CN115641708A - 一种学校周边路段的识别方法以及道路交通安全隐患排查方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种学校周边路段的识别方法以及道路交通安全隐患排查方法，属于道路安全技术领域。所述学校周边路段道路交通安全隐患排查方法包括构建学校周边路段道路交通安全隐患排查知识体系、建立标准化数据采集、完成待排查路段数据清洗、完成路段道路桩号及路段信息标定、确认学校周边路段场景、创建学校周边路段安全隐患标准化排查方法、形成学校周边路段道路交通安全隐患排查结论等步骤。本发明通过设计学校周边路段道路的识别方法，确定起终点位置，同时构建学校周边路段道路交通安全隐患排查知识体系，基于标准化数据采集，对路段进行清洗并对桩号和路段进行标定，开展安全隐患标准化排查，生成学校周边路段道路交通安全隐患排查结论。

Description

一种学校周边路段的识别方法以及道路交通安全隐患排查 方法

技术领域

本发明属于道路安全技术领域，具体涉及一种学校周边路段的识别方法以及道路交通安全隐患排查方法。

背景技术

近些年学校周边路段作为特殊道路类型，学校周边路段中横穿道路的行人、儿童较多且频繁，行驶方向具有不确定性，使得学校周边路段产生较高的事故率。公安部将学校周边路段作为重点道路交通安全隐患排查路段之一，要求重点提升学校周边路段安全防护，集中开展学校周边路段排查整治行动。

专利号为：CN202111005220.X的专利提供一种全场景道路交通安全隐患排查方法以及排查系统，针对各种场景，利用各种前端设备采集路况信息，利用图片判断路段是否存在安全隐患。该专利具体阐述了道路安全隐患排查流程，但是未涉及系统的数据处理包括路段清洗、桩号标定和路段标定，更没有涉及具体的如何判断学校周边路段的方法。

现有学校周边路段道路交通安全隐患排查方法主要集中于由人工到达现场进行现场踏勘排查，对学校周边路段交通组织渠化的研究，主要针对学校周边情况对交通拥堵点进行治理整改，缺少对于隐患内容全面细致性分析。总体看来，目前对于学校周边路段道路交通安全隐患排查，并没有相关文献或专利，没有系统全面的对学校周边路段进行排查的技术方案。

发明内容

本发明通过提供一种学校周边路段的识别方法以及道路交通安全隐患排查方法，通过涉及学校周边路段道路的识别方法，确定起终点位置，同时构建学校周边路段道路交通安全隐患排查知识体系，基于标准化数据采集，对路段进行清洗并对桩号和路段进行标定，开展安全隐患标准化排查，生成学校周边路段道路交通安全隐患排查结论，以解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明的技术解决方案是：

一种学校周边路段的识别方法，将学校出入口周边不少于150m范围内的道路定义为学校周边路段，所述学校周边路段的识别方法包括以下步骤：

Step1：用GPS设备测量学校的坐标值为m(x，y)；

Step2：用GPS设备测量t时刻n_i的坐标值为(a_i，b_i)；

Step3：计算n_i点至m点距离l_i；

Step4：判断l_i是否小于或等于150m：

若l_i>150m，则令i＝i+1，t＝t+Δt(Δt为数据采集时间间隔)，返回Step3；

若l_i≤150m，则标记该点坐标值，认定该点为学校周边路段的起点；

Step5：计算n_i+1点至m点距离l_i+1；

Step6：判断l_i+1是否大于150m：

若l_i+1≤150m，则令i+1＝i+2，t＝t+Δt(Δt为数据采集时间间隔)，返回Step5；

若l_i+1>150m，则标记该点坐标值，认定该点为学校周边路段的终点。

本发明还提供一种学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，包括以下步骤：

(1)依托道路交通安全相关国家标准、行业规范、部门文件构建学校周边路段隐患排查知识体系，涉及基本信息(路段限速、车道分配、隔离形式)、道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施方面；

(2)基于新型多维角度传感器的道路感知及测勘技术，包括高精度北斗定位、多轴陀螺仪并应用大数据架构和分析技术，形成道路本身多维度的结构化数据；

(3)依托车辆端设备自动化采集的图片、位置、时间相关数据，将道路信息数字化，根据图片的GPS信息，在地图上进行数据上图；

(4)使用前端采集设备中主相机和右侧相机图像，通过图像识别公路里程碑、百米桩，将每一张图片建立电子桩号，为隐患排查做数据基础；

(5)利用上述的学校周边路段的识别方法确定学校周边路段对应起终点位置信息，完成数据层面学校周边路段识别；

在数据判别确定学校周边路段基础上，图像识别结合深度图像识别技术，利用地图，查看路段周边情况并对路段距离学校进行测量，进一步确认场景；

(6)以道路交通安全隐患排查知识体系为基础，构建学校周边路段道路交通安全隐患排查方法，对学校周边路段从道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施不同方面开展道路交通安全隐患排查工作；

