CN116229709A - 一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及交通预警与疏导技术领域，尤其涉及一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，针对现有技术数据精度低，数据处理时间长设备安装复杂、维护费用高，设备损耗大，信息实时性低，无法对交通拥堵进行预判，数据准确度低等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：设立交通拥堵提前预警监测系统；本发明的目的是采用交通拥堵提前预警监测系统，测量精度高，操作简单，安装维护方便、使用寿命长、测量精度不受外部因素影响，设备损耗小，测量准确度高，处理数据用时短，设备维护成本大大降低，智能优化出行路线，疏导广播接收信息，大大提高信息实时性，降低时间成本，提高城市运行效率。

Description

一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法

技术领域

本发明涉及交通预警与疏导技术领域，尤其涉及一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法。

背景技术

近些年来，随着经济和社会快速发展，我国很多市区面积开始逐渐扩大，道路建设不断增多，出行车辆不断增加，城市交通已经进入一个快速发展的阶段。但是，很多城市市区交通却开始出现我国很多城市在发展过程中普遍遇到的城市交通拥堵问题。

拥堵一般分为常发性拥挤和偶发性拥堵。前者是指城市交通网络的某些节点或区域，在每天的特定时段经常发生拥堵的现象；后者则是指由于道路交通发生各类事故、施工、违章或天气等原因导致车流受阻或运行缓慢的现象。常发性交通拥堵大多由于实际交通流量超过道路通行能力所致。交通拥堵造成出行时间与经济成本的增加，致使城市的运行效率大大降低。因此，我们提出一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术数据精度低，数据处理时间长，设备安装复杂、维护费用高，设备损耗大，信息实时性低，无法对交通拥堵进行预判，数据准确度低等问题，而提出的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，包括以下步骤：

S1：设立交通拥堵提前预警监测系统；

S2：云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导；

S3：通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析；

S4：增加独立的监测系统，对平台运转进行全时段监测；

S5：设立交通疏导监测设备；

S6：建立交通疏导系统，对路况进行预报提示并自动控制疏导。

优选的，所述S1中，交通拥堵提前预警监测系统包括激光红外、微波雷达、预警哨兵、诱导警示灯、高音号角和LED显示屏，通过激光红外与微波雷达的方式采集车辆速度与位置信息，判断车辆的行驶状态，通过诱导警示灯提醒后方车辆前方道路的通行情况，预警哨兵则从文字显示与高音号角进一步提示后方车辆前方道路的拥堵情况，提供主动预警，系统设立不同等级的评判标椎，检测速度在45-80km/h，采用畅通诱导模式；检测速度在35-45km/h，采用缓行预警模式；检测速度在0-35km/h，采用拥堵警告模式。

优选的，所述S2中，云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，出入口检测速度在45-80km/h，道路状况显示为正常，高音号角提示保持车距，诱导警示灯无反应，LED显示屏显示通行无异常；出入口检测速度在35-45km/h，道路状况显示为异常，高音号角提示减速慢行，提醒司机需要保持好车速及车距，诱导警示灯发出黄色预警，LED显示屏提示拥堵缓行；出入口检测速度0-35km/h，道路状况显示为拥堵，高音号角提示前方拥堵，诱导警示灯发出红色预警，LED显示屏显示前方拥堵，诱导装置的诱导灯通过灯色的变化来提示前后车辆安全间距，增设防追尾模式，预警哨兵加装摄像监控实时通过PC端远程观看拥堵情况。

优选的，所述S3中，通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，调取路段实时路况数据，包括监控抓拍、车辆类型、车牌号和出入口的通行时间，计算绿灯通行率，通过卡口过车数据，实时计算该路段过车流量数，通过历史过车数据，圈定路段的最大通行流量、理论通行能力，预估车流量，分析车辆通行效率，对比历史数据，判定道路拥堵情况，综合云平台给出的分析数据，对交通状况进行综合分析。

