發(fā)明所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的公路交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法，提高交通流量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性：基于多源數(shù)據(jù)融合的交通流量預(yù)測(cè)模型，充分考慮事故對(duì)交通流的影響，預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)模型提升30%以上。能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)事故引發(fā)的交通擁堵范圍和持續(xù)時(shí)間，為科學(xué)疏導(dǎo)策略制定提供有力支撐。

26、（3）本發(fā)明所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的公路交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法，優(yōu)化交通疏導(dǎo)效果：依據(jù)實(shí)時(shí)路況和流量預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)、精準(zhǔn)誘導(dǎo)及合理調(diào)配交警資源，有效緩解事故周邊路段擁堵。實(shí)際應(yīng)用中，某事故路段實(shí)施本發(fā)明疏導(dǎo)策略后，車(chē)輛平均通行速度提升20公里/小時(shí)以上，擁堵時(shí)間縮短40%以上。

27、（4）本發(fā)明所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的公路交通疏導(dǎo)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建方法，增強(qiáng)應(yīng)急指揮協(xié)同效率：多部門(mén)協(xié)同指揮平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息共享和協(xié)同決策，部門(mén)間溝通效率大幅提升。救援過(guò)程中，各部門(mén)快速響應(yīng)、協(xié)同配合，救援時(shí)間較以往縮短30%以上，提高事故救援成功率，降低事故對(duì)交通的影響范圍和時(shí)長(zhǎng)。