(7)形成学校周边路段道路交通安全隐患排查结论，包括学校周边路段道路交通安全隐患排查流程报告、学校周边路段安全隐患单、基于隐患排查的总体报告。

优选地，所述步骤(1)中基本信息包括路段限速、车道分配、隔离形式；所述道路技术指标包括视距、横断面设计、转弯半径。

优选地，所述步骤(1)中的交通标线包括上下行方向的人行横道预告标识线、停止线、人行横道线与网状线；交通标志包括注意儿童标志、人行横道标志、注意行人标志、限制速度标志、解除限制速度标志与前方学校减速慢行标志；安全视距包括停车视距、会车视距；交通组织为路段重型货运车辆混行情况和周边特殊关注点情况；同时对科技管控设施进行排查。

优选地，所述步骤(2)中基于智能化前端设备，通过在改装车辆上布设多个高清摄像头，从左前方、正前方、右前方不同方向进行多视角高频道路图像数据采集；利用GPS测量仪采集获取车辆行驶过程GPS信息；使用车速传感器测量车速信息；利用无人机拍摄获取地势俯视图。

优选地，所述步骤(4)中还包括在主图像中，人工找到任意一个里程碑的图像，以采集设备中右侧相机图像为基准，中心偏下位置，按钮标定里程碑，该图片即赋予图片中展示的电子桩号；根据桩号信息，后台自动计算所有图片对应桩号并判断出上下行方向；

对道路基本信息进行标定，包括路段名称、所属区域、管辖单位、上行指向、下行指向、限制速度、起终点坐标、排查里程、数据采集时间、机动车车道数、有无中央分隔、中央分隔形式、有无非机动车道、机非隔离形式、机动车道宽度(m)、非机动车道宽度。

优选地，所述步骤(6)学校周边路段道路交通安全隐患排查方法依托于智能化采集图片对学校周边路段道路技术指标、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施各内容进行可视化排查，排查步骤如下：

构建包含待排查路段交通标志、交通标线、安全设施、安全视距、交通组织安全隐患排查与路段基本信息的基本信息库导入计算机系统后台，依托智能化采集的图像数据和上述场景识别的步骤，确定学校周边路段起点或终点为基准点P_o，在智能算法上结合人工辅助手段确定路段隐患排查最佳视角P_best，其中P_best＝P_o±l_s，l_s为国家标准规定下交通标志、交通标线、安全设施、交通组织的排查点位距离基准点距离或范围；选定隐患排查目标点位的图片相关数据，对道路技术指标、交通标志、交通标线、安全设施、交通组织进行隐患排查，手动增大减小调整l_s值，确认该点位下隐患详情，手动选择排查项，隐患标准自动生成，将隐患内容详情输入并配图说明。

优选地，所述步骤(7)中所述的学校周边路段道路交通安全隐患排查流程报告为对学校周边路段道路技术指标、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施排查结果进行汇总，其作用在于确保排查流程完整性与正确性；所述学校周边路段安全隐患单与基于隐患排查的总体报告从部分到整体对现存隐患内容进行分析，其作用在于面向不同用户业务需求，在不同权限、范围内查看隐患排查结论。

本发明的有益效果是：

本发明提出了一种学校周边路段的识别方法以及道路交通安全隐患排查方法，该方法以相关部门实际学校周边路段安全隐患排查工作为导向，在学校周边路段安全隐患排查知识体系下，设计了一种从数据采集、隐患排查、结果分析标准化排查方法，实现对于学校周边路段从道路线形、交通标志、交通标线、安全设施、安全视距等不同方面的可视化排查，生成隐患排查结果，进一步推动学校周边路段安全隐患排查工作。

附图说明

图1是学校周边路段道路交通安全隐患排查流程技术路线图。

图2是学校出入口周边道路距离示意图。

图3是学校周边路段数据判别算法流程图。

图4是学校周边路段道路交通安全隐患排查方法技术路线。

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的一部分实施例，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作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。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

参见图1，图1是学校周边路段道路交通安全隐患排查流程技术路线图。

一种学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，包括以下步骤：

(1)依托道路交通安全相关国家标准、行业规范、部门文件构建学校周边路段隐患排查知识体系，涉及基本信息(路段限速、车道分配、隔离形式)、道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施方面；该知识体系包含学校周边路段的基本信息以及在道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施中可能存在的隐患类型，同时还包含排查项类型、隐患认定标准、隐患排查点位位置信息、隐患内容描述、隐患图片以及治理建议。

