基于物联网实现高速公路的车流量实时监控方法及系统

本发明涉及远程监控领域，尤其涉及一种基于物联网实现高速公路的车流量实时监控方法及系统。

背景技术：

1、车流量实时监控是指车流量实时监控指的是通过安装在道路上的电子监控设备，如摄像头、地磁车辆检测器、雷达传感器等，对道路上行驶的车辆数量、速度、行驶方向等信息进行实时收集和分析的过程。车流量实时监控可以帮助交通管理部门实时了解交通状况，及时调整交通信号灯、发布交通信息等，以优化交通流。

2、目前车流量实时监控主要是通过获取车流量数据，根据车流量数据分析当前的车辆异常状态来实现，由于高速行驶的车辆速度很快容易受到天气、其它车辆行驶状态、当前路况等因素的影响，这种方法无法精准的识别车辆的变化趋势，使得发生交通风险，从而导致车流量实时监控的效果不佳。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于物联网实现高速公路的车流量实时监控方法及系统，其主要目的在于提高对高速公路的车流量实时监控效果。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于物联网实现高速公路的车流量实时监控方法，包括：

3、获取待监测高速公路的历史交通数据，基于所述历史交通数据，识别所述待监测高速公路的事故频发路段，采集所述事故频发路段的路段数据；

4、基于所述路段数据，构建所述事故频发路段的路段建模场景，将所述路段建模场景划分为单元网格，配置所述单元网格的监测设备；

5、标记所述监测设备的设备坐标位置，识别所述事故频发路段的路段边界，基于所述路段边界，确定所述事故频发路段的路段面积，基于所述设备坐标位置和所述路段边界，计算所述监测设备的监测面积，基于所述路段面积和所述监测面积，计算所述监测设备对所述事故频发路段的监测覆盖系数，当所述监测覆盖系数符合预设的覆盖标准时，利用所述监测设备采集所述待监测高速公路的行车数据；

6、利用预设的nb-iot网络将所述行车数据发送至预设的监控中心，利用所述监控中心对所述行车数据进行实时分析，得到所述待监测高速公路的车辆行驶特征；

7、基于所述车辆行驶特征，利用训练好的行车监测模型分析所述行车的行车状态，基于所述行车状态，构建所述待监测高速公路的车流量监控报告。

8、可选地，所述基于所述历史交通数据，识别所述待监测高速公路的事故频发路段，包括：

9、对所述历史交通数据进行序列化，得到序列历史交通数据；

10、标记所述待监测高速公路的路段节点；

11、基于所述序列历史交通数据，分析所述路段节点的序列行车状态；

12、基于所述序列行车状态，识别所述待监测高速公路的事故频发路段。

13、可选地，所述基于所述序列行车状态，识别所述待监测高速公路的事故频发路段，包括：

14、基于所述序列行车状态，构建所述待监测高速公路对应路段节点的序列行车状态曲线；

15、识别所述序列行车状态曲线的波动区域；

16、识别所述波动区域的波动特征；

17、基于所述波动特征，计算所述路段节点的节点异常系数；

18、基于所述节点异常系数，识别所述待监测高速公路的事故频发路段。

19、可选地，所述基于所述波动特征，计算所述路段节点的节点异常系数，包括：

20、基于所述波动特征，识别所述路段节点对应序列行车状态曲线中波动区域的波动幅度和波动持续时间；

21、基于所述波动幅度和所述波动持续时间，利用下述公式计算所述波动区域的波动系数：

22、；

23、其中，表示波动区域的波动系数，表示波动区域的波动幅度，表示波动区域对应序列行车状态曲线，表示波动区域对应序列行车状态曲线的角频率，表示波动区域对应波动幅度的波动峰值，表示波动区域对应波动幅度的波动谷值，表示波动区域的波动持续时间；

24、基于所述波动系数，计算所述路段节点的节点异常系数。

25、可选地，所述基于所述路段数据，构建所述事故频发路段的路段建模场景，包括：

26、对所述路段数据进行滤波，得到滤波路段数据；

27、基于所述滤波路段数据，提取所述事故频发路段的路段特征；

28、基于所述路段特征，构建所述事故频发路段的三维曲面；

29、基于所述三维曲面，构建所述事故频发路段的路段建模场景。

30、可选地，所述基于所述路段特征，构建所述事故频发路段的三维曲面，包括：

31、构建所述事故频发路段的三维坐标系；

32、基于所述路段特征和所述三维坐标系，提取所述事故频发路段的点云数据；利用下述公式计算所述点云数据的重建三维坐标：

33、；

34、其中，表示点云数据中第个数据点在事故频发路段对应三维坐标系的空间坐标，表示点云数据中第个数据点在事故频发路段对应三维坐标系轴上的值，表示点云数据中第个数据点在事故频发路段对应三维坐标系轴上的值，表示点云数据中第个数据点在事故频发路段对应三维坐标系轴上的值，表示点云数据中第个数据点的重建权重系数，表示点云数据对应数据点的数量；

