CN113470359B - 基于5g-v2x的道路大规模拥堵告警方法及系统 - Google Patents

基于5g-v2x的道路大规模拥堵告警方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于5G‑V2X的道路大规模拥堵告警系统及方法，车辆通过传感器模块收集自身车辆信息，行驶判断模块根据此信息生成车辆判断结果，并通过5G‑V2X通信模块将结果发送给此车辆所在路段的路侧单元；路侧单元对该范围内所有车辆进行判断统计，数据处理模块融合处理车辆判断结果和路侧判断结果，以判断此路段是否发生拥堵，并通过5G网络通信模块将拥堵信息发送给下游的路侧单元和上传云端，从而广播拥堵信息给其通信范围内的所有车辆。本发明能及时通过5G网络将拥堵信息发送给后方车辆，接收信息的车辆可执行改道或减速方案，避免因进入小规模拥堵区域而造成大规模拥堵，并减少因避免不及造成的碰撞或连环事故。

Description

基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法及系统
技术领域
本发明涉及车联网和智能驾驶领域，特别是涉及一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法和基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警系统。
背景技术
传统的移动通信网络，例如4G网络、Wi-Fi网络，在面对即时复杂的交通状况时，可能会面对网络负载过大，传输信息的准确率不能保证，传输的延时过高。而交通的道路信息要求即时性高，稳定性好。低速的网络无法保证实时信息的交互，过高的延时无法保证传输信息的稳定性，导致目前的道路拥堵信息的及时性反馈不够准确，从而造成前方较近路段的实时信息的参考价值不高。
随着整个社会经济和科学技术的发展，以及城市交通基础建设越来越完善，越来越多的家庭拥有属于自己的汽车。汽车的数量基于上升。对于出行方式的选择，更多的人们选择更自由的驾车。但由于车辆的数量急剧上升，城市的道路越来越不堪重负。拥堵现象在城市中随处发生，有时拥堵甚至造成大规模的交通瘫痪，对于整个的城市交通调度和城市行驶安全方面都是一个很大的负面因素。因此，在城市道路中，一定要采取有效的方案去解决城市交通的拥堵性，提高整个交通系统运转的高效性以及降低因为拥堵发生事故的可能性。
目前，针对城市交通拥堵的情景，车辆采用全球定位系统，根据车辆在地图上的定位在一定时间计算车辆的速度，同时在地图上反馈在这段时间内长时间不动的车辆或是前进速度慢的车辆，路段存在大量定位车辆则在地图上将该路段标记为拥堵路段，并返回每个车辆的车载地图，但是，现有的技术方法存在以下缺点：
1、现有技术仅依靠定位系统反馈的即时道路地图进行道路信息交互，可能会存在定位信号质量不高，对整个判断流程造成误反馈。
2、现有技术依靠全球卫星定位系统，可能会存在一定时间的延时，不能做到即时反馈道路信息。
3、现有技术发生车辆拥堵时，车辆上传拥堵信息的速度较慢。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警系统及方法，以期能在小规模拥堵发生时，减少该路段的汇入车次，防止更多车辆快速驶入该拥堵路段，从而避免发生大规模拥堵的同时减少发生追尾事故的可能性，进而提高道路通行效率。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警系统的特点是应用于由一个云端服务器、若干个路侧单元所构成的单向行驶的道路环境中，在所述路侧单元中设置有信息采集模块、数据处理模块、道路拥堵判断模块和5G网络通信模块；在行驶车辆上设置有传感器模块、行驶判断模块和5G-V2X通信模块，且所述信息采集模块是利用摄像头拍摄视野范围内的道路，并对视野范围内的道路总长度L进行等距离为S的分段处理，并依次对每段进行标记，其中，任一分段记为Li，且车辆的长度小于距离S；