学校周边路段排查交通标线包括上下行方向的人行横道预告标识线、停止线、人行横道线与网状线；排查交通标志包括注意儿童标志(学校区域辅助标志)、人行横道标志、注意行人标志、限制速度标志、解除限制速度标志与前方学校减速慢行标志；排查安全视距包括停车视距、会车视距；交通组织主要关注路段重型货运车辆混行情况和周边特殊关注点情况；同时对科技管控设施(红绿灯、监控设备)进行排查。本发明构建的学校周边路段道路交通安全隐患排查知识体系，不局限于对于学校周边路段隐患有无的认定，更重要在于确定路段安全隐患点位置信息及隐患分析，从而保证对学校周边路段隐患排查的完整性与标准性。

(2)基于新型多维角度传感器的道路感知及测勘技术，包括高精度北斗定位、多轴陀螺仪并应用大数据架构和分析技术，形成道路本身多维度的结构化数据；

基于智能化前端设备，通过在改装车辆上布设多个高清摄像头，从左前方、正前方、右前方不同方向进行多视角高频道路图像数据采集；利用GPS测量仪采集获取车辆行驶过程GPS信息；使用车速传感器测量车速信息；利用无人机拍摄获取地势俯视图。上述信息采集完成后分别存储于相应设备存储中心，利用时间标签完成不同数据特征匹配，构建标准化采集数据，为后续学校周边路段场景确认与道路交通安全隐患排查提供数据基础。

(3)依托车辆端设备自动化采集的图片、位置、时间相关数据，将道路信息数字化，根据图片的GPS信息，在地图上进行数据上图；当进行排查时，采集的道路图像数据很可能具有重复性，为了保证排查道路图集的唯一性，需要清洗路段。本步骤采用的是人工清洗，根据排查内容，人工从原始数据清洗出需要进行专项排查的路段。

(4)使用前端采集设备中主相机和右侧相机图像，通过图像识别公路里程碑、百米桩，将每一张图片建立电子桩号，为隐患排查做数据基础，可以通过人工进行二次确认。在主图像中，人工找到有任意一个里程碑的图像，以采集设备中右侧相机图像为基准，中心偏下位置，按钮标定里程碑。该图片即赋予图片中展示的电子桩号。根据桩号信息，后台自动计算所有图片对应桩号并判断出上下行方向。对道路基本信息进行标定，包括路段名称、所属区域、管辖单位、上行指向、下行指向、限制速度(km/h)、起终点坐标、排查里程、数据采集时间、机动车车道数(双向)、有无中央分隔、中央分隔形式、有无非机动车道、机非隔离形式、机动车道宽度(m)、非机动车道宽度(m)。

(5)在开展学校周边路段道路交通安全隐患排查工作时，确定学校周边路段对应起终点位置信息，结合地图与人工辅助手段双重认定。

提供一种学校周边路段的识别方法确定学校周边路段对应起终点位置信息，完成数据层面学校周边路段识别；

所述的学校周边路段的识别方法，根据《中小学与幼儿园校园周边道路交通设施设置规范》(GA/T 1215-2014)3.2中关于学校周边道路的规定，定义学校出入口周边不少于150m范围内的道路为学校周边路段。参见图2，图2是学校出入口周边道路距离示意图。基于学校周边路段场景定义，所述学校周边路段的识别方法包括以下步骤：

