CN116597663A - 交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质 - Google Patents
交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116597663A CN116597663A CN202310875371.3A CN202310875371A CN116597663A CN 116597663 A CN116597663 A CN 116597663A CN 202310875371 A CN202310875371 A CN 202310875371A CN 116597663 A CN116597663 A CN 116597663A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- obstacle
- information
- ponding
- traffic condition
- traffic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 98
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 67
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 57
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 15
- 239000002352 surface water Substances 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000002791 soaking Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/048—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for compensation of environmental or other condition, e.g. snow, vehicle stopped at detector
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请实施例涉及交通技术领域，公开了交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取目标路面的积水信息；确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测；当所述目标路面的积水内存在障碍物时，获取所述障碍物的基本信息；当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。如此，在线监测到路面积水中存在障碍物时，在障碍物的位置上方实时通过3D模型进行虚拟现实显示，从而避免了因驾驶员下车检查路况而导致交通堵塞的现象。
Description
技术领域
本发明涉及交通技术领域，具体涉及交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质。
背景技术
近些年来由于天气多变常常发生山体滑坡、洪水等灾难，对交通产生了一定的影响。尤其在下雨导致路面被淹没时，由于驾驶者不清楚路面积水情况，不得不被迫停车下车检查积水情况，从而导致交通堵塞。
发明内容
本发明的主要目的是提供交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中因不清楚积水路面情况而导致交通堵塞的技术问题。
为实现上述目的，第一方面，本申请实施例中提供了一种交通状况在线监测方法，所述方法包括：
获取目标路面的积水信息，其中，所述积水信息包括积水深度及积水长度；
确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测；
判定所述目标路面的积水内是否存在障碍物；
确定所述目标路面的积水内存在障碍物，获取所述障碍物的基本信息，其中，所述障碍物基本信息包括障碍物类型、高度以及位置；
判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件；
当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。
优选地，所述当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，还包括：
获取所述障碍物左右两侧的可通行宽度数据；
当所述可通行宽度数据满足通行条件时，将所述可通行宽度数据通过路侧单元发送至通行车辆；
当所述可通行宽度数据不满足通行条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物左侧和/或右侧显示禁止通行3D模型；和/或，
响应于所述障碍物的位置发生移动，通过虚拟现实技术在所述目标路面的积水上方显示障碍物的3D移动模型，并且从初始位置到当前位置的方向，3D移动模型的颜色深度逐渐变深。
优选地，所述监测系统包括发射方向可改变的路侧红外检测装置，所述获取目标路面的积水信息，包括：
以预设转速改变所述路侧红外检测装置的红外发射方向，其中，所述路侧红外检测装置在运动过程中实时检测路面积水的深度；
基于所述路侧红外检测装置的检测数据及转动数据形成长度-深度的二维坐标曲线。
优选地，所述确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测，包括：
确定所述二维坐标曲线上的最大深度值大于预设深度值，且积水长度大于预设长度值时，启动交通状况风险监测。
