【技术实现步骤摘要】
本申请实施例属于智慧交通，具体涉及一种基于道路安全的小客车专用高速智能管控方法及系统。
技术介绍
1、在现代高速路网交通管理领域，随着车辆数量不断增加，小客车在高速路网上的行驶管理面临诸多挑战。传统的交通管理手段往往缺乏对车辆细致且全面的状态感知与分析能力。例如，难以整合来自车辆多个传感器的数据，不能准确掌握车辆的速度、间距、加速度等多方面状态信息。在分析车辆行为轨迹时，多特征维度的协同关系被忽视，导致对车辆时空轨迹趋势把握不准确。同时，在进行交通流量调度决策时，未能充分考虑不同因素之间的复杂关系，如车辆行为与道路承载能力等。并且，面对潜在的交通拥堵情况，缺乏有效的智能管控手段，无法及时动态调整车辆行驶状态以避免拥堵发生，也难以与其他交通管理系统协同工作优化交通资源配置。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于道路安全的小客车专用高速智能管控方法及系统，能够解决或者部分解决上述
技术介绍
所涉及的技术问题。
2、本申请实施例提供一种基于道路安全的小客车专用高速智能管控方法，应用于智能管控系统，所述方法包括：获取高速路网区域中待管控车辆集群的车载感知监测状态描述集，其中，所述车载感知监测状态描述集包括经过车路时空图神经网络处理后得到的至少一个特征维度的车载感知监测状态向量，所述待管控车辆集群包括至少两辆小客车；基于所述车载感知监测状态向量的特征维度，对所述车载感知监测状态向量进行时空轨迹趋势挖掘，得到每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹趋势编码；通过类间注意
3、本申请实施例提供一种智能管控系统，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。
4、本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
5、本申请实施例中的车路时空图神经网络处理得到车载感知监测状态向量，能整合多源车辆数据，全面反映车辆状态。时空轨迹趋势挖掘将车辆在不同时空下的行为准确编码，考虑多特征维度协同趋势，使车辆行为描述更精准。类间注意力策略在时空轨迹推演中聚焦特征维度关系，适应多种交通场景，提高轨迹推演准确性。交通流量调度决策处理综合多种因素，包括车辆轨迹和路网状况，提升决策合理性。针对潜在拥堵的智能管控，基于动态调整的编码更新，可有效避免拥堵，提高高速路网运行效率和安全性，也能与其他交通管理系统协同优化整体交通资源配置。
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1.一种基于道路安全的小客车专用高速智能管控方法，其特征在于，所述方法通过智能管控系统实现，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过类间注意力策略调用所述每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹趋势编码对所述车载感知监测状态向量在所述车路时空图神经网络中进行时空轨迹推演，得到时空轨迹推演编码，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过类间注意力策略调用每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹趋势编码对相应的时空轨迹推演模块进行置信度强化，得到时空轨迹推演强化模块，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于车载感知监测状态向量的特征维度，确定每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹推演模块，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车载感知监测状态向量的特征维度，对所述车载感知监测状态向量进行时空轨迹趋势挖掘，得到每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹趋势编码，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述车路时空图神经网络中完成时空轨迹推演的车载感知监测状态向量的交通流量调度决策标签为潜在拥堵标签，对所述时空轨迹推演编码进行更新，得到时空轨迹趋势更新编码，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取高速路网区域中待管控车辆集群的车载感知监测状态描述集，包括：
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种智能管控系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于道路安全的小客车专用高速智能管控方法，其特征在于，所述方法通过智能管控系统实现，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过类间注意力策略调用所述每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹趋势编码对所述车载感知监测状态向量在所述车路时空图神经网络中进行时空轨迹推演，得到时空轨迹推演编码，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过类间注意力策略调用每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹趋势编码对相应的时空轨迹推演模块进行置信度强化，得到时空轨迹推演强化模块，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于车载感知监测状态向量的特征维度，确定每个特征维度的车载感知监测状态向量对应的时空轨迹推演模块，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车载感知监测状态向量的特征维度，对所述车载感知监测状态向量进行时空轨迹趋势挖掘，得到每个特征维度的车载感知监测状态向...
【专利技术属性】
技术研发人员：周子楚，袁琳琳，
申请(专利权)人：贵州开放大学贵州职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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