Step1：用GPS设备测量学校的坐标值为m(x，y)；

Step2：用GPS设备测量t时刻n_i的坐标值为(a_i，b_i)；

Step3：计算n_i点至m点距离l_i；

Step4：判断l_i是否小于或等于150m：

若l_i>150m，则令i＝i+1，t＝t+Δt(Δt为数据采集时间间隔)，返回Step3；

若l_i≤150m，则标记该点坐标值，认定该点为学校周边路段的起点；

Step5：计算n_i+1点至m点距离l_i+1；

Step6：判断l_i+1是否大于150m：

若l_i+1≤150m，则令i+1＝i+2，t＝t+Δt(Δt为数据采集时间间隔)，返回Step5；

若l_i+1>150m，则标记该点坐标值，认定该点为学校周边路段的终点。

参见图3，图3是学校周边路段数据判别算法流程图。

通过学校周边路段识别方法对采集数据循环判定，最终确定学校周边路段起、终点位置信息，完成数据层面学校周边路段识别。

在数据判别确定学校周边路段基础上，图像识别结合深度图像识别技术，利用地图，查看路段周边情况并对路段距离学校进行测量，进一步确认场景；

(6)以道路交通安全隐患排查知识体系为基础，构建学校周边路段道路交通安全隐患排查方法，对学校周边路段从道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施不同方面开展道路交通安全隐患排查工作；首先通过基本信息中车道宽度与限速参数对学校周边路段交通标志、交通标线、安全设施布设位置进行排查，在构建道路基本信息库后，上述排查内容相应隐患项认定标准即可明确。学校周边路段道路交通安全隐患排查方法依托于智能化采集图片对学校周边路段道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施各内容进行可视化排查。排查步骤如下：

构建包含待排查路段交通标志、交通标线、安全设施、安全视距、交通组织安全隐患排查与路段基本信息的基本信息库导入计算机系统后台，依托智能化采集的图像数据和上述场景识别的步骤，确定学校周边路段起点或终点为基准点P_o，在智能算法上结合人工辅助手段确定路段隐患排查最佳视角P_best(其中P_best＝P_o±l_s，l_s为国家标准规定下交通标志、交通标线、安全设施、交通组织的排查点位距离基准点距离或范围)，选定隐患排查目标点位的图片相关数据，对道路技术指标、交通标志、交通标线、安全设施、交通组织进行隐患排查，手动增大减小调整l_s值，确认该点位下隐患详情，手动选择排查项，隐患标准自动生成，将隐患内容详情输入并配图说明。

学校周边路段安全隐患智能化排查首先在深度图像识别技术上对隐患进行识别，并辅助于人工判定，确保对学校周边路段安全隐患项全面排查，并以图片标记形式对排查发现隐患项进行隐患标注，便于将隐患标注图片附于排查报告中，将排查结果以可视化形式进行展示。学校周边路段道路交通安全隐患排查方法技术路线如图4所示。

(7)形成学校周边路段道路交通安全隐患排查结论。为实现面向不同用户的隐患排查结论，本专利定义了层次化排查报告：包括学校周边路段道路交通安全隐患排查流程报告、学校周边路段安全隐患单、基于隐患排查的总体报告。学校周边路段道路交通安全隐患排查流程报告可对学校周边路段道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施排查结果进行汇总，其作用在于确保排查流程完整性与正确性；学校周边路段安全隐患单与基于隐患排查的总体报告中从部分到整体对现存隐患内容进行分析，其作用在于面向不同用户业务需求，在不同权限、范围内查看隐患排查结论。本发明定义的上述排查报告依据排查工作规范中排查报告格式要求，便于道路交通安全隐患排查工作中将排查结论上报相关部门，及后续安全隐患治理。

本发明基于学校周边路段安全相关法律法规及规范梳理，构建了学校周边路段道路交通安全隐患排查知识体系，以相关部门道路交通安全隐患排查业务流程为导向，基于国家标准、行业标准、部门规范构建排查知识体系，以提供理论支撑，规范化了从数据采集、数据清洗、桩号标定、场景确认、隐患排查到隐患结论生成的学校周边路段道路交通安全隐患排查流程；并对学校周边路段全面排查，包括交通标志、交通标线、安全设施、交通组织、安全视距、科技管控设施。最后基于本专利设计的道路交通安全隐患排查方法制定了不同层次隐患排查报告，其结果能够推动相关部门开展道路交通安全隐患排查与治理工作。

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效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种学校周边路段的识别方法，将学校出入口周边不少于150m范围内的道路定义为学校周边路段，其特征在于，所述学校周边路段的识别方法包括以下步骤：

Step1：用GPS设备测量学校的坐标值为m(x，y)；

Step2：用GPS设备测量t时刻n_i的坐标值为(a_i，b_i)；

Step3：计算n_i点至m点距离l_i；

Step4：判断l_i是否小于或等于150m：

若l_i>150m，则令i＝i+1，t＝t+Δt(Δt为数据采集时间间隔)，返回Step3；

若l_i≤150m，则标记该点坐标值，认定该点为学校周边路段的起点；

Step5：计算n_i+1点至m点距离l_i+1；

Step6：判断l_i+1是否大于150m：

若l_i+1≤150m，则令i+1＝i+2，t＝t+Δt(Δt为数据采集时间间隔)，返回Step5；

若l_i+1>150m，则标记该点坐标值，认定该点为学校周边路段的终点。

2.一种学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)依托道路交通安全相关国家标准、行业规范、部门文件构建学校周边路段隐患排查知识体系，涉及基本信息(路段限速、车道分配、隔离形式)、道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施方面；