优选的，所述S4中，增加平台实时监测系统状态，运行监测系统状态包含：现场集中器状态、监测哨兵、诱导警示灯工作模式、亮度、占空比、区间长度、电量、位置、数量、每个灯工作状态，在平台手动控制诱导警示灯亮度、设置9级可调的占空比和9组可调的区间长度，建立综合管理平台，平台内设置不同用户权限管理不同路段预警系统，采用GPS定位功能，对监测哨兵安装位置进行定位，并显示在系统平台上，对平台运转进行全时段监测。

优选的，所述S5中，设立交通疏导监测设备，包括AI智能摄像机、雷视融合全息道路系统和人工智能斑马线安全预警系统三个子系统组成，在各个车流量较大的路口增设AI智能摄像机，24小时全天候、全气象地观察道路运行情况，实时监测交通事件，将实时数据及现场图片传输至交警部门，雷视融合全息道路系统有效统计行人、非机动车入侵机动车道、全息道路的实时车流信息，配合实现道路交通的智慧配时，通过对车流量的监测数据对绿灯时间进合理分配，根据车流量大小和行驶路径，判断和预测可能存在的交通事件和事故风险，人工智能斑马线安全预警系统由AI摄像机收集道路状态、行人数量、移动轨迹相关交通信息，AI 5G微脑基站进行边缘运算，AI碟形灯、AI全发光指示牌以及AI云播报音箱通过声光电联动对交通拥堵状况进行预警。

优选的，所述S6中，建立交通疏导系统，包括指挥平台、疏导广播发布平台、本地控制中心和指挥与疏导广播接收终端四个部分，建立指挥平台与疏导广播发布平台，手动发布所辖范围各类交通指挥与疏导的综合信息，无线移动网络空中发送，在每个交通路口广播终端前设置本地控制中心，实时采集该预警终端附近各种交通违法违规行为，将相应的预警告警信息通过终端广播，在市区各主要交通路口设置广播终端，通过电子显示屏将发布信息LED文字滚动显示，并转换为语音，通过已有扩音机经大喇叭播放，同时接收本地控制中心的预警告警信息并播报。

优选的，所述S6中，交通疏导系统进行自动控制疏导，采集交通信息，每个车道配置一个高清网络摄像机作为抓拍摄像机、一台LED闪光灯、一组线圈，每个方向车道配置一台全景摄像机供抓拍路段面情况，摄像机与终端服务器相连，将捕获的图片和识别结果发到终端服务器，由终端服务器完成测速、自动识别等功能，每个卡点配置一台终端服务器，负责从摄像机处接收数据，并将数据通过网络传送到指挥中心，通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各地的实时交通信息，平台得到数据信息并通过处理后，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息，根据这些信息确定自己的出行方式、选择路线，自动定位和导航系统帮助驾驶员自动选择行驶路线，进行自动控制疏导。

本发明的有益效果为：

1、采用交通拥堵提前预警监测系统，包括激光红外和微波雷达，线圈检测技术测量精度高，操作简单，微波雷达利用车辆经过检测区域时引起雷达电磁波返回时间或频率的变化进行车辆检测，测量精度高，安装维护方便、使用寿命长、测量精度不受外部因素影响，测量准确度高，提前预警交通拥堵，智能优化出行路线。

2、采用交通疏导系统，指挥平台与疏导广播发布平台发布实时交通路况信息，指挥与疏导广播接收信息，提高了信息的实时性，提高城市经济运行效率，缩短出行时间，大大降低时间成本。

本发明的目的是采用交通拥堵提前预警监测系统，测量精度高，操作简单，安装维护方便、使用寿命长、测量精度不受外部因素影响，设备损耗小，测量准确度高，处理数据用时短，设备维护成本大大降低，智能优化出行路线，疏导广播接收信息，大大提高信息实时性，降低时间成本，提高城市运行效率。

附图说明

图1是本发明提出的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将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。

