CN117214899B - 基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统，用于实时监测道路上的车辆行为，以提高道路安全和交通管理效率。该方法首先获取预设道路中的电磁波反射数据，采用孤立森林算法对电磁波反射数据进行数据清洗和校正，并识别目标车辆。随后，根据目标车辆识别结果，分析车辆行为。进一步，根据车辆行为计算目标车辆的驾驶风险系数。最后，基于驾驶风险系数，生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。这一基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统结合了数据处理、识别、监测和评估，为道路管理部门和驾驶者提供了重要的信息，有助于减少交通事故风险和提高道路通行的效率。

Description

基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统

技术领域

本发明电磁波反射技术领域，特别涉及一种基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统。

背景技术

随着城市交通的日益拥堵和交通事故的增多，对道路交通的监测和管理需求日益迫切。传统的交通监测方法主要依赖于摄像头、地磁感应器等设备，这些方法存在着一些缺陷，如易受天气影响、对隐私的侵犯以及无法提供实时的行为监测和风险评估。

电磁波反射技术作为一种无接触式的监测方法，具有广泛的应用前景。通过分析车辆反射的电磁波数据，可以提供丰富的信息，包括车辆的速度、距离、行驶轨迹以及行为特征。然而，现有的电磁波反射监测方法存在数据噪声问题和精度不足的挑战。

因此，本发明提出一种基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统，通过采用孤立森林算法对电磁波数据进行清洗和校正，实现了对目标车辆的高精度识别和行为监测。这一方法结合了传感技术和数据分析，可以提供更准确的交通信息，有助于改善交通管理，提高道路安全性，以及为驾驶者提供实时的行为监测和风险评估，使道路使用更加智能化和高效。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统。

本发明第一方面提供了一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，包括：

获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息；

基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据；

根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果；

基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数；

通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。

本方案中，所述获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息，具体为：

通过预设传感设备在预设道路中连续发射电磁波信号，所述预设传感设备包括雷达、激光测距仪；

根据预设传感设备实时接收反射的电磁波数据，得到电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息。

本方案中，所述基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据，具体为：

基于孤立森林算法构建决策树，并基于电磁波反射数据的数据量确定决策树的数量和每棵树的最大深度；

递归地随机选择电磁波数据中的一个特征作为分割属性，并随机选择所述特征的数据点，依次将数据点分配到决策树的左侧和右侧，直至决策树的深度达到所确定的最大深度，得到数据决策树；

若存在未构建数据决策树的数据点，则将未构建决策树的数据点构建新的数据决策树，得到多棵数据决策树，将所述多棵数据决策树形成孤立森林；

计算每颗数据决策树中每个数据点的路径长度，基于路径长度确定数据异常程度；

设置数据异常值的阈值，基于异常值的阈值和数据异常程度，确定异常数据，将所述异常数据进行标记并删除操作，得到数据清洗后的电磁波反射数据；

将数据清洗后的电磁波反射数据进行数据校正，得到电磁波反射清洁数据。

本方案中，所述根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果，具体为：

将电磁波反射清洁数据中的电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率数据绘制为电磁波反射波形曲线图；

获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图，将电磁波反射波形曲线图与历史电磁波反射波形曲线图进行对比，将电磁波反射波形曲线图中与历史电磁波反射波形曲线图相似度大于预设百分比的波段进行标记，得到标记波段；

对所述标记波段进行不同车辆波段识别，对不同车辆波段使用不同数字进行唯一标识，得到多个目标车辆波段；

基于所述多个目标车辆波段，对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果。

本方案中，所述根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果，具体为：

根据目标车辆识别结果和不同车辆波段的唯一标识，提取预设时间段内多个目标车辆在预设道路行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据；

获取历史车辆行为变化的电磁波反射数据的变化特征，得到车辆行为电磁波变化特征数据；

将所述车辆行驶电磁波反射数据与车辆行为电磁波变化特征数据进行对比分析，得到每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据，所述行驶行为数据包括行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车；

将所述每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据根据时间序列进行对齐操作，基于对齐后的行驶行为数据和车辆行驶电磁波反射数据进行计算，判断在预设时间段内目标车辆之间的行车距离变化，得到车辆车距变化信息；

基于所述行驶行为数据和车辆车距变化信息进行目标车辆的行为监测，得到车辆行为监测结果。

本方案中，所述基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数，具体为：

获取预设道路的道路状况和交通法规信息；

基于预设道路的道路状况和交通法规信息对在预设道路中行驶的目标车辆的每项行驶行为进行危险程度评分，得到驾驶行为危险程度评分表；

根据车辆行为监测结果和驾驶行为危险程度评分表对每个目标车辆进行驾驶行为危险程度评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数。