所述传感器模块采集行驶车辆实时的速度信息与制动信息并分别发送给所述行驶判断模块；
所述行驶判断模块根据速度信息与制动信息判断自身车辆是否发送拥堵，并将车辆判断结果及其车牌号通过5G-V2X通信模块分别发送给所述信息采集模块和数据处理模块；
所述信息采集模块利用摄像头获取驶入第一分段L1的所有车辆的实时图像，并根据所接收到的车辆判断结果及其车牌号，识别实时图像中相应车牌号的车辆，并标记相应车辆，从而利用摄像头跟踪所标记的车辆，将标记车辆驶入第一分段L1的初始时刻记为Ta，并从Ta时刻开始，每隔周期T采集标记车辆的实时图像后，发送给所述道路拥堵判断模块；
所述道路拥堵判断模块根据每个周期所采集的实时图像中车辆位置的变化来判断标记车辆是否发生拥堵，并得到每个周期的路侧判断结果后发送给所述数据处理模块；
所述数据处理模块对视野范围内所接收到的所有车辆的实时车辆判断结果和每个周期的路侧判断结果进行统计融合处理，从而判断当前信息采集模块的视野范围内的道路是否发生拥堵，若发生拥堵，则生成拥堵信息，并通过5G网络通信模块广播所述拥堵信息给在自身通信范围内的行驶车辆以及下游的路侧单元，同时通过5G网络通信模块将拥堵信息发送给所述云端服务器；否则，不广播；
下游的路侧单元或其他路侧单元的数据处理模块通过5G网络通信模块接收到所述拥堵信息，同时也将所述拥堵信息广播给自身通信范围内行驶车辆及其相邻的下游路侧单元；
所述云端服务器通过5G网络实时发送拥堵路段的拥堵信息给更大范围内的行驶车辆。
本发明一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法的特点在于，是应用于由一个云端服务器、若干个路侧单元所构成的单向行驶的道路环境中，在所述路侧单元中设置有信息采集模块、数据处理模块、道路拥堵判断模块和5G网络通信模块；在行驶车辆上设置有车载传感器、行驶判断模块和5G-V2X通信模块，且所述信息采集模块是利用摄像头拍摄视野范围内的道路，并对视野范围内的道路总长度L进行等距离为S的分段处理，并依次对每段进行标记，其中，任一分段记为Li，且车辆的长度小于距离S；
所述道路大规模拥堵告警方法包括以下步骤：
步骤1、当前车辆的车载传感器在实时采集行驶车辆实时的速度信息和制动信息；
步骤2、当前车辆的行驶判断模块根据所述速度信息和制动信息判断自身车辆是否发送拥堵，并生成车辆判断结果及其车牌号一起通过5G-V2X通信模块进行广播；
步骤3、当前路侧单元的信息采集模块利用摄像头获取驶入第一分段L1的所有车辆的实时图像，并根据所接收到的车辆判断结果及其车牌号，识别实时图像中相应车牌号的车辆，并标记相应车辆为Rc，从而利用所述摄像头跟踪所标记的车辆Rc；
步骤4、当前路侧单元的信息采集模块将标记车辆Rc驶入第一分段L1的初始时刻记为Ta，并从Ta时刻开始，每隔周期T采集标记车辆Rc的实时图像，直至标记车辆Rc驶出拍摄视野范围内的道路为止；
步骤5、当前路侧单元的道路拥堵判断模块根据每个周期所采集的实时图像判断所述标记车辆Rc是否发生拥堵，并得到每个周期的路侧判断结果；
步骤6、数据处理模块对视野范围内所接收到的所有车辆的实时车辆判断结果和每个周期的路侧判断结果进行统计融合处理，以判断当前信息采集模块的视野范围内的道路是否发生拥堵，若发生拥堵，则根据视野范围内的道路位置生成拥堵信息；
步骤7、路侧单元通过5G网络通信模块将拥堵信息广播发送给在自身通信范围内的行驶车辆以及下游的路侧单元，并上传云端服务器；
步骤8、下游的路侧单元或其他路侧单元通过5G网络通信模块接收到拥堵信息后，将所述拥堵信息广播给自身通信范围内行驶车辆及其相邻的下游路侧单元；
步骤9、所述云端服务器接收拥堵信息后，通过5G网络实时共享给较大范围内的行驶车辆。
本发明一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法的特点也在于，所述步骤2包括：