实施例一

参照图1，一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，包括如下步骤：

S1：设立交通拥堵提前预警监测系统；

S2：云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导；

S3：通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析；

S4：增加独立的监测系统，对平台运转进行全时段监测；

S5：设立交通疏导监测设备；

S6：建立交通疏导系统，对路况进行预报提示并自动控制疏导。

本实施例中，交通拥堵提前预警监测系统包括激光红外、微波雷达、预警哨兵、诱导警示灯、高音号角和LED显示屏，通过激光红外与微波雷达的方式采集车辆速度与位置信息，判断车辆的行驶状态，通过诱导警示灯提醒后方车辆前方道路的通行情况，预警哨兵则从文字显示与高音号角进一步提示后方车辆前方道路的拥堵情况，提供主动预警，系统设立不同等级的评判标椎，检测速度在45-80km/h，采用畅通诱导模式；检测速度在35-45km/h，采用缓行预警模式；检测速度在0-35km/h，采用拥堵警告模式。

本实施例中，云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，出入口检测速度在45-80km/h，道路状况显示为正常，高音号角提示保持车距，诱导警示灯无反应，LED显示屏显示通行无异常；出入口检测速度在35-45km/h，道路状况显示为异常，高音号角提示减速慢行，提醒司机需要保持好车速及车距，诱导警示灯发出黄色预警，LED显示屏提示拥堵缓行；出入口检测速度在0-35km/h，道路状况显示为拥堵，高音号角提示前方拥堵，诱导警示灯发出红色预警，LED显示屏显示前方拥堵，诱导装置的诱导灯通过灯色的变化来提示前后车辆安全间距，增设防追尾模式，预警哨兵加装摄像监控实时通过PC端远程观看拥堵情况。

本实施例中，通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，调取路段实时路况数据，包括监控抓拍、车辆类型、车牌号和出入口的通行时间，计算绿灯通行率，通过卡口过车数据，实时计算该路段过车流量数，通过历史过车数据，圈定路段的最大通行流量、理论通行能力，预估车流量，分析车辆通行效率，对比历史数据，判定道路拥堵情况，综合云平台给出的分析数据，对交通状况进行综合分析。

本实施例中，增加平台实时监测系统状态，运行监测系统状态包含：现场集中器状态、监测哨兵、诱导警示灯工作模式、亮度、占空比、区间长度、电量、位置、数量、每个灯工作状态，在平台手动控制诱导警示灯亮度、设置9级可调的占空比和9组可调的区间长度，建立综合管理平台，平台内设置不同用户权限管理不同路段预警系统，采用GPS定位功能，对监测哨兵安装位置进行定位，并显示在系统平台上，对平台运转进行全时段监测。

本实施例中，设立交通疏导监测设备，包括AI智能摄像机、雷视融合全息道路系统和人工智能斑马线安全预警系统三个子系统组成，在各个车流量较大的路口增设AI智能摄像机，24小时全天候、全气象地观察道路运行情况，实时监测交通事件，将实时数据及现场图片传输至交警部门，雷视融合全息道路系统有效统计行人、非机动车入侵机动车道、全息道路的实时车流信息，配合实现道路交通的智慧配时，通过对车流量的监测数据对绿灯时间进合理分配，根据车流量大小和行驶路径，判断和预测可能存在的交通事件和事故风险，人工智能斑马线安全预警系统由AI摄像机收集道路状态、行人数量、移动轨迹相关交通信息，AI 5G微脑基站进行边缘运算，AI碟形灯、AI全发光指示牌以及AI云播报音箱通过声光电联动对交通拥堵状况进行预警。

本实施例中，建立交通疏导系统，包括指挥平台、疏导广播发布平台、本地控制中心和指挥与疏导广播接收终端四个部分，建立指挥平台与疏导广播发布平台，手动发布所辖范围各类交通指挥与疏导的综合信息，无线移动网络空中发送，在每个交通路口广播终端前设置本地控制中心，实时采集该预警终端附近各种交通违法违规行为，将相应的预警告警信息通过终端广播，在市区各主要交通路口设置广播终端，通过电子显示屏将发布信息LED文字滚动显示，并转换为语音，通过已有扩音机经大喇叭播放，同时接收本地控制中心的预警告警信息并播报。

