本發(fā)明涉及交通安全管理領(lǐng)域，尤其涉及一種涉路工程交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、交通安全是城市交通管理的重要組成部分，尤其是在涉路工程施工期間，交通事故的風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。隨著城市化進(jìn)程的加快和交通網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化，涉路工程在城市建設(shè)中扮演著越來越重要的角色。然而，施工區(qū)域的復(fù)雜環(huán)境和不斷變化的交通流動使得傳統(tǒng)的交通管理方法難以奏效。施工區(qū)域的交通安全問題日益突出。而且施工區(qū)域往往是交通事故的高發(fā)地段，存在諸如車輛碰撞、行人傷害、設(shè)備損壞等風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的交通管理措施和安全防護(hù)手段難以應(yīng)對動態(tài)變化的施工環(huán)境和復(fù)雜的交通流動。因此，迫切需要一種智能化的交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)監(jiān)測施工區(qū)域的交通狀況，識別潛在安全隱患，并提供有效的防護(hù)和應(yīng)對措施。

2、現(xiàn)有的涉路工程交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)無法全面地了解和預(yù)測潛在的交通風(fēng)險(xiǎn)，無法準(zhǔn)確地評估風(fēng)險(xiǎn)水平，容易因數(shù)據(jù)不確定性導(dǎo)致的錯誤判斷；此外，現(xiàn)有的涉路工程交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)無法靈活應(yīng)對各種交通狀況，無法在大規(guī)模施工區(qū)域中高效運(yùn)行，增加計(jì)算壓力和決策延遲，整體的容錯性和穩(wěn)定性降低，為此，我們提出一種涉路工程交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，而提出的一種涉路工程交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種涉路工程交通安全預(yù)警與防護(hù)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)調(diào)度模塊、知識建模模塊、隱患識別模塊、風(fēng)險(xiǎn)評估模塊、交通優(yōu)化模塊、模擬預(yù)測模塊、預(yù)警防護(hù)模塊、事故響應(yīng)模塊、分析報(bào)告模塊以及用戶反饋模塊；

4、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時(shí)采集涉路工程區(qū)域的交通流量、車速以及環(huán)境變化各項(xiàng)數(shù)據(jù)；

5、所述數(shù)據(jù)調(diào)度模塊用于協(xié)調(diào)不同來源的數(shù)據(jù)采集和共享；

6、所述知識建模模塊用于基于施工區(qū)域歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有交通安全知識，構(gòu)建知識圖譜；

7、所述隱患識別模塊用于對采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別潛在的交通安全隱患；

8、所述風(fēng)險(xiǎn)評估模塊用于依據(jù)識別結(jié)果，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率分析和評估；

9、所述交通優(yōu)化模塊用于優(yōu)化施工區(qū)域的交通信號配置和車輛引導(dǎo)方案；

10、所述模擬預(yù)測模塊用于模擬和分析多種交通場景，選擇最優(yōu)的交通管理方案；

11、所述預(yù)警防護(hù)模塊用于實(shí)時(shí)向施工人員和過往車輛發(fā)出預(yù)警信息，并根據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)警信息，自動啟動對應(yīng)的防護(hù)措施；

12、所述事故響應(yīng)模塊用于在事故發(fā)生后，提供及時(shí)有效的應(yīng)急響應(yīng)和處理；

13、所述分析報(bào)告模塊用于對整個過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，生成詳細(xì)的安全報(bào)告；

14、所述用戶反饋模塊用于收集施工人員和公眾的反饋意見，進(jìn)行系統(tǒng)的持續(xù)改進(jìn)。

15、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述知識建模模塊知識圖譜構(gòu)建具體步驟如下：

16、步驟一：收集施工區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)，再清除數(shù)據(jù)中的冗余信息、錯誤數(shù)據(jù)和缺失值，將各組數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和單位，收集和整理現(xiàn)有的交通安全相關(guān)文獻(xiàn)、法規(guī)、研究報(bào)告和專家知識，構(gòu)建全面的知識庫；

17、步驟二：將歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有知識進(jìn)行匹配和關(guān)聯(lián)，使用自然語言處理技術(shù)識別和提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵實(shí)體，并從數(shù)據(jù)中提取實(shí)體之間的關(guān)系，再使用neo4j圖數(shù)據(jù)庫將實(shí)體和關(guān)系表示為節(jié)點(diǎn)和邊；

