CN112700640B - 道路状态监测方法、服务器、车载设备及路侧设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及了一种道路状态监测方法、服务器、车载设备及路侧设备，其中道路状态监测方法包括：云端监测平台获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息，得到BSM数据集；BSM消息包括车辆的行驶状态信息；然后根据行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，若是，则从BSM数据集中筛选出对应的BSM消息，形成目标BSM数据集；接着分析目标BSM数据集，并根据分析结果判断道路是否发生道路状态异常。实施本发明实施例，可以及时高效地识别出道路状态异常情况，从而提升道路安全可靠性。

Description

道路状态监测方法、服务器、车载设备及路侧设备

技术领域

本发明涉及智能交通(Intelligent Transportation System，ITS)领域，尤其涉及一种道路状态监测方法、服务器、车载设备及路侧设备。

背景技术

城市道路、高速公路、桥梁路面等大多数由沥青铺设形成沥青路面，由于行车载荷作用以及自然因素影响，沥青路面上容易产生破损、坑洼、塌陷等缺陷，若不及时修补，则会对沥青路面造成更深的损坏，且还会影响行车安全。

目前道路养护部门主要通过人工巡逻、车主上报道路状态或人工查看道路监控视频等方式来获得道路状态信息，然而目前采用的方式无法实时了解道路状况，缺乏实用性，效率较低。同时，对于破损较较严重的的路面，如未及时发现，很可能会导致交通效率下降，甚至引发交通安全事故。

发明内容

本发明提供一种道路状态监测方法、服务器、车载设备及路侧设备，可以及时高效地识别出道路状态异常情况，从而提升道路安全可靠性。

第一方面，提供一种道路状态监测方法，应用于云端监测平台，包括：

获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息，得到BSM数据集；所述BSM消息包括车辆的行驶状态信息；

根据所述行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，若是，则从所述BSM数据集中筛选出对应的BSM消息，形成目标BSM数据集；

分析所述目标BSM数据集，并根据分析结果判断所述道路是否发生道路状态异常。

可选的实施例中，所述行驶状态信息包括行驶位置信息，分析所述目标BSM数据集，并根据分析结果判断所述道路是否发生道路状态异常，包括：基于所述行驶位置信息，从所述目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集；若所述目标BSM子数据集的数据样本超过预设数量，和/或，所述目标BSM子数据集中的样本数量与通过所述道路特定点位置的车辆总数的占比超过预设比例，则判断经过所述道路特定点位置的各车辆出现行驶异常，并根据各车辆的行驶异常确定所述道路特定点位置发生道路状态异常。

可选的实施例中，所述行驶状态信息还包括时间信息，在从所述目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集之后，所述方法还包括：根据所述时间信息对所述目标BSM子数据集进行过滤，以排除发生交通拥堵时采集的BSM消息。

可选的实施例中，根据各车辆的行驶异常确定所述道路特定点位置发生道路状态异常，具体包括：在所述目标BSM数据集中存在相似的BSM消息超过预设比例的情况下，表明各车辆出现的行驶异常相互关联，则确定所述道路特定点位置发生道路状态异常。

可选的实施例中，所述方法还包括：生成针对所述道路特定点位置的道路状态异常预警信息；将所述道路状态异常预警信息发送给即将向所述道路特定点位置行驶的车辆上的车载设备，和/或，发送给交通管理设备。

可选的实施例中，所述行驶状态信息包括三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、车辆速度中的任一项或者任意多项组合，根据所述行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，包括：根据所述三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、车辆速度中的任一项或者任意多项组合，判断车辆是否发生行驶状态异常变化。可选的实施例中，获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息，包括：通过路侧设备获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息。

第二方面，提供一种道路状态监测方法，应用于车载设备，包括：

当车辆在道路行驶过程中，所述车辆上的车载设备从本设备及车辆控制系统获取数据，形成行驶状态信息；

根据所述行驶状态信息形成BSM消息，并向云端监测平台发送所述BSM消息，以使所述云端监测平台在汇集所述道路各车辆上的车载设备发送的BSM消息形成BSM数据集后，根据所述BSM消息中的行驶状态信息从所述BSM数据集中筛选出行驶状态信息异常的BSM消息，以形成目标BSM数据集，并基于所述目标BSM数据集判断所述道路是否发生道路状态异常。

