CN108320502B - 一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端 - Google Patents

一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端 Download PDF

Info

Publication number
CN108320502B
CN108320502B CN201711440236.7A CN201711440236A CN108320502B CN 108320502 B CN108320502 B CN 108320502B CN 201711440236 A CN201711440236 A CN 201711440236A CN 108320502 B CN108320502 B CN 108320502B
Authority
CN
China
Prior art keywords
preset
floating car
time
urban
city
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711440236.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108320502A (zh
Inventor
廖律超
潘正祥
邹复民
张平
蒋新华
黄磊
刘洁锐
刘仁
刘垣
蔡祈钦
张涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujian University of Technology
Original Assignee
Fujian University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujian University of Technology filed Critical Fujian University of Technology
Priority to CN201711440236.7A priority Critical patent/CN108320502B/zh
Publication of CN108320502A publication Critical patent/CN108320502A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108320502B publication Critical patent/CN108320502B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications

Abstract

本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端，其方法包括以下步骤：S1：采集浮动车数据；S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。本发明能够及时有效地判断出内涝路段，以便及时对内涝路段进行预警，防止其他车辆行驶至内涝路段，有效缓解交通拥堵，减小了经济财产损失。

Description

一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端
技术领域
本发明涉及内涝检测技术领域，尤其涉及一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端。
背景技术
由于城市早期规划的局限性，使得多数路段的排水性能欠佳，而近年来随着自然灾害的频繁发生，暴雨天气会造成城市内涝，而现有技术中并没有有效的方法能够自动检测内涝发生路段，需要人工进行探测，费时费力不说，还会由于发现内涝不及时，导致城市路网大范围交通拥堵事件发生，还造成严重的经济财产损失。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端，能够及时有效地检测出内涝路段，减少经济财产的损失。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，包括以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。
本发明还提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。
本发明的有益效果为：
本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端，通过获取预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段，可得到城市内涝路段；本发明基于浮动车技术检测城市内涝的方法，能够及时有效地判断出内涝路段，以便及时对内涝路段进行预警，防止其他车辆行驶至内涝路段，有效缓解交通拥堵，减小了经济财产损失。
附图说明
图1为根据本发明实施例的一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法的主要步骤示意图；
图2为根据本发明实施例的一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端的结构示意图；
标号说明：
1、存储器；2、处理器。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
本发明最关键的构思为：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则根据获取得到的浮动车数据，通过数据分析得到预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段，即为城市内涝路段。
请参照图1，本发明提供了一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，包括以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。
从上述描述可知，本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，通过获取预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段，可得到城市内涝路段；本发明基于浮动车技术检测城市内涝的方法，能够及时有效地判断出内涝路段，以便及时对内涝路段进行预警，防止其他车辆行驶至内涝路段，有效缓解交通拥堵，减小了经济财产损失。
进一步的，所述S2具体为：
预设量筒，所述量筒设置于城市空旷处；所述量筒内设有水位传感器；