步骤2.1.定义车载传感器在任意时刻t所采集的实时速度信息记为
Figure BDA0003160498740000031
定义制动信息包括：车辆在任意时刻t的手刹处于制动状态下的手刹信号STOPt HAND以及车辆的脚刹制动状态下的任意时刻t脚刹信号STOPt FOOT；
步骤2.2.判断
Figure BDA0003160498740000041
是否小于所设定的第一速度阈值，且手刹信号STOPt HAND和脚刹信号STOPt FOOT的持续时间是否达到时间阈值，若是，则表示相应车辆发生拥堵，并生成任意时刻t的判断结果
Figure BDA0003160498740000042
当
Figure BDA0003160498740000043
时，表示车辆发生拥堵；当
Figure BDA0003160498740000044
时，表示车辆未发生拥堵。
所述步骤5包括：
步骤5.1.定义变量Δ，并初始化Δ＝1；
步骤5.2.判断Ta+(Δ-1)T时刻标记车辆Rc是否遮所标记的路段，若是，则执行步骤5.2；否则，表示标记车辆Rc已驶离当前路侧单元的信息采集模块的视野范围，并记录驶离时刻Tb，并由下一路侧单元继续跟踪；
步骤5.3.根据标记车辆Rc的Ta+(Δ-1)T时刻的标记位置和Ta+ΔT时刻的标记位置，计算第Δ个周期下标记车辆Rc的速度VΔ，并判断VΔ是否小于所设定的第二速度阈值，若小于，则表示标记车辆Rc发生拥堵，并生成第Δ个周期下的路侧判断结果
Figure BDA0003160498740000045
当
Figure BDA0003160498740000046
时，则表示标记车辆Rc发生拥堵；当
Figure BDA0003160498740000047
时，表示标记车辆Rc未发生拥堵；
步骤5.4.将Δ+1赋值给Δ后，返回步骤5.2。
所述步骤6包括：
步骤6.1.数据处理模块统计Ta+ΔT时刻所接收到的所有车辆的车辆判断结果中发生拥堵的车辆数量A，以及Ta+ΔT时刻路侧单元对所有标记车辆的路侧判断结果中发生拥堵的车辆数量B；
步骤6.2.利用式(1)得到融合结果
Figure BDA0003160498740000048
Figure BDA0003160498740000049
式(1)中，X是相关系数，且0≤X≤1；
步骤6.3.若
Figure BDA00031604987400000410
则表示视野范围内的道路发生拥堵，并将路侧单元所在的位置路段与拥堵状态打包为拥堵信息，否则，表示视野范围内的道路未发生拥堵，其中，
Figure BDA00031604987400000411
表示拥堵阈值。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、与传统的网络手段和GPS定位车辆位置相比，本发明通过采用基于5G-V2X的通信手段、车辆判断、路侧单元判断的联合拥堵判断方法，将路段的拥堵信息可以准确快速的传播到即将驶入该路段的后方车辆，从而在小规模的拥堵发生时，及时告警后方车辆，后方车辆可以提前减速或更改行驶路线，避免了驶入该拥堵路段造成更大规模的拥堵，提高了行车安全和道路通行效率。
2、本发明采用5G-V2X的通信手段，让拥堵信息的传输更加可靠、快速。其中，5G-V2X(意为5th generation mobile network-vehicle to everything，即基于第五代移动通信技术的车对外界的信息交换)是未来智能化交通的核心技术，它使得车与车，车与路侧单元，路侧单元与路侧单元，以及路侧单元和云端之间能够实现实时通信，可以有效的获得一系列有关的交通信息，以此可以提高驾驶的安全性，可以提前预判道路小规模拥堵，及时向后方车辆反馈前方道路信息，减少大规模拥堵，提高整个交通管理的效率，5G-V2X基于强大的基站覆盖强度可以很大程度增强智能驾驶领域的覆盖率和可实施性。
