[發明專利]一種用于智能交通擁堵邊緣治理系統

有效

• 申請號: 202210902470.1
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN114999161B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 陳慧遠;呂景波;于陽;楊勇;張勝利;聶東輝;張振華;李曉南;賈康利;侯紹卿
• 申請（專利權）人: 河北博士林科技開發有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/0968
• 代理公司: 石家莊開言知識產權代理事務所(普通合伙) 13127
• 代理人: 李志民

1.一種用于智能交通擁堵邊緣治理系統，包括安裝于交通設備上的邊緣裝置，其特征在于，所述系統包括：

場景采集模塊：用于在交通設備擁堵時，通過所述交通設備上的邊緣裝置采集周邊的場景信息，判斷是否存在擁堵事件；

事故分析模塊：用于在存在擁堵事件時，對所述場景信息進行場景分析，確定擁堵事故信息；

邊緣連接模塊：用于通過所述邊緣裝置進行局部交通設備連接，組成局部交通網絡；

邊緣處理模塊：用于通過所述局部交通網絡，進行事故報警，并生成不同交通設備的引流路徑和引導提示信息；

所述事故分析模塊包括：

模型生成單元：用于通過場景分析模型進行場景數據采集和場景分析，從而生成場景文檔；

文檔分解單元：用于使用基于道路事故庫訓練的神經訓練模型對場景文檔進行分析，從而得到若干個擁堵事件信息，所述神經訓練模型為Word2Vec模型，用于對場景文檔進行信息分解，從而獲得場景文檔對應的場景全局信息和n個元素；其中，

所述場景全局信息包括場景全局中不同元素的分布信息；

所述n個元素均為擁堵事件的元素；

信息向量生成單元：用于通過預設的循環神經網絡對所述場景全局信息進行處理，生成場景全局信息的信息向量，并通過循環神經網絡對所述信息向量對n個元素進行處理，生成元素信息向量；

事件信息提取單元：用于通過循環神經網絡將對元素信息向量進行處理，生成擁堵事件內容概要，根據所述擁堵事件內容概要確定擁堵事件信息；

事故判定單元：用于將所述擁堵事件信息和預設的擁堵事件模板進行匹配，確定對應的擁堵事故信息；

所述場景采集模塊包括：

車輛信息采集單元：用于通過邊緣裝置連接交通設備，獲取交通設備的實時信息；其中，

所述實時信息包括：實時速度信息、平均速度信息、實時位置信息和行駛路徑信息；

場景采集單元：用于獲取交通設備周邊的場景數據；其中，

所述場景數據包括：周邊場景圖像、周邊車輛分布信息和周邊車輛的移動數據；

擁堵判定單元：用于根據所述實時信息和場景數據，確定局部車輛數據，并基于擁堵判定模型，判斷是否存在擁堵；其中，

所述局部車輛數據包括：局部車輛密度數據、局部車輛平均速度信息和局部車輛在預設時間內的行駛信息；

擁堵因素提取單元：用于在局部擁堵時，根據所述場景圖像，進行事故因素篩選，判斷是否存在道路事故；

擁堵事件判定單元：用于在存在道路事故時，確定道路事故的事故特征，根據所述事故特征，確定對應的擁堵事件。

2.如權利要求1所述的一種用于智能交通擁堵邊緣治理系統，其特征在于，所述擁堵因素提取單元包括如下提取步驟：

根據所述場景數據，確定周邊場景圖像；

進行周邊場景圖像拼接，生成局部立體圖像；

根據所述局部立體圖像，通過網格劃分的劃分基準設定網格化劃分條件，對所述局部立體圖像進行分割，生成網格化圖像，并構建對應當前網格化圖像的元素數據集；

基于所述元素數據集，提取不同網格內的場景元素；

在預設的場景數據庫中，篩選不同網格中符合特征匹配條件的場景元素；其中，

所述場景數據庫包括所有的場景元素；

所述特征匹配條件包括色譜匹配、輪廓匹配和幾何匹配；

對符合特征匹配條件的場景元素進行標記，生成標記編碼；

根據所述標記編碼，構建基于所述局部立體圖像的擁堵判定模型；

根據所述擁堵判定模型，計算每個場景元素在擁堵狀況中的權重值；其中，

所述權重值表示在擁堵環境中不同場景元素的擁堵權重；

根據所述權重值，提取擁堵因素。