本实施例中，交通疏导系统进行自动控制疏导，采集交通信息，每个车道配置一个高清网络摄像机作为抓拍摄像机、一台LED闪光灯、一组线圈，每个方向车道配置一台全景摄像机供抓拍路段面情况，摄像机与终端服务器相连，将捕获的图片和识别结果发到终端服务器，由终端服务器完成测速、自动识别等功能，每个卡点配置一台终端服务器，负责从摄像机处接收数据，并将数据通过网络传送到指挥中心，通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各地的实时交通信息，平台得到数据信息并通过处理后，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息，根据这些信息确定自己的出行方式、选择路线，自动定位和导航系统帮助驾驶员自动选择行驶路线，进行自动控制疏导。

实施例二

参照图1，一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，包括如下步骤：

S1：设立交通拥堵提前预警监测系统；

S2：云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导；

S3：通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析；

S4：增加独立的监测系统，对平台运转进行全时段监测；

S5：设立交通疏导监测设备；

S6：建立交通疏导系统，对路况进行预报提示并自动控制疏导。

本实施例中，交通拥堵提前预警监测系统包括激光红外、微波雷达、预警哨兵、诱导警示灯、高音号角和LED显示屏，通过激光红外与微波雷达的方式采集车辆速度与位置信息，系统设立不同等级的评判标椎，检测速度在45-80km/h，采用畅通诱导模式；检测速度在35-45km/h，采用缓行预警模式；检测速度在0-35km/h，采用拥堵警告模式。

本实施例中，云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，出入口检测速度在45-80km/h，道路状况显示为正常，高音号角提示保持车距，诱导警示灯无反应，高音号角提示前方拥堵，诱导警示灯发出红色预警，LED显示屏显示前方拥堵，诱导装置的诱导灯通过灯色的变化来提示前后车辆安全间距，增设防追尾模式，预警哨兵加装摄像监控实时通过PC端远程观看拥堵情况。

本实施例中，通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，调取路段实时路况数据，包括监控抓拍、车辆类型、车牌号和出入口的通行时间，计算绿灯通行率，通过卡口过车数据，实时计算该路段过车流量数，通过历史过车数据，圈定路段的最大通行流量、理论通行能力，预估车流量，分析车辆通行效率，对比历史数据，判定道路拥堵情况，综合云平台给出的分析数据，对交通状况进行综合分析。

本实施例中，增加平台实时监测系统状态，运行监测系统状态包含：现场集中器状态、监测哨兵、诱导警示灯工作模式、亮度、占空比、区间长度、电量、位置、数量、每个灯工作状态，在平台手动控制诱导警示灯亮度、设置9级可调的占空比和9组可调的区间长度，对监测哨兵安装位置进行定位，并显示在系统平台上，对平台运转进行全时段监测。

本实施例中，设立交通疏导监测设备，包括AI智能摄像机、雷视融合全息道路系统和人工智能斑马线安全预警系统三个子系统组成，在各个车流量较大的路口增设AI智能摄像机，通过对车流量的监测数据对绿灯时间进合理分配，根据车流量大小和行驶路径，判断和预测可能存在的交通事件和事故风险，人工智能斑马线安全预警系统由AI摄像机收集道路状态、行人数量、移动轨迹相关交通信息，AI 5G微脑基站进行边缘运算，AI碟形灯、AI全发光指示牌以及AI云播报音箱通过声光电联动对交通拥堵状况进行预警。

本实施例中，建立交通疏导系统，包括指挥平台、疏导广播发布平台、本地控制中心和指挥与疏导广播接收终端四个部分，建立指挥平台与疏导广播发布平台，手动发布所辖范围各类交通指挥与疏导的综合信息，无线移动网络空中发送，在每个交通路口广播终端前设置本地控制中心，实时采集该预警终端附近各种交通违法违规行为，将相应的预警告警信息通过终端广播，在市区各主要交通路口设置广播终端，通过电子显示屏将发布信息LED文字滚动显示，并转换为语音，通过已有扩音机经大喇叭播放，同时接收本地控制中心的预警告警信息并播报。