本方案中，所述通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议，具体为：

将所述每个目标车辆的驾驶风险系数映射到预设标准化数值范围，得到目标车辆综合风险数据；

对目标车辆综合风险数据进行分析，评估预设道路中道路设施设置的合理性，并根据所述合理性生成道路整改建议，得到道路管理方案；

根据所述目标车辆综合风险数据对目标车辆进行风险分类，得到车辆驾驶行为风险类别，所述车辆驾驶行为风险类别包括低风险、中风险、高风险的行驶车辆；

对不同风险类别的目标车辆生成道路驾驶建议，将所述道路驾驶建议发送至对应目标车辆的预设显示器中；

不断监测目标车辆的驾驶行为，对目标车辆的驾驶风险系数进行更新。

本发明第二方面还提供了一种基于电磁波反射的目标行为监测系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于电磁波反射的目标行为监测方法程序，所述基于电磁波反射的目标行为监测方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息；

基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据；

根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果；

基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数；

通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。

本方案中，所述根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果，具体为：

根据目标车辆识别结果和不同车辆波段的唯一标识，提取预设时间段内多个目标车辆在预设道路行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据；

获取历史车辆行为变化的电磁波反射数据的变化特征，得到车辆行为电磁波变化特征数据；

将所述车辆行驶电磁波反射数据与车辆行为电磁波变化特征数据进行对比分析，得到每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据，所述行驶行为数据包括行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车；

将所述每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据根据时间序列进行对齐操作，基于对齐后的行驶行为数据和车辆行驶电磁波反射数据进行计算，判断在预设时间段内目标车辆之间的行车距离变化，得到车辆车距变化信息；

基于所述行驶行为数据和车辆车距变化信息进行目标车辆的行为监测，得到车辆行为监测结果。

本方案中，所述基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数，具体为：

获取预设道路的道路状况和交通法规信息；

基于预设道路的道路状况和交通法规信息对在预设道路中行驶的目标车辆的每项行驶行为进行危险程度评分，得到驾驶行为危险程度评分表；

根据车辆行为监测结果和驾驶行为危险程度评分表对每个目标车辆进行驾驶行为危险程度评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数。

本发明公开了一种基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统，用于实时监测道路上的车辆行为，以提高道路安全和交通管理效率。该方法首先获取预设道路中的电磁波反射数据，采用孤立森林算法对电磁波反射数据进行数据清洗和校正，并识别目标车辆。随后，根据目标车辆识别结果，分析车辆行为。进一步，根据车辆行为计算目标车辆的驾驶风险系数。最后，基于驾驶风险系数，生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。这一基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统结合了数据处理、识别、监测和评估，为道路管理部门和驾驶者提供了重要的信息，有助于减少交通事故风险和提高道路通行的效率。

附图说明

图1示出了本发明一种基于电磁波反射的目标行为监测方法的流程图；

图2示出了本发明得到车辆行为监测结果的流程图；

图3示出了本发明得到目标车辆的驾驶风险系数的流程图；

图4示出了本发明一种基于电磁波反射的目标行为监测系统的框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

图1示出了本发明一种基于电磁波反射的目标行为监测方法的流程图。

如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，包括：

S102，获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息；

S104，基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据；

S106，根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

S108，根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果；

S110，基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数；

S112，通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。

需要说明的是，通过获取预设道路中电磁波反射数据，并通过孤立森林算法对获取的电磁波反射数据进行数据清洗和校正，将校正后的电磁波反射数据进行目标车辆识别和追踪，并根据识别和追踪结果对目标车辆进行行为监测，得到行为监测结果，并基于行为监测结果评估目标车辆的驾驶风险系数，最终形成对预设道路中的道路管理方案和目标车辆的道路驾驶建议；通过本发明实施例，能够实时对在预设道路中行驶的车辆进行车辆驾驶行为的监控，对目标车辆的驾驶行为进行风险评估，并形成目标车辆的驾驶建议，能够有效的减低目标车辆在预设道路中行驶的风险，并防止因车辆驾驶人员对道路的不熟悉，而造成驾驶安全风险的增加；并判断预设道路中是否存在道路设施的设置不合理，提高道路设施设置的合理性，提高车辆的通行效率，和道路的安全性。

根据本发明实施例，所述获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息，具体为：

通过预设传感设备在预设道路中连续发射电磁波信号，所述预设传感设备包括雷达、激光测距仪；

根据预设传感设备实时接收反射的电磁波数据，得到电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息。

根据本发明实施例，所述基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据，具体为：

基于孤立森林算法构建决策树，并基于电磁波反射数据的数据量确定决策树的数量和每棵树的最大深度；

递归地随机选择电磁波数据中的一个特征作为分割属性，并随机选择所述特征的数据点，依次将数据点分配到决策树的左侧和右侧，直至决策树的深度达到所确定的最大深度，得到数据决策树；

