CN110322716B - 一种基于实时地图的高速拥堵导流方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流方法,包括:实时监测高速上静止车辆;判断静止车辆是否会造成高速拥堵;是,则提醒后方车辆从上一个高速出口驶离,并通知静止车辆上一个高速入口等待车辆前方拥堵情况。本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流方法结合车辆上报信息、现场监控图像以及车流密度对高度拥堵趋势进行判断,信息参考全面,有利于保证预测的拥堵趋势的精确。同时,本实施方式中,在发现静止车辆时即进行拥堵趋势判断,有利于提前通知后方车辆规避,从而降低拥堵长度,有利于尽快疏通路段。

Description

一种基于实时地图的高速拥堵导流方法及系统
技术领域
本发明涉及技术领域,尤其涉及一种基于实时地图的高速拥堵导流方法及系统。
背景技术
随着生活水平的提高,私家车越来越普及。这种情况带来的直接后果便是交通堵塞情况越来越严重。
高速路段上的拥堵情况往往都是由于车辆故障、交通事故造成。车辆故障和交通事故都会造成车辆在高速上静止,从而阻拦其他车辆造成高速堵塞。
虽然现有的导航系统具有交通通畅情况显示功能,但是,现有的导航系统对交通疏通的时间的计算具有非常大的误差,容易给驾驶员造成误解,从而影响驾驶员对拥堵路段的提前规避。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题,本发明提出了一种基于实时地图的高速拥堵导流方法及系统。
本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流方法,包括:
实时监测高速上静止车辆;
判断静止车辆是否会造成高速拥堵;
是,则提醒后方车辆从上一个高速出口驶离,并通知静止车辆上一个高速入口等待车辆前方拥堵情况。
优选的,根据车辆上报信息、现场监控图像以及车流密度判断静止车辆是否会造成高速拥堵。
优选的,根据车辆上报信息和现场监控图像获取车辆故障排除时间,并结合车辆故障排除时间和车流密度计算高速拥堵概率;然后根据高速拥堵与预设概率值的对比结果判断静止车辆是否会造成高速拥堵。
优选的,高速拥堵概率计算公式为:
Figure BDA0002110006490000021
一种基于实时地图的高速拥堵导流系统,包括:拥堵判断模块、定向信息传输模块和安装在各高速出口和高速入口处的广播装置;
拥堵判断模块用于与高速监控系统通信获取高速上的静止车辆;拥堵判断模块还用于与交通指挥中心通信,用于根据高速监控系统提供的静止车辆现场图像和交通指挥中心提供的事故上报信息生成高速事故信息;
定向信息传输模块分别连接各广播装置和拥堵判断模块,用于获取静止车辆所在位置的上一个高速出口和高速入口对应的广播装置作为定向通信对象,并用于将高速事故信息发送给对应的定向通信对象;
广播装置用于播报获取的高速事故信息。
优选的,拥堵判断模块生成的高速事故信息包括车辆故障排除时间。
优选的,高速事故信息还包括高速疏通时间,拥堵判断模块用于根据车辆故障排除时间和车流密度计算高速拥堵概率,并用于根据高速拥堵概率生成高速疏通时间。
优选的,
Figure BDA0002110006490000022
优选的,拥堵判断模块用于根据高速监控系统提供的高速监控视频计算车流密度。
本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流方法结合车辆上报信息、现场监控图像以及车流密度对高度拥堵趋势进行判断,信息参考全面,有利于保证预测的拥堵趋势的精确。同时,本实施方式中,在发现静止车辆时即进行拥堵趋势判断,有利于提前通知后方车辆规避,从而降低拥堵长度,有利于尽快疏通路段。
本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流系统,通过定向通信对象的选择,方便了通过上一个高速出口疏散高速上车辆,并通过上一个高速入口车辆汇入的规避进一步降低静止车辆所在路段的车流密度,从而降低高速苏通难度。通过定向通信对象的选择,提供了高速疏散路径的最优选择,即避免了多余的广播装置的占用,还保证了高速的有效使用。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流方法流程图;
图2为本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流系统结构图。
具体实施方式
参照图1,本发明提出的一种基于实时地图的高速拥堵导流方法,包括:
实时监测高速上静止车辆;
判断静止车辆是否会造成高速拥堵;
是,则提醒后方车辆从上一个高速出口驶离,并通知静止车辆上一个高速入口等待车辆前方拥堵情况。
具体的,根据车辆上报信息、现场监控图像以及车流密度判断静止车辆是否会造成高速拥堵。具体的,根据车辆上报信息和现场监控图像可获取车辆故障程度信息,从而获取车辆故障排除时间,再进一步结合车流密度判断拥堵情况。
