一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法技术

本说明书实施例公开了一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法、设备及介质


[0001]本说明书涉及智慧隧道
，尤其涉及一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展和出行需求的骤增，公路隧道建设日新月异
。
公路隧道为半封闭环境，并且施工过程和隧道设备繁杂，与普通道路相比，隧道安全风险骤增
。
为了保证公路隧道的行车安全，打造安全的隧道行车环境，需要对公路隧道进行全方位感知，便于隧道的精细化运营管理
。
全息感知技术由于其全息立体感知的特性，在公路隧道信息化建设的过程中发挥着重要作用，建立全息
、
泛在
、
多维的融合感知体系，实现隧道的精细化运营管理，将是新型基础设施建设发展的主要趋势之一
。
[0003]事物处于不断地发展变化中，与隧道安全风险相关的表现形式也在不断的发生变化，新的隧道安全风险耦合因素随着事物发展过程还会不断出现
。
目前，在隧道内的交通安全风险识别阶段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法，其特征在于，所述方法包括：通过预先设置在隧道内的全息数据采集装置，采集隧道内多个运行车辆的实时车辆数据和隧道内的实时隧道数据，其中，所述实时车辆数据包括隧道内的车辆运行视频数据和车辆实时热感图像数据，所述实时隧道数据包括多个传感器环境数据和指定隧道位置内的雷达波数据；根据所述实时车辆数据中的车辆运行视频数据和所述指定隧道位置内的雷达波数据，对所述隧道内的车辆进行运行风险分析，确定每个运行车辆在所述隧道的运行过程中运行风险的运行风险演化信息，其中，所述运行风险包括单一车辆运行风险
、
相邻车辆运行风险以及车辆与隧道间的车物交互风险；通过所述实时车辆数据中的车辆实时热感图像数据和所述实时隧道数据中的多个传感器环境数据，对所述隧道进行隧道质量风险分析，确定所述隧道的隧道质量风险演化信息，其中，所述隧道质量风险包括路面打滑风险和隧道火灾风险；基于所述运行风险演化信息
、
所述隧道质量风险演化信息和预先构建的所述隧道对应的隧道数字孪生模型，对所述隧道安全风险进行感知
。2.
根据权利要求1所述的一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法，其特征在于，根据所述实时车辆数据中的车辆运行视频数据和所述指定隧道位置内的雷达波数据，对所述隧道内的车辆进行运行风险分析，确定每个运行车辆在所述隧道的运行过程中运行风险的运行风险演化信息，具体包括：确定所述车辆运行视频数据中的多帧车辆运行图像，提取每帧所述车辆运行图像中的车辆特征，确定当前时刻下每个车辆的车辆属性信息和车辆运行信息，其中，所述车辆属性信息包括车辆类型和车辆尺寸属性，所述车辆运行信息包括当前车辆速度和当前车辆位置数据；根据每个所述车辆的当前车辆位置数据，确定与指定车辆相邻的至少一个相邻车辆，其中，所述相邻车辆包括同车道相邻车辆和异车道相邻车辆；通过所述指定车辆的当前车辆速度
、
每个所述至少一个相邻车辆的相邻车辆速度以及预先获取的隧道限制速度，确定当前时刻下所述指定车辆的相邻车辆运行风险指标，其中，所述相邻车辆运行风险指标包括追尾风险指标和变道风险指标；根据所述指定车辆的在多个时刻下的车辆运行信息和所述车辆属性信息中的车辆类型，按照多个运行维度对所述指定车辆进行分析，生成所述指定车辆的单一车辆运行风险指标，其中，所述运行维度包括超速维度
、
逆行维度
、
危化品车辆维度；获取所述指定隧道位置内的雷达波数据，以确定所述指定车辆在每个所述指定隧道位置处，所述指定车辆与设置在每个所述指定隧道位置处指定隧道设施的相对位置数据，其中，所述指定隧道位置包括隧道内各个隧道设施位置；通过所述指定车辆的车辆尺寸属性
、
所述指定车辆在每个时刻下的当前运行速度和多个所述相对位置数据，确定所述指定车辆与所述隧道设施的车物交互风险指标；根据预先获取的所述隧道对应的多个风险指标权重，对所述指定车辆在当前时刻下的所述相邻车辆运行风险指标
、
所述单一车辆运行风险指标和所述车物交互风险指标，进行加权求和后取均值，得到所述指定车辆在当前时刻下的运行风险指标；根据所述指定车辆在每个时刻下的多个所述运行风险指标，得到所述指定车辆在所述
隧道的运行过程中运行风险演化信息
。3.