若存在未构建数据决策树的数据点，则将未构建决策树的数据点构建新的数据决策树，得到多棵数据决策树，将所述多棵数据决策树形成孤立森林；

计算每颗数据决策树中每个数据点的路径长度，基于路径长度确定数据异常程度；

设置数据异常值的阈值，基于异常值的阈值和数据异常程度，确定异常数据，将所述异常数据进行标记并删除操作，得到数据清洗后的电磁波反射数据；

将数据清洗后的电磁波反射数据进行数据校正，得到电磁波反射清洁数据。

需要说明的是，由于电磁波的反射数据可能会受到大气干扰和天气干扰，所以获取的电磁波反射数据可能存在噪声或数据异常的现象，通过孤立森林算法对电磁波反射数据进行数据清洗，能够有效的对电磁波反射数据中的异常值数据进行识别并删除，大大提高了获取的电磁波反射数据的准确性，然后通过数据校正处理最终得到电磁波反射清洁数据，保证了电磁波反射数据的可信度和鲁棒性；所述路径长度为根节点到叶节点的深度，较短的路径长度表示数据点相对容易被孤立，通常被认为是异常值；所述电磁波反射清洁数据为电磁波反射数据进行异常值处理和数据校正后的清洁数据。

根据本发明实施例，所述根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果，具体为：

将电磁波反射清洁数据中的电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率数据绘制为电磁波反射波形曲线图；

获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图，将电磁波反射波形曲线图与历史电磁波反射波形曲线图进行对比，将电磁波反射波形曲线图中与历史电磁波反射波形曲线图相似度大于预设百分比的波段进行标记，得到标记波段；

对所述标记波段进行不同车辆波段识别，对不同车辆波段使用不同数字进行唯一标识，得到多个目标车辆波段；

基于所述多个目标车辆波段，对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果。

需要说明的是，将电磁波反射清洁数据转化为电磁波反射波形曲线图，能够直观的观察电磁波在发射和接收过程中的变化；获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图与电磁波反射波形曲线图进行对比，能够准确的识别电磁波反射波形曲线图中目标车辆所形成的波段，并根据波段之间的差异性，识别得到多个车辆；通过将电磁波反射清洁数据转化为波形图的形式，能够更准确的识别目标车辆所形成电磁波反射数据，进而对目标车辆进行识别，大大提高了目标车辆的识别效率和识别准确率，即使存在大量其它物体的电磁波反射数据的干扰，也能准确对目标车辆进行识别；所述多个目标车辆包含了在预设道路中行驶经过预设传感设备的所有车辆，预设传感设备能够采集到所述所有车辆的电磁波反射数据。

图2示出了本发明得到车辆行为监测结果的流程图。

根据本发明实施例，所述根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果，具体为：

S202，根据目标车辆识别结果和不同车辆波段的唯一标识，提取预设时间段内多个目标车辆在预设道路行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据；

S204，获取历史车辆行为变化的电磁波反射数据的变化特征，得到车辆行为电磁波变化特征数据；

S206，将所述车辆行驶电磁波反射数据与车辆行为电磁波变化特征数据进行对比分析，得到每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据，所述行驶行为数据包括行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车；

S208，将所述每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据根据时间序列进行对齐操作，基于对齐后的行驶行为数据和车辆行驶电磁波反射数据进行计算，判断在预设时间段内目标车辆之间的行车距离变化，得到车辆车距变化信息；

S210，基于所述行驶行为数据和车辆车距变化信息进行目标车辆的行为监测，得到车辆行为监测结果。

需要说明的是，通过对目标车辆的车辆行驶电磁波反射数据进行分析，识别目标车辆在预设道路中的行驶行为，对所述行驶行为进行监测，得到车辆行为监测结果；通过本发明实施例能够同时实现对多个目标车辆的行驶行为进行识别，通过分析车辆之间的行车距离变化，可以提供关于车辆之间互动和安全性的信息，有助于对预设道路中的目标车辆的行驶行为进行监控；所述历史车辆行为变化即为车辆行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车的变化信息；所述根据时间序列进行对齐操作是将同一时间的数据进行一一对应，有利于利用时差和车辆行驶速度进行计算目标车辆之间的距离。

图3示出了本发明得到目标车辆的驾驶风险系数的流程图。

根据本发明实施例，所述基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数，具体为：

S302，获取预设道路的道路状况和交通法规信息；

S304，基于预设道路的道路状况和交通法规信息对在预设道路中行驶的目标车辆的每项行驶行为进行危险程度评分，得到驾驶行为危险程度评分表；

S306，根据车辆行为监测结果和驾驶行为危险程度评分表对每个目标车辆进行驾驶行为危险程度评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数。