3、本发明对于拥堵信息的处理方式，采用融合即时的车辆自身判断结果和路侧判断结果，提高了判断结果的准确性，避免因任意一方的误差导致整个判断结果的误差较大。提高传输数据的准确性。保证了传输的是实时并且较为准尉准确的路段拥堵信息。
4、本发明在道路发生小规模拥堵时，通过车辆与路侧单元，路侧单元之间的及时信息交互，让后方车辆及时得到前方道路的拥堵状况，从而根据自己的出行需求，可进行更改行驶路线，若要继续进入该路段，则提前减速，避免了因车速过快发生追尾事故；保证了后方行驶车辆的安全，小规模拥堵在减少车辆的流入后，一段时间后可恢复正常，以此提高了道路通行效率。
附图说明
图1为本发明基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法流程图；
图2为本发明基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警系统原理图；
图3为本发明基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警实施演示图。
具体实施方式
本实施例中，一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警系统，是应用于由一个云端服务器、若干个路侧单元所构成的单向行驶的道路环境中，如图2所示，在路侧单元中设置有信息采集模块、数据处理模块、道路拥堵判断模块和5G网络通信模块；在行驶车辆上设置有传感器模块、行驶判断模块和5G-V2X通信模块，且信息采集模块是利用摄像头拍摄视野范围内的道路，并对视野范围内的道路总长度L进行等距离为S的分段处理，并依次对每段进行标记，其中，任一分段记为Li，且车辆的长度小于距离S；
传感器模块采集行驶车辆实时的速度信息与制动信息并分别发送给行驶判断模块；
行驶判断模块根据速度信息与制动信息判断自身车辆是否发送拥堵，并将车辆判断结果及其车牌号通过5G-V2X通信模块分别发送给信息采集模块和数据处理模块；
信息采集模块利用摄像头获取驶入第一分段L1的所有车辆的实时图像，并根据所接收到的车辆判断结果及其车牌号，识别实时图像中相应车牌号的车辆，并标记相应车辆，从而利用摄像头跟踪所标记的车辆，将标记车辆驶入第一分段L1的初始时刻记为Ta，并从Ta时刻开始，每隔周期T采集标记车辆的实时图像后，发送给道路拥堵判断模块；
道路拥堵判断模块根据每个周期所采集的实时图像中车辆位置的变化来判断标记车辆是否发生拥堵，并得到每个周期的路侧判断结果后发送给数据处理模块；
数据处理模块对视野范围内所接收到的所有车辆的实时车辆判断结果和每个周期的路侧判断结果进行统计融合处理，从而判断当前信息采集模块的视野范围内的道路是否发生拥堵，若发生拥堵，则生成拥堵信息，并通过5G网络通信模块广播拥堵信息给在自身通信范围内的行驶车辆以及下游的路侧单元，同时通过5G网络通信模块将拥堵信息发送给云端服务器；否则，不广播；
下游的路侧单元或其他路侧单元的数据处理模块通过5G网络通信模块接收到拥堵信息，同时也将拥堵信息广播给自身通信范围内行驶车辆及其相邻的下游路侧单元；
云端服务器通过5G网络实时发送拥堵路段的拥堵信息给更大范围内的行驶车辆。
本实施例中，如图2所示，一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法，是应用于由一个云端服务器、若干个路侧单元所构成的单向行驶的道路环境中，在路侧单元中设置有信息采集模块、数据处理模块、道路拥堵判断模块和5G网络通信模块；在行驶车辆上设置有车载传感器、行驶判断模块和5G-V2X通信模块，且信息采集模块是利用摄像头拍摄视野范围内的道路，并对视野范围内的道路总长度L进行等距离为S的分段处理，并依次对每段进行标记，其中，任一分段记为Li，且车辆的长度小于距离S；如图1所示，该道路大规模拥堵告警方法包括以下步骤：