35、基于所述重建三维坐标，构建所述事故频发路段的三维曲面。

36、可选地，所述计算所述监测设备对所述事故频发路段的监测覆盖系数，包括：

37、标记所述监测设备的设备坐标位置；

38、识别所述事故频发路段的路段边界；

39、基于所述路段边界，确定所述事故频发路段的路段面积；

40、基于所述设备坐标位置和所述路段边界，计算所述监测设备的监测面积；

41、基于所述路段面积和所述监测面积，计算所述监测设备对所述事故频发路段的监测覆盖系数。

42、可选地，所述基于所述设备坐标位置和所述路段边界，计算所述监测设备的监测面积，包括：

43、基于所述设备坐标位置，确定所述监测设备的监测角度；

44、基于所述路段边界，识别所述监测设备对应事故频发路段的路段长度和路段宽度；

45、基于所述监测角度、所述路段长度以及所述路段宽度，利用下述公式计算所述监测设备的监测面积：

46、；

47、其中，表示第个监测设备的监测面积，表示第个监测设备水平方向的监测角度，表示第个监测设备的监测最远距离，表示路段长度，表示第个监测设备垂直方向的监测角度，表示路段宽度。

48、可选地，所述利用所述监控中心对所述行车数据进行实时分析，得到所述待监测高速公路的车辆行驶特征，包括：

49、利用所述监控中心对所述行车数据进行预处理，得到预处理行车数据；

50、对所述预处理行车数据进行数据挖掘，得到挖掘信息；

51、基于所述挖掘信息，分析所述待监测高速公路的初始车辆行驶特征；

52、对所述初始车辆行驶特征进行主成分析，得到所述车辆行驶特征。为了解决上述问题，本发明还提供一种基于物联网实现高速公路的车流量实时监控方法系统，所述系统包括：

53、事故频发路段分析模块，用于获取待监测高速公路的历史交通数据，基于所述历史交通数据，识别所述待监测高速公路的事故频发路段，采集所述事故频发路段的路段数据；

54、监测设备构建模块，用于基于所述路段数据，构建所述事故频发路段的路段建模场景，将所述路段建模场景划分为单元网格，配置所述单元网格的监测设备；

55、行车数据采集模块，用于标记所述监测设备的设备坐标位置，识别所述事故频发路段的路段边界，基于所述路段边界，确定所述事故频发路段的路段面积，基于所述设备坐标位置和所述路段边界，计算所述监测设备的监测面积，基于所述路段面积和所述监测面积，计算所述监测设备对所述事故频发路段的监测覆盖系数，当所述监测覆盖系数符合预设的覆盖标准时，利用所述监测设备采集所述待监测高速公路的行车数据；

56、行驶车辆分析模块，用于利用预设的nb-iot网络将所述行车数据发送至预设的监控中心，利用所述监控中心对所述行车数据进行实时分析，得到所述待监测高速公路的车辆行驶特征；

57、车流量监控报告构建模块，用于基于所述车辆行驶特征，利用训练好的行车监测模型分析所述行车的行车状态，基于所述行车状态，构建所述待监测高速公路的车流量监控报告。

58、本发明实施例基于所述历史交通数据，识别所述待监测高速公路的事故频发路段可以提高所述事故频发路段的检测力度，从而提高对所述待监测高速公路的检测效果；本发明实施例基于所述路段数据，构建所述事故频发路段的路段建模场景用于分析和理解事故频发路段的特点，从而为改善道路设计和交通管理提供科学依据；进一步地，本发明实施例通过将所述路段建模场景划分为单元网格可以精准的对路段进行定位，从而提高了对路段场景的监测效果，进一步地，本发明实施例通过计算所述监测设备对所述事故频发路段的监测覆盖系数可以实现对所述述事故频发路段的完整监测，从而提高了对高速公路的监测效果，本发明实施例利用所述监控中心对所述行车数据进行实时分析，得到所述待监测高速公路的车辆行驶特征可以实时监测所述待监测高速公路的车辆行驶的状态，从而提高了对高速路的监测效果，最后，本发明实施例中基于所述车辆行驶特征，利用训练好的行车监测模型分析所述行车的行车状态可以评估当前行车的状态是否具有风险，从而提高了对高速公路上车辆的监测效果。因此本发明提出的基于物联网实现高速公路的车流量实时监控方法及系统，可以提高对高速公路的车流量实时监控效果。