可选的实施例中，向云端监测平台发送所述BSM消息，具体为：向路侧设备发送所述BSM消息，以使所述路侧设备对所述BSM消息进行预处理后，向所述云端监测平台发送所述BSM消息。

第三方面，提供一种道路状态监测方法，应用于路侧设备，包括：

当车辆行驶进入所述路侧设备的通讯范围时，接收所述车辆上的车载设备发送的BSM消息；所述BSM消息包括车辆的行驶状态信息；

对所述BSM消息进行预处理后，向云端监测平台发送所述BSM消息，以使所述云端监测平台在汇集所述道路各车辆上的车载设备发送的BSM消息形成BSM数据集后，根据所述BSM消息中的行驶状态信息从所述BSM数据集中筛选出行驶状态信息异常的BSM消息，以形成目标BSM数据集，并基于所述目标BSM数据集判断所述道路是否发生道路状态异常。

第四方面，提供一种服务器，所述服务器包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现第一方面任一实施例所述的道路状态监测方法的步骤。

第五方面，提供一种车载设备，所述车载设备包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现第二方面任一实施例所述的道路状态监测方法的步骤。

第六方面，提供一种路侧设备，所述路侧设备包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现第三方面所述的道路状态监测方法的步骤。

本发明实施例中，云端监测平台获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的包括车辆的行驶状态信息BSM消息，得到BSM数据集；并根据行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，若是，则从BSM数据集中筛选出对应的BSM消息，形成目标BSM数据集；然后分析目标BSM数据集，并根据分析结果判断道路是否发生道路状态异常。实施本发明实施例，可以及时高效地识别出道路状态异常情况，从而提升道路安全可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中：

图1是本发明实施例提供的一种道路状态监测系统架构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种道路状态监测方法的应用场景示意图；

图3是本发明实施例提供的第一种道路状态监测方法流程图；

图4是本发明实施例提供的第二种道路状态监测方法流程图；

图5是本发明实施例提供的第三种道路状态监测方法流程图；

图6是本发明实施例提供的服务器硬件结构示意图；

图7是本发明实施例提供的车载设备硬件结构示意图；

图8是本发明实施例提供的路侧设备硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种新的道路监测系统架构，该系统可以及时高效地识别出道路状态异常情况，提升道路安全可靠性。具体参见图1，图1是本发明实施例提供的道路状态监测系统架构图，该架构包括：

车载设备：又称车载单元(On Board Unit，OBU)，可具有CAN、以太网、串口等多种接口，可内置WIFI模块、4G/5G通信模块、GNSS定位模块，DSRC通信模块、LTE-V通信模块。OBU是车路协同体系车联网平台应用在车侧的装置，主要负责采集其所在车辆的行驶状态信息。在一些实施例中，OBU将采集到的行驶状态信息以BSM(Basic Safety Message，基本安全消息)消息形式直接通过其内部的4G/5G通信模块发送给云端监测平台；在另一些实施例中，OBU将采集到的行驶状态信息以BSM消息形式通过路侧设备(称路侧单元，Road SideUnit，RSU)向云端监测平台发送，其中OBU与RSU可以基于DSRC或者LET-V的进行通讯。其中，上述行驶状态信息主要为表征车辆行驶过程的状态变化数据，例如刹车、转向、抖动等。

云端监测平台：由部署在远程云端的服务器构成，云端监测平台可以接收OBU直接发送的BSM消息，或者接收经RSU汇集转发的BSM消息。云端监测平台通过对多个车辆的BSM消息中的车辆行驶状态信息进行分析，判断车辆在道路行驶是否平稳，经过大量数据分析后可以判断道路是否出现破损、坑洼、塌陷等缺陷。

可选的，云端监测平台可以划分为边缘云和区域云。其中边缘云负责收集较小范围内的BSM消息，例如负责收集一条道路或者几条道路的BSM消息，其部署的地理位置可以贴近RSU，具备时延很低、降低云端的计算负载，降低整个网络的带宽开销等优点。而区域云负责收集较大范围内的BSM消息，例如负责收集几条或者数十条道路的BSM消息，区域云收集的BSM消息可以是边缘云的汇总上报的。