步骤1、当前车辆的车载传感器在实时采集行驶车辆实时的速度信息和制动信息；
步骤2、当前车辆的行驶判断模块根据速度信息和制动信息判断自身车辆是否发送拥堵，并生成车辆判断结果及其车牌号一起通过5G-V2X通信模块进行广播；
步骤2.1、定义车载传感器在任意时刻t所采集的实时速度信息记为
Figure BDA0003160498740000071
定义制动信息包括：车辆在任意时刻t的手刹处于制动状态下的手刹信号STOPt HAND以及车辆的脚刹制动状态下的任意时刻t脚刹信号STOPt FOOT；
步骤2.2、判断
Figure BDA0003160498740000072
是否小于所设定的第一速度阈值，且手刹信号STOPt HAND和脚刹信号STOPt FOOT的持续时间是否达到时间阈值，若是，则表示相应车辆发生拥堵，并生成任意时刻t的判断结果
Figure BDA0003160498740000073
当
Figure BDA0003160498740000074
时，表示车辆发生拥堵；当
Figure BDA0003160498740000075
时，表示车辆未发生拥堵。
步骤3、当前路侧单元的信息采集模块利用摄像头获取驶入第一分段L1的所有车辆的实时图像，并根据所接收到的车辆判断结果及其车牌号，识别实时图像中相应车牌号的车辆，并标记相应车辆为Rc，从而利用摄像头跟踪所标记的车辆Rc；
步骤4、当前路侧单元的信息采集模块将标记车辆Rc驶入第一分段L1的初始时刻记为Ta，并从Ta时刻开始，每隔周期T采集标记车辆Rc的实时图像，直至标记车辆Rc驶出拍摄视野范围内的道路为止，其中，车辆驶入每个分段中会遮挡分段标记，每隔周期T通过判断哪个分段被遮挡，从而判断该车辆当前处于哪个分段中。
步骤5、当前路侧单元的道路拥堵判断模块根据每个周期所采集的实时图像判断标记车辆Rc是否发生拥堵，并得到每个周期的路侧判断结果；
步骤5.1.定义变量Δ，并初始化Δ＝1；
步骤5.2.判断Ta+(Δ-1)T时刻标记车辆Rc是否遮所标记的路段，若是，则执行步骤5.2；否则，表示标记车辆Rc已驶离当前路侧单元的信息采集模块的视野范围，并记录驶离时刻Tb，并由下一路侧单元继续跟踪；
步骤5.3.根据标记车辆Rc的Ta+(Δ-1)T时刻的标记位置和Ta+ΔT时刻的标记位置，计算第Δ个周期下标记车辆Rc的速度VΔ，并判断VΔ是否小于所设定的第二速度阈值，若小于，则表示标记车辆Rc发生拥堵，并生成第Δ个周期下的路侧判断结果
Figure BDA0003160498740000076
当
Figure BDA0003160498740000077
时，则表示标记车辆Rc发生拥堵；当
Figure BDA0003160498740000078
时，表示标记车辆Rc未发生拥堵；
步骤5.4.将Δ+1赋值给Δ后，返回步骤5.2；
步骤6、数据处理模块对视野范围内所接收到的所有车辆的实时车辆判断结果和每个周期的路侧判断结果进行统计融合处理，以判断当前信息采集模块的视野范围内的道路是否发生拥堵，若发生拥堵，则根据视野范围内的道路位置生成拥堵信息；
步骤6.1、统计Ta+ΔT时刻所接收到的所有车辆的车辆判断结果中发生拥堵的车辆数量A，以及Ta+ΔT时刻路侧单元对所有标记车辆的路侧判断结果中发生拥堵的车辆数量B；
步骤6.2、利用式(1)得到融合结果
Figure BDA0003160498740000081
Figure BDA0003160498740000082
式(1)中，X是相关系数，且0≤X≤1；
步骤6.3、若
Figure BDA0003160498740000083
则表示视野范围内的道路发生拥堵，并将路侧单元所在的位置路段与拥堵状态打包为拥堵信息，否则，表示视野范围内的道路未发生拥堵，其中，
Figure BDA0003160498740000084
表示拥堵阈值。
步骤7、路侧单元通过5G网络通信模块将拥堵信息广播发送给在自身通信范围内的行驶车辆以及下游的路侧单元，并上传云端服务器；