本实施例中，交通疏导系统进行自动控制疏导，采集交通信息，每个车道配置一个高清网络摄像机作为抓拍摄像机、一台LED闪光灯、一组线圈，每个方向车道配置一台全景摄像机供抓拍路段面情况，负责从摄像机处接收数据，并将数据通过网络传送到指挥中心，通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各地的实时交通信息，平台得到数据信息并通过处理后，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息，根据这些信息确定自己的出行方式、选择路线，自动定位和导航系统帮助驾驶员自动选择行驶路线，进行自动控制疏导。

实施例三

参照图1，一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，包括如下步骤：

S1：设立交通拥堵提前预警监测系统；

S2：云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导；

S3：通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析；

S4：增加独立的监测系统，对平台运转进行全时段监测；

S5：设立交通疏导监测设备；

S6：建立交通疏导系统，对路况进行预报提示并自动控制疏导。

本实施例中，交通拥堵提前预警监测系统包括激光红外、微波雷达、预警哨兵、诱导警示灯、高音号角和LED显示屏，通过激光红外与微波雷达的方式采集车辆速度与位置信息，判断车辆的行驶状态，通过诱导警示灯提醒后方车辆前方道路的通行情况，预警哨兵则从文字显示与高音号角进一步提示后方车辆前方道路的拥堵情况，提供主动预警，系统设立不同等级的评判标椎，检测速度在45-80km/h，采用畅通诱导模式；检测速度在35-45km/h，采用缓行预警模式；检测速度在0-35km/h，采用拥堵警告模式。

本实施例中，云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，出入口检测速度在45-80km/h，高音号角提示减速慢行，提醒司机需要保持好车速及车距，诱导警示灯发出黄色预警，LED显示屏提示拥堵缓行；出入口检测速度在0-35km/h，道路状况显示为拥堵，高音号角提示前方拥堵，诱导警示灯发出红色预警，LED显示屏显示前方拥堵，诱导装置的诱导灯通过灯色的变化来提示前后车辆安全间距，增设防追尾模式，预警哨兵加装摄像监控实时通过PC端远程观看拥堵情况。

本实施例中，通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，调取路段实时路况数据，包括监控抓拍、车辆类型、车牌号和出入口的通行时间，计算绿灯通行率，通过卡口过车数据，实时计算该路段过车流量数，通过历史过车数据，圈定路段的最大通行流量、理论通行能力，预估车流量，分析车辆通行效率，对比历史数据，判定道路拥堵情况，综合云平台给出的分析数据，对交通状况进行综合分析。

本实施例中，增加平台实时监测系统状态，运行监测系统状态包含：现场集中器状态、监测哨兵、诱导警示灯工作模式、亮度、占空比、区间长度、电量、位置、数量、每个灯工作状态，建立综合管理平台，平台内设置不同用户权限管理不同路段预警系统，采用GPS定位功能，对监测哨兵安装位置进行定位，并显示在系统平台上，对平台运转进行全时段监测。

本实施例中，设立交通疏导监测设备，包括AI智能摄像机、雷视融合全息道路系统和人工智能斑马线安全预警系统三个子系统组成，在各个车流量较大的路口增设AI智能摄像机，24小时全天候、全气象地观察道路运行情况，实时监测交通事件，将实时数据及现场图片传输至交警部门，雷视融合全息道路系统有效统计行人、非机动车入侵机动车道、全息道路的实时车流信息，配合实现道路交通的智慧配时，AI 5G微脑基站进行边缘运算，AI碟形灯、AI全发光指示牌以及AI云播报音箱通过声光电联动对交通拥堵状况进行预警。

本实施例中，建立交通疏导系统，包括指挥平台、疏导广播发布平台、本地控制中心和指挥与疏导广播接收终端四个部分，建立指挥平台与疏导广播发布平台，将相应的预警告警信息通过终端广播，在市区各主要交通路口设置广播终端，通过电子显示屏将发布信息LED文字滚动显示，并转换为语音，通过已有扩音机经大喇叭播放，同时接收本地控制中心的预警告警信息并播报。

