【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能交通相关领域，尤其涉及基于多模态感知的路网优化方法及系统。
技术介绍
1、随着城市交通的快速发展，道路网络变得越来越复杂，传统的路网优化方法已难以满足当前的交通需求。因此，需要一种更为高效、准确的方法来优化道路网络，提高交通效率，减少拥堵和交通事故。现有的路网优化方法主要依赖于单一的交通数据来源和较为简单的评估模型，这些方法在应对复杂多变的交通状况时，往往存在信息不全面、准确性不高的问题。
2、现阶段相关技术中，路网优化方法由于信息采集不全面，准确性不高导致存在交通管理效率低下的技术问题。
技术实现思路
1、本申请通过提供基于多模态感知的路网优化方法及系统，采用通过多种采集设备进行道路网络的实时数据采集，通过多模态融合技术提高数据的准确性和可靠性，基于路网融合数据进行评估，通过状态监控和反馈数据收集，对优化策略执行效果进行实时监控和调整等技术手段，提高了信息采集的全面性和准确性，达到了提高交通管理效率的技术效果。
2、本申请提供基于多模态感知的路网优化方法，包括：
3、通过多种采集设备进行道路网络的实时数据采集，得到路网实时数据；
4、对所述路网实时数据进行多模态融合，获取路网融合数据；
5、基于所述路网融合数据进行评估，获得道路网络状态；
6、根据所述道路网络状态制定优化策略，执行所述优化策略并进行状态监控，获得反馈数据；
7、根据所述反馈数据进行优化策略调整。
8、在可
9、所述多种采集设备包括摄像头、激光雷达、温度传感器和光传感器；
10、通过所述摄像头、激光雷达、温度传感器和光传感器进行实时采集得到路网中物体的图像信息、路网中物体的距离和速度信息、路网环境的气候信息；
11、将采集得到所述路网中物体的图像信息、路网中物体的距离和速度信息、路网环境的气候信息添加至所述路网实时数据。
12、在可能的实现方式中，对所述路网实时数据进行多模态融合，获取路网融合数据，执行以下处理：
13、对所述路网实时数据进行历史样本提取，对所述历史样本数据进行噪声去除、缺失值填补和采集设备校准，获得路网预处理数据；
14、对所述路网预处理数据进行特征提取，生成交通流量特征、车辆速度分布特征和道路状况特征；
15、对所述路网预处理数据进行特征响应数据提取，生成交通流量特征响应数据、车辆速度分布特征响应数据和道路状况特征响应数据；
16、根据所述交通流量特征、所述车辆速度分布特征、所述道路状况特征、所述交通流量特征响应数据、所述车辆速度分布特征响应数据和所述道路状况特征响应数据进行监督训练，构建多模态感知模型；
17、若所述多模态感知模型的输出异构性小于等于异构性阈值，完成所述多模态感知模型的训练；
18、对所述路网实时数据进行所述多模态感知模型的融合，获取所述路网融合数据。
19、在可能的实现方式中，基于所述路网融合数据进行评估，获得道路网络状态，执行以下处理：
20、基于提取时间段进行所述路网融合数据的累计，获得路网融合变化数据；
21、根据所述提取时间段与所述路网融合变化数据进行趋势分析，获得路网变化趋势；
22、基于所述路网变化趋势进行路网状态评估，若满足路网状态危险阈值，则生成路网危险预警；
23、基于路网状态评估结果获得所述道路网络状态。
24、在可能的实现方式中，执行以下处理：
25、根据所述道路网络状态和所述路网危险预警生成信号灯配时调整策略和交通流线调整策略；
26、基于所述信号灯配时调整策略和交通流线调整策略获得执行结果数据，并获取所述执行结果数据的路网状态评估结果，进行所述路网状态危险阈值的满足判断，获得道路变更网络状态。
27、在可能的实现方式中，执行以下处理：
28、根据所述道路变更网络状态生成监控指标；
29、通过监测点传感器对所述道路变更网络状态进行状态监控，根据所述监控指标生成监控数据；
30、基于所述监控数据对所述信号灯配时调整策略和交通流线调整策略进行监控状态反馈，获得所述反馈数据。
31、在可能的实现方式中，执行以下处理：
32、建立用户反馈收集机制，收集获得用户反馈数据；
33、根据所述用户反馈数据提取用户需求，判断所述用户需求是否满足路网运行性能；
34、若满足，根据所述用户需求对所述优化策略进行调整。
35、本申请还提供了基于多模态感知的路网优化系统，包括：
36、路网实时数据获取模块，所述路网实时数据获取模块用于通过多种采集设备进行道路网络的实时数据采集，得到路网实时数据；
37、路网融合数据获取模块，所述路网融合数据获取模块用于对所述路网实时数据进行多模态融合，获取路网融合数据；
38、道路网络状态获取模块，所述道路网络状态获取模块用于基于所述路网融合数据进行评估，获得道路网络状态；
39、反馈数据获取模块，所述反馈数据获取模块用于根据所述道路网络状态制定优化策略，执行所述优化策略并进行状态监控，获得反馈数据；
40、优化策略调整模块，所述优化策略调整模块用于根据所述反馈数据进行优化策略调整。
41、拟通过本申请提出的基于多模态感知的路网优化方法及系统，通过多种采集设备进行道路网络的实时数据采集，得到路网实时数据，接着对路网实时数据进行多模态融合，获取路网融合数据，基于路网融合数据进行评估，获得道路网络状态，进而根据道路网络状态制定优化策略，执行优化策略并进行状态监控，获得反馈数据，最后根据反馈数据进行优化策略调整，达到了提高交通管理效率的技术效果。
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1.基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，通过多种采集设备进行道路网络的实时数据采集，得到路网实时数据，方法包括：
3.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，对所述路网实时数据进行多模态融合，获取路网融合数据，方法包括：
4.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，基于所述路网融合数据进行评估，获得道路网络状态，方法包括：
5.如权利要求4所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，所述方法包括：
6.如权利要求5所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，所述方法包括：
7.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，所述方法包括：
8.基于多模态感知的路网优化系统，其特征在于，所述系统用于实施权利要求1-7任一项所述的基于多模态感知的路网优化方法，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，通过多种采集设备进行道路网络的实时数据采集，得到路网实时数据，方法包括：
3.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，对所述路网实时数据进行多模态融合，获取路网融合数据，方法包括：
4.如权利要求1所述的基于多模态感知的路网优化方法，其特征在于，基于所述路网融合数据进行评...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，王凤菊，王永飞，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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