实时获取水位传感器的水位值；
根据实时获取的水位值，计算得到每隔预设第二时间的水位增长值；若所述水位增长值大于预设水位变化阈值时，则判断城市当前天气为暴雨天气，并执行步骤S3。
从上述描述可知，通过上述方法，能够快速准确地判断该城市的当前天气是否为暴雨天气，提高了数据判断的准确性。
进一步的，所述S1具体为：
实时采集浮动车数据；所述浮动车数据包括车辆编号、数据上传时间点、地理坐标、瞬时速度和行驶方位角。
从上述描述可知，通过上述方法，能够实时采集浮动车数据，从而实时判断城市各个路段是否发生内涝，以便第一时间检测得到城市内涝路段。
进一步的，所述S3具体为：
上传所述浮动车数据至预设的交通信息处理中心，以使得交通信息处理中心存储所述浮动车数据后，对所述浮动车数据进行预处理，并根据预设的电子地图，得到城市中每一路段的实时交通状态信息；
根据所述实时交通状态信息，获取所述第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有第一城市路段；
统计分析所述第一时间内每一个第一城市路段中浮动车速度均为0的停车数量；
获取所述所有第一城市路段中停车数量大于预设停车数阈值的所有路段，得到所述所有城市路段。
从上述描述可知，通过上述方法，能够准确可靠地得到内涝路段，使城市路段内涝检测更加可靠稳定。
进一步的，所述S4之后还包括：
输出所述城市内涝路段列表；
在预设的电子地图上标记出所述所有城市路段，得到标记地图；
上传所述标记地图至预设的服务器。
从上述描述可知，通过上述方法，能够快速地将内涝路段在地图上进行标记，并上传服务器，使得车主能够及时获取城市内涝路段，能够有效缓解交通压力，降低车主的损失。
请参照图2，本发明还提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，包括存储器1、处理器2及存储在存储器1上并可在处理器2上运行的计算机程序，所述处理器2执行所述程序时实现以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。
进一步的，所述一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，所述S2具体为：
预设量筒，所述量筒设置于城市空旷处；所述量筒内设有水位传感器；
实时获取水位传感器的水位值；
根据实时获取的水位值，计算得到每隔预设第二时间的水位增长值；若所述水位增长值大于预设水位变化阈值时，则判断城市当前天气为暴雨天气，并执行步骤S3。
进一步的，所述一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，所述S1具体为：
实时采集浮动车数据；所述浮动车数据包括车辆编号、数据上传时间点、地理坐标、瞬时速度和行驶方位角。
进一步的，所述一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，所述S3具体为：
上传所述浮动车数据至预设的交通信息处理中心，以使得交通信息处理中心存储所述浮动车数据后，对所述浮动车数据进行预处理，并根据预设的电子地图，得到城市中每一路段的实时交通状态信息；
根据所述实时交通状态信息，获取所述第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有第一城市路段；
统计分析所述第一时间内每一个第一城市路段中浮动车速度均为0的停车数量；
获取所述所有第一城市路段中停车数量大于预设停车数阈值的所有路段，得到所述所有城市路段。
进一步的，所述一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，所述S4之后还包括：
输出所述城市内涝路段列表；
在预设的电子地图上标记出所述所有城市路段，得到标记地图；
上传所述标记地图至预设的服务器。
本发明的实施例一为：
本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，包括以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
所述S1具体为：
实时采集浮动车数据；所述浮动车数据包括车辆编号、数据上传时间点、地理坐标、瞬时速度和行驶方位角；所述行驶方位角为车头方向与预设的参考方向之间的夹角。
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
所述S2具体为：
预设量筒，所述量筒设置于城市空旷处；所述量筒内设有水位传感器；
实时获取水位传感器的水位值；
根据实时获取的水位值，计算得到每隔预设第二时间的水位增长值；若所述水位增长值大于预设水位变化阈值时，则判断城市当前天气为暴雨天气，并执行步骤S3。
其中，优选的所述第二时间为0.1-2秒；预设水位变化阈值为根据暴雨雨量及量筒的底面积而确定。
S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；
其中，优选的，预设第一时间为0-2分钟；预设车流量阈值和车辆数阈值为根据历史数据中城市路段暴雨天气中车流量在所述第一时间内的减少值以及所述第一时间内的掉头车辆数，通过统计分析而确定。
所述S3具体为：
上传所述浮动车数据至预设的交通信息处理中心，以使得交通信息处理中心存储所述浮动车数据后，对所述浮动车数据进行预处理，并根据预设的电子地图，得到城市中每一路段的实时交通状态信息；
根据所述实时交通状态信息，获取所述第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有第一城市路段；
统计分析所述第一时间内每一个第一城市路段中浮动车速度均为0的停车数量；
获取所述所有第一城市路段中停车数量大于预设停车数阈值的所有路段，得到所述所有城市路段。
其中，预设停车数阈值为通过历史数据统计分析得到。
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表；
S5：输出所述城市内涝路段列表；在预设的电子地图上标记出所述所有城市路段，得到标记地图；上传所述标记地图。
本发明的实施例二为：
本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
所述S1具体为：
实时采集浮动车数据；所述浮动车数据包括车辆编号、数据上传时间点、地理坐标、瞬时速度和行驶方位角。
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
所述S2具体为：
预设量筒，所述量筒设置于城市空旷处；所述量筒内设有水位传感器；
实时获取水位传感器的水位值；
根据实时获取的水位值，计算得到每隔预设第二时间的水位增长值；若所述水位增长值大于预设水位变化阈值时，则判断城市当前天气为暴雨天气，并执行步骤S3。