根据权利要求2所述的一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法，其特征在于，根据每个所述车辆的当前车辆位置数据，确定与指定车辆相邻的至少一个相邻车辆，具体包括：获取所述隧道的隧道分布数据，其中，所述隧道分布数据包括隧道车道信息和隧道位置信息；按照所述隧道分布数据中的隧道车道信息和所述隧道位置信息，将所述隧道等分为多个隧道网格，并确定每个所述隧道网格对应的实际隧道位置，其中，所述网格尺寸与与预先获取的通行车辆的车辆理论尺寸相关；确定所述指定车辆的当前车辆位置数据对应的至少一个当前隧道网格；当所述指定车辆对应一个当前隧道网格时，以所述当前隧道网格为中心，确定查找区域，其中，所述查找区域内包括多个查找隧道网格，且每个所述查找隧道网格均与所述当前隧道网格相邻；当所述指定车辆对应多个当前隧道网格时，分别以每个所述当前隧道网格为中心，确定每个所述当前隧道网格对应的当前查找区域，将多个所述当前查找区域进行合并，确定查找区域；在所述查找区域对应的多个查找隧道网格中，根据所述当前隧道网格进行网格筛选，得到实际隧道查找区域，其中，所述实际隧道查找区域中的多个实际查找隧道网格均位于所述当前隧道网格的指定方向处，其中所述指定方向为隧道内车辆行驶方向；根据每个所述车辆的当前位置数据和每个所述隧道网格对应的实际隧道位置，在所述实际隧道查找区域对应的多个所述实际查找隧道网格中进行定位，确定位于指定实际查找隧道网格的车辆作为相邻车辆
。4.
根据权利要求2所述的一种基于全息感知的智慧隧道风险感知方法，其特征在于，通过所述指定车辆的当前车辆速度
、
每个所述至少一个相邻车辆的相邻车辆速度以及预先获取的隧道限制速度，确定当前时刻下所述指定车辆的相邻车辆运行风险指标，具体包括：确定所述相邻车辆中的同车道相邻车辆和异车道相邻车辆，以获取所述同车道相邻车辆的同车道相邻运行速度和同车道相邻位置数据；通过所述同车道相邻位置数据和所述指定车辆的当前位置数据，确定当前运行间距，以根据所述当前运行间距和所述同车道相邻运行速度，确定理论跟车速度；当所述理论跟车速度不高于所述隧道限制速度时，根据所述理论跟车速度和所述当前车辆速度，确定所述指定车辆的追尾风险指标，其中，所述追尾风险指标与追尾风险为正相关；当所述理论跟车速度高于所述隧道限制速度时，根据所述隧道限制速度和所述当前车辆速度，确定所述指定车辆的追尾风险指标；获取当前时刻对应每个所述异车道相邻车辆的当前异车道相邻运行速度和当前异车道相邻位置数据，以及当前时刻对应的多个历史时刻下，所述指定车辆的历史位置数据；基于多个所述历史位置数据和当前异车道相邻位置数据，确定所述指定车辆的位置偏移量，当所述位置偏移量大于预设偏移阈值时，基于所述指定车辆的当前位置数据和所述当前异车道相邻位置数据，确定理论位移长度；
根据所述理论位移长度
、
所述指定车辆的当前车辆速度和所述当前异车道相邻运行速度，确定理论碰撞速度阈值；通过所述理论碰撞速度阈值和所述当前车辆速度，确定所述指定...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆伟，周腾腾，赵丽君，王彬，丁磊，
申请(专利权)人：济南瑞源智能城市开发有限公司，
类型：发明
国别省市：