具体的,本实施方式中,根据车辆上报信息和现场监控图像获取车辆故障排除时间,并结合车辆故障排除时间和车流密度计算高速拥堵概率;然后根据高速拥堵与预设概率值的对比结果判断静止车辆是否会造成高速拥堵。如此,结合车辆上报信息、现场监控图像以及车流密度对高度拥堵趋势进行判断,信息参考全面,有利于保证预测的拥堵趋势的精确。同时,本实施方式中,在发现静止车辆时即进行拥堵趋势判断,有利于提前通知后方车辆规避,从而降低拥堵长度,有利于尽快疏通路段。
具体的,本实施方式中,高速拥堵概率计算公式为:
Figure BDA0002110006490000041
本发明还提供了一种基于实时地图的高速拥堵导流系统,包括:拥堵判断模块、定向信息传输模块和安装在各高速出口和高速入口处的广播装置。
拥堵判断模块用于与高速监控系统通信获取高速上的静止车辆;拥堵判断模块还用于与交通指挥中心通信,用于根据高速监控系统提供的静止车辆现场图像和交通指挥中心提供的事故上报信息生成高速事故信息。
具体的,拥堵判断模块通过高速监控系统获取静止车辆,即实现了拥堵判断模块对拥堵导火索车辆的实时检测和监控。具体的,本实施方式中,拥堵判断模块可根据高速监控系统提供的现场图像判断静止车辆故障程度,从而进一步判断车辆故障排除时间。本实施方式中,如果交通指挥中心获得的静止车辆的故障上报信息,则拥堵判断模块结合现场图像和上报信息判断静止车辆故障程度,有利于提高故障判断的精确程度。本实施方式中,如果交通指挥中心没有获得静止车辆的故障上报信息,则拥堵判断模块也可根据现场图像直接判断车辆故障程度。具体的,本实施方式中,拥堵判断模块中可预设故障判断数据库,故障判断数据用于存储不同的车辆故障图片,并且每张图片关联一个车辆故障排除时间,以方便拥堵判断模块直接通过图像对比获取与现场图像最接近的车辆故障图片对应的车辆故障排除时间并输出。具体的,如果交通指挥中心提供有车辆故障排除时间,则拥堵判断模块将交通指挥中心提供的车辆故障排除时间输出。
具体的,本实施方式中,拥堵判断模块生成的高速事故信息包括车辆故障排除时间,还包括高速疏通时间,拥堵判断模块用于根据车辆故障排除时间和车流密度计算高速拥堵概率,并用于根据高速拥堵概率生成高速疏通时间。
Figure BDA0002110006490000051
本实施方式中,拥堵判断模块用于根据高速监控系统提供的高速监控视频计算车流密度。
定向信息传输模块分别连接各广播装置和拥堵判断模块,用于获取静止车辆所在位置的上一个高速出口和高速入口对应的广播装置作为定向通信对象,并用于将高速事故信息发送给对应的定向通信对象。
广播装置用于播报获取的高速事故信息。
如此,本实施方式中,通过定向通信对象的选择,方便了通过上一个高速出口疏散高速上车辆,并通过上一个高速入口车辆汇入的规避进一步降低静止车辆所在路段的车流密度,从而降低高速苏通难度。同时,本实施方式中,通过定向通信对象的选择,提供了高速疏散路径的最优选择,即避免了多余的广播装置的占用,还保证了高速的有效使用。
以上所述,仅为本发明涉及的较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于实时地图的高速拥堵导流方法,其特征在于,包括:
实时监测高速上静止车辆;
判断静止车辆是否会造成高速拥堵;
是,则提醒后方车辆从上一个高速出口驶离,并通知静止车辆上一个高速入口等待车辆前方拥堵情况;
根据车辆上报信息、现场监控图像以及车流密度判断静止车辆是否会造成高速拥堵;
根据车辆上报信息和现场监控图像获取车辆故障排除时间,并结合车辆故障排除时间和车流密度计算高速拥堵概率;然后根据高速拥堵与预设概率值的对比结果判断静止车辆是否会造成高速拥堵。
2.如权利要求1所述的基于实时地图的高速拥堵导流方法,其特征在于,高速拥堵概率计算公式为:
Figure 631756DEST_PATH_IMAGE002
3.一种基于实时地图的高速拥堵导流系统,其特征在于,包括:拥堵判断模块、定向信息传输模块和安装在各高速出口和高速入口处的广播装置;
拥堵判断模块用于与高速监控系统通信获取高速上的静止车辆;拥堵判断模块还用于与交通指挥中心通信,用于根据高速监控系统提供的静止车辆现场图像和交通指挥中心提供的事故上报信息生成高速事故信息;
定向信息传输模块分别连接各广播装置和拥堵判断模块,用于获取静止车辆所在位置的上一个高速出口和高速入口对应的广播装置作为定向通信对象,并用于将高速事故信息发送给对应的定向通信对象;
广播装置用于播报获取的高速事故信息;
拥堵判断模块生成的高速事故信息包括车辆故障排除时间;
高速事故信息还包括高速疏通时间,拥堵判断模块用于根据车辆故障排除时间和车流密度计算高速拥堵概率,并用于根据高速拥堵概率生成高速疏通时间。
4.如权利要求3所述的基于实时地图的高速拥堵导流系统,其特征在于,
Figure DEST_PATH_IMAGE004
5.如权利要求4所述的基于实时地图的高速拥堵导流系统,其特征在于,拥堵判断模块用于根据高速监控系统提供的高速监控视频计算车流密度。
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