本实施例中，交通疏导系统进行自动控制疏导，采集交通信息，每个车道配置一个高清网络摄像机作为抓拍摄像机、一台LED闪光灯、一组线圈，每个方向车道配置一台全景摄像机供抓拍路段面情况，摄像机与终端服务器相连，将捕获的图片和识别结果发到终端服务器，由终端服务器完成测速、自动识别等功能，每个卡点配置一台终端服务器，负责从摄像机处接收数据，并将数据通过网络传送到指挥中心，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息，根据这些信息确定自己的出行方式、选择路线，自动定位和导航系统帮助驾驶员自动选择行驶路线，进行自动控制疏导。

对比例一

与实施例一不同之处在于，S1：设立交通拥堵提前预警监测系统，交通拥堵提前预警监测系统包括激光红外、微波雷达、预警哨兵、诱导警示灯、高音号角和LED显示屏，通过激光红外与微波雷达的方式采集车辆速度与位置信息，判断车辆的行驶状态，通过诱导警示灯提醒后方车辆前方道路的通行情况，预警哨兵则从文字显示与高音号角进一步提示后方车辆前方道路的拥堵情况，提供主动预警，系统设立不同等级的评判标椎，检测速度在45-80km/h，采用畅通诱导模式；检测速度在35-45km/h，采用缓行预警模式；检测速度在0-35km/h，采用拥堵警告模式。

对比例二

与实施例二不同之处在于，S2：云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，出入口检测速度在45-80km/h，道路状况显示为正常，高音号角提示保持车距，诱导警示灯无反应，高音号角提示前方拥堵，诱导警示灯发出红色预警，LED显示屏显示前方拥堵，诱导装置的诱导灯通过灯色的变化来提示前后车辆安全间距，增设防追尾模式，预警哨兵加装摄像监控实时通过PC端远程观看拥堵情况。

对比例三

与实施例三不同之处在于，S3：通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，调取路段实时路况数据，包括监控抓拍、车辆类型、车牌号和出入口的通行时间，计算绿灯通行率，通过卡口过车数据，实时计算该路段过车流量数，通过历史过车数据，圈定路段的最大通行流量、理论通行能力，预估车流量，分析车辆通行效率，对比历史数据，判定道路拥堵情况，综合云平台给出的分析数据，对交通状况进行综合分析。

实验例

将实施例一、实施例二和实施例三的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法进行试验，得出结果如下：

	实施例一	实施例二	实施例三	现有方法
					维护成本(万元)	18.5	29.4	38.8	44.8
设备损耗率	27％	71％	58％	69％

实施例一、实施例二和实施例三的交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法对比现有的交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，维护成本和设备损耗率显著降低，且实施例一为最佳实施例。

检测报告

本发明的目的是针对现有技术数据精度低，数据处理时间长设备安装复杂、维护费用高，设备损耗大，信息实时性低，无法对交通拥堵进行预判，数据准确度低等问题，提出一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，通过采用交通拥堵提前预警监测系统，测量精度高，操作简单，安装维护方便、使用寿命长、测量精度不受外部因素影响，设备损耗小，测量准确度高，处理数据用时短，设备维护成本大大降低，智能优化出行路线，疏导广播接收信息，大大提高信息实时性，降低时间成本，提高城市运行效率。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，但这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：设立交通拥堵提前预警监测系统；

S2：云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导；

S3：通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析；

S4：增加独立的监测系统，对平台运转进行全时段监测；

S5：设立交通疏导监测设备；

S6：建立交通疏导系统，对路况进行预报提示并自动控制疏导。

2.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S1中，交通拥堵提前预警监测系统包括激光红外、微波雷达、预警哨兵、诱导警示灯、高音号角和LED显示屏，通过激光红外与微波雷达的方式采集车辆速度与位置信息，判断车辆的行驶状态，通过诱导警示灯提醒后方车辆前方道路的通行情况，预警哨兵则从文字显示与高音号角进一步提示后方车辆前方道路的拥堵情况，提供主动预警，系统设立不同等级的评判标椎，检测速度在45-80km/h，采用畅通诱导模式；检测速度在35-45km/h，采用缓行预警模式；检测速度在0-35km/h，采用拥堵警告模式。