需要说明的是，通过对目标车辆在预设道路中的驾驶行为进行评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数，通过驾驶风险系数能够确定车辆行驶是否存在潜在的安全风险，提高道路行驶的安全性和道路的通行效率；所述每个目标车辆的驾驶风险系数即为目标车辆驾驶行为危险程度的评分。

根据本发明实施例，所述通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议，具体为：

将所述每个目标车辆的驾驶风险系数映射到预设标准化数值范围，得到目标车辆综合风险数据；

对目标车辆综合风险数据进行分析，评估预设道路中道路设施设置的合理性，并根据所述合理性生成道路整改建议，得到道路管理方案；

根据所述目标车辆综合风险数据对目标车辆进行风险分类，得到车辆驾驶行为风险类别，所述车辆驾驶行为风险类别包括低风险、中风险、高风险的行驶车辆；

对不同风险类别的目标车辆生成道路驾驶建议，将所述道路驾驶建议发送至对应目标车辆的预设显示器中；

不断监测目标车辆的驾驶行为，对目标车辆的驾驶风险系数进行更新。

需要说明的是，将驾驶风险系数映射到预设标准数值范围内，能够综合的观察在预设道路行驶的车辆的总体行驶情况；通过对目标车辆综合风险数据进行分析，并生成道路管理方法，有助于对不合理的道路设施的设置进行识别，并根据道路管理方案能够提出对道路的设施的调整建议，提高车辆的通行效率；对不同风险类别的目标车辆形成不同的道路驾驶建议，提供更个性化的行驶建议，提高了对驾驶建议的准确性和车辆在预设道路中的行驶安全性；通过不断监测目标车辆的驾驶行为，更新驾驶风险系数，并实时更新车辆的行驶建议，使车辆能够接收最新和准确的驾驶建议；所述道路设施包括雪糕筒、绿化带、车道标线等设施；所述预设标准化数值范围为预先设定的一个坐标图，将驾驶风险系数映射到坐标图中可直观的观察到在预设道路中行驶的目标车辆的总体驾驶风险。

根据本发明实施例，还包括：

根据预设道路中的电磁波反射数据，绘制预设道路中的道路电磁波反射数据波形图；

根据道路电磁波反射数据波形图提取预设道路中车辆正常行驶的波段数据，对所述波段数据进行分析，学习所述波段数据的正常变化特征；

实时生成道路电磁波反射数据波形图，通过提取实时生成的道路电磁波反射数据波形图的变化特征与所述正常变化特征进行对比分析，得到道路电磁波反射数据波形图的异常变化情况；

根据所述异常变化情况判断道路中是否出现异常事件，若出现异常事件，分析所述异常事件的事件类型，所述事件类型包括拥堵、交通事故、道路出现异物；

根据所述事件类型生成异常事件处理方案发送至道路管理人员通讯设备中，并生成道路行驶建议发送至在预设道路行驶的车辆预设显示器中。

需要说明的是，由于预设道路中可能出现异常事件，通过对预设道路中的电磁反射数据进行绘制波形图，通过对预设道路中车辆正常行驶的波段变化特征进行学习，进而分析出道路电磁波反射数据波形图中的异常变化情况，最终识别异常事件，并生成相应的异常事件处理方案和道路行驶建议；通过本发明能够有效的识别道路的异常事件，所述异常事件处理方案能够使道路管理人员快速处理异常事件，提高道路的通行效率；所述异常事件处理方案包括异常事件类型、异常事件发生时间和地点；所述道路行驶建议能够提醒车辆驾驶人员对异常事件的避让处理，使驾驶人员能够提前做出防御性驾驶，提高驾驶安全性；所述预设道路中车辆正常行驶为道路中未发生拥堵和交通事故，车辆可正常有序地行驶在预设道路中；所述道路行驶建议包括道路选择建议、行驶速度建议。

图4示出了本发明一种基于电磁波反射的目标行为监测系统的框图。

本发明第二方面还提供了一种基于电磁波反射的目标行为监测系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于电磁波反射的目标行为监测方法程序，所述基于电磁波反射的目标行为监测方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息；

