一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法技术

本发明专利技术提供了一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，其方法包括：确定当前事故路段所处位置，获取以事故路段为中心的路网；获取事故路段的源头参数和所述路网对应范围内的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测；基于预测的交通参数对事故路段行车道数量和对向车道行车道数量进行调整；当调整结果不足以缓解当下行驶压力时，获取事故影响范围内与事故路段的相连接路段，并判断所述相连接路段的拥堵情况，选取可分流道路进行提醒行驶，可以根据事故路段的具体情况获取最佳的车辆分流方式，达到最优的道路疏通效果。达到最优的道路疏通效果。达到最优的道路疏通效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，特别涉及一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法。

技术介绍

[0002]目前，车辆普及率越来越高，对于城市道路的负担也越来越重，一旦某条道路发生交通事故，往往会造成很长时间的拥堵，影响人们的出现体验。
[0003]目前，在出现交通事故后，往往需要通过人力进行疏导，人为疏导带有很强的主观意愿，对进行对向借道或者导引车辆进入其他路段，都很难达到最佳的疏通效果。
[0004]因此，本专利技术提供一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，用以通过确定事故路段的位置和路网，获取事故路段的源头参数和路网的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测，从而确定事故路段车道的调整情况，当调整结果不足以缓解行驶压力时，进一步选取可分流道路进行分流，可以根据事故路段的具体情况获取最佳的车辆分流方式，达到最优的道路疏通效果。
[0006]本专利技术提供一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，包括：步骤1：确定当前事故路段所处位置，获取以事故路段为中心的路网；步骤2：获取事故路段的源头参数和所述路网对应范围内的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测；步骤3：基于预测的交通参数对事故路段行车道数量和对向车道行车道数量进行调整；步骤4：当调整结果不足以缓解当下行驶压力时，获取事故影响范围内与事故路段的相连接路段，并判断所述相连接路段的拥堵情况，选取可分流道路进行提醒行驶。
[0007]优选的，确定当前事故路段所处位置，获取以事故路段为中心的路网，包括：以安装在城市道路的摄像头进行固定时间间隔拍摄，获取道路图像；通过人工智能识别技术识别道路图像，筛选出具有交通事故特征的道路图像，以筛选出的道路图像所对应摄像头的所在位置，确定事故路段位置；基于电子地图，获取以事故路段为中心的路网。
[0008]优选的，获取事故路段的源头参数和所述路网对应范围内的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测，包括：提取事故路段图像中影响交通正常运行的阻碍对象；分析所述阻碍对象的对象类型以及对象轮廓，并得到所述阻碍对象的源头参数；根据事故路段图像，并基于所述源头参数，获取事故方向当前可通行的行车道数量和对向车道的行车道数量；
对事故路段图像进行双向的车辆分析；确定路网中车辆流向事故路段事故方向的分叉路段为第一路段、流向事故路段对向方向的分叉路段为第二路段；基于路网获取第一路段的分叉口与事故路段中末尾位置的第一距离以及与事故路段中初始拥堵位置的第二距离；基于路网获取第二路段的分叉口与事故路段中末尾位置的第三距离以及与事故路段中初始拥堵位置的第四距离；基于第一路段和第二路段的道路图像，获取第一路段和第二路段的车辆情况；基于第一路段和第二路段的车辆情况、第一路段对应的第一距离以及第二距离、第二路段对应的第三距离以及第四距离、事故路段当前可通行的行车道数量和对向车道的行车道数量以及双向的车辆分析结果，对事故路段交通参数进行预测。
[0009]优选的，基于预测的交通参数对事故路段行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，包括：获取所述事故路段的事故方向的第一预测交通参数和事故对向的第二预测交通参数；基于所述第一预测交通参数，确定所述事故方向中每个同向车道中每个单位道路区域基于事故源头的第一车流量，并对所述第一车流量小于预设车流量的区域进行锁定，并构建得到所述事故方向中每个同向车道的第一流量序列；基于所述第二预测交通参数，确定所述事故路段中事故对向中每个对向车道的第二流量序列；基于所有第一流量序列、阻碍对象所占据的事故车道以及所有第二流量序列，确定车道调整方式进行车道调整。
[0010]优选的，基于所有第一流量序列、阻碍对象所占据的事故车道以及所有第二流量序列，确定车道调整方式进行车道调整，包括：计算阻碍对象所占据的事故车道对应的第一流量序列的第一拥堵值Y1；其中，A1表示阻碍对象所占据的事故车道对应的第一流量序列中满足的个数；n1表示对应第一流量序列中的序列个数；表示对应第一流量序列中第i1个序列的流量值；表示标准流量值；计算每个剩余第一流量序列的第二拥堵值；其中，Y2表示对应的剩余第一流量序列的第二拥堵值；n2表示对应的剩余第一流量序列的序列个数；表示对应的剩余第一流量序列中的第i2个序列的流量值；计算每个第二流量序列的第三拥堵值；
其中，Y3表示对应的第二流量序列的第二拥堵值；n3表示对应的第二流量序列的序列个数；表示对应的第二流量序列中的第i3个序列的流量值；确定所述阻碍对象所占据的事故车道的车道当下位置；当所述车道当下位置为平面路段时，从路段
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影响数据库中调取第一影响因子；当所述车道当下位置为坡面路段时，从路段
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影响数据库中调取第二影响因子；当所述车道当下位置为红绿灯路段时，从路段