可选的，该架构还可以包括路侧设备，又称路侧单元(Road Side Unit，RSU)，RSU具备DSRC通信模块、LTE-V通信模块，用于与OBU通信；还具备4G/5G通信模块，用于与云端监测平台通信。RSU负责接收进入其通信范围内的OBU发送的BSM消息，可以对BSM消息进行预处理后，向云端监测平台发送。

为了便于理解本发明实施例，下面对本发明实施例涉及的应用场景进行说明。如图2所示，图中车辆在道路行驶过程中，遇到凹坑等情况时，这时车主通常会刹车减速，向左转向避开塌陷；或者车主没及时发现塌陷，直接从该塌陷上行驶通过，这时车辆会产生非正常的抖动，抖动数据可通过车辆的三轴加速度传感器获取的数据表示。在该过程中，OBU实时从车辆获取行驶状态信息，并以BSM消息形式向前方RSU发送，RSU再将BSM消息发送给云端监测平台；或者，在另一些情况下，OBU可以直接向云端监测平台发送BSM消息。当云端监测平台收集了该路段足够多的BSM消息后，即可以从大量的BSM消息反馈的各个车辆在该道路的行驶状态信息，进而可以分析判断该道路是否发生道路状态异常，例如破损、坑洼、塌陷等。

本发明实施例，为了及时高效地识别出道路状态异常情况，进而提升道路安全可靠性，提供了一种道路状态监测方法，参见图1，该方法应用在云端监测平台，该方法具体包括：

首先需要说明的，云端监测平台可以划分为边缘云和区域云。其中边缘云负责收集较小范围内的BSM消息，例如负责收集一条道路或者几条道路的BSM消息，其部署的地理位置可以贴近RSU，具备时延很低、降低云端的计算负载，降低整个网络的带宽开销等优点。而区域云负责收集较大范围内的BSM消息，例如负责收集几条或者数十条道路的BSM消息，区域云收集的BSM消息可以是边缘云的汇总上报的。

S101、获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息，得到BSM数据集。

其中BSM消息为V2X标准定义的车辆的基本安全消息，在本发明实施例中用于传输车辆的行驶状态信息，本发明实施例中的行驶状态信息可以包括三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、行驶位置信息，时间信息，车辆当前速度等信息，其中三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角可以是OBU从汽车CAN总线从车辆控制系统获取的，行驶位置信息，时间信息，车辆当前速度可以是OBU从自身设备获取的，例如车辆当前位置可以从OBU内置的GNSS定位模块获取，车辆当前速度可以是OBU基于车辆当前位置的变化计算得到，当然车辆当前速度，行驶位置信息，时间信息也可以通过汽车CAN总线从车辆控制系统读取，本发明实施例对此不作具体限定。

在另一些实施例中，OBU还可以直接与车辆上的各个传感器连接，例如三轴重力加速度传感器、刹车传感器、方向盘传感器、速度传感器直接连接，分别获取三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、车辆速度。

在云端监测平台提供两种途径收集车辆的BSM消息。第一种途径，可以直接接收OBU发送的BSM消息；第二种途径，可以通过RSU接收OBU发送的BSM消息。

对于第一种途径，云端监控平台接收到OBU直接发送的BSM消息后，需要对BSM消息进行数据清洗、去重等预处理，以将无效、缺失、重复的数据删除；对于第二种途径，在OBU将BSM消息发送至RSU后，RSU对接收到的BSM消息进行数据清洗、去重、汇聚等预处理，从而将无效、缺失、重复的数据删除，且将多个BSM消息打包汇聚成一份数据后，向云端监测平台发送。通过对BSM消息进行上述预处理操作，可以提高BSM消息的实用性，进而提高了后续云端监测平台道路状态异常判断的准确性。

需要说明的，OBU与RSU的通信方式有多种，包括DSRC、LTE-V、5G等，本发明实施例优选采用LTE-V通信方式。RSU通过交通专网或新一代通信技术4G/5G等接入云端监测平台，本发明实施例优选采用交通专网通信方式。