(2)基于新型多维角度传感器的道路感知及测勘技术，包括高精度北斗定位、多轴陀螺仪并应用大数据架构和分析技术，形成道路本身多维度的结构化数据；

(3)依托车辆端设备自动化采集的图片、位置、时间相关数据，将道路信息数字化，根据图片的GPS信息，在地图上进行数据上图；

(4)使用前端采集设备中主相机和右侧相机图像，通过图像识别公路里程碑、百米桩，将每一张图片建立电子桩号，为隐患排查做数据基础；

(5)利用权利要求1所述的学校周边路段的识别方法确定学校周边路段对应起终点位置信息，完成数据层面学校周边路段识别；

在数据判别确定学校周边路段基础上，图像识别结合深度图像识别技术，利用地图，查看路段周边情况并对路段距离学校进行测量，进一步确认场景；

(6)以道路交通安全隐患排查知识体系为基础，构建学校周边路段道路交通安全隐患排查方法，对学校周边路段从道路技术指标(视距、横断面设计、转弯半径)、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施不同方面开展道路交通安全隐患排查工作；

(7)形成学校周边路段道路交通安全隐患排查结论，包括学校周边路段道路交通安全隐患排查流程报告、学校周边路段安全隐患单、基于隐患排查的总体报告。

3.根据权利要求2所述的学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，所述步骤(1)中基本信息包括路段限速、车道分配、隔离形式；所述道路技术指标包括视距、横断面设计、转弯半径。

4.根据权利要求2所述的学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，所述步骤(1)中的交通标线包括上下行方向的人行横道预告标识线、停止线、人行横道线与网状线；交通标志包括注意儿童标志、人行横道标志、注意行人标志、限制速度标志、解除限制速度标志与前方学校减速慢行标志；安全视距包括停车视距、会车视距；交通组织为路段重型货运车辆混行情况和周边特殊关注点情况；同时对科技管控设施进行排查。

5.根据权利要求2所述的学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，所述步骤(2)中基于智能化前端设备，通过在改装车辆上布设多个高清摄像头，从左前方、正前方、右前方不同方向进行多视角高频道路图像数据采集；利用GPS测量仪采集获取车辆行驶过程GPS信息；使用车速传感器测量车速信息；利用无人机拍摄获取地势俯视图。

6.根据权利要求2所述的学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，所述步骤(4)中还包括在主图像中，人工找到任意一个里程碑的图像，以采集设备中右侧相机图像为基准，中心偏下位置，按钮标定里程碑，该图片即赋予图片中展示的电子桩号；根据桩号信息，后台自动计算所有图片对应桩号并判断出上下行方向；

对道路基本信息进行标定，包括路段名称、所属区域、管辖单位、上行指向、下行指向、限制速度、起终点坐标、排查里程、数据采集时间、机动车车道数、有无中央分隔、中央分隔形式、有无非机动车道、机非隔离形式、机动车道宽度(m)、非机动车道宽度。

7.根据权利要求2所述的学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，所述步骤(6)学校周边路段道路交通安全隐患排查方法依托于智能化采集图片对学校周边路段道路技术指标、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施各内容进行可视化排查，排查步骤如下：

构建包含待排查路段交通标志、交通标线、安全设施、安全视距、交通组织安全隐患排查与路段基本信息的基本信息库导入计算机系统后台，依托智能化采集的图像数据和上述场景识别的步骤，确定学校周边路段起点或终点为基准点P_o，在智能算法上结合人工辅助手段确定路段隐患排查最佳视角P_best，其中P_best＝P_o±l_s，l_s为国家标准规定下交通标志、交通标线、安全设施、交通组织的排查点位距离基准点距离或范围；选定隐患排查目标点位的图片相关数据，对道路技术指标、交通标志、交通标线、安全设施、交通组织进行隐患排查，手动增大减小调整l_s值，确认该点位下隐患详情，手动选择排查项，隐患标准自动生成，将隐患内容详情输入并配图说明。

8.根据权利要求2所述的学校周边路段的道路交通安全隐患排查方法，其特征在于，所述步骤(7)中所述的学校周边路段道路交通安全隐患排查流程报告为对学校周边路段道路技术指标、交通标志、交通标线、交通安全设施、交通组织、科技管控设施排查结果进行汇总，其作用在于确保排查流程完整性与正确性；所述学校周边路段安全隐患单与基于隐患排查的总体报告从部分到整体对现存隐患内容进行分析，其作用在于面向不同用户业务需求，在不同权限、范围内查看隐患排查结论。

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