【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能管理领域，且更为具体地，涉及一种基于数字孪生的智慧高速管理系统及方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和交通运输需求的不断增长，高速公路系统作为城市交通的重要组成部分，扮演着连接城市和地区的重要角色。
2、然而，随着车辆数量的增加和交通流量的变化，高速公路上的交通管理和安全问题日益突出。传统的高速公路管理方法往往依赖于人工巡查和经验判断，效率低下且容易出现盲区，无法实时准确地捕捉道路状况的变化，限制了管理的科学性和精准性。
3、因此，期待一种优化的智慧高速管理系统及方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于数字孪生的智慧高速管理系统及方法，其通过利用数字孪生技术和智能化算法，对待分析高速区域的各个道路图像进行动态地联合分析，综合考虑各个局部道路状态之间的差异性波动信息，并利用这种差异性波动信息来表征道路状态，实现对道路是否产生拥挤的判断与预测，为管理部门提供重要决策参考。最后，将所述待分析高速区域的各个道路图像和道路是否出现拥挤的高速管理结果显示高速管理公示屏上，实现管理信息的直观呈现和实时更新，以提升管理效率。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于数字孪生的智慧高速管理方法，其包括：
3、获取待分析高速区域的各个道路图像以得到道路图像的集合；
4、对所述道路图像的集合进行道路状态特征提取以得到道路状态特征向量的序列；
5、对所述道路状态特征
6、基于所述全局道路状态异常表征向量，确定高速管理结果；
7、将所述道路图像的集合和所述高速管理结果显示于高速管理公示屏上。
8、根据本申请的另一个方面，提供了一种基于数字孪生的智慧高速管理系统，其包括：
9、图像获取模块，用于获取待分析高速区域的各个道路图像以得到道路图像的集合；
10、道路状态特征提取模块，用于对所述道路图像的集合进行道路状态特征提取以得到道路状态特征向量的序列；
11、变异度量模块，用于对所述道路状态特征向量的序列进行变异度量以得到全局道路状态异常表征向量；
12、高速管理结果确定模块，用于基于所述全局道路状态异常表征向量，确定高速管理结果；
13、结果可视化模块，用于将所述道路图像的集合和所述高速管理结果显示于高速管理公示屏上。
14、与现有技术相比，本申请提供的一种基于数字孪生的智慧高速管理系统及方法，其通过利用数字孪生技术和智能化算法，对待分析高速区域的各个道路图像进行动态地联合分析，综合考虑各个局部道路状态之间的差异性波动信息，并利用这种差异性波动信息来表征道路状态，实现对道路是否产生拥挤的判断与预测，为管理部门提供重要决策参考。最后，将所述待分析高速区域的各个道路图像和道路是否出现拥挤的高速管理结果显示高速管理公示屏上，实现管理信息的直观呈现和实时更新，以提升管理效率。
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1.一种基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，对所述道路图像的集合进行道路状态特征提取以得到道路状态特征向量的序列，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型，包括：输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层和输出层；其中，所述第一卷积层的卷积核大小为5x5，步长为1；所述第一池化层的池化窗口大小为2x2，步长为2；所述第二卷积层卷积核大小为5x5，步长为1；所述第二池化层的池化窗口大小为2x2，步长为2。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，对所述道路状态特征向量的序列进行变异度量以得到全局道路状态异常表征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，对所述道路状态特征向量的序列进行非线性效应补偿以得到校正后道路状态特征向量的序列，包括：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，基于所述全局道路状态异常表征向量，确定高速管理结果，包括：
8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，还包括训练步骤：对所述基于卷积神经网络模型的道路状态特征捕获模块、所述道路状态变异信息分析模块和所述基于分类器的道路拥挤判别器进行训练。
9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：
10.一种基于数字孪生的智慧高速管理系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，对所述道路图像的集合进行道路状态特征提取以得到道路状态特征向量的序列，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型，包括：输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层和输出层；其中，所述第一卷积层的卷积核大小为5x5，步长为1；所述第一池化层的池化窗口大小为2x2，步长为2；所述第二卷积层卷积核大小为5x5，步长为1；所述第二池化层的池化窗口大小为2x2，步长为2。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，对所述道路状态特征向量的序列进行变异度量以得到全局道路状态异常表征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的智慧高速管理方法，其特征在于，对所述道路状态特征向...
【专利技术属性】
技术研发人员：李松明，彭丽娟，陈俪介，
申请(专利权)人：东揽南京智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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