其中，OBU实时上报车辆的BSM消息，具体的可以每间隔20毫秒、100毫秒或其他间隔时间上报一次BSM消息，从而使得云端监测平台实时监控车辆的行驶状态的变化。

在云端监测平台收集了设定的某时间段内，和/或，数量足够多的BSM消息后，即可形成BSM数据集。

S102、根据行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，若是，则从BSM数据集中筛选出对应的BSM消息，形成目标BSM数据集。

由于BSM数据集是云端监测平台通过多途径收集得到的、原始的BSM消息的集合，因此需要对BSM数据集中的各个BSM消息进行筛选。具体的，可以根据所述三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、车辆速度中的任一项或者任意多项组合设定筛选条件进行筛选，其中筛选条件可以按如下方式设定：三轴加速度中的x，y，z轴三个方向的加速度值任意一个或者任意多个超过预设轴加速度阈值；出现刹车情况；方向盘方向角超过预设角度；车辆速度变化超过预设范围。在上述条件中满足一项或者满足多项的情况下，将该BSM消息筛选出，进而形成行驶状态异常变化的目标BSM数据集。

S103、分析目标BSM数据集，并根据分析结果判断道路是否发生道路状态异常。

一种实施例中，该实施例用于判断某一特定路段整体是否发生道路状态异常情况。具体的云端监测平台分析目标BSM数据集中各个BSM消息，根据各个BSM消息里的行驶状态信息包括的行驶位置信息和时间信息，筛选出在制定时间段的，且符合该特定路段的BSM消息，形成目标BSM子数据集。若目标BSM子数据集的数据样本超过预设数量，和/或，目标BSM子数据集中的样本数量与在特定时间段内通过所述特定道路的车辆总数的占比超过预设比例，则确定该特定道路发生道路状态异常。

另一种实施例中，该实施例可以细化至对特定道路的特定点位置判断是否发生道路状态异常情况。具体的，云端监测平台从目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集；若目标BSM子数据集的数据样本超过预设数量，和/或，目标BSM子数据集中的样本数量与通过道路特定点位置的车辆总数的占比超过预设比例，则判断经过道路特定点位置的各车辆出现行驶异常，并根据各车辆的行驶异常确定道路特定点位置发生道路状态异常。

在一些实施例中，在从目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集之后，还可以根据BSM消息中的时间信息对目标BSM子数据集进行过滤，以排除发生交通拥堵时采集的BSM消息。由于发生交通拥堵时，各车辆的驾驶行为会频繁出现刹车，转向，与道路异常(破损、坑洼、塌陷)情况下车辆行驶行为可能相似，因此排除在交通拥堵时采集的BSM消息，可以提高判断道路状态是否发生异常的准确性。

进一步的，为提高云端监测平台判断道路异常的准确性，本发明实施例还需进一步在目标BSM子数据集中，判断经过特定点位置的各车辆出现的行驶异常是否相互关联。在所述各车辆出现的行驶异常相互关联的情况下，云端监测平台才确定道路特定点位置发生道路状态异常。具体的，云端监测平台可以在目标BSM数据集中存在相似的BSM消息超过预设比例的情况下，判断经过特定点位置的各车辆出现的行驶异常相互关联。其中相似的BSM消息为具备相似的行驶状态信息的BSM消息，例如遇到道路的塌陷情况时，车主控制车辆所作出的行为反应通常相似，如刹车、减速、转向、加速行为相似度高。

需要具体说明的，可以通过以下方式来计算BSM消息之间的相似度，通过比较BSM消息内的行驶状态信息三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角以及车辆速度，比较后可获得每一项的相似度分数，再基于针对每一项预设定的权重进行加权，最终获得一个综合相似度分数。当该综合相似度分数大于预设分数值，则判断该BSM消息为其中一个相似的BSM消息。

在一些实施例中，若云端监测平台判断道路或者道路特定点发生道路状态异常，则生成针对该道路或者道路特定点的道路状态异常预警信息。

在一些实施例中，在生成道路状态异常预警信息之后，将道路状态异常预警信息直接，或者通过RSU发送给即将向所述道路行驶的车辆上的车载设备，以提醒车辆提前避让，和/或，发送给交通管理设备，以通知交通管理部门进行道路养护。