优选地，所述监测系统至少包括三个发射方向不同的路侧超声波检测装置，所述获取所述障碍物的基本信息，包括：
基于所述至少三个发射方向不同的超声波检测装置检测数据得到所述路面积水内的障碍物高度以及位置信息；
基于所述至少三个发射方向不同的超声波检测装置接收的反射波平均振幅得到障碍物类型信息，其中，所述障碍物类型包括质硬及质软类型。
优选地，所述获取目标路面的积水信息之前还包括：
获取目标路面的下雨信息，其中所述下雨信息包括预设时长内的下雨累计时长及下雨强度；
确定预设时长内的下雨累计时长及下雨强度均满足预设条件，判定该目标路面存在积水风险；
获取目标路面的积水信息。
优选地，所述监测系统还包括视频检测装置，所述判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件之后还包括：
当所述障碍物类型及高度不均满足风险条件时，通过所述视频检测装置获取通行车辆的视频流数据；
基于所述视频流数据得到车辆通行状况，其中，所述车辆通行状况包括通行车辆类型及对应的数量；
将所述车辆通行状况通过路侧单元发送至通行车辆。
第二方面，本申请实施例中还提供了一种交通状况监测系统，包括：
路侧红外检测装置，用于获取路面积水信息；
路侧超声波检测装置，用于获取路面积水内的障碍物信息；
视频检测装置，用于监测车辆通行状况；
处理器单元，用于接收检测并处理检测数据；
路侧单元，用于发送交通状况信息至通行车辆；
虚拟现实投影装置，用于显示障碍物的3D模型以及禁止通行3D模型。
第三方面，本申请实施例中还提供了一种计算机设备，包括：处理器及存储器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
区别于现有技术，本申请实施例提供的交通状况在线监测方法，首先获取目标路面的积水信息；当所述积水深度及积水长度满足预设条件时启动交通状况风险监测；然后判定所述目标路面的积水内是否存在障碍物；当所述目标路面的积水内存在障碍物时，判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件；最后当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。如此，在线监测到路面积水中存在障碍物时，在障碍物的位置上方实时通过3D模型进行虚拟现实显示，从而避免了因驾驶员下车检查路况而导致交通堵塞的现象。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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示出的结构获得其他的附图。
图1为本申请一些实施例中交通状况监测系统的模块结构示意图；
图2为本申请一些实施例中交通状况在线监测方法的流程示意图；
图3为本申请一些实施例中虚拟现实3D显示示意图；
图4为本申请一些实施例中计算机设备的硬件结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中的“和/或”包括三个方案，以A和/或B为例，包括A技术方案、B技术方案，以及A和B同时满足的技术方案；另外，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。
近些年来由于天气多变常常发生山体滑坡、洪水等灾难，对交通产生了一定的影响。尤其在下雨导致路面被淹没时，由于驾驶者不清楚路面积水情况，不得不被迫停车下车检查积水情况，从而导致交通堵塞。
针对上述问题，本申请实施例提供了一种交通状况在线监测方法，该方法应用于监测系统100，如图1所示，该监测系统100包括路侧红外检测装置110、路侧超声波检测装置120、处理器单元130、路侧单元140、视频检测装置150、虚拟现实投影装置160，其中，路侧红外检测装置110用于获取路面积水信息，包括积水深度及积水长度，路侧超声波检测装置120用于获取路面积水内的障碍物信息，包括障碍物类型、高度以及位置，处理器单元130，用于接收检测并处理检测数据；路侧单元140用于接收处理器发送的交通状况信息并发送交通状况信息至通行车辆；视频检测装置150，用于监测车辆通行状况；虚拟现实投影装置160，用于显示障碍物的静态3D模型、移动模型以及禁止通行3D模型。
以下将主要描述交通状况在线监测方法的具体步骤，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。请参阅附图1-3，该方法包括如下步骤：
S100、获取目标路面的积水信息，其中，所述积水信息包括积水深度及积水长度；
交通堵塞受到积水的影响，并且积水程度越大，其影响程度越大，因此，在启动交通监测时，需要监测目标路面的积水信息，积水信息可以是积水深度也可以是积水程度，也可以是积水深度和积水长度；获取积水信息的方式有多种，如人工检测、水深检测器自动检测等，本申请实施例采用传感器实现自动检测从而实现在线智能积水监测。
S200、确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测；
可以理解，当积水深度、长度达到一定程度时，交通才会受影响，因此，本申请实施例中，在积水深度及积水长度满足预设条件时启动交通状况监测，
而积水深度及积水长度存在两种情况会影响交通通行，第一种是积水深度、积水长度大于车辆禁行的标准，此时，车辆无法通行；第二种是积水深度、积水长度还未达到车辆禁行标准，此时，车辆可以通行，但是如果路面有障碍物时将会影响车辆通行。本申请实施例中的积水深度及积水长度为上述第二种情况，预设条件可以是达到积水深度阈值及积水长度阈值；积水深度阈值可以根据车辆的底盘高度进行确定，如一般车辆的底盘为20cm，则本申请实施例中的积水深度阈值可以为10-15cm，积水长度阈值可以根据车辆的泡水耐久性进行确定，如车辆最大的泡水耐久性为50m，则积水长度阈值设置为25-30m。
S300、判定所述目标路面的积水内是否存在障碍物；
