基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统与流程

本发明涉及智慧交通，尤其涉及一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统。

背景技术：

1、随着隧道技术的不断发展，现代高速公路建设中已广泛采用挖掘隧道的方式穿越山岭，大大缩短了高速公路的线路里程。在现代公路网中，高速公路隧道已成为一种重要的交通基础设施。但由于隧道具有内部空间狭窄、光线条件差、环境噪音大等特点，增大了隧道内路段发生突发交通事件的概率，且隧道内迂回空间有限，一旦发生突发交通事件，极易造成严重的交通拥堵，增加交通疏导难度。若发生火灾等紧急事件，产生的危险性更大，疏散和救援更加困难。

2、目前针对隧道内交通流运行监测设置了诸多感知设备，如摄像头、巡检机器人等，也提出了很多交通应急疏导的措施。但目前的隧道交通事件检测方法只能根据摄像头视频图像以及巡检机器人的巡检画面检测隧道内是否发生了突发交通事件，受限于摄像头的安装角度、安装位置、拍摄角度等约束，无法获取全方位无死角的交通事件拍摄图像或视频，进而无法准确分析当前突发交通事件的类别和车道级影响范围，不能为交通应急疏导提供有参考性的数据支撑。在这种情况下制定的交通应急疏导方案无法根据隧道内的实际拥堵程度生成针对性的疏导方案，导致疏导方式单一，一定程度上影响了高速公路的运行效率。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统，用于解决如下技术问题：现有的高速公路隧道交通事件检测及交通疏导方式中，无法实时准确分析交通事件的类别和车道级影响范围，为交通应急疏导提供有参考性的数据支撑，导致生成的交通疏导方案单一、拥堵车流疏散效果不佳。

2、本发明实施例采用下述技术方案：

3、一方面，本发明实施例提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，方法包括：在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；

4、通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

5、控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；

6、在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；

7、基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

8、在一种可行的实施方式中，在隧道内外布设空地交通管控系统，具体包括：

9、在所述隧道的洞内及洞外布设所述地基式管控设备；其中，所述地基式管控设备至少包括：车道指示灯、测速雷达、可变限速标志以及门架型可变信息情报板；

10、其中，所述测速雷达基于第一预设间隔距离布设在隧道洞内，用于测量断面车速；所述车道指示灯基于第二预设间隔距离布设在隧道洞内每条车道的正上方，用于发布车道级诱导信息；所述可变限速标志布设在隧道入口外的路肩处，用于向驾驶员提示最佳行车速度；所述门架型可变信息情报板布设在隧道入口处，用于向驾驶员发布隧道内突发的交通事件及警告信息；

11、在所述隧道洞内布设所述空基式管控设备；其中，所述空基式管控设备至少包括：无人机设备；所述无人机设备用于感知交通事件的车道占用情况，以及采用语音播报和灯光闪烁的方式进行预警信息发布。

12、在一种可行的实施方式中，通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位，具体包括：

13、基于所述地基式管控设备中的测速雷达采集的断面车速信息，确定当前时间间隔内经过每个测速雷达安设断面的车辆平均速度；

14、若任一测速雷达安设断面的车辆平均速度小于第一预设阈值，则将所述测速雷达安设断面的位置点确定为所述交通异常点位；

15、将所述交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为对应的空中监控点位；其中，所述空中监控点位与地面的距离为预设距离；

16、当同时判定出多个交通异常点位时，选取位于行车道最下游的交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为空中监控点位。

17、在一种可行的实施方式中，控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频，具体包括：

18、将所述交通异常点位及其对应的空中监控点位发送到所述空基式管控设备中，并以指令形式控制所述空基式管控设备飞行至所述空中监控点位的坐标位置处进行悬停；

19、控制所述空基式管控设备底部装载的摄像头，拍摄下方路段的异常交通流视频。

20、在一种可行的实施方式中，在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征，具体包括：

21、对所述异常交通流视频中的每帧交通流图像进行灰度化处理、几何变换以及图像矫正处理，以使交通流图像中每条车道的宽度前后保持一致；

22、将所述交通流图像的原始图像坐标转换为平面坐标；

23、通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对所述交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标；

24、根据每条车道中出现的车辆目标的移动速度，确定每条车道上的车辆平均速度；

25、若预设时间段内所有图像帧中均出现一辆或多辆车占用多条车道，且被占用车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定所述被占用车道的交通状态特征为：发生交通事故；

26、若预设时间段内所有图像帧中的车辆均在同一条车道内，且该车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定该车道的交通状态特征为：发生大流量拥堵；

