本發(fā)明涉及交通狀態(tài)監(jiān)測，尤其涉及視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法、系統(tǒng)。

背景技術：

1、當前高速公路交通狀態(tài)監(jiān)測主要采用固定點位視頻監(jiān)控、雷達檢測與浮動車數(shù)據(jù)相結(jié)合的技術手段。具體而言，固定點位視頻監(jiān)控能夠?qū)崟r捕捉道路畫面，為交通狀態(tài)分析提供直觀的視覺信息；雷達檢測則利用其高精度的測速和測距能力，精確監(jiān)測車輛的行駛速度和間距；浮動車數(shù)據(jù)則通過收集行駛中的車輛信息，反映交通流的動態(tài)變化。通過目標檢測算法，可以從視頻監(jiān)控和雷達檢測數(shù)據(jù)中準確識別車輛目標，獲取車輛的位置、速度等關鍵信息；地圖匹配技術則將車輛的行駛軌跡與電子地圖相結(jié)合，實現(xiàn)車輛位置的精準定位和路徑還原；統(tǒng)計分析方法則對收集到的各類數(shù)據(jù)進行處理，提取交通流參數(shù)，如流量、密度、速度等，并據(jù)此評估交通狀態(tài)。

2、然而，現(xiàn)有技術體系存在顯著缺陷：

3、（1）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合困難：視頻、雷達、收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)因時空基準不一致（時間戳偏差≥3秒、坐標誤差＞10米）及格式差異導致融合精度低，跨系統(tǒng)軌跡匹配誤判率超30%；

4、（2）狀態(tài)監(jiān)測實時性與覆蓋性不足：固定監(jiān)測設備部署間隔大（≥2公里），無法捕捉短時交通流突變，浮動車數(shù)據(jù)滲透率低（＜20%）形成監(jiān)測盲區(qū)，隱性擁堵漏判率達45%；

5、（3）決策支持與成本效率失衡：歷史數(shù)據(jù)分析局限于統(tǒng)計報表，缺乏因果關聯(lián)挖掘與預測性策略，且雷達/地磁設備單點部署成本超5萬元，多系統(tǒng)獨立運行導致整合開發(fā)成本增加60%。

技術實現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)解決現(xiàn)有交通狀態(tài)監(jiān)測技術存在多源數(shù)據(jù)整合困難、狀態(tài)監(jiān)測實時性與覆蓋性不足以及決策支持與成本效率失衡的問題。

3、為解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：

4、第一方面，本發(fā)明提供了視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法，包括：

5、對收費站etc/mtc過車記錄、關鍵道路接電的視頻監(jiān)控圖像，以及浮動車數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集，獲取多源交通數(shù)據(jù)，并對多源交通數(shù)據(jù)進行包括：圖像增強、去噪操作、格式統(tǒng)一，以及數(shù)據(jù)清洗的預處理，生成預處理數(shù)據(jù)；

6、基于深度學習與光學字符識別融合的車輛識別技術，對預處理數(shù)據(jù)進行識別，生成車輛相關信息；

7、對預處理數(shù)據(jù)和車輛相關信息進行融合和匹配，即對預處理數(shù)據(jù)進行時空對齊，統(tǒng)一不同來源數(shù)據(jù)的時間和空間維度，并基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的車輛軌跡匹配模型，將所述標準化視頻軌跡數(shù)據(jù)信息與etc/mtc過車記錄、浮動車軌跡匹配，生成整合后的車輛軌跡信息，通過數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與異常過濾，對車輛軌跡信息進行剔除異常數(shù)據(jù)，生成融合交通數(shù)據(jù)；

8、對融合交通數(shù)據(jù)進行分析，生成交通狀態(tài)信息；

9、通過可視化展示對交通狀態(tài)信息進行應用，生成交通管理與決策支持結(jié)果，并提供實時擁堵預警和交通事故預警；

10、對歷史交通數(shù)據(jù)進行挖掘分析，生成交通流量規(guī)律和事故規(guī)律分析結(jié)果。

11、作為本發(fā)明的基于視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：獲取多源交通數(shù)據(jù)包括：

12、采集收費站etc/mtc過車記錄，獲取車輛通過收費站的時間、車牌號及車型信息；

13、采集關鍵節(jié)點的視頻監(jiān)控圖像，獲取車輛在道路上的行駛情況；

14、采集浮動車數(shù)據(jù)，獲取車輛的行駛速度及行駛軌跡信息。

15、作為本發(fā)明的基于視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：對預處理數(shù)據(jù)進行識別，生成車輛相關信息包括：

16、基于深度學習模型對預處理數(shù)據(jù)進行車輛檢測，輸出車輛邊界框坐標及置信度信息；

17、通過多目標跟蹤算法關聯(lián)連續(xù)幀中的車輛檢測框，生成初始軌跡片段，并對斷裂軌跡進行平滑插值修復，形成完整的車輛時空軌跡序列信息；

18、根據(jù)攝像頭標定參數(shù)，將像素坐標轉(zhuǎn)換為地理坐標，生成包含時間戳、經(jīng)緯度、速度及運動狀態(tài)的標準化視頻軌跡數(shù)據(jù)信息；