可以理解，在积水深度、长度达到一定程度时，虽然车辆能够通行，但是如果积水内存在障碍物，同样会影响车辆的通行，因此，在启动交通状况风险监测后，需要判定积水内是否存在障碍物，判定是否存在障碍物的方式可以通过超声波、红外检测等方式进行智能检测。
S400、确定所述目标路面的积水内存在障碍物，获取所述障碍物的基本信息，其中，所述障碍物基本信息包括障碍物类型、高度以及位置；
当确定目标路面的积水内存在障碍物时，想要引导驾驶员安全通行，需要获取所述障碍物的基本信息，障碍物的信息可以是障碍物的类型、高度以及位置等，而障碍物类型包括硬质障碍物和软质障碍物，硬质障碍物可以是石头、井盖等，软质障碍物可以是土方、垃圾堆、海绵等。
S500、判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件；
可以理解，障碍物类型及高度会影响车辆的通行效率，如果障碍物为质硬障碍物且高度大于车辆底盘高度时，车辆将无法越过障碍物通行；障碍物为质硬障碍物但高度小于车辆底盘高度时，车辆可以越过障碍物通行，因此，在确定积水内存在障碍物时，需要进一步确定障碍物类型及高度是否均满足风险条件，本申请实施例中的风险条件是障碍物为硬质障碍物且障碍物高度大于车辆底盘高度。
S600、当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。
本申请实施例中，当障碍物类型及高度均满足风险条件时，即车辆无法越过障碍物通行时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型，以实时监测交通路面的障碍物位置，以提醒驾驶员通行时避开障碍物，从而提高通行效率，避免交通堵塞；
在其他实施例中，当积水深度及积水长度不满足预设条件时，说明不存在通行风险，此时不启动交通状况风险监测，仅通过视频检测装置150将监测到的交通状况发送至通行车辆，交通状况包括通行的车辆类型及对应的车辆数量，以提醒驾驶员该积水路段可以安全通行，并告知此路段其他车辆的通行情况。
基于此，本申请实施例提供的交通状况在线监测方法，首先获取目标路面的积水信息；当所述积水深度及积水长度满足预设条件时启动交通状况风险监测；然后判定所述目标路面的积水内是否存在障碍物；当所述目标路面的积水内存在障碍物时，判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件；最后当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。如此，在线监测到路面积水中存在障碍物时，在障碍物的位置上方实时通过3D模型进行虚拟现实显示，从而避免了因驾驶员下车检查路况而导致交通堵塞的现象。
可以理解，在积水内存在障碍物且车辆无法直接越过障碍物时，驾驶员可以从障碍物两侧通行，但是如果障碍物过大导致障碍物两侧通行空间较小时，车辆将无法快速通行甚至无法通行；如图2所示，在一实施例中，所述步骤S600中:当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，还包括：
S610、获取所述障碍物左右两侧的可通行宽度数据；
获取障碍物左右两侧的通行宽带可以通过红外测距仪或者摄像头进行确定，还可以通过障碍物的位置、宽度信息与马路宽度信息进行计算得到。
S620、当所述可通行宽度数据满足通行条件时，将所述可通行宽度数据通过路侧单元发送至通行车辆；
当可通行宽度数据满足通行条件时，将所述可通行宽度数据通过路侧单元发送至通行车辆，以提醒驾驶员可以安全通行，并且提醒驾驶员该如何走位高效通行。
S630、当所述可通行宽度数据不满足通行条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物左侧和/或右侧显示禁止通行指示模型；
当可通行宽度数据不满足通行条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物左侧和/或右侧显示禁止通行指示模型，以提醒驾驶员该向哪一侧通行或者两侧都无法通行需要掉头，以免造成错误通行而造成交通堵塞。
当积水还在增加时，积水中的障碍物过大不仅会影响车辆通行，而且还存在被流水冲走而移位的风险，因此，在另一实施例中，所述步骤S600中:当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，还包括：
S640、响应于所述障碍物的位置发生移动，通过虚拟现实技术在所述目标路面的积水上方显示障碍物的3D移动模型，并且从初始位置到当前位置的方向，3D移动模型的颜色深度逐渐变深。
具体地，当检测到障碍物发生移动时，通过虚拟现实技术在所述目标路面的积水上方显示障碍物的3D移动模型，并且通过颜色的深浅变化来表达移动范围及移动方向，例如障碍物模型从初始位置到当前位置的方向颜色深度逐渐变深，以提醒驾驶员需要从背离移动方向的一侧快速通行。
在一实施例中，所述监测系统包括发射方向可改变的路侧红外检测装置，所述步骤100:获取目标路面的积水信息，包括：
S110、以预设转速改变所述路侧红外检测装置的红外发射方向，其中，所述路侧红外检测装置在运动过程中实时检测路面积水的深度。
S120、基于所述路侧红外检测装置的检测数据及转动数据形成长度-深度的二维坐标曲线。
具体地，在检测路面深度时，通过缓慢移动红外检测仪来使得每一个长度方向位置的深度值均检测到，并形成长度-深度的二维坐标曲线，以初始位置作为长度的0点坐标，需要说明的是，深度的计算与红外检测仪的高度及离路沿的距离相关，其工作原理及计算方法均为现有技术，这里不再赘述。
在一实施例中，所述步骤S200:确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测，包括：
确定所述二维坐标曲线上的最大深度值大于预设深度值，且积水长度大于预设长度值时，启动交通状况风险监测。
