基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统

本发明涉及交通管理，尤其涉及一种基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，交通流量的增加导致了道路拥堵问题的日益严重，尤其是在高速公路的应急车道使用上，如何有效管理和动态开放应急车道成为了交通管理领域亟待解决的难题。传统的交通管理方法往往依赖于人工监控和经验判断，缺乏实时性和准确性，导致在交通高峰期或突发事件发生时，无法及时做出有效的应对措施。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统，用以保证应急车道在紧急情况下可用性的同时，充分利用应急车道缓解交通压力，及时调整交通管理策略，提升道路通行效率，有效地应对日益严重的交通拥堵问题。

2、第一方面，本发明提供了一种基于视频监控的应急车道动态开放决策方法，所述方法包括：

3、步骤s1、通过调用预训练好的目标检测模型yolov8，实时处理通过摄像头上传的道路监控视频，以提取历史交通流数据；

4、步骤s2、根据历史交通流数据，利用门控循环单元gru神经网络构建交通拥堵预测模型，并结合交通状态评价算法预测交通拥堵状态；

5、步骤s3、通过预测的交通拥堵状态，结合交通法规并通过分析历史交通流数据，确定应急车道启动或关闭的关键因素以及决策阈值。

6、可选地，所述步骤s1包括：

7、针对特定路段四个监控点位的若干交通实况监控视频，通过api调用预训练好的目标检测模型yolov8，实时分析视频帧以识别交通流参数，交通流参数包括车流密度、车流量和车流平均速度；即：每隔一帧对视频中的车流密度、车流量和车流平均速度进行一次识别记录；

8、每帧图像的车流密度，其计算式为：

9、；

10、式中，表示特定路段p下，第r个帧图像中的车流密度；表示第r个帧图像中的车辆总数；w表示视频帧宽度；

11、每帧图像的车流平均速度，其计算式为：

12、；

13、式中，表示特定路段p下，第r个帧图像中的车流平均速度；f表示视频的每秒帧数；表示车辆j在当前帧图像中的x轴位置；表示车辆j在前5帧图像的x轴位置。

14、可选地，所述步骤s2中构建交通拥堵预测模型，包括：

15、使用固定大小的窗口，在历史交通流数据集上逐步滑动，用于采样若干个包含连续m帧的训练样本；其中，每个样本中的前m-5个帧图像交通流数据作为gru模型的输入，其中，后5帧的交通流参数作为预测目标；表示特定路段p下，第r个帧图像中的车流密度；表示特定路段p下，第r个帧图像中的车流量；表示特定路段p下，第r个帧图像中的车流平均速度；

16、gru模型分帧时序更新重置门、更新门、本层候选记忆，并输出记忆，其表达式为：

17、；

18、；

19、；

20、；

21、式中，表示路段p处第r帧时序的重置门；表示路段p处第r帧时序的更新门；表示路段p处第r帧时序的候选记忆；表示路段p处第r帧时序的记忆；表示路段p处第r-1帧时序的记忆；

22、根据gru模型在第m-5帧时序输出的记忆，来预测样本i最后5帧图像的总平均交通流数据，即：、、，其表达式为；

23、；

24、根据平均绝对误差mae来计算误差，用于学习约束基于gru的交通拥堵预测模型，其计算式为：

25、；

26、式中，n表示预测帧样本的数量；表示在第i个样本的交通流参数目标值；表示交通拥堵预测模型对第i个样本目标值的预测结果；表示实际值和预测值间的绝对误差，用于反映交通拥堵预测模型对第i个帧样本目标值的预测误差。

27、可选地，所述步骤s2中交通状态评价算法，包括：

28、交通状态评价算法，其表达式为：

29、；

30、式中，表示在t时刻，特定路段p处的交通拥堵指数；表示在t时刻时，特定路段p处的车流密度；表示在t时刻时，特定路段p处的车流量；表示在t时刻时，特定路段p处的车流平均速度。

31、可选地，所述步骤s3包括：

32、通过历史交通流数据估算特定路段p处的通行能力阈值，用于判定特定路段p处的应急车道开启或者关闭；应急车道动态开放决策的表达式为：

33、；

34、当实时提取到特定路段p处的交通流参数后，通过交通拥堵预测模型预测未来一段时间后的交通流参数，用于估算t时刻路段p处的通行容量，其表达式为：

35、；

36、式中，表示特定路段p处在未来t时刻的通行容量；表示特定路段p处在未来t时刻的车流密度；表示特定路段p处在未来t时刻的车流平均速度；

37、对于特定路段p，在未来t时刻的通行容量超过时，或者特定路段p在未来t时刻的车流平均速度小于60px/s时，应当开启特定路段p处的应急车道，即：；否则关闭应急车道，以确保应急车道在紧急情况下的可用性；特定路段p处的通行能力阈值，其计算式为：

38、；

39、式中，表示特定路段p处的历史最大车流密度，表示特定路段p处在交通拥堵指数1~4时的总平均车流速度。

40、第二方面，本发明提供了一种基于视频监控的应急车道动态开放决策系统，所述系统基于第一方面所述的基于视频监控的应急车道动态开放决策方法实现，所述系统包括：

41、交通流数据提取模块，用于通过调用预训练好的目标检测模型yolov8，实时处理通过摄像头上传的道路监控视频，以提取历史交通流数据；

42、交通拥堵预测模块，用于根据历史交通流数据，利用门控循环单元gru神经网络构建交通拥堵预测模型，并结合交通状态评价算法预测交通拥堵状态；

43、应急车道开放决策模块，用于通过预测的交通拥堵状态，结合交通法规并通过分析历史交通流数据，确定应急车道启动或关闭的关键因素以及决策阈值。

44、本发明提供的技术方案中，该方法包括通过调用预训练好的目标检测模型yolov8，实时处理通过摄像头上传的道路监控视频，以提取历史交通流数据；根据历史交通流数据，利用门控循环单元gru神经网络构建交通拥堵预测模型，并结合交通状态评价算法预测交通拥堵状态；通过预测的交通拥堵状态，结合交通法规并通过分析历史交通流数据，确定应急车道启动或关闭的关键因素以及决策阈值，该方法通过实时数据提取、交通拥堵预测和决策分析，保证了应急车道在紧急情况下可用性的同时，充分利用了应急车道缓解交通压力，及时调整了交通管理策略，提升了道路通行效率，有效地应对了日益严重的交通拥堵问题，为交通管理提供了新解决方案。

技术特征：

1.一种基于视频监控的应急车道动态开放决策方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中构建交通拥堵预测模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中交通状态评价算法，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3包括：

6.一种基于视频监控的应急车道动态开放决策系统，其特征在于，所述系统基于权利要求1所述的基于视频监控的应急车道动态开放决策方法实现，所述系统包括：

技术总结
本发明涉及交通管理技术领域，尤其是提供了基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统。该方法包括根据历史交通流数据，利用门控循环单元GRU神经网络构建交通拥堵预测模型，并结合交通状态评价算法预测交通拥堵状态；通过预测的交通拥堵状态，结合交通法规并通过分析历史交通流数据，确定应急车道启动或关闭的关键因素以及决策阈值，该方法通过实时数据提取、交通拥堵预测和决策分析，保证了应急车道在紧急情况下可用性的同时，充分利用了应急车道缓解交通压力，及时调整了交通管理策略，提升了道路通行效率，有效地应对了日益严重的交通拥堵问题，为交通管理提供了新解决方案。

技术研发人员：李志慧,苗继浦,吴泞宇,贺劲,石明,蔡立林,陈文娜
受保护的技术使用者：齐鲁工业大学（山东省科学院）
技术研发日：
技术公布日：2024/12/30