一种道路交通事件三维可视化分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种道路交通事件三维可视化分析方法及系统，该方法包括：当发生交通事件时，采集前端路侧设备检测数据、互联网交通事件数据和三台上报数据进行融合；根据数据融合的结果，关联上下游路口的交通流量数据和拥堵状况，基于高精度地图构建三维事件模型；根据所述三维事件模型，对发生拥堵事件后续影响进行预测，并生成新的信控方案。该方法通过三维可视化技术进行还原拥堵点的交通状况，并关联上下游路口的交通流量及拥堵状况，在高精地图上构建三维事件模型。利用模型数据进行预测交通态势，监测预警路口冲突，可提供车道级流量指标给信号机，调整当前路口信控方案，向信控平台发送信控优化方案，以实现路口与干线的信控优化效果。信控优化效果。信控优化效果。

【技术实现步骤摘要】
一种道路交通事件三维可视化分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能交通
，特别涉及一种道路交通事件三维可视化分析方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，道路交通领域中，涉及的高精地图定位技术及三维可视化建模技术如下：（1）高精地图定位技术：地图精度精确到厘米级别，数据维度体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。
[0003]高精度地图除了可以提供高精度的静态信息，如路网、路形、车道、POI、建筑、路标等，还包含动态的实时交通信息，通过对这两类信息进行融合，形成一个虚拟的全要素空间。
[0004]（2）三维可视化建模技术：全要素3D化，通过高精地图把道路信息、交通事件信息、路侧交通设备信息、障碍物、交通参与物信息，完全重现到虚拟的三维空间。这些信息都有相对坐标和绝对坐标，可以提供物体的精准定位。并且根据历史数据进行建模分析，预测及模拟交通拥堵情况。
[0005]而现有分析道路事件拥堵的方法主要是依靠视频流量检测器数据及卡口摄像头视频进行验证或根据互联网浮动车数据生成路况信息进行判断道路拥堵。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路交通事件三维可视化分析方法，其特征在于，包括：S1、当发生交通事件时，采集前端路侧设备检测数据、互联网交通事件数据和三台上报数据进行融合；S2、根据数据融合的结果，关联上下游路口的交通流量数据和拥堵状况，基于高精度地图构建三维事件模型；S3、根据所述三维事件模型，对发生拥堵事件后续影响进行预测，并生成新的信控方案。2.根据权利要求1所述的一种道路交通事件三维可视化分析方法，其特征在于， S1步骤中的所述前端路侧设备检测数据为：流量检测器、雷达交通流量数据，包括：设备编号、路口名称、路口位置、车道编号、车道流向、车辆速度、流量、平均时间占有率、平均车长、排队长度和事件发生时间；所述互联网交通事件数据包括：事件类型、道路名称、线路坐标、经纬度、是否权威发布、时间图片、事件发生时间、事件描述和数据来源；所述三台上报数据包括：所在道路/路口、发生地点、经纬度、事件发生时间、事件类型、时间图片、事件详细描述、上报人和事件类型。3.根据权利要求2所述的一种道路交通事件三维可视化分析方法，其特征在于， S1步骤包括：S11、当发生交通事件时，将采集的前端路侧设备检测数据、互联网交通事件数据和三台上报数据，根据事件发生时间、发生地点、上报频率进行去重合并处理；S12、将去重合并处理后的数据，采用限制条件进行过滤；S13、过滤后的数据根据预设规则进行融合，生成完整的标准结构化数据。4.根据权利要求3所述的一种道路交通事件三维可视化分析方法，其特征在于， S12步骤中的限制条件包括：（1）选择所述交通事件发生点半径预设公里范围内的数据；（2）当存在前端路侧设备检测到的事件发生时间，选择以此为基准时间前后x分钟内各数据源的数据；当不存在前端路侧设备检测到的事件发生时间，选择以所述三台上报数据中的事件发生时间为基准时间前后x分钟内各数据源的数据；（3）根据交通事故、交通拥堵、交通违法进行分类，确定事件类型。5.根据权利要求4所述的一种道路交通事件三维可视化分析方法，其特征在于， ...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，张奕，常思阳，佘红艳，谌善华，吴英贤，江明明，唐琳，罗平，余庆，
申请(专利权)人：华录易云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：