实施本发明实施例，云端监测平台获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的包括车辆的行驶状态信息BSM消息，得到BSM数据集；并根据行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，若是，则从BSM数据集中筛选出对应的BSM消息，形成目标BSM数据集；然后分析目标BSM数据集，并根据分析结果判断道路是否发生道路状态异常。通过本发明实施例，可以及时高效地识别出道路状态异常情况，从而提升道路安全可靠性。

本发明还提供另一种道路状态监测方法，该方法应用在车载设备，简称OBU，参见图4，该方法具体包括：

S201、当车辆在道路行驶过程中，车辆上的车载设备从本设备及车辆控制系统获取数据，形成行驶状态信息。

S202、根据行驶状态信息形成BSM消息，并向云端监测平台发送BSM消息，以使云端监测平台在汇集道路各车辆上的车载设备发送的BSM消息形成BSM数据集后，根据BSM消息中的行驶状态信息从BSM数据集中筛选出行驶状态信息异常的BSM消息，以形成目标BSM数据集，并基于目标BSM数据集判断道路是否发生道路状态异常。

其中BSM消息为V2X标准定义的车辆的基本安全消息，在本发明实施例中用于传输车辆的行驶状态信息，本发明实施例中的行驶状态信息可以包括三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、行驶位置信息，时间信息，车辆当前速度等信息，其中OBU从汽车CAN总线从车辆控制系统获取三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角，从OBU自身设备获取的行驶位置信息，时间信息，车辆当前速度，具体的可以从OBU内置的GNSS定位模块获取车辆当前位置，基于车辆当前位置的变化计算得到车辆当前速度。当然车辆当前速度，行驶位置信息，时间信息也可以通过汽车CAN总线从车辆控制系统读取，本发明实施例对此不作具体限定。

OBU可通过两种途径向云端监测平台发送BSM消息。第一种途径，可以直接基于4G/5G同信方式向云端监测平台发送BSM消息；第二种途径，可以通过RSU向云端监测平台发送的BSM消息，其中OBU与RSU的通信方式有多种，包括DSRC、LTE-V、5G等，本发明实施例优选采用LTE-V通信方式。RSU通过交通专网或新一代通信技术4G/5G等接入云端监测平台，本发明实施例优选采用交通专网通信方式。

通过本发明实施例，可以及时高效地识别出道路状态异常情况，从而提升道路安全可靠性。

本发明还提供另一种道路状态监测方法，该方法应用于路侧设备，简称RSU，参见图5，该方法具体包括：

S301、当车辆行驶进入路侧设备的通讯范围时，接收车辆上的车载设备发送的BSM消息。

S302、对BSM数据进行预处理后，向云端监测平台发送所述BSM消息，以使云端监测平台在汇集道路各车辆上的车载设备发送的BSM消息形成BSM数据集后，根据BSM消息中的行驶状态信息从BSM数据集中筛选出行驶状态信息异常的BSM消息，以形成目标BSM数据集，并基于目标BSM数据集判断道路是否发生道路状态异常。

在OBU将BSM消息发送至RSU后，RSU对接收到的BSM消息进行数据清洗、去重、汇聚等预处理，从而将无效、缺失、重复的数据删除，且将多个BSM消息打包汇聚成一份数据后，向云端监测平台发送。通过对BSM消息进行上述预处理操作，可以提高BSM消息的实用性，进而提高了后续云端监测平台道路状态异常判断的准确性。

RSU通过交通专网或新一代通信技术4G/5G等接入云端监测平台，本发明实施例优选采用交通专网通信方式。

通过本发明实施例，可以及时高效地识别出道路状态异常情况，从而提升道路安全可靠性。

参见图6，图6是本发明实施例提供的服务器的硬件结构示意图。该服务器包括：处理器401和存储有计算机程序与数据资源的存储器402，所述处理器401在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现图6实施例的方法和步骤。可能实施例中，所述服务器还可以包括：一个或多个输入接口403，一个或多个输出接口404。

上述处理器401、输入接口403、输出接口404和存储器402通过总线405连接。存储器402用于存储指令以及程序执行所需的数据，处理器401用于执行存储器402存储的指令，输入接口403用于接收数据，例如BSM消息等，输出接口404用于输出数据，例如预警信息等。

