[发明专利]一种高速公路的交通事故预警方法、设备及介质

权利要求书

1.一种高速公路的交通事故预警方法，其特征在于，包括：

采集位于通讯设备的终端信息，所述通讯设备位于当前路段上行驶车辆中；并尝试通过设置在高速公路上的多个车辆监控设备采集所述当前路段的交通流信息；

若未采集到所述交通流信息，则通过所述终端信息对所述行驶车辆进行车速估算；若采集到所述交通流信息，则将所述终端信息和所述交通流信息进行数据一致化处理，并将所述一致化处理后的数据进行车速估算；

根据所述车速估算的结果，得到所述当前路段的平均车速；

若采集到所述交通流信息，则根据所述交通流信息得到所述当前路段的车辆流量、车辆密度；若未采集到所述交通流信息，则通过所述终端信息，以及所述当前路段的路段信息得到所述车辆流量、所述车辆密度；

训练事故预测模型，其中，所述事故预测模型的训练过程包括：

根据历史交通事故多发路段、所述车辆监控设备所处的位置以及最长路段距离，将高速公路划分为多个路段；

针对所述多个路段中的任意一个，获取该路段的历史数据，所述历史数据至少包括以下一种：历史平均车速、历史车辆流量、历史车辆密度、历史事故频率、历史事故类型；

将所述历史平均车速、所述历史车辆流量以及历史车辆密度、历史事故频率、历史事故类型进行处理，得到特征数值；

选取多个特征数值中，大于预设阈值的数值，作为代表特征数值，将所述代表特征数值对应路段的历史数据作为训练样本；

针对多个训练样本中的任意一个，将该训练样本中包含的的历史平均车速、历史车辆流量、历史车辆密度输入至模糊神经网络的输入层，将对应的历史事故频率、历史事故类型输入至所述模糊神经网络的输出层，进行监督训练，得到初始事故预测模型；

对多个所述初始事故预测模型进行精度检测，选取精度最高的作为事故预测模型；

将所述平均车速、所述车辆流量以及所述车辆密度输入至训练完毕的所述事故预测模型中，对所述当前路段进行事故预测。

2.根据权利要求1所述的一种高速公路的交通事故预警方法，其特征在于，将所述平均车速、所述车辆流量以及所述车辆密度输入至预先训练完毕的事故预测模型中，对所述当前路段进行事故预测之后，所述方法还包括：

获取所述当前路段的路段距离，以及所述事故预测的预测结果，所述预测结果至少包括以下至少一种：事故频率预测结果、事故类型预测结果；

根据所述路段距离以及所述事故频率预测结果，得到事故预测分布点；

针对多个所述事故预测分布点中的任意一个，根据所述事故类型预测结果，生成该事故预测分布点的事故模拟处理视频，以模拟演示交通事故的处理手段。

3.根据权利要求1所述的一种高速公路的交通事故预警方法，其特征在于，若未采集到所述交通流信息，则通过所述终端信息，以及所述当前路段的路段信息得到所述车辆流量、所述车辆密度，具体包括：

根据所述终端信息，获取当前路段车辆数量，并根据所述车辆数量以及预设时间间隔，确定所述当前路段车辆流量；

获取所述当前路段的道路宽度，并根据所述车辆数量，以及所述道路宽度，确定所述当前路段车辆密度。

4.根据权利要求1所述的一种高速公路的交通事故预警方法，其特征在于，将所述平均车速、所述车辆流量以及所述车辆密度输入至预先训练完毕的事故预测模型中，对所述当前路段进行事故预测之后，所述方法还包括：

确定所述车辆密度大于拥堵临界值；

生成第一控制指令，并将所述第一控制指令发送至设置在所述高速公路上的信息发布单元中，所述第一控制指令包括：降低车辆限速值、提高车辆间距值。

5.根据权利要求4所述的一种高速公路的交通事故预警方法，其特征在于，生成第一控制指令，并将所述第一控制指令发送至设置在所述高速公路上的信息发布单元中之后，所述方法还包括：

将车辆动态识别单元接入所述当前路段中的违章监控摄像头，以通过转动所述违章监控摄像头识别所述当前路段的拥堵处，并将所述违章监控摄像头对准所述拥堵处；

对实时录像进行视频分析，确定产生拥堵的起点。