其中，优选的所述第二时间为0.1-2s；预设水位变化阈值为根据暴雨雨量及量筒的底面积而确定。
S3：根据所述浮动车数据，通过数据分析得到在预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段；
其中，优选的，预设第一时间为0-2分钟；预设车流量阈值和车辆数阈值为根据历史数据中城市路段暴雨天气中车流量在所述第一时间内的减少值以及所述第一时间内的掉头车辆数，通过统计分析而确定。
所述S3具体为：
上传所述浮动车数据至预设的交通信息处理中心，以使得交通信息处理中心存储所述浮动车数据后，对所述浮动车数据进行预处理，并根据预设的电子地图，得到城市中每一路段的实时交通状态信息；
根据所述实时交通状态信息，获取所述第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有第一城市路段；
统计分析所述第一时间内每一个第一城市路段中浮动车速度均为0的停车数量；
获取所述所有第一城市路段中停车数量大于预设停车数阈值的所有路段，得到所述所有城市路段。
其中，预设停车数阈值为通过历史数据统计分析得到。
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表；
S5：输出所述城市内涝路段列表；在预设的电子地图上标记出所述所有城市路段，得到标记地图；上传所述标记地图。
综上所述，本发明提供一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端，通过获取预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有城市路段，可得到城市内涝路段；本发明基于浮动车技术检测城市内涝的方法，能够及时有效地判断出内涝路段，以便及时对内涝路段进行预警，防止其他车辆行驶至内涝路段，有效缓解交通拥堵，减小了经济财产损失。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
S3：上传所述浮动车数据至预设的交通信息处理中心，以使得交通信息处理中心存储所述浮动车数据后，对所述浮动车数据进行预处理，并根据预设的电子地图，得到城市中每一路段的实时交通状态信息；
根据所述实时交通状态信息，获取预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有第一城市路段；
统计分析预设第一时间内每一个第一城市路段中浮动车速度均为0的停车数量；
获取所述所有第一城市路段中停车数量大于预设停车数阈值的所有路段，得到所述所有城市路段；
所述预设第一时间为2分钟；
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。
2.根据权利要求1所述的一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，其特征在于，所述S2具体为：
预设量筒，所述量筒设置于城市空旷处；所述量筒内设有水位传感器；
实时获取水位传感器的水位值；
根据实时获取的水位值，计算得到每隔预设第二时间的水位增长值；若所述水位增长值大于预设水位变化阈值时，则判断城市当前天气为暴雨天气，并执行步骤S3。
3.根据权利要求1所述的一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，其特征在于，所述S1具体为：
实时采集浮动车数据；所述浮动车数据包括车辆编号、数据上传时间点、地理坐标、瞬时速度和行驶方位角。
4.根据权利要求1所述的一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法，其特征在于，所述S4之后还包括：
输出所述城市内涝路段列表；
在预设的电子地图上标记出所述所有城市路段，得到标记地图；
上传所述标记地图。
5.一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
S1：采集浮动车数据；
S2：判断当前天气是否为暴雨天气，若是，则执行步骤S3；
S3：上传所述浮动车数据至预设的交通信息处理中心，以使得交通信息处理中心存储所述浮动车数据后，对所述浮动车数据进行预处理，并根据预设的电子地图，得到城市中每一路段的实时交通状态信息；
根据所述实时交通状态信息，获取预设第一时间内车流量的减少量大于预设车流量阈值且掉头车辆数大于预设车辆数阈值的所有第一城市路段；
统计分析预设第一时间内每一个第一城市路段中浮动车速度均为0的停车数量；
获取所述所有第一城市路段中停车数量大于预设停车数阈值的所有路段，得到所述所有城市路段，所述预设第一时间为2分钟；
S4：根据所述所有城市路段，得到城市内涝路段列表。
6.根据权利要求5所述的一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，其特征在于，所述S2具体为：
预设量筒，所述量筒设置于城市空旷处；所述量筒内设有水位传感器；
实时获取水位传感器的水位值；
根据实时获取的水位值，计算得到每隔预设第二时间的水位增长值；若所述水位增长值大于预设水位变化阈值时，则判断城市当前天气为暴雨天气，并执行步骤S3。
7.根据权利要求5所述的一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，其特征在于，所述S1具体为：
实时采集浮动车数据；所述浮动车数据包括车辆编号、数据上传时间点、地理坐标、瞬时速度和行驶方位角。
8.根据权利要求5所述的一种基于浮动车技术的城市内涝检测终端，其特征在于，所述S4之后还包括：
输出所述城市内涝路段列表；
在预设的电子地图上标记出所述所有城市路段，得到标记地图；
上传所述标记地图。
CN201711440236.7A 2017-12-27 2017-12-27 一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端 Active CN108320502B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711440236.7A CN108320502B (zh) 2017-12-27 2017-12-27 一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711440236.7A CN108320502B (zh) 2017-12-27 2017-12-27 一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108320502A CN108320502A (zh) 2018-07-24
CN108320502B true CN108320502B (zh) 2021-10-26