19、生成預處理數(shù)據(jù)包括：

20、對視頻監(jiān)控圖像進行圖像增強和去噪操作，生成高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)；

21、對etc/mtc過車記錄和浮動車數(shù)據(jù)進行格式統(tǒng)一和數(shù)據(jù)清洗，生成格式一致且無冗余的數(shù)據(jù)。

22、作為本發(fā)明的基于視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：對預處理數(shù)據(jù)和車輛相關信息進行融合和匹配包括：

23、對預處理數(shù)據(jù)進行時空對齊，統(tǒng)一不同來源數(shù)據(jù)的時間和空間維度；

24、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的車輛軌跡匹配模型，將標準化視頻軌跡數(shù)據(jù)信息與etc/mtc過車記錄、浮動車軌跡匹配，生成整合后的車輛軌跡信息；

25、通過數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與異常過濾，對車輛軌跡信息進行剔除異常數(shù)據(jù)，生成融合交通數(shù)據(jù)。

26、作為本發(fā)明的基于視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：對融合交通數(shù)據(jù)進行分析，生成交通狀態(tài)信息包括：

27、基于路段流量密度計算模型，獲取路段的交通負荷信息；

28、采用擁堵狀態(tài)分級識別算法，生成路段的擁堵程度分級信息；

29、預測交通狀態(tài)的時空演變趨勢，生成交通狀態(tài)的預測信息。

30、作為本發(fā)明的基于視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：生成交通管理與決策支持結(jié)果，并提供實時擁堵預警和交通事故預警包括：

31、通過多維度可視化展示交通態(tài)勢，包括：地圖、圖表及實時視頻形式；

32、提供實時擁堵預警和交通事故預警，支持交通管理決策。

33、作為本發(fā)明的基于視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：對歷史交通數(shù)據(jù)進行挖掘分析，生成交通流量規(guī)律和事故規(guī)律分析結(jié)果包括：

34、將歷史交通數(shù)據(jù)按統(tǒng)一時空維度進行網(wǎng)格化聚合，提取流量、速度及駕駛行為特征并標注事故標簽，生成帶時空坐標的多維分析數(shù)據(jù)集；

35、基于多維分析數(shù)據(jù)集，分析周期性車輛流量變化規(guī)律，同時量化天氣、事件外部因素對流量波動的關聯(lián)影響權(quán)重，構(gòu)建可預測未來時段流量分布的流量預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

36、對流量變化規(guī)律進行分析，建立融合實時交通流特征的事故風險分級預警模型；

37、將流量預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型與事故風險預警模型進行時空疊加，生成可視化決策圖譜，并基于規(guī)律分析結(jié)果動態(tài)優(yōu)化信號燈控制策略、應急資源部署方案及限速管控規(guī)則，生成交通流量規(guī)律和事故規(guī)律分析結(jié)果。

38、第二方面，本發(fā)明提供了視頻圖像識別與收費數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于etc/mtc數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)及浮動車數(shù)據(jù)的采集；

39、預處理模塊，配置gpu加速單元以實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與壓縮；

40、數(shù)據(jù)融合與匹配模塊，部署圖神經(jīng)網(wǎng)絡計算單元以實現(xiàn)實時軌跡匹配；

41、交通狀態(tài)推斷模塊，集成機器學習模型庫以支持狀態(tài)預測；

42、應用服務層，提供可視化人機交互界面和預警接口。

43、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明通過統(tǒng)一時空基準和格式，有效解決融合精度低問題，跨系統(tǒng)軌跡匹配誤判率顯著降低；通過深度學習與光學字符識別融合技術，提高了車輛識別的準確性和軌跡生成的完整性，為后續(xù)分析提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎；通過時空對齊與圖神經(jīng)網(wǎng)絡軌跡匹配技術，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的精準融合，有效填補了固定監(jiān)測設備間隔大和浮動車數(shù)據(jù)滲透率低造成的監(jiān)測盲區(qū)，隱性擁堵漏判率大幅降低；通過流量密度計算、擁堵分級識別和時空演變預測，生成全面的交通狀態(tài)信息，為交通管理提供更精準的決策支持，彌補了現(xiàn)有技術中歷史數(shù)據(jù)分析的不足；通過多維度可視化展示和實時預警功能，提高了決策效率和交通管理的實時性；通過多維度可視化展示交通態(tài)勢，提高了交通管理的效率和決策的科學性；通過提供實時擁堵預警和交通事故預警，減少交通擁堵和事故的影響，保障道路交通安全和暢通；通過構(gòu)建可預測未來時段流量分布的流量預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型，能夠深入挖掘交通流量和事故的規(guī)律，為交通規(guī)劃和管理提供科學依據(jù)；通過對流量變化規(guī)律進行分析，實現(xiàn)了從交通流量監(jiān)測到事故風險預警再到優(yōu)化決策的全流程管理，提高了交通系統(tǒng)的安全性和運行效率。