具体地，由于路面的平整度不一定是一致的，路面积水的深度也不一定是一致的，因此，为保证交通状况风险监测的智能启动，本申请实施例中，当二维坐标曲线上的最大深度值大于预设深度值，且积水长度大于预设长度值时，启动交通状况风险监测。
在一实施例中，所述监测系统至少包括三个发射方向不同的路侧超声波检测装置，所述步骤S400:获取所述障碍物的基本信息，包括：
S410、基于所述至少三个发射方向不同的超声波检测装置检测数据得到所述路面积水内的障碍物高度以及位置信息；
S420、基于所述至少三个发射方向不同的超声波检测装置接收的反射波平均振幅得到障碍物类型信息，其中，所述障碍物类型包括质硬及质软类型。
具体地，本申请实施例在路面中心对称设置4个发射方向不同的超声波检测装置，且4个超声波检测装置的超声发射方向均朝向路面中心，障碍物高度以及位置信息的计算与超声检测装置的安装高度及离路沿的距离相关，其工作原理及计算方法均为现有技术，这里不再赘述。
本申请实施例中，通过超声波检测装置接收的反射波平均振幅得到障碍物类型信息，反射波的平均振幅越大，说明反射回去的能量越强，进一步说明障碍物质地越硬，反之说明障碍物的质地越软；因此，可以设置振幅阈值，当检测到的反射波平均振幅大于或等于该振幅阈值时，定义该障碍物为硬质障碍物；当检测到的反射波平均振幅大于该振幅阈值时，定义该障碍物为软质障碍物。
为避免积水检测装置持续工作，延长其使用寿命，可以考虑在下雨天或者下雨强大达到一定程度时才启动积水信息的检测。因此，在一实施例中，所述步骤S100:获取目标路面的积水信息之前还包括：
S010、获取目标路面的下雨信息，其中所述下雨信息包括预设时长内的下雨累计时长及下雨强度；
S020、确定预设时长内的下雨累计时长及下雨强度均满足预设条件，判定该目标路面存在积水风险；
S100、获取目标路面的积水信息。
具体地，当目标路面所在的位置，在预设时长的时间内下雨时间强度达到一定值时，说明降雨量比较大，如果地面排水系统无法有效排水时，该路面即存在积水的风险，当检测到路面存在积水风险时，才去获取目标路面的积水信息，以避免积水检测装置持续工作，延长其使用寿命。
在另一实施例中，所述监测系统还包括视频检测装置，所述步骤500:判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件之后还包括：
S700、当所述障碍物类型及高度不均满足风险条件时，通过所述视频检测装置获取通行车辆的视频流数据；
S800、基于所述视频流数据得到车辆通行状况，其中，所述车辆通行状况包括通行车辆类型及对应的数量。
S900、将所述车辆通行状况通过路侧单元发送至通行车辆。
具体地，本申请实施例中，当障碍物类型及高度不均满足风险条件时，如障碍物为石头但是其高度不高，车辆能够越过障碍物直接通行，此时，系统通过路侧单元140发送准许通行至通行车辆，并且通过视频检测装置150将监测到的交通状况发送至通行车辆，以提醒驾驶员该积水路段可以安全通行；视频检测装置150工作时首先获取通行车辆的视频流数据，并通过车辆类型识别以及计数得到通行车辆类型及对应的数量，因此，驾驶员可以通过车辆终端显示屏来观察此积水路段车辆的通行情况，从而根据自己的车型来判定是否可以通行，提高通行效率。
基于此，本申请实施例提供的交通状况在线监测方法，通过多种在线监测设备进行交通路面状况以及通行车辆状况，并将不同的交通状况通过不同的形式展示给驾驶员，以提醒驾驶员该如何高效通行，从而避免了因驾驶员下车检查路况而导致交通堵塞的现象。
本申请实施例还提供了一种计算机设备200，请参阅附图4，图4为本申请实施例提供的计算机设备200的硬件结构示意图。
其中，处理器201用于提供计算和控制能力，以控制计算机设备执行相应任务，例如，控制计算机设备执行上述任一方法实施例中的交通状况在线监测的方法，该方法包括：获取目标路面的积水信息，其中，所述积水信息包括积水深度及积水长度；确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测；判定所述目标路面的积水内是否存在障碍物；确定所述目标路面的积水内存在障碍物，获取所述障碍物的基本信息，其中，所述障碍物基本信息包括障碍物类型、高度以及位置；判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件；当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。
在此实施例中，在检测到路面积水中存在障碍物时，在障碍物的位置上方实时通过3D模型进行虚拟现实显示，从而避免了因驾驶员下车检查路况而导致交通堵塞的现象。
处理器201可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）、硬件芯片或者其任意组合；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processing，DSP）、专用集成电路（Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC）、可编程逻辑器件（programmable logic device，PLD）或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件（complex programmable logic device，CPLD），现场可编程逻辑门阵列（field-programmable gate array，FPGA），通用阵列逻辑（genericarray logic，GAL）或其任意组合。
存储器202作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的确定运行参数的方法对应的程序指令/模块。处理器201通过运行存储在存储器202中的非暂态软件程序、指令以及模块，可以实现上述任一方法实施例中的交通状况在线监测的方法。
