【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通系统，具体地说，涉及高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法及应急响应系统。
技术介绍
1、随着高速公路网络的快速扩展，交通流量不断增加，交通管理系统面临着巨大的挑战。尤其是对于高速公路的监控，车流量大且频繁波动。高速公路的里程不断延伸，观测点数量日益增多，使得实时监控和分析任务变得异常繁重。
2、这一现状导致依赖传统人工监控的方法不仅效率低下，而且劳动强度大，常常造成工作人员无法全面覆盖所有监控点。更为严重的是，人工检查可能出现漏检情况，无法及时发现拥堵，从而引发一系列交通安全问题，例如交通事故、出行延误等，直接影响到道路的通行效率和交通安全。传统的视频分析方法难以应对日益增长的监控需求。
3、因此，开发一种能够高效处理海量视频输入并快速预测拥堵的方法显得尤为迫切。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法及应急响应系统，以解决上述
技术介绍
中提出的传统依靠人工的方法不仅效率低、劳动强度大，而且可能出现漏检情况，导致拥堵发现滞后的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术目的在于，提供了高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，包括以下步骤：
3、s1、数据采集与预处理：从部署在高速公路沿线的连续摄像头获取实时视频流；
4、s2、前置优化：对视频流进行前置优化，包括降低帧率和压缩画质，减少数据量；
5、s3、关键指标提取：提取关键指标，包括车辆密度、平均车速和异常事件，其中，
6、s4、高风险视频筛选：根据所述关键指标，筛选出高风险视频区域；
7、s5、多视频区域关联分析：进行多视频区域关联分析，计算交通流量的变化；
8、s6、结果输出：根据流量变化和车速，输出高风险区域的拥堵评分和预测结果。
9、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中进行数据采集与预处理具体包括以下步骤：
10、s11、摄像头部署：部署连续摄像头于高速公路沿线，确保覆盖所有车道和关键交叉口，其中，摄像头编号设置为；
11、s12、数据采集：通过部署在高速公路沿线的连续摄像头，采集车辆流量数据和视频图像；
12、s13、数据预处理：将获取的车辆流量数据和视频图像转化为标准格式，存储于本地或云端数据库，准备后续处理。
13、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s2中进行前置优化具体包括以下步骤：
14、s21、帧率优化：设置车辆流量数据和视频图像的帧率，将摄像头的帧率降低至5fps；
15、s22、画质优化：应用视频压缩算法对视频进行压缩，降低视频的分辨率和图像质量。
16、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s3中进行关键指标提取具体包括以下步骤：
17、s31、车辆密度指标提取：从每个摄像头的视频图像中实时提取车辆密度指标；
18、s32、平均车速指标提取：从每个摄像头的视频图像中实时提取平均车速指标；
19、s33、异常事件指标提取：从每个摄像头的视频图像中实时提取异常事件指标。
20、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s31中进行车辆密度指标提取的公式为：
21、，
22、其中，为视频帧内检测到的车辆数量，为监控区域的面积。
23、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s32中进行平均车速指标提取的公式为：
24、，
25、其中，为每辆车的速度。
26、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s33中进行异常事件指标提取具体包括以下步骤：
27、s331、计算停车率：采用下列公式计算停车率：
28、，
29、其中，为检测到速度接近零的车辆数；
30、s332、提取逆行车辆事件：提取检测到某辆车运动方向与主车道方向相反的事件；
31、s333、提取碰撞事件：提取多辆车检测框快速重叠，且重叠时间持续的事件。
32、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s4中进行高风险视频筛选具体包括以下步骤：
33、s41、快速优先级评估：对视频图像进行分级打分，依据步骤s3中的关键指标定义优先级公式：
34、，
35、其中，
36、均为权重参数，
37、为检测到异常事件的权重因子；
38、s42、筛选高风险视频：根据评分结果筛选出优先级最高的前个视频，若车辆密度持续超过阈值且平均车速低于，标记为拥堵高风险。
39、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s5中进行多视频区域关联分析具体包括以下步骤：
40、s51、流量监测与变化计算：首先进行车辆流量计算，根据集合中的某一具体监控视频的前后两个视频源或监控区域提取的车辆流量信息和，然后进行流量变化检测，设定一个流量变化阈值，并计算前后两个监控区域的流量变化：
41、，
42、如果，认为前后区域的交通流量差异过大，可能存在拥堵；
43、s52、动态数据更新与实时分析：采用滑动窗口技术，每个视频图像的数据会被定期更新，新的数据会覆盖旧的数据，确保对当前交通流量的实时监测，每次滑动窗口更新后，重新计算和，并对流量变化进行分析，同时考虑到高速公路上交通流量的变化往往有时间序列特征，采用一个5分钟内的短时间窗口计算流量变化，并在每个时间窗口内评估前后区域的流量差异。
44、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s6中进行结果输出具体包括以下步骤：
45、s61、拥堵评分计算：根据步骤s5中得出的流量变化数据和车速，进行拥堵评分计算；
46、s62、输出预测结果：按照流量变化和车速排序，输出所有高风险区域的拥堵评分、流量变化、车速、地理位置以及监控视频编号。
47、本专利技术还提供一种高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法的应急响应系统，该系统用于上述方法的运行。
48、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
49、1、本专利技术通过对视频流的帧率和画质进行优化，从而能够降低计算负担，进而减少视频数据的处理和存储需求，有效的提升了数据处理效率。
50、2、本专利技术通过结合关键指标如车辆密度、平均车速和异常事件，并通过多视频区域进行关联分析，能够及时识别并预测潜在的拥堵风险，为交通管理提供有效的支持。
51、3、本专利技术通过采用自动化的视频分析方法，避免了传统人工监控可能存在的漏检现象，提高了检测的准确性和响应速度。
52、4、本专利技术不仅能够实时监控和分析交通状况，还能够通过准确的拥堵预测帮助交通管理部门快速响应，缓解交通压力，提升道路通行效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S1中进行数据采集与预处理具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S2中进行前置优化具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S3中进行关键指标提取具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S31中进行车辆密度指标提取的公式为：
6.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S32中进行平均车速指标提取的公式为：
7.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S33中进行异常事件指标提取具体包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤S4中进行高风险视频筛选具体包括以下步骤：<...
【技术特征摘要】
1.高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤s1中进行数据采集与预处理具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤s2中进行前置优化具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤s3中进行关键指标提取具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤s31中进行车辆密度指标提取的公式为：
6.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气拥堵节点预测方法，其特征在于，所述步骤s32中进行平均车...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。