基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据；

根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果；

基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数；

通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。

需要说明的是，通过获取预设道路中电磁波反射数据，并通过孤立森林算法对获取的电磁波反射数据进行数据清洗和校正，将校正后的电磁波反射数据进行目标车辆识别和追踪，并根据识别和追踪结果对目标车辆进行行为监测，得到行为监测结果，并基于行为监测结果评估目标车辆的驾驶风险系数，最终形成对预设道路中的道路管理方案和目标车辆的道路驾驶建议；通过本发明实施例，能够实时对在预设道路中行驶的车辆进行车辆驾驶行为的监控，对目标车辆的驾驶行为进行风险评估，并形成目标车辆的驾驶建议，能够有效的减低目标车辆在预设道路中行驶的风险，并防止因车辆驾驶人员对道路的不熟悉，而造成驾驶安全风险的增加；并判断预设道路中是否存在道路设施的设置不合理，提高道路设施设置的合理性，提高车辆的通行效率，和道路的安全性。

根据本发明实施例，所述获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息，具体为：

通过预设传感设备在预设道路中连续发射电磁波信号，所述预设传感设备包括雷达、激光测距仪；

根据预设传感设备实时接收反射的电磁波数据，得到电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息。

根据本发明实施例，所述基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据，具体为：

基于孤立森林算法构建决策树，并基于电磁波反射数据的数据量确定决策树的数量和每棵树的最大深度；

递归地随机选择电磁波数据中的一个特征作为分割属性，并随机选择所述特征的数据点，依次将数据点分配到决策树的左侧和右侧，直至决策树的深度达到所确定的最大深度，得到数据决策树；

若存在未构建数据决策树的数据点，则将未构建决策树的数据点构建新的数据决策树，得到多棵数据决策树，将所述多棵数据决策树形成孤立森林；

计算每颗数据决策树中每个数据点的路径长度，基于路径长度确定数据异常程度；

设置数据异常值的阈值，基于异常值的阈值和数据异常程度，确定异常数据，将所述异常数据进行标记并删除操作，得到数据清洗后的电磁波反射数据；

将数据清洗后的电磁波反射数据进行数据校正，得到电磁波反射清洁数据。

需要说明的是，由于电磁波的反射数据可能会受到大气干扰和天气干扰，所以获取的电磁波反射数据可能存在噪声或数据异常的现象，通过孤立森林算法对电磁波反射数据进行数据清洗，能够有效的对电磁波反射数据中的异常值数据进行识别并删除，大大提高了获取的电磁波反射数据的准确性，然后通过数据校正处理最终得到电磁波反射清洁数据，保证了电磁波反射数据的可信度和鲁棒性；所述路径长度为根节点到叶节点的深度，较短的路径长度表示数据点相对容易被孤立，通常被认为是异常值；所述电磁波反射清洁数据为电磁波反射数据进行异常值处理和数据校正后的清洁数据。

根据本发明实施例，所述根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果，具体为：

将电磁波反射清洁数据中的电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率数据绘制为电磁波反射波形曲线图；

获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图，将电磁波反射波形曲线图与历史电磁波反射波形曲线图进行对比，将电磁波反射波形曲线图中与历史电磁波反射波形曲线图相似度大于预设百分比的波段进行标记，得到标记波段；

对所述标记波段进行不同车辆波段识别，对不同车辆波段使用不同数字进行唯一标识，得到多个目标车辆波段；

基于所述多个目标车辆波段，对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果。

需要说明的是，将电磁波反射清洁数据转化为电磁波反射波形曲线图，能够直观的观察电磁波在发射和接收过程中的变化；获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图与电磁波反射波形曲线图进行对比，能够准确的识别电磁波反射波形曲线图中目标车辆所形成的波段，并根据波段之间的差异性，识别得到多个车辆；通过将电磁波反射清洁数据转化为波形图的形式，能够更准确的识别目标车辆所形成电磁波反射数据，进而对目标车辆进行识别，大大提高了目标车辆的识别效率和识别准确率，即使存在大量其它物体的电磁波反射数据的干扰，也能准确对目标车辆进行识别；所述多个目标车辆包含了在预设道路中行驶经过预设传感设备的所有车辆，预设传感设备能够采集到所述所有车辆的电磁波反射数据。

根据本发明实施例，所述根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果，具体为：

根据目标车辆识别结果和不同车辆波段的唯一标识，提取预设时间段内多个目标车辆在预设道路行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据；

获取历史车辆行为变化的电磁波反射数据的变化特征，得到车辆行为电磁波变化特征数据；

将所述车辆行驶电磁波反射数据与车辆行为电磁波变化特征数据进行对比分析，得到每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据，所述行驶行为数据包括行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车；

将所述每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据根据时间序列进行对齐操作，基于对齐后的行驶行为数据和车辆行驶电磁波反射数据进行计算，判断在预设时间段内目标车辆之间的行车距离变化，得到车辆车距变化信息；