18、步驟三：對知識圖譜進(jìn)行語義分析，通過貝葉斯模型推斷未明確標(biāo)注的關(guān)系，并補(bǔ)全知識圖譜中的缺失信息，通過與獨(dú)立數(shù)據(jù)源進(jìn)行比對，或邀請領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行審查，以對構(gòu)建的知識圖譜進(jìn)行驗(yàn)證；

19、步驟四：基于知識圖譜進(jìn)行規(guī)則推理，生成新的知識，同時(shí)提供實(shí)時(shí)查詢接口，定期更新知識圖譜中的數(shù)據(jù)，建立用戶反饋機(jī)制，收集施工人員和管理部門的反饋意見，持續(xù)優(yōu)化知識圖譜的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。

20、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述隱患識別模塊潛在交通安全隱患識別具體步驟如下：

21、步驟1：通過人工標(biāo)注或半自動標(biāo)注的方式對數(shù)據(jù)采集模塊采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，之后提取其中的圖像和視頻數(shù)據(jù)，并對各組圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并整合成一組圖像數(shù)據(jù)集，再通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集規(guī)模；

22、步驟2：使用深度學(xué)習(xí)框架編譯異常識別模型，通過隨機(jī)初始化方法初始化模型參數(shù)，再將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，并用交叉熵函數(shù)作為異常識別模型的損失函數(shù)；

23、步驟3：將訓(xùn)練集傳入異常識別模型，異常識別模型通過前向傳播處理訓(xùn)練集中的各組數(shù)據(jù)，并將獲取對應(yīng)預(yù)測值，將再通過均方根誤差函數(shù)計(jì)算預(yù)測值與實(shí)際值之間的差異量，將計(jì)算出的差異量從模型輸出層開始，通過反向傳播計(jì)算差異量對各層參數(shù)的梯度；

24、步驟4：基于計(jì)算出的梯度信息，通過隨機(jī)梯度下降算法調(diào)整模型參數(shù)，并在每次訓(xùn)練周期結(jié)束后，在驗(yàn)證集上評估模型性能，通過驗(yàn)證集上的損失和準(zhǔn)確率調(diào)整超參數(shù)，重復(fù)訓(xùn)練并驗(yàn)證異常識別模型，若模型性能開始惡化，則提前終止訓(xùn)練，否則，繼續(xù)訓(xùn)練模型直至達(dá)到預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)后停止；

25、步驟5：在測試集上評估模型性能，依據(jù)評估結(jié)果，通過混淆矩陣分析模型的分類效果，再通過網(wǎng)格搜索調(diào)整模型的超參數(shù)，對模型進(jìn)行剪枝和量化，減少模型的計(jì)算量和內(nèi)存占用；

26、步驟6：將訓(xùn)練好的模型部署到邊緣設(shè)備或云端服務(wù)器，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的異常識別模型中，并啟動模型推理過程，對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行檢測和分類，識別出施工區(qū)域內(nèi)的各類對象，并給出每個目標(biāo)的類別和位置；

27、步驟7：根據(jù)預(yù)設(shè)的置信度閾值，過濾掉低置信度的檢測結(jié)果，確保只保留高置信度的潛在安全隱患，根據(jù)模型的檢測結(jié)果生成預(yù)警信息，包括潛在安全隱患的類別、位置和緊急程度各項(xiàng)數(shù)據(jù)，將生成的預(yù)警信息通過各類渠道實(shí)時(shí)發(fā)布給施工人員和過往車輛。

28、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述風(fēng)險(xiǎn)評估模塊分析評估具體步驟如下：

29、步驟①：收集交通安全對應(yīng)的各組數(shù)據(jù)，將收集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和格式化，構(gòu)建一個貝葉斯模型，其中節(jié)點(diǎn)表示交通事故不同的隨機(jī)變量，邊表示變量之間的依賴關(guān)系；

30、步驟②：從歷史交通數(shù)據(jù)中收集各事件的頻率數(shù)據(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)計(jì)算各個隨機(jī)變量的先驗(yàn)概率，再從歷史數(shù)據(jù)中計(jì)算在給定條件下的條件概率，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新貝葉斯模型中的參數(shù)；

31、步驟③：通過貝葉斯公式計(jì)算發(fā)生交通事故的后驗(yàn)概率，同時(shí)結(jié)合多組檢測到的交通安全隱患綜合，計(jì)算交通事故的后驗(yàn)概率，根據(jù)計(jì)算的后驗(yàn)概率，評估當(dāng)前交通狀況的風(fēng)險(xiǎn)水平，并以及評估結(jié)果制定對應(yīng)防范措施；