具体地，存储器202可以包括易失性存储器（volatile memory，VM），例如随机存取存储器（random access memory， RAM）；存储器202也可以包括非易失性存储器（non-volatile memory，NVM），例如只读存储器（read-only memory， ROM），快闪存储器（flashmemory），硬盘（hard disk drive， HDD）或固态硬盘（solid-state drive， SSD）或其他非暂态固态存储器件；存储器202还可以包括上述种类的存储器的组合。
综上所述，本衣服处理设备采用了上述任意一个交通状态在线监测的方法实施例的技术方案，因此，至少具有上述实施例的技术方案所带来的有益效果，在此不再一一赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括程序代码的存储器，上述程序代码可由处理器执行以完成上述实施例中的交通状况在线监测的方法。例如，该计算机可读存储介质可以是只读存储器（Read-Only Memory ,ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、只读光盘（Compact Disc Read-Only Memory，CDROM）、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括一条或多条程序代码，该程序代码存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该程序代码，处理器执行该程序代码，以完成上述实施例中提供的交通状况在线监测方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来程序代码相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory, ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory, RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种交通状况在线监测方法，应用于监测系统，其特征在于，包括：
获取目标路面的积水信息，其中，所述积水信息包括积水深度及积水长度；
确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测；
判定所述目标路面的积水内是否存在障碍物；
确定所述目标路面的积水内存在障碍物，获取所述障碍物的基本信息，其中，所述障碍物基本信息包括障碍物类型、高度以及位置；
判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件；
当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物位置的正上方显示障碍物的3D模型。
2.如权利要求1所述的交通状况在线监测方法，其特征在于，所述当所述障碍物类型及高度均满足风险条件时，还包括：
获取所述障碍物左右两侧的可通行宽度数据；
当所述可通行宽度数据满足通行条件时，将所述可通行宽度数据通过路侧单元发送至通行车辆；
当所述可通行宽度数据不满足通行条件时，通过虚拟现实技术在所述障碍物左侧和/或右侧显示禁止通行3D模型；和/或，
响应于所述障碍物的位置发生移动，通过虚拟现实技术在所述目标路面的积水上方显示障碍物的3D移动模型，并且从初始位置到当前位置的方向，3D移动模型的颜色深度逐渐变深。
3.如权利要求1所述的交通状况在线监测方法，其特征在于，所述监测系统包括发射方向可改变的路侧红外检测装置，所述获取目标路面的积水信息，包括：
以预设转速改变所述路侧红外检测装置的红外发射方向，其中，所述路侧红外检测装置在运动过程中实时检测路面积水的深度；
基于所述路侧红外检测装置的检测数据及转动数据形成长度-深度的二维坐标曲线。
4.如权利要求3所述的交通状况在线监测方法，其特征在于，所述确定所述积水深度及积水长度满足预设条件，启动交通状况风险监测，包括：
确定所述二维坐标曲线上的最大深度值大于预设深度值，且积水长度大于预设长度值时，启动交通状况风险监测。
5.如权利要求1所述的交通状况在线监测方法，其特征在于，所述监测系统至少包括三个发射方向不同的路侧超声波检测装置，所述获取所述障碍物的基本信息，包括：
基于所述至少三个发射方向不同的超声波检测装置检测数据得到所述路面积水内的障碍物高度以及位置信息；
基于所述至少三个发射方向不同的超声波检测装置接收的反射波平均振幅得到障碍物类型信息，其中，所述障碍物类型包括质硬及质软类型。
6.如权利要求1所述的交通状况在线监测方法，其特征在于，所述获取目标路面的积水信息之前还包括：
获取目标路面的下雨信息，其中所述下雨信息包括预设时长内的下雨累计时长及下雨强度；
确定预设时长内的下雨累计时长及下雨强度均满足预设条件，判定该目标路面存在积水风险；
获取目标路面的积水信息。
7.如权利要求1所述的交通状况在线监测方法，其特征在于，所述监测系统还包括视频检测装置，所述判定所述障碍物类型及高度是否均满足风险条件之后还包括：
当所述障碍物类型及高度不均满足风险条件时，通过所述视频检测装置获取通行车辆的视频流数据；
基于所述视频流数据得到车辆通行状况，其中，所述车辆通行状况包括通行车辆类型及对应的数量；
将所述车辆通行状况通过路侧单元发送至通行车辆。
8.一种交通状况监测系统，其特征在于，包括：
路侧红外检测装置，用于获取路面积水信息；
路侧超声波检测装置，用于获取路面积水内的障碍物信息；
视频检测装置，用于监测车辆通行状况；
处理器单元，用于接收检测并处理检测数据；
路侧单元，用于发送交通状况信息至通行车辆；