基于所述行驶行为数据和车辆车距变化信息进行目标车辆的行为监测，得到车辆行为监测结果。

需要说明的是，通过对目标车辆的车辆行驶电磁波反射数据进行分析，识别目标车辆在预设道路中的行驶行为，对所述行驶行为进行监测，得到车辆行为监测结果；通过本发明实施例能够同时实现对多个目标车辆的行驶行为进行识别，通过分析车辆之间的行车距离变化，可以提供关于车辆之间互动和安全性的信息，有助于对预设道路中的目标车辆的行驶行为进行监控；所述历史车辆行为变化即为车辆行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车的变化信息；所述根据时间序列进行对齐操作是将同一时间的数据进行一一对应，有利于利用时差和车辆行驶速度进行计算目标车辆之间的距离。

根据本发明实施例，所述基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数，具体为：

获取预设道路的道路状况和交通法规信息；

基于预设道路的道路状况和交通法规信息对在预设道路中行驶的目标车辆的每项行驶行为进行危险程度评分，得到驾驶行为危险程度评分表；

根据车辆行为监测结果和驾驶行为危险程度评分表对每个目标车辆进行驾驶行为危险程度评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数。

需要说明的是，通过对目标车辆在预设道路中的驾驶行为进行评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数，通过驾驶风险系数能够确定车辆行驶是否存在潜在的安全风险，提高道路行驶的安全性和道路的通行效率；所述每个目标车辆的驾驶风险系数即为目标车辆驾驶行为危险程度的评分。

根据本发明实施例，所述通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议，具体为：

将所述每个目标车辆的驾驶风险系数映射到预设标准化数值范围，得到目标车辆综合风险数据；

对目标车辆综合风险数据进行分析，评估预设道路中道路设施设置的合理性，并根据所述合理性生成道路整改建议，得到道路管理方案；

根据所述目标车辆综合风险数据对目标车辆进行风险分类，得到车辆驾驶行为风险类别，所述车辆驾驶行为风险类别包括低风险、中风险、高风险的行驶车辆；

对不同风险类别的目标车辆生成道路驾驶建议，将所述道路驾驶建议发送至对应目标车辆的预设显示器中；

不断监测目标车辆的驾驶行为，对目标车辆的驾驶风险系数进行更新。

需要说明的是，将驾驶风险系数映射到预设标准数值范围内，能够综合的观察在预设道路行驶的车辆的总体行驶情况；通过对目标车辆综合风险数据进行分析，并生成道路管理方法，有助于对不合理的道路设施的设置进行识别，并根据道路管理方案能够提出对道路的设施的调整建议，提高车辆的通行效率；对不同风险类别的目标车辆形成不同的道路驾驶建议，提供更个性化的行驶建议，提高了对驾驶建议的准确性和车辆在预设道路中的行驶安全性；通过不断监测目标车辆的驾驶行为，更新驾驶风险系数，并实时更新车辆的行驶建议，使车辆能够接收最新和准确的驾驶建议；所述道路设施包括雪糕筒、绿化带、车道标线等设施；所述预设标准化数值范围为预先设定的一个坐标图，将驾驶风险系数映射到坐标图中可直观的观察到在预设道路中行驶的目标车辆的总体驾驶风险。

根据本发明实施例，还包括：

根据预设道路中的电磁波反射数据，绘制预设道路中的道路电磁波反射数据波形图；

根据道路电磁波反射数据波形图提取预设道路中车辆正常行驶的波段数据，对所述波段数据进行分析，学习所述波段数据的正常变化特征；

实时生成道路电磁波反射数据波形图，通过提取实时生成的道路电磁波反射数据波形图的变化特征与所述正常变化特征进行对比分析，得到道路电磁波反射数据波形图的异常变化情况；

根据所述异常变化情况判断道路中是否出现异常事件，若出现异常事件，分析所述异常事件的事件类型，所述事件类型包括拥堵、交通事故、道路出现异物；

根据所述事件类型生成异常事件处理方案发送至道路管理人员通讯设备中，并生成道路行驶建议发送至在预设道路行驶的车辆预设显示器中。

需要说明的是，由于预设道路中可能出现异常事件，通过对预设道路中的电磁反射数据进行绘制波形图，通过对预设道路中车辆正常行驶的波段变化特征进行学习，进而分析出道路电磁波反射数据波形图中的异常变化情况，最终识别异常事件，并生成相应的异常事件处理方案和道路行驶建议；通过本发明能够有效的识别道路的异常事件，所述异常事件处理方案能够使道路管理人员快速处理异常事件，提高道路的通行效率；所述异常事件处理方案包括异常事件类型、异常事件发生时间和地点；所述道路行驶建议能够提醒车辆驾驶人员对异常事件的避让处理，使驾驶人员能够提前做出防御性驾驶，提高驾驶安全性；所述预设道路中车辆正常行驶为道路中未发生拥堵和交通事故，车辆可正常有序地行驶在预设道路中；所述道路行驶建议包括道路选择建议、行驶速度建议。