步骤8、下游的路侧单元或其他路侧单元通过5G网络通信模块接收到拥堵信息后，将拥堵信息广播给自身通信范围内行驶车辆及其相邻的下游路侧单元；
步骤9、云端服务器接收拥堵信息后，通过5G网络实时共享给较大范围内的行驶车辆。
实施案例：
以如图3所示的情景道路中进行。如图3所示：定义该道路拥有路侧单元R1、R2、R3。路侧单元R1、R2、R3的信息采集模块的摄像头的道路采集范围分别L(R1)、L(R2)、L(R3)，通信范围也是L(R1)、L(R2)、L(R3)。道路中共有五辆汽车，分别为C1、C2、C3、C4、C5。其中C1、C2、C3处于范围L(R1)内，C4处于范围L(R2)内，C5处于范围L(R3)内。且每个路段L内都有固定的分段标记，当车辆经过遮挡该标记时，即可定位该车辆处于该分段的具体位置。另定义C1、C2、C3在此刻发生拥堵，即路段范围L(R1)内发生拥堵。车辆C4，C5此刻未发生拥堵且将要驶入拥堵路段L(R1)。
车辆C1,C2,C3的行驶判断模块根据自身的车辆信息和制动信息，实时生成车辆判断结果。路侧单元R1的信息采集模块的摄像头模块当车辆C1,C2,C3进入其范围路段内，对其路段位置检测并根据车牌生成唯一车辆标识，路侧单元R1并且每隔周期T再次检测该车辆C1,C2,C3的分段位置，根据和上一个周期的位置路段进行比对，生成路侧判断结果，车辆C2,C2,C3发送同一时刻的自身的判断结果发送给路侧单元R1。路侧单元R1根据车辆判断结果和路侧判断结果来融合处理得到拥堵状态
Figure BDA0003160498740000091
若
Figure BDA0003160498740000092
大于拥堵阈值，表示视野范围内的道路R1发生拥堵，并将路侧单元R1所在的位置路段与拥堵状态
Figure BDA0003160498740000093
打包为路段L(R1)拥堵信息。路侧单元R1将路段L(R1)拥堵信息广播到下游路侧单元R2，R2在其通信范围的路段L(R2)将前方路侧单元R1发送来的拥堵信息进行广播，在其路段L(R2)范围内的车辆C4可接收到路段L(R1)拥堵信息，同时，路侧单元R2将路段L(R1)拥堵信息广播发送给其下游路侧单元R3，R3在其通信范围的路段L(R3)将前方路侧单元R2发送来的路段L(R1)拥堵信息进行广播，在其路段L(R3)范围内的车辆C5可接收到路段L(R1)拥堵信息，R3并继续将路段L(R1)拥堵信息发送给它的下游路侧单元。与传统的拥堵道路反馈方法相比，在本方法中，每个路侧单元在自己的通信范围内的采集方式和判断方式相同且独立的。拥堵信息在路侧单元间进行链式传输，这样可以提高每个路段拥堵信息的独立性和准确性。另外本方法更强调短距离之间实时性的拥堵信息的即时交互，后方车辆如C4,C5在接收到前方的拥堵信息后，可采取减速等措施，避免了快速驶入拥堵路段，避免了发生大规模拥堵，减少了交通事故的发生，从而提高了整个交通出行效率。

Claims (1)

1.一种基于5G-V2X的道路大规模拥堵告警方法，其特征在于，是应用于由一个云端服务器、若干个路侧单元所构成的单向行驶的道路环境中，在所述路侧单元中设置有信息采集模块、数据处理模块、道路拥堵判断模块和5G网络通信模块；在行驶车辆上设置有车载传感器、行驶判断模块和5G-V2X通信模块，且所述信息采集模块是利用摄像头拍摄视野范围内的道路，并对视野范围内的道路总长度L进行等距离为S的分段处理，并依次对每段进行标记，其中，任一分段记为Li，且车辆的长度小于距离S；
所述道路大规模拥堵告警方法包括以下步骤：
步骤1、当前车辆的车载传感器在实时采集行驶车辆实时的速度信息和制动信息；
步骤2、当前车辆的行驶判断模块根据所述速度信息和制动信息判断自身车辆是否发送拥堵，并生成车辆判断结果及其车牌号一起通过5G-V2X通信模块进行广播；
步骤2.1.定义车载传感器在任意时刻t所采集的实时速度信息记为
Figure FDA0003525049500000011
定义制动信息包括：车辆在任意时刻t的手刹处于制动状态下的手刹信号STOPt HAND以及车辆的脚刹制动状态下的任意时刻t脚刹信号STOPt FOOT；
步骤2.2.判断
Figure FDA0003525049500000012
是否小于所设定的第一速度阈值，且手刹信号STOPt HAND和脚刹信号STOPt FOOT的持续时间是否达到时间阈值，若是，则表示相应车辆发生拥堵，并生成任意时刻t的判断结果
Figure FDA0003525049500000013
当
Figure FDA0003525049500000014
时，表示车辆发生拥堵；当
Figure FDA0003525049500000015
时，表示车辆未发生拥堵；
步骤3、当前路侧单元的信息采集模块利用摄像头获取驶入第一分段L1的所有车辆的实时图像，并根据所接收到的车辆判断结果及其车牌号，识别实时图像中相应车牌号的车辆，并标记相应车辆为Rc，从而利用所述摄像头跟踪所标记的车辆Rc；
步骤4、当前路侧单元的信息采集模块将标记车辆Rc驶入第一分段L1的初始时刻记为Ta，并从Ta时刻开始，每隔周期T采集标记车辆Rc的实时图像，直至标记车辆Rc驶出拍摄视野范围内的道路为止；
步骤5、当前路侧单元的道路拥堵判断模块根据每个周期所采集的实时图像判断所述标记车辆Rc是否发生拥堵，并得到每个周期的路侧判断结果；
步骤5.1.定义变量Δ，并初始化Δ＝1；
步骤5.2.判断Ta+(Δ-1)T时刻标记车辆Rc是否遮挡所标记的路段，若是，则执行步骤5.2；否则，表示标记车辆Rc已驶离当前路侧单元的信息采集模块的视野范围，并记录驶离时刻Tb，并由下一路侧单元继续跟踪；
步骤5.3.根据标记车辆Rc的Ta+(Δ-1)T时刻的标记位置和Ta+ΔT时刻的标记位置，计算第Δ个周期下标记车辆Rc的速度VΔ，并判断VΔ是否小于所设定的第二速度阈值，若小于，则表示标记车辆Rc发生拥堵，并生成第Δ个周期下的路侧判断结果
Figure FDA0003525049500000021
当
Figure FDA0003525049500000022
时，则表示标记车辆Rc发生拥堵；当
Figure FDA0003525049500000023
时，表示标记车辆Rc未发生拥堵；
步骤5.4.将Δ+1赋值给Δ后，返回步骤5.2；
步骤6、数据处理模块对视野范围内所接收到的所有车辆的实时车辆判断结果和每个周期的路侧判断结果进行统计融合处理，以判断当前信息采集模块的视野范围内的道路是否发生拥堵，若发生拥堵，则根据视野范围内的道路位置生成拥堵信息；
步骤6.1.数据处理模块统计Ta+ΔT时刻所接收到的所有车辆的车辆判断结果中发生拥堵的车辆数量A，以及Ta+ΔT时刻路侧单元对所有标记车辆的路侧判断结果中发生拥堵的车辆数量B；
步骤6.2.利用式(1)得到融合结果
Figure FDA0003525049500000024
Figure FDA0003525049500000025
式(1)中，X是相关系数，且0≤X≤1；
步骤7、路侧单元通过5G网络通信模块将拥堵信息广播发送给在自身通信范围内的行驶车辆以及下游的路侧单元，并上传云端服务器；
步骤8、下游的路侧单元或其他路侧单元通过5G网络通信模块接收到拥堵信息后，将所述拥堵信息广播给自身通信范围内行驶车辆及其相邻的下游路侧单元；
步骤9、所述云端服务器接收拥堵信息后，通过5G网络实时共享给较大范围内的行驶车辆；
步骤6.3.若
Figure FDA0003525049500000031
则表示视野范围内的道路发生拥堵，并将路侧单元所在的位置路段与拥堵状态打包为拥堵信息，否则，表示视野范围内的道路未发生拥堵，其中，
Figure FDA0003525049500000032
表示拥堵阈值。
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