Family

ID=62893623

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711440236.7A Active CN108320502B (zh) 2017-12-27 2017-12-27 一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108320502B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109816040B (zh) * 2019-02-01 2022-10-14 四创科技有限公司 基于深度学习的城市内涝水深检测的方法
CN111311034B (zh) * 2020-05-14 2020-11-10 中电科新型智慧城市研究院有限公司 道路内涝风险预测方法、装置、设备及存储介质

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012141840A (ja) * 2011-01-04 2012-07-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 突発浸水リスク回避システムおよび方法
CN103218240A (zh) * 2013-04-18 2013-07-24 武汉光庭信息技术有限公司 一种基于浮动车轨迹的废弃道路识别方法
CN103345815A (zh) * 2013-06-08 2013-10-09 清华大学 城市暴雨洪水监测与交通控导系统及方法
CN103488893A (zh) * 2013-09-23 2014-01-01 北京交通发展研究中心 一种桥下积水导致的交通拥堵蔓延预测技术方案
CN103578272A (zh) * 2013-08-30 2014-02-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种异常路况识别方法及装置
CN104121915A (zh) * 2013-04-25 2014-10-29 中国移动通信集团安徽有限公司 一种道路实时导航方法及系统
CN104424803A (zh) * 2013-08-28 2015-03-18 湖州市千金宝云机械铸件有限公司 一种积水路况的提醒方法及系统
CN104612236A (zh) * 2014-12-18 2015-05-13 重庆多邦科技发展有限公司 基于物联网技术的城市道路积水预警与自动处置系统
CN104966398A (zh) * 2015-07-27 2015-10-07 福建工程学院 一种施工围挡道路的确认方法及系统
CN105185145A (zh) * 2015-10-04 2015-12-23 陈燕 一种智能动态路况地图导航系统及方法
CN105427606A (zh) * 2015-12-24 2016-03-23 重庆云途交通科技有限公司 路面状况信息采集及发布方法
CN106448171A (zh) * 2016-11-25 2017-02-22 北京掌行通信息技术有限公司 一种积水路段预测方法及装置
CN106767867A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 努比亚技术有限公司 车辆导航装置和方法
CN107247718A (zh) * 2016-12-19 2017-10-13 北京四维图新科技股份有限公司 一种地图数据的更新方法和装置、导航系统及服务器
CN107248304A (zh) * 2017-07-31 2017-10-13 安徽中杰信息科技有限公司 城市交通指引方法及其指引系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04195397A (ja) * 1990-11-27 1992-07-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 道路障害監視装置
US8612131B2 (en) * 2009-03-26 2013-12-17 B&C Electronic Engineering, Inc. Emergency and traffic alert system
CN103487108B (zh) * 2013-09-02 2016-11-02 北京邮电大学 一种下凹式立交桥积水监测及交通疏导系统
CN104180869A (zh) * 2014-09-05 2014-12-03 奥璞特智能科技（上海）有限公司 路面积水在线监测及预警方法与系统
CN106652491A (zh) * 2016-12-28 2017-05-10 北京博研智通科技有限公司 基于积水监测的路口交通信号控制方法及系统
CN106800003B (zh) * 2016-12-28 2019-08-09 智车优行科技（北京）有限公司 道路积水检测方法和系统、车辆