虚拟现实投影装置，用于显示障碍物的静态3D模型、移动模型以及禁止通行3D模型。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310875371.3A CN116597663B (zh) | 2023-07-18 | 2023-07-18 | 交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310875371.3A CN116597663B (zh) | 2023-07-18 | 2023-07-18 | 交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116597663A true CN116597663A (zh) | 2023-08-15 |
| CN116597663B CN116597663B (zh) | 2023-10-03 |
Family
ID=87604893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310875371.3A Active CN116597663B (zh) | 2023-07-18 | 2023-07-18 | 交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116597663B (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6535141B1 (en) * | 1996-06-07 | 2003-03-18 | John A. Doherty | Vehicle mounted travel surface and weather condition monitoring system |
| US20200290642A1 (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, device and apparatus for generating a defensive driving strategy, and storage medium |
| CN111815983A (zh) * | 2020-06-13 | 2020-10-23 | 王亚鹏 | 一种基于物联网的行车涉水预警方法及系统、车辆 |
| CN112316398A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-05 | 郑州捷安高科股份有限公司 | 一种单车骑行仿真装置及系统 |
| CN113401054A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-09-17 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 车辆的防碰撞方法、车辆和可读存储介质 |
| CN114971046A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-08-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定道路障碍物的方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN115195749A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-10-18 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆制动方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115938149A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-04-07 | 深圳市沃特沃德信息有限公司 | 基于低洼积水信息的路线规划方法、装置、设备及介质 |
| CN218941599U (zh) * | 2022-09-01 | 2023-04-28 | 山东五棵松电气科技有限公司 | 一种运用于通信设备检测系统的适配器 |
-
2023
- 2023-07-18 CN CN202310875371.3A patent/CN116597663B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6535141B1 (en) * | 1996-06-07 | 2003-03-18 | John A. Doherty | Vehicle mounted travel surface and weather condition monitoring system |
| US20200290642A1 (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, device and apparatus for generating a defensive driving strategy, and storage medium |
| CN111815983A (zh) * | 2020-06-13 | 2020-10-23 | 王亚鹏 | 一种基于物联网的行车涉水预警方法及系统、车辆 |
| CN112316398A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-05 | 郑州捷安高科股份有限公司 | 一种单车骑行仿真装置及系统 |
| CN113401054A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-09-17 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 车辆的防碰撞方法、车辆和可读存储介质 |