其中，处理器401被配置用于调用所述程序指令执行：图3实施例中涉及与云端监测平台的处理器相关的方法步骤。

应当理解，在本公开实施例中，所称处理器401可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

该存储器402可以包括只读存储器和随机存取存储器以及可读写可编程非易失性存储器，如计算机硬盘(例如固态硬盘或者机械硬盘)，U盘等，该存储器402向处理器401提供指令和数据。存储器402的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器402还可以存储接口类型的信息。

在一些实现方式中，本公开实施例中所描述的服务器的上述各部件可用于执行图3方法实施例中的方法步骤，为了简洁，这里不再赘述。

参见图7，图7是本发明实施例提供的车载设备的硬件结构示意图。该车载设备包括：处理器501和存储有计算机程序与数据资源的存储器502，所述处理器501在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现图4实施例的方法和步骤。可能实施例中，所述车载设备还可以包括：一个或多个输入接口503，一个或多个输出接口504。

上述处理器501、输入接口503、输出接口504和存储器502通过总线505连接。存储器502用于存储指令以及程序执行所需的数据，处理器501用于执行存储器502存储的指令，输入接口503用于接收数据，例如接收车辆控制系统发送的部分行驶状态信息等，输出接口504用于输出数据，例如向云端监测平台发送BSM消息等。

其中，处理器501被配置用于调用所述程序指令执行：图4实施例中涉及与车载设备的处理器相关的方法步骤。

应当理解，在本公开实施例中，所称处理器501可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

该存储器502可以包括只读存储器和随机存取存储器以及可读写可编程非易失性存储器，如计算机硬盘(例如固态硬盘或者机械硬盘)，U盘等，该存储器502向处理器501提供指令和数据。存储器502的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器502还可以存储接口类型的信息。

在一些实现方式中，本公开实施例中所描述的车载设备的上述各部件可用于执行图4方法实施例中的方法步骤，为了简洁，这里不再赘述。

参见图8，图8是本发明实施例提供的路侧设备的硬件结构示意图。该路侧设备包括：处理器601和存储有计算机程序与数据资源的存储器602，所述处理器601在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现图5实施例的方法和步骤。可能实施例中，所述路侧设备还可以包括：一个或多个输入接口603，一个或多个输出接口604。

上述处理器601、输入接口603、输出接口604和存储器602通过总线605连接。存储器602用于存储指令以及程序执行所需的数据，处理器601用于执行存储器602存储的指令，输入接口603用于接收数据，例如接收车载设备发送的BSM消息等，输出接口604用于输出数据，例如向云端监测平台发送BSM消息等。

其中，处理器601被配置用于调用所述程序指令执行：图5实施例中涉及与路侧设备的处理器相关的方法步骤。

应当理解，在本公开实施例中，所称处理器601可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

该存储器602可以包括只读存储器和随机存取存储器以及可读写可编程非易失性存储器，如计算机硬盘(例如固态硬盘或者机械硬盘)，U盘等，该存储器602向处理器601提供指令和数据。存储器602的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器602还可以存储接口类型的信息。

在一些实现方式中，本公开实施例中所描述的路侧设备的上述各部件可用于执行图5方法实施例中的方法步骤，为了简洁，这里不再赘述。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何纂改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种道路状态监测方法，其特征在于，应用于云端监测平台，包括：

获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息，得到BSM数据集；所述BSM消息包括车辆的行驶状态信息；所述行驶状态信息包括行驶位置信息；

根据所述行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，若是，则从所述BSM数据集中筛选出对应的BSM消息，形成目标BSM数据集；

分析所述目标BSM数据集，并根据分析结果判断所述道路是否发生道路状态异常；

其中，分析所述目标BSM数据集，并根据分析结果判断所述道路是否发生道路状态异常包括：

基于所述行驶位置信息，从所述目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集；

若所述目标BSM子数据集的数据样本超过预设数量，和/或，所述目标BSM子数据集中的样本数量与通过所述道路特定点位置的车辆总数的占比超过第一预设比例，并根据在所述目标BSM数据集中存在相似的BSM消息超过第二预设比例的情况下，表明各车辆出现的行驶异常相互关联，则确定所述道路特定点位置发生道路状态异常。

2.根据权利要求1所述的道路状态监测方法，其特征在于，所述行驶状态信息还包括时间信息，在从所述目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集之后，所述方法还包括：