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012141840A (ja) * 2011-01-04 2012-07-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 突発浸水リスク回避システムおよび方法
CN103218240A (zh) * 2013-04-18 2013-07-24 武汉光庭信息技术有限公司 一种基于浮动车轨迹的废弃道路识别方法
CN104121915A (zh) * 2013-04-25 2014-10-29 中国移动通信集团安徽有限公司 一种道路实时导航方法及系统
CN103345815A (zh) * 2013-06-08 2013-10-09 清华大学 城市暴雨洪水监测与交通控导系统及方法
CN104424803A (zh) * 2013-08-28 2015-03-18 湖州市千金宝云机械铸件有限公司 一种积水路况的提醒方法及系统
CN103578272A (zh) * 2013-08-30 2014-02-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种异常路况识别方法及装置
CN103488893A (zh) * 2013-09-23 2014-01-01 北京交通发展研究中心 一种桥下积水导致的交通拥堵蔓延预测技术方案
CN104612236A (zh) * 2014-12-18 2015-05-13 重庆多邦科技发展有限公司 基于物联网技术的城市道路积水预警与自动处置系统
CN104966398A (zh) * 2015-07-27 2015-10-07 福建工程学院 一种施工围挡道路的确认方法及系统
CN105185145A (zh) * 2015-10-04 2015-12-23 陈燕 一种智能动态路况地图导航系统及方法
CN105427606A (zh) * 2015-12-24 2016-03-23 重庆云途交通科技有限公司 路面状况信息采集及发布方法
CN106448171A (zh) * 2016-11-25 2017-02-22 北京掌行通信息技术有限公司 一种积水路段预测方法及装置
CN106767867A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 努比亚技术有限公司 车辆导航装置和方法
CN107247718A (zh) * 2016-12-19 2017-10-13 北京四维图新科技股份有限公司 一种地图数据的更新方法和装置、导航系统及服务器
CN107248304A (zh) * 2017-07-31 2017-10-13 安徽中杰信息科技有限公司 城市交通指引方法及其指引系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"基于FCD的桥下积水导致城市交通拥堵点段识别方法研究";刘军等;《交通信息与安全》;20130331;第31卷(第176期);第43-48页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108320502A (zh) 2018-07-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111551958A (zh) 一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法
CN112683286A (zh) 拓扑路网地图的建立方法、系统、存储介质及电子设备
CN102997926B (zh) 一种用于获取导航数据的方法
CN205719159U (zh) 一种桥下或涵洞道路积水监控系统
CN202134106U (zh) 一种智能车载路况采集仪
CN110893828B (zh) 一种路面积水预警方法及装置
CN103544848A (zh) 一种基于多车位地磁检测的车位状态判决方法和装置
CN103714538A (zh) 道路边缘检测方法、装置及车辆
CN108320502B (zh) 一种基于浮动车技术的城市内涝检测方法及终端
CN110274656B (zh) 一种城市内河水位预报预警方法
CN112419712B (zh) 道路断面车速检测方法及系统
CN110517490B (zh) 道路机动车承载力计算方法、系统、装置及存储介质
CN104237890B (zh) 一种由“列车效应”引起的暴雨识别及预报方法
CN113127975A (zh) 车辆涉水检测方法、系统、电子设备及存储介质
CN110388929B (zh) 导航地图更新方法、装置及系统
CN107240264A (zh) 一种车辆非有效行驶轨迹识别方法和城市道路设施规划方法
CN104900057A (zh) 一种城市快速路主辅道的浮动车地图匹配方法
CN110400461B (zh) 一种路网变更检测方法
CN115862335A (zh) 基于车路信息融合的拥堵预警方法、系统及存储介质
CN104134098A (zh) 路面凝冰预警时间的预测方法及预测系统
CN111881566B (zh) 基于实景仿真的滑坡位移检测方法及装置
CN109344903A (zh) 基于车载感知数据的城市道路路面故障实时检测方法
CN203020184U (zh) 一种基于双ccd的纯电动汽车车道标识线检测装置
CN115240432B (zh) 交通拥堵检测方法、装置及电子设备、存储介质
Pooja et al. An early warning system for traffic and road safety hazards using collaborative crowd sourcing

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant