[发明专利]一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法，包括机器人、终端管理平台和道路监控平台，机器人包括前端处理器、报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达，前端处理器分别与报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达相连接，前端处理器通过无线通讯网络与终端管理平台相连接，终端管理平台与道路监控平台相连接。本发明包括了通过雷视融合巡查车载高清相机和激光雷达传感器获取交通参与者的原始数据，采用深度学习的方法对雷达数据和图像视频数据进行自动检测和识别并计算路段的车辆通行速度，来判断路段是否拥堵。

技术领域

本发明涉及高速公路道路拥堵检测相关技术领域，尤其涉及一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法。

背景技术

随着我国经济和科技的不断发展，我国高速公路车流量的快速增长，高速公路里程和运营年限的不断增长，高速公路拥堵时常发生，极易引发道路安全事故。因此道路拥堵的治理迫在眉睫，而道路拥堵检测预警是治理交通拥堵的首要任务。

目前交通系统中没有专业的相关系统实时检测高速公路的拥堵情况，并及时预警。对于一些机电建设较好的路段，多由工作人员在监控中心，不定时观看道路监控相机的实时视频，发现拥堵后采用IP语音广播远程播放预警信息；而对于一些机电建设不完善路段，基本依靠司机以往驾驶经验或者通过驾驶过即将前往的高速公路路段的朋友询问该高速公路的拥堵情况。由此可见，传统的方式局限性强、准确性、实时性差，不便出行者进行判断，同时为道路运营管理增加难度。

传统的道路拥堵治理方法大多采用人工查看固定式的路侧监控相机视频的方式，人工看视频的方式及时性差，而且固定式的点位难以完成全路段的覆盖。发现拥堵之后不能立即进行预警，容易引发追尾等交通事故。

有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法，使其更具有产业上的利用价值。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统，包括机器人、终端管理平台和道路监控平台，机器人包括前端处理器、报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达，前端处理器分别与报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达相连接，前端处理器通过无线通讯网络与终端管理平台相连接，终端管理平台与道路监控平台相连接。

一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，依次包括以下步骤：

步骤1、采集巡检路段内交通参与者的高清相机和激光雷达数据，视频图像采用基于深度学习、训练多类别目标检测模型，类别包括各种车辆、行人和非机动车；

步骤2、在可以获取高清相机视频图像数据、激光雷达车辆点云数据的机器人上部署模型，可以实时检测道路上的交通参与者，交通参与者包括各种车辆、行人和非机动车；

步骤3、高清相机和激光雷达分别进行检测，激光雷达提供空间位置和速度信息，高清相机数据提供视频图像检测信息，同时对高清相机数据和激光雷达数据进行融合；

步骤4、基于融合数据对每辆车的速度进行计算，检测到车辆信息时，每辆车都有一个独特的id，利用高清相机数据和激光雷达数据的融合信息，得到该id车辆的准确位置信息，瞬时速度V的计算方式为激光雷达两帧之间的车辆最靠近雷达的位置(Xt1,Xt2)除以两帧时间间隔V＝(Xt1-Xt2)/dt，并记录到对应车辆id的速度列表中，单个车辆的平均速度V1为该车辆的速度列表中所有瞬时速度V的平均值；

步骤5、取一段时间A内所有经过车辆的速度信息，计算经过车辆的平均速度，判定当前路段的拥堵程度，经过车辆的平均速度V2计算方式为所有单个车辆的平均速度V1再取平均值，如果平均速度V2小于等于B，判断为拥堵。