道路拥堵确定方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及交通，尤其涉及一种道路拥堵确定方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着智慧交通、数字孪生的发展，越来越多的现实场景被建模为虚拟数字场景。现有的道路监管平台更多的以二维平面图(电子数据表格)或者摄像头监控展示道路和车辆情况。但是存在很多缺陷：1、传统页面展示形式单一枯燥，问题展示不够直观等问题；2、线路出现拥堵情况时，显示的是某一段区间内拥堵，无法实时精准地以三维立体地方式展示拥堵情形，对于控制中心的调度员而言，很难根据实际情况做出最准确的调度决策；3、目前摄像头监控通过大模型训练得出拥堵时间，需要消耗大量算力gpu，cpu以及图形。因此，如何提高拥堵路段的分析效率和准确度成为一个亟待解决的问题。

2、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供了一种道路拥堵确定方法、系统、设备及存储介质，旨在解决如何提高拥堵路段的分析效率和准确度的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种道路拥堵确定方法，所述道路拥堵确定方法包括：

3、通过mqtt获取当前路段的车辆行驶数据；

4、基于场景检测模块对所述车辆行驶数据进行场景分析，以确定对应的道路场景，所述道路场景包括高速场景、城市道路场景及路口场景；

5、根据所述道路场景通过拥堵算法模块计算所述车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值；

6、在所述道路拥堵评估分值大于预设拥堵阈值时，判定道路拥堵。

7、可选地，所述基于场景检测模块对所述车辆行驶数据进行场景分析，以确定对应的道路场景的步骤，包括：

8、根据所述车辆行驶数据确定车速信息、车辆定位坐标信息、车道信息及交通灯信息；

9、根据所述车辆定位坐标信息和地图数据通过场景检测模块对所述车道信息、所述交通灯信息及所述车速信息进行场景分析，以确定对应的道路场景。

10、可选地，所述根据所述道路场景通过拥堵算法模块计算所述车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值的步骤，包括：

11、在所述道路场景为高速场景或城市道路场景时，根据所述车辆行驶数据确定预设时间滑块内所述当前路段的平均车速、车距及道路车辆密度；

12、在所述平均车速小于预设车速、所述车距小于预设安全车距、且所述道路车辆密度大于预设密度阈值时，判定所述当前路段为拥堵状态；

13、确定平均车速对应的车速权重、车距对应的车距权重及所述道路车辆密度对应的车辆密度权重；

14、根据所述平均车速和所述车速权重通过拥堵算法模块确定车速评估分值，根据所述车距和所述车距权重通过所述拥堵算法模块确定车距评估分值，并根据所述道路车辆密度和所述车辆密度权重通过所述拥堵算法模块确定车辆密度评估分值；

15、根据所述车速评估分值、所述车距评估分值及所述车辆密度评估分值确定道路拥堵评估分值。

16、可选地，所述确定所述平均车速对应的车速权重、所述车距对应的车距权重及所述道路车辆密度对应的车辆密度权重的步骤，包括：

17、根据所述道路场景确定拥堵权重分配规则；

18、根据所述拥堵权重分配规则确定所述平均车速对应的车速权重、所述车距对应的车距权重及所述道路车辆密度对应的车辆密度权重。

19、可选地，所述根据所述道路场景通过拥堵算法模块计算所述车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值的步骤，还包括：

20、在所述道路场景为路口场景时，确定红绿灯信号周期，所述红绿灯信号周期包括红灯信号周期和绿灯信号周期；

21、在所述红绿灯信号周期内，根据所述车辆行驶数据确定平均车速、车距、道路车辆密度及车辆排队长度；

22、在所述平均车速、所述车距、所述道路车辆密度及所述车辆排队长度满足预设拥堵条件时，判定所述当前路段为拥堵状态；

23、根据所述平均车速、所述车距、所述道路车辆密度及所述车辆排队长度通过拥堵算法模块分别得到车速评估分值、车距评估分值、车辆密度评估分值及排队长度评估分值；

24、根据所述车速评估分值、所述车距评估分值、所述车辆密度评估分值及所述排队长度评估分值确定道路拥堵评估分值。

25、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种道路拥堵确定系统，所述道路拥堵确定系统包括：

26、所述道路拥堵确定系统包括：

27、获取模块，用于通过mqtt获取当前路段的车辆行驶数据；

28、分析模块，用于基于场景检测模块对所述车辆行驶数据进行场景分析，以确定对应的道路场景，所述道路场景包括高速场景、城市道路场景及路口场景；

29、计算模块，用于根据所述道路场景通过拥堵算法模块计算所述车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值；

30、判定模块，用于在所述道路拥堵评估分值大于预设拥堵阈值时，判定道路拥堵。

31、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种道路拥堵确定设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的道路拥堵确定程序，所述道路拥堵确定程序配置为实现如上文所述的道路拥堵确定方法的步骤。

32、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有道路拥堵确定程序，所述道路拥堵确定程序被处理器执行时实现如上文所述的道路拥堵确定方法的步骤。

33、本发明首先通过mqtt获取当前路段的车辆行驶数据，然后基于场景检测模块对车辆行驶数据进行场景分析，以确定对应的道路场景，道路场景包括高速场景、城市道路场景及路口场景，之后根据道路场景通过拥堵算法模块计算车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值，在道路拥堵评估分值大于预设拥堵阈值时，判定道路拥堵。相较于现有技术中以电子数据表格或者摄像头监控展示道路和车辆情况，导致无法及时处理拥堵路段，而本发明中基于道路场景通过拥堵算法模块计算车辆行驶数据，获得实时的道路拥堵评估分值，从而提高了拥堵路段的分析效率和准确度，让监管人员更加直观看到现场画面，做出更加准确的调度决策，进而实现了对拥堵路段及时处理。

技术特征：

1.一种道路拥堵确定方法，其特征在于，所述道路拥堵确定方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于场景检测模块对所述车辆行驶数据进行场景分析，以确定对应的道路场景的步骤，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路场景通过拥堵算法模块计算所述车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值的步骤，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述平均车速对应的车速权重、所述车距对应的车距权重及所述道路车辆密度对应的车辆密度权重的步骤，包括：

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路场景通过拥堵算法模块计算所述车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值的步骤，还包括：

6.一种道路拥堵确定系统，其特征在于，所述道路拥堵确定系统包括：

7.一种道路拥堵确定设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的道路拥堵确定程序，所述道路拥堵确定程序配置为实现如权利要求1至5中任一项所述的道路拥堵确定方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有道路拥堵确定程序，所述道路拥堵确定程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的道路拥堵确定方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种道路拥堵确定方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：通过MQTT获取当前路段的车辆行驶数据；基于场景检测模块对车辆行驶数据进行场景分析，以确定对应的道路场景，道路场景包括高速场景、城市道路场景及路口场景；根据道路场景通过拥堵算法模块计算车辆行驶数据，获得道路拥堵评估分值；在道路拥堵评估分值大于预设拥堵阈值时，判定道路拥堵。相较于现有技术中以电子数据表格或者摄像头监控展示道路和车辆情况，导致无法及时处理拥堵路段，而本发明中基于道路场景通过拥堵算法模块计算车辆行驶数据，获得实时的道路拥堵评估分值，从而提高了拥堵路段的分析效率和准确度，进而实现了对拥堵路段及时处理。

技术研发人员：张欢欢,方强,王勇,张志军,万党水
受保护的技术使用者：上海中海庭数智技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17