根据所述时间信息对所述目标BSM子数据集进行过滤，以排除发生交通拥堵时采集的BSM消息。

3.根据权利要求1所述的道路状态监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

生成针对所述道路特定点位置的道路状态异常预警信息；

将所述道路状态异常预警信息发送给即将向所述道路特定点位置行驶的车辆上的车载设备，和/或，发送给交通管理设备。

4.根据权利要求1所述的道路状态监测方法，其特征在于，所述行驶状态信息包括三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、车辆速度中的任一项或者任意多项组合，根据所述行驶状态信息判断车辆是否发生行驶状态异常变化，包括：

根据所述三轴加速度、刹车状态、方向盘方向角、车辆速度中的任一项或者任意多项组合，判断车辆是否发生行驶状态异常变化。

5.根据权利要求1所述的道路状态监测方法，其特征在于，获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息，包括：

通过路侧设备获取在道路行驶的各车辆上的车载设备发送的BSM消息。

6.一种道路状态监测方法，其特征在于，应用于车载设备，包括：

当车辆在道路行驶过程中，所述车辆上的车载设备从本设备及车辆控制系统获取数据，形成行驶状态信息；所述行驶状态信息包括行驶位置信息；

根据所述行驶状态信息形成BSM消息，并向云端监测平台发送所述BSM消息，以使所述云端监测平台在汇集所述道路各车辆上的车载设备发送的BSM消息形成BSM数据集后，根据所述BSM消息中的行驶状态信息从所述BSM数据集中筛选出行驶状态信息异常的BSM消息，以形成目标BSM数据集，并基于所述目标BSM数据集判断所述道路是否发生道路状态异常；

其中，分析所述目标BSM数据集，并根据分析结果判断所述道路是否发生道路状态异常包括：

基于所述行驶位置信息，从所述目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集；

若所述目标BSM子数据集的数据样本超过预设数量，和/或，所述目标BSM子数据集中的样本数量与通过所述道路特定点位置的车辆总数的占比超过第一预设比例，并根据在所述目标BSM数据集中存在相似的BSM消息超过第二预设比例的情况下，表明各车辆出现的行驶异常相互关联，则确定所述道路特定点位置发生道路状态异常。

7.根据权利要求6所述的道路状态监测方法，其特征在于，向云端监测平台发送所述BSM消息，具体为：

向路侧设备发送所述BSM消息，以使所述路侧设备对所述BSM消息进行预处理后，向所述云端监测平台发送所述BSM消息。

8.一种道路状态监测方法，其特征在于，应用于路侧设备，包括：

当车辆行驶进入所述路侧设备的通讯范围时，接收所述车辆上的车载设备发送的BSM消息；所述BSM消息包括车辆的行驶状态信息；所述行驶状态信息包括行驶位置信息；

对所述BSM消息进行预处理后，向云端监测平台发送所述BSM消息，以使所述云端监测平台在汇集所述道路各车辆上的车载设备发送的BSM消息形成BSM数据集后，根据所述BSM消息中的行驶状态信息从所述BSM数据集中筛选出行驶状态信息异常的BSM消息，以形成目标BSM数据集，并基于所述目标BSM数据集判断所述道路是否发生道路状态异常；

其中，分析所述目标BSM数据集，并根据分析结果判断所述道路是否发生道路状态异常包括：

基于所述行驶位置信息，从所述目标BSM数据集中筛选出符合道路特定点位置的目标BSM子数据集；

若所述目标BSM子数据集的数据样本超过预设数量，和/或，所述目标BSM子数据集中的样本数量与通过所述道路特定点位置的车辆总数的占比超过第一预设比例，并根据在所述目标BSM数据集中存在相似的BSM消息超过第二预设比例的情况下，表明各车辆出现的行驶异常相互关联，则确定所述道路特定点位置发生道路状态异常。

9.一种服务器，所述服务器包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现权利要求1-5任一项所述的道路状态监测方法的步骤。

10.一种车载设备，所述车载设备包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现权利要求6或7任一项所述的道路状态监测方法的步骤。

11.一种路侧设备，所述路侧设备包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现权利要求8所述的道路状态监测方法的步骤。

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