27、将其他情况的车道交通状态特征判定为：交通流运行正常。

28、在一种可行的实施方式中，通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对所述交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标，具体包括：

29、通过所述车道线检测模型，识别出每条车道线的线段框；

30、将所述线段框的中心坐标确定为对应的车道线拟合点的坐标；

31、基于所述车道线拟合点，采用双曲线函数对每条车道线进行拟合，得到每条车道线的拟合函数表达式；

32、获取每条车道线的起点坐标及终点坐标，并将每相邻两条车道线之间的区域记为一条车道；

33、通过所述车辆检测模型识别车辆目标外廓的边缘线，得到车辆目标的外接矩形，并获取车辆目标的四个顶点平面坐标；

34、将每个车辆目标的四个顶点坐标与每条车道线的起点坐标及终点坐标进行比较；

35、若车辆目标的四个顶点的横坐标均在同一条车道的横坐标范围内，则判定所述车辆目标只占用一条车道；

36、若车辆目标的四个顶点的横坐标分布与多条车道的横坐标范围内，则判定所述车辆目标占用多条车道。

37、在一种可行的实施方式中，基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，具体包括：

38、若所述异常交通流视频中，所有车道的交通状态特征均为交通流运行正常，则确定为第一交通状态等级；

39、若所述异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为出现大流量拥堵，且所有车道的交通状态特征均不是发生交通事故，则确定为第二交通状态等级；

40、若所述异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为发生交通事故，则确定为第三交通状态等级。

41、在一种可行的实施方式中，根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案，具体包括：

42、根据，确定第一交通状态等级对应的可变限速取值；其中，表示隧道内的车辆平均速度，为断面m的车辆平均速度，m为隧道内的测速雷达所测断面总数；

43、根据，确定第二交通状态等级对应的可变限速取值；其中，表示隧道拥堵路段上游平均车速与非拥堵车道平均车速的平均值，表示上游断面 h的平均车速，表示非拥堵车道 k的平均车速， h表示隧道拥堵路段上游的测速雷达所测断面总数， k表示非拥堵车道总数；

44、根据，确定第三交通状态等级对应的可变限速取值；其中，为第二预设阈值；

45、获取所述隧道当前对应的交通状态等级，并调取对应的播报内容以及可变限速取值；

46、将所述播报内容显示在门架型可变信息情报板中，将所述可变限速取值显示在可变限速标志中，形成所述分级疏导信息发布方案。

47、在一种可行的实施方式中，在根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案之后，所述方法还包括：

48、基于预设时间间隔，重新确定所述隧道内的交通状态等级以及对应的可变限速取值，并实时更新所述可变限速标志的显示数值；

49、在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，控制所述空基式管控设备飞回；

50、当所述隧道处于第三交通状态等级时，在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速小于第一预设阈值且大于第二预设阈值后，将所述隧道的交通状态等级转变为第二交通状态等级；

51、当所述隧道处于第二交通状态等级时，在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，将所述隧道的交通状态等级转变为第一交通状态等级。

52、另一方面，本发明实施例还提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导系统，所述系统包括：

53、交通状态检测模块，用于在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

54、交通应急疏导模块，用于控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

55、与现有技术相比，本发明实施例提供的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统，具有如下有益效果：

56、1、本发明采用空地协同方式对隧道内发生的交通事件进行实时检测，利用地面测速雷达和空中无人机数据进行融合分析，实现了隧道内交通状态的精准划分，为制定分级应急疏导方案提供了可靠的依据。这种空地协同实时检测方法，极大提高了高速公路交通事件感知效率和应急处理速度，减少了交通事故处理的等待时间，降低了二次交通事件的发生概率。

57、2、本发明基于无人机视频数据分析车辆的微观运动行为，根据车道级速度值以及车辆占用车道情况，实现隧道内车道级交通事件判定，该方法能够快速、高效地获取隧道内车道级交通状态信息，为车道级交通疏导方案的制定提供可靠的数据支撑。

58、3、本发明根据隧道交通状态划分结果，提出了隧道洞内外分级疏导信息发布方案，隧道洞外动态调控可变限速值和门架型可变信息板播报内容，隧道洞内动态调整车道指示灯的显示和无人机的信息播报内容。该方法充分发挥空地一体的信息发布优势，将隧道内突发的交通事件信息和预警管控措施及时有效地发布给上游车辆，指引车辆提前做好准备，快速疏导隧道内的异常交通流运行。