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影响数据库中调取第三影响因子；基于调取的影响因子、计算的第一拥堵值、第二拥堵值以及第三拥堵值，分别输入到车道调整模型中，输出得到车道调整方式；按照所述车道调整方式进行车道调整。
[0011]优选的，当调整结果不足以缓解当下行驶压力时，获取事故影响范围内与事故路段的相连接路段，并判断所述相连接路段的拥堵情况，选取可分流道路进行提醒行驶，包括：当调整后的行驶车道的第一车辆密度小于预设车辆密度时，则判定调整后的行驶车道足以缓解当下行驶压力；否则，判定调整后的行驶车道不足以缓解当下行驶压力，此时，基于路网信息获取事故影响范围内与事故路段的相连接路段；判断所述相连接路段的拥堵情况，以道路畅通的路段作为可分流道路；基于可分流道路的道路情况计算可分流道路的饱和交通参数；获取可分流道路目前的第三交通参数，结合所述饱和交通参数，确定可分流道路的可分流车辆数；基于可分流车辆数和路程最近原则，对待分流路段的司机进行分流提醒行驶。
[0012]优选的，判断所述相连接路段的拥堵情况，以道路畅通的路段作为可分流道路，包括：获取所述相连接路段在预设时间内的等时间间隔的多张道路图像；基于车辆识别模型，对道路图像进行车辆识别；基于同一车辆的车辆识别结果计算所述同一车辆的平均速度，进而获取所述相连接路段的车辆总体平均速度v；获取所述相连接路段的道路占有率n；基于车辆总体平均速度和道路占有率对所述相连接路段进行拥堵判定，确定道路拥堵等级，选取道路拥堵等级小于预设等级的路段作为可分流道路。
[0013]优选的，基于车辆总体平均速度和道路占有率对所述相连接路段进行拥堵判定，包括：若或，则判断道路拥堵等级为第五等级；若或，则判断道路拥堵等级为第四等级；若或，则判断道路拥堵等级为第三等级；
若或，则判断道路拥堵等级为第二等级；若或，则判断道路拥堵等级为第一等级；其中，预设等级为第三等级，拥堵情况第五等级>第四等级>第三等级>第二等级>第一等级；其中，，，，表示预设等级判定速度，且，，，，表示预设等级判定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，其特征在于，包括：步骤1：确定当前事故路段所处位置，获取以事故路段为中心的路网；步骤2：获取事故路段的源头参数和所述路网对应范围内的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测；步骤3：基于预测的交通参数对事故路段行车道数量和对向车道行车道数量进行调整；步骤4：当调整结果不足以缓解当下行驶压力时，获取事故影响范围内与事故路段的相连接路段，并判断所述相连接路段的拥堵情况，选取可分流道路进行提醒行驶。2.如权利要求1所述的一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，其特征在于，确定当前事故路段所处位置，获取以事故路段为中心的路网，包括：以安装在城市道路的摄像头进行固定时间间隔拍摄，获取道路图像；通过人工智能识别技术识别道路图像，筛选出具有交通事故特征的道路图像，以筛选出的道路图像所对应摄像头的所在位置，确定事故路段位置；基于电子地图，获取以事故路段为中心的路网。3.如权利要求1所述的一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，其特征在于，获取事故路段的源头参数和所述路网对应范围内的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测，包括：提取事故路段图像中影响交通正常运行的阻碍对象；分析所述阻碍对象的对象类型以及对象轮廓，并得到所述阻碍对象的源头参数；根据事故路段图像，并基于所述源头参数，获取事故方向当前可通行的行车道数量和对向车道的行车道数量；对事故路段图像进行双向的车辆分析；确定路网中车辆流向事故路段事故方向的分叉路段为第一路段、流向事故路段对向方向的分叉路段为第二路段；基于路网获取第一路段的分叉口与事故路段中末尾位置的第一距离以及与事故路段中初始拥堵位置的第二距离；基于路网获取第二路段的分叉口与事故路段中末尾位置的第三距离以及与事故路段中初始拥堵位置的第四距离；基于第一路段和第二路段的道路图像，获取第一路段和第二路段的车辆情况；基于第一路段和第二路段的车辆情况、第一路段对应的第一距离以及第二距离、第二路段对应的第三距离以及第四距离、事故路段当前可通行的行车道数量和对向车道的行车道数量以及双向的车辆分析结果，对事故路段交通参数进行预测。4.如权利要求1所述的一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，其特征在于，基于预测的交通参数对事故路段行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，包括：获取所述事故路段的事故方向的第一预测交通参数和事故对向的第二预测交通参数；基于所述第一预测交通参数，确定所述事故方向中每个同向车道中每个单位道路区域基于事故源头的第一车流量，并对所述第一车流量小于预设车流量的区域进行锁定，并构建得到所述事故方向中每个同向车道的第一流量序列；基于所述第二预测交通参数，确定所述事故路段中事故对向中每个对向车道的第二流量序列；
基于所有第一流量序列、阻碍对象所占据的事故车道以及所有第二流量序列，确定车道调整方式进行车道调整。5.如权利要求4所述的一种基于大数据的事故路段车辆应急分流方法，其特征在于，基于所有第一流量序列、阻碍对象所占据的事故车道以及所有第二流量序列，确定车道调整方式进行车道调整，包括：计算阻碍对象所占据的事故车道对应的第一流量序列的第一拥堵值Y1；其中，A1表示阻碍对象所占据的事故车道对应的第一流量序列中满足的个数；n1表示对应第一流量序列中的序列个数；表示对应第一流量序列中第i1个序列的流量值；s0表示标准流量值；计算每个剩余第一流量序列的第二拥堵值；其中，Y2表示对应的剩余第一流量序列的第二拥堵值；n2表...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨雪，
申请(专利权)人：广东汇通信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：