本发明公开了一种基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统，用于实时监测道路上的车辆行为，以提高道路安全和交通管理效率。该方法首先获取预设道路中的电磁波反射数据，采用孤立森林算法对电磁波反射数据进行数据清洗和校正，并识别目标车辆。随后，根据目标车辆识别结果，分析车辆行为。进一步，根据车辆行为计算目标车辆的驾驶风险系数。最后，基于驾驶风险系数，生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议。这一基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统结合了数据处理、识别、监测和评估，为道路管理部门和驾驶者提供了重要的信息，有助于减少交通事故风险和提高道路通行的效率。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息；

基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据；

根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果；

基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数；

通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议；

所述根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果，具体为：

将电磁波反射清洁数据中的电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率数据绘制为电磁波反射波形曲线图；

获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图，将电磁波反射波形曲线图与历史电磁波反射波形曲线图进行对比，将电磁波反射波形曲线图中与历史电磁波反射波形曲线图相似度大于预设百分比的波段进行标记，得到标记波段；

对所述标记波段进行不同车辆波段识别，对不同车辆波段使用不同数字进行唯一标识，得到多个目标车辆波段；

基于所述多个目标车辆波段，对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

所述根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果，具体为：

根据目标车辆识别结果和不同车辆波段的唯一标识，提取预设时间段内多个目标车辆在预设道路行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据；

获取历史车辆行为变化的电磁波反射数据的变化特征，得到车辆行为电磁波变化特征数据；

将所述车辆行驶电磁波反射数据与车辆行为电磁波变化特征数据进行对比分析，得到每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据，所述行驶行为数据包括行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车；

将所述每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据根据时间序列进行对齐操作，基于对齐后的行驶行为数据和车辆行驶电磁波反射数据进行计算，判断在预设时间段内目标车辆之间的行车距离变化，得到车辆车距变化信息；

基于所述行驶行为数据和车辆车距变化信息进行目标车辆的行为监测，得到车辆行为监测结果；

其中，还包括：

根据预设道路中的电磁波反射数据，绘制预设道路中的道路电磁波反射数据波形图；

根据道路电磁波反射数据波形图提取预设道路中车辆正常行驶的波段数据，对所述波段数据进行分析，学习所述波段数据的正常变化特征；

实时生成道路电磁波反射数据波形图，通过提取实时生成的道路电磁波反射数据波形图的变化特征与所述正常变化特征进行对比分析，得到道路电磁波反射数据波形图的异常变化情况；

根据所述异常变化情况判断道路中是否出现异常事件，若出现异常事件，分析所述异常事件的事件类型，所述事件类型包括拥堵、交通事故、道路出现异物；

根据所述事件类型生成异常事件处理方案发送至道路管理人员通讯设备中，并生成道路行驶建议发送至在预设道路行驶的车辆预设显示器中。

2.根据权利要求1所述的一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，其特征在于，所述获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息，具体为：

通过预设传感设备在预设道路中连续发射电磁波信号，所述预设传感设备包括雷达、激光测距仪；

根据预设传感设备实时接收反射的电磁波数据，得到电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，其特征在于，所述基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据，具体为：

基于孤立森林算法构建决策树，并基于电磁波反射数据的数据量确定决策树的数量和每棵树的最大深度；

递归地随机选择电磁波数据中的一个特征作为分割属性，并随机选择所述特征的数据点，依次将数据点分配到决策树的左侧和右侧，直至决策树的深度达到所确定的最大深度，得到数据决策树；

若存在未构建数据决策树的数据点，则将未构建决策树的数据点构建新的数据决策树，得到多棵数据决策树，将所述多棵数据决策树形成孤立森林；

计算每颗数据决策树中每个数据点的路径长度，基于路径长度确定数据异常程度；

设置数据异常值的阈值，基于异常值的阈值和数据异常程度，确定异常数据，将所述异常数据进行标记并删除操作，得到数据清洗后的电磁波反射数据；

将数据清洗后的电磁波反射数据进行数据校正，得到电磁波反射清洁数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，其特征在于，所述基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数，具体为：

获取预设道路的道路状况和交通法规信息；

基于预设道路的道路状况和交通法规信息对在预设道路中行驶的目标车辆的每项行驶行为进行危险程度评分，得到驾驶行为危险程度评分表；

根据车辆行为监测结果和驾驶行为危险程度评分表对每个目标车辆进行驾驶行为危险程度评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数。

5.根据权利要求4所述的一种基于电磁波反射的目标行为监测方法，其特征在于，所述通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议，具体为：