| CN114971046A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-08-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定道路障碍物的方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN115195749A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-10-18 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆制动方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN218941599U (zh) * | 2022-09-01 | 2023-04-28 | 山东五棵松电气科技有限公司 | 一种运用于通信设备检测系统的适配器 |
| CN115938149A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-04-07 | 深圳市沃特沃德信息有限公司 | 基于低洼积水信息的路线规划方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116597663B (zh) | 2023-10-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11300966B2 (en) | Vehicle control method and apparatus, device, vehicle and storage medium | |
| CN108873013B (zh) | 一种采用多线激光雷达的道路可通行区域获取方法 | |
| EP2306433A1 (en) | Collision avoidance system and method for a road vehicle and respective computer program product | |
| GB2562908A (en) | Methods and apparatuses for vehicle wading safety | |
| CN104115186A (zh) | 立体物检测装置 | |
| EP2772883A2 (en) | Road-surface height shape estimation method and system | |
| JP2001351200A (ja) | 車載用物体検知装置 | |
| JP2022037064A (ja) | 事故判定装置 | |
| CN110456796B (zh) | 自动驾驶视觉盲区检测方法及装置 | |
| JP5733467B2 (ja) | 立体物検出装置 | |
| CN113673274A (zh) | 道路边界检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114926809A (zh) | 可通行区域检测方法及装置、移动工具、存储介质 | |
| CN116597663B (zh) | 交通状况在线监测系统、方法、计算机设备及存储介质 | |
| CN114030487B (zh) | 车辆控制方法、装置、存储介质及车辆 | |
| US8031908B2 (en) | Object recognizing apparatus including profile shape determining section | |
| CN111797701A (zh) | 用于车辆多传感器融合系统的道路障碍物感知方法及系统 | |
| CN113434788B (zh) | 建图方法、装置、电子设备及车辆 | |
| WO2020117629A1 (en) | System for traffic monitoring comprising at least two different sensors installed on fixed infrastructures such as bridges or buildings | |
| CN110660211A (zh) | 使用占用行为异常检测器的停车区域地图改善 | |
| JP2008056163A (ja) | 車両の障害物検知装置 | |
| CN110660229A (zh) | 车速的测量方法、装置及车辆 | |
| Iwasaki et al. | Real-time robust vehicle detection through the same algorithm both day and night | |
| CN104680787B (zh) | 一种道路拥堵检测方法 | |
| JP4532089B2 (ja) | 車外監視装置 | |
| CN113345087A (zh) | 基于单目视觉的地表模型拟合方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: Online monitoring system, method, computer equipment, and storage medium for traffic conditions Effective date of registration: 20231207 Granted publication date: 20231003 Pledgee: China People's Property Insurance Co.,Ltd. Qingdao Branch Pledgor: Shandong Wukesong Electric Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023370010127 |