3.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S2中，云平台对采集的实时数据进行分析并进行预警诱导，出入口检测速度在45-80km/h，道路状况显示为正常，高音号角提示保持车距，诱导警示灯无反应，LED显示屏显示通行无异常；出入口检测速度在35-45km/h，道路状况显示为异常，高音号角提示减速慢行，提醒司机需要保持好车速及车距，诱导警示灯发出黄色预警，LED显示屏提示拥堵缓行；出入口检测速度在0-35km/h，道路状况显示为拥堵，高音号角提示前方拥堵，诱导警示灯发出红色预警，LED显示屏显示前方拥堵，诱导装置的诱导灯通过灯色的变化来提示前后车辆安全间距，增设防追尾模式，预警哨兵加装摄像监控实时通过PC端远程观看拥堵情况。

4.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S3中，通过服务器将分析数据传输至后台，专业人员对数据再次分析，调取路段实时路况数据，包括监控抓拍、车辆类型、车牌号和出入口的通行时间，计算绿灯通行率，通过卡口过车数据，实时计算该路段过车流量数，通过历史过车数据，圈定路段的最大通行流量、理论通行能力，预估车流量，分析车辆通行效率，对比历史数据，判定道路拥堵情况，综合云平台给出的分析数据，对交通状况进行综合分析。

5.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S4中，增加平台实时监测系统状态，运行监测系统状态包含：现场集中器状态、监测哨兵、诱导警示灯工作模式、亮度、占空比、区间长度、电量、位置、数量、每个灯工作状态，在平台手动控制诱导警示灯亮度、设置9级可调的占空比和9组可调的区间长度，建立综合管理平台，平台内设置不同用户权限管理不同路段预警系统，采用GPS定位功能，对监测哨兵安装位置进行定位，并显示在系统平台上，对平台运转进行全时段监测。

6.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S5中，设立交通疏导监测设备，包括AI智能摄像机、雷视融合全息道路系统和人工智能斑马线安全预警系统三个子系统组成，在各个车流量较大的路口增设AI智能摄像机，24小时全天候、全气象地观察道路运行情况，实时监测交通事件，将实时数据及现场图片传输至交警部门，雷视融合全息道路系统有效统计行人、非机动车入侵机动车道、全息道路的实时车流信息，配合实现道路交通的智慧配时，通过对车流量的监测数据对绿灯时间进合理分配，根据车流量大小和行驶路径，判断和预测可能存在的交通事件和事故风险，人工智能斑马线安全预警系统由AI摄像机收集道路状态、行人数量、移动轨迹相关交通信息，AI5G微脑基站进行边缘运算，AI碟形灯、AI全发光指示牌以及AI云播报音箱通过声光电联动对交通拥堵状况进行预警。

7.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S6中，建立交通疏导系统，包括指挥平台、疏导广播发布平台、本地控制中心和指挥与疏导广播接收终端四个部分，建立指挥平台与疏导广播发布平台，手动发布所辖范围各类交通指挥与疏导的综合信息，无线移动网络空中发送，在每个交通路口广播终端前设置本地控制中心，实时采集该预警终端附近各种交通违法违规行为，将相应的预警告警信息通过终端广播，在市区各主要交通路口设置广播终端，通过电子显示屏将发布信息LED文字滚动显示，并转换为语音，通过已有扩音机经大喇叭播放，同时接收本地控制中心的预警告警信息并播报。

8.根据权利要求1所述的一种交通拥堵提前预警及拥堵自动控制疏导方法，其特征在于，所述S6中，交通疏导系统进行自动控制疏导，采集交通信息，每个车道配置一个高清网络摄像机作为抓拍摄像机、一台LED闪光灯、一组线圈，每个方向车道配置一台全景摄像机供抓拍路段面情况，摄像机与终端服务器相连，将捕获的图片和识别结果发到终端服务器，由终端服务器完成测速、自动识别等功能，每个卡点配置一台终端服务器，负责从摄像机处接收数据，并将数据通过网络传送到指挥中心，通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各地的实时交通信息，平台得到数据信息并通过处理后，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息，根据这些信息确定自己的出行方式、选择路线，自动定位和导航系统帮助驾驶员自动选择行驶路线，进行自动控制疏导。

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