将所述每个目标车辆的驾驶风险系数映射到预设标准化数值范围，得到目标车辆综合风险数据；

对目标车辆综合风险数据进行分析，评估预设道路中道路设施设置的合理性，并根据所述合理性生成道路整改建议，得到道路管理方案；

根据所述目标车辆综合风险数据对目标车辆进行风险分类，得到车辆驾驶行为风险类别，所述车辆驾驶行为风险类别包括低风险、中风险、高风险的行驶车辆；

对不同风险类别的目标车辆生成道路驾驶建议，将所述道路驾驶建议发送至对应目标车辆的预设显示器中；

不断监测目标车辆的驾驶行为，对目标车辆的驾驶风险系数进行更新。

6.一种基于电磁波反射的目标行为监测系统，其特征在于，所述基于电磁波反射的目标行为监测系统包括储存器以及处理器，所述储存器包括基于电磁波反射的目标行为监测方法程序，所述基于电磁波反射的目标行为监测方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取在预设道路中的电磁波反射数据，所述电磁波反射数据包括电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率、相位、频谱信息；

基于孤立森林算法将所述电磁波反射数据进行数据清洗和数据校正，得到电磁波反射清洁数据；

根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果；

基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数；

通过目标车辆的驾驶风险系数生成道路管理方案和对目标车辆的道路驾驶建议；

所述根据电磁波反射清洁数据对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果，具体为：

将电磁波反射清洁数据中的电磁波反射强度、反射波长、反射延迟时间、反射频率数据绘制为电磁波反射波形曲线图；

获取车辆的历史电磁波反射波形曲线图，将电磁波反射波形曲线图与历史电磁波反射波形曲线图进行对比，将电磁波反射波形曲线图中与历史电磁波反射波形曲线图相似度大于预设百分比的波段进行标记，得到标记波段；

对所述标记波段进行不同车辆波段识别，对不同车辆波段使用不同数字进行唯一标识，得到多个目标车辆波段；

基于所述多个目标车辆波段，对预设道路中的多个目标车辆识别和追踪，得到目标车辆识别结果；

所述根据目标车辆识别结果，获取预设时间段内的多个目标车辆的行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据，基于所述车辆行驶电磁波反射数据对目标车辆进行行为监测，得到车辆行为监测结果，具体为：

根据目标车辆识别结果和不同车辆波段的唯一标识，提取预设时间段内多个目标车辆在预设道路行驶过程中的车辆行驶电磁波反射数据；

获取历史车辆行为变化的电磁波反射数据的变化特征，得到车辆行为电磁波变化特征数据；

将所述车辆行驶电磁波反射数据与车辆行为电磁波变化特征数据进行对比分析，得到每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据，所述行驶行为数据包括行驶速度、变道、加速、减速、转弯、停车；

将所述每个目标车辆在预设道路中行驶行为数据根据时间序列进行对齐操作，基于对齐后的行驶行为数据和车辆行驶电磁波反射数据进行计算，判断在预设时间段内目标车辆之间的行车距离变化，得到车辆车距变化信息；

基于所述行驶行为数据和车辆车距变化信息进行目标车辆的行为监测，得到车辆行为监测结果；

其中，还包括：

根据预设道路中的电磁波反射数据，绘制预设道路中的道路电磁波反射数据波形图；

根据道路电磁波反射数据波形图提取预设道路中车辆正常行驶的波段数据，对所述波段数据进行分析，学习所述波段数据的正常变化特征；

实时生成道路电磁波反射数据波形图，通过提取实时生成的道路电磁波反射数据波形图的变化特征与所述正常变化特征进行对比分析，得到道路电磁波反射数据波形图的异常变化情况；

根据所述异常变化情况判断道路中是否出现异常事件，若出现异常事件，分析所述异常事件的事件类型，所述事件类型包括拥堵、交通事故、道路出现异物；

根据所述事件类型生成异常事件处理方案发送至道路管理人员通讯设备中，并生成道路行驶建议发送至在预设道路行驶的车辆预设显示器中。

7.根据权利要求6所述的一种基于电磁波反射的目标行为监测系统，其特征在于，所述基于车辆行为监测结果，对目标车辆在预设道路中的驾驶风险进行评估，得到目标车辆的驾驶风险系数，具体为：

获取预设道路的道路状况和交通法规信息；

基于预设道路的道路状况和交通法规信息对在预设道路中行驶的目标车辆的每项行驶行为进行危险程度评分，得到驾驶行为危险程度评分表；

根据车辆行为监测结果和驾驶行为危险程度评分表对每个目标车辆进行驾驶行为危险程度评分，得到每个目标车辆的驾驶风险系数。