一种基于数字孪生的交通应急指挥方法及系统与流程

本发明属于数字交通，特别是一种基于数字孪生的交通应急指挥方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，城市交通拥堵成为普遍存在的问题。交通拥堵不仅影响城市的经济发展和居民生活质量，还在紧急情况下(如火灾、医疗急救、自然灾害等)对救援车辆的快速通行构成严重威胁。因此，有效的交通应急指挥方法至关重要，它需要能够准确预测和管理复杂的交通状况，确保紧急服务车辆可以在最短时间内抵达目的地。

2、传统的交通管理系统通常依赖静态的交通规则和人工监控，缺乏对实时交通状况的适应性和预测能力，难以对突发事件做出快速有效的响应。现有的交通指挥方法在应对大规模或非常规交通状况时往往反应迟缓，难以达到理想的交通控制效果。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于数字孪生的交通应急指挥方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够综合实时交通数据和环境影响因素，通过高度适应性和预测性的数字孪生模型作为决策支持系统，提供高效的通行优化应急指挥策略，显著提高城市交通管理的智能化和应急响应能力。

2、本申请的一个实施例提供了一种基于数字孪生的交通应急指挥方法，所述方法包括：

3、监测并收集交通系统环境中的原始数据，并进行梯度加权过滤处理；

4、将过滤后的数据注入预先构建的多层次、多维度的交通流动数字孪生模型，以同步模型状态与实际交通流，实现高保真度的交通流动模拟，其中，所述数字孪生模型动态映射实际交通流动参数；

5、对所述数字孪生模型进行实时分析，以识别潜在的交通拥堵点或事故风险区域，并计算交通适应性指数；

6、针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略。

7、可选的，所述梯度加权过滤的处理方式为：

8、gwfa(d，t)＝beta(t)·g(d)+gamma(t)·dd/dt+epsilon

9、其中，所述gwfa(d，t)为时间t时刻的数据过滤结果，所述g(d)为原始数据d的高斯滤波结果，所述beta(t)、所述gamma(t)分别为时间t的数据权重和导数权重函数，所述epsilon为微扰调整常量。

10、可选的，所述交通适应性指数的计算方式为：

11、

12、其中，所述tai为交通适应性指数，所述pvf为当前的交通流量，所述ptf为理想状态下的交通流量，所述hvi为历史交通流量的变异系数，所述ec为环境影响因子，所述c(t)为时间t的交通拥堵程度，所述c_{max}为特定条件下的最大可能拥堵程度，所述t为考察的时间周期，所述zeta、所述mu、所述delta、所述lambda、所述sigma分别为根据交通系统特性确定的权重系数。

13、可选的，所述针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略，包括：

14、自动调整所述交通适应性指数低于特定阈值的路段信号灯时序，并计算信号效能比：

15、

16、其中，所述ser为信号能效比，所述ω_i为第i个信号灯的权重系数，所述tau_{opt，i}为模型推荐的第i个信号灯的最优时序，所述tau_{cur，i}为当前第i个信号灯的时序，所述n为信号灯总数。

17、可选的，所述方法还包括：

18、计算调整交通应急指挥的干预策略后干预效力值为：

19、ipc＝theta·(r_{im}+r_{lt}/r_{max})·(1-d_{res}/d_{init})^varphi

20、其中，所述ipc为干预效力值，所述r_{im}为干预策略的即时响应效果，所述r_{lt}为干预策略的长期效果，所述r_{max}为干预措施可能达到的最大效果，所述d_{res}为干预后的交通系统恢复时间，所述d_{init}为干预前预测的系统恢复时间，所述theta、所述varphi均为根据交通系统特性确定的权重系数；

21、判断所述干预效力值是否超出预设干预阈值；

22、如果超出预设干预阈值，停止调整交通应急指挥的干预策略，否则，返回执行所述针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略的步骤，直至所述干预效力值超出预设干预阈值，同时所述交通适应性指数达到特定阈值。

23、本申请的又一实施例提供了一种基于数字孪生的交通应急指挥系统，所述系统包括：

24、处理模块，用于监测并收集交通系统环境中的原始数据，并进行梯度加权过滤处理；

25、注入模块，用于将过滤后的数据注入预先构建的多层次、多维度的交通流动数字孪生模型，以同步模型状态与实际交通流，实现高保真度的交通流动模拟，其中，所述数字孪生模型动态映射实际交通流动参数；

26、分析模块，用于对所述数字孪生模型进行实时分析，以识别潜在的交通拥堵点或事故风险区域，并计算交通适应性指数；

27、调整模块，用于针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略。

28、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。

29、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。

30、与现有技术相比，本发明提供的一种基于数字孪生的交通应急指挥方法，通过监测并收集交通系统环境中的原始数据，并进行梯度加权过滤处理；将过滤后的数据注入预先构建的多层次、多维度的交通流动数字孪生模型，以同步模型状态与实际交通流，实现高保真度的交通流动模拟；对所述数字孪生模型进行实时分析，以识别潜在的交通拥堵点或事故风险区域，并计算交通适应性指数；针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略，从而能够综合实时交通数据和环境影响因素，通过高度适应性和预测性的数字孪生模型作为决策支持系统，提供高效的通行优化应急指挥策略，显著提高城市交通管理的智能化和应急响应能力。

技术特征：

1.一种基于数字孪生的交通应急指挥方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述梯度加权过滤的处理方式为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述交通适应性指数的计算方式为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种基于数字孪生的交通应急指挥系统，其特征在于，所述系统包括：

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述梯度加权过滤的处理方式为：

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述交通适应性指数的计算方式为：

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结本发明公开了一种基于数字孪生的交通应急指挥方法及系统，方法包括：监测并收集交通系统环境中的原始数据，并进行梯度加权过滤处理；将过滤后的数据注入预先构建的多层次、多维度的交通流动数字孪生模型，以同步模型状态与实际交通流，实现高保真度的交通流动模拟；对所述数字孪生模型进行实时分析，以识别潜在的交通拥堵点或事故风险区域，并计算交通适应性指数；针对所述交通适应性指数低于特定阈值的路段，自动调整交通应急指挥的干预策略。利用本发明实施例，能够综合实时交通数据和环境影响因素，通过高度适应性和预测性的数字孪生模型作为决策支持系统，提供高效的通行优化应急指挥策略，显著提高城市交通管理的智能化和应急响应能力。技术研发人员：张小聪,韩振宇,朱琪琪,周昱帆受保护的技术使用者：浙江浔象数字产业发展有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/26