32、步驟④：持續(xù)監(jiān)控交通狀況和識別結(jié)果，實(shí)時(shí)更新貝葉斯模型的輸入數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整后驗(yàn)概率計(jì)算，收集實(shí)際交通事件和用戶反饋，驗(yàn)證貝葉斯決策模型的準(zhǔn)確性，并根據(jù)反饋不斷優(yōu)化模型。

33、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述交通優(yōu)化模塊方案優(yōu)化具體步驟如下：

34、步驟ⅰ：獲取風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，設(shè)置蟻群數(shù)量、最大迭代次數(shù)、信息素?fù)]發(fā)率以及信息素增加量，再將施工區(qū)域內(nèi)的關(guān)鍵點(diǎn)定義為圖中的節(jié)點(diǎn)，并將節(jié)點(diǎn)之間的道路定義為邊，同時(shí)分配初始權(quán)重，之后在所有的邊上分配初始信息素；

35、步驟ⅱ：將每只螞蟻隨機(jī)放置在圖中的不同節(jié)點(diǎn)上，每只螞蟻在搜索路徑時(shí)根據(jù)信息素濃度和啟發(fā)式信息選擇下一步節(jié)點(diǎn)，每只螞蟻根據(jù)選擇概率完成從起點(diǎn)到終點(diǎn)的路徑，并記錄所經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)和邊；

36、步驟ⅲ：每次路徑搜索結(jié)束后，對所有邊上的信息素進(jìn)行揮發(fā)處理，同時(shí)根據(jù)每只螞蟻找到的路徑質(zhì)量增加對應(yīng)邊上的信息素，之后迭代進(jìn)行路徑搜索和信息素更新，每次迭代后，記錄當(dāng)前路徑最短或風(fēng)險(xiǎn)最低的最優(yōu)解，當(dāng)達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)時(shí)，停止迭代；

37、步驟ⅳ：根據(jù)最優(yōu)解對應(yīng)的優(yōu)化方案調(diào)整交通信號燈的配置，優(yōu)化信號燈周期和相位，同時(shí)在施工區(qū)域設(shè)置車輛引導(dǎo)標(biāo)志和指示牌，根據(jù)最優(yōu)路徑引導(dǎo)車輛行駛，避開高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。

38、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述模擬預(yù)測模塊模擬分析具體步驟如下：

39、第一步：定義多種可能的交通場景，并根據(jù)找尋的最優(yōu)解設(shè)置交通系統(tǒng)的初始狀態(tài)，包括信號燈配置和車輛引導(dǎo)路徑，創(chuàng)建搜索樹的根節(jié)點(diǎn)，以表示當(dāng)前的交通狀態(tài)；

40、第二步：從根節(jié)點(diǎn)開始，按照ucb1選擇策略選擇子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，從該節(jié)點(diǎn)生成可能的交通狀態(tài)子節(jié)點(diǎn)，且生成的各組子節(jié)點(diǎn)表示不同的車輛行為、信號燈狀態(tài)或環(huán)境變化；

41、第三步：從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)開始，模擬交通系統(tǒng)的未來演變，直到車輛通過特定路段后停止模擬，根據(jù)模擬結(jié)果評估當(dāng)前方案的通行時(shí)間、交通事故發(fā)生率以及車輛擁堵程度，再計(jì)算節(jié)點(diǎn)的獎勵值，將模擬結(jié)果的獎勵值從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)回溯到根節(jié)點(diǎn)，更新沿途每個節(jié)點(diǎn)的總獎勵值和訪問次數(shù)；

42、第四步：在搜索過程中，不斷選擇訪問次數(shù)最多或平均獎勵最高的子節(jié)點(diǎn)，以形成一條從根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑，依據(jù)搜索出的最優(yōu)路徑，對提供的初始優(yōu)化方案進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，并將優(yōu)化后的方案應(yīng)用于實(shí)際或模擬的交通系統(tǒng)中。

43、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果在于：

44、1、本發(fā)明收集并處理交通安全對應(yīng)的各組數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個貝葉斯模型，其中節(jié)點(diǎn)表示交通事故不同的隨機(jī)變量，邊表示變量之間的依賴關(guān)系，從歷史交通數(shù)據(jù)中收集各事件的頻率數(shù)據(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)計(jì)算各個隨機(jī)變量的先驗(yàn)概率，再從歷史數(shù)據(jù)中計(jì)算在給定條件下的條件概率，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新貝葉斯模型中的參數(shù)，通過貝葉斯公式計(jì)算發(fā)生交通事故的后驗(yàn)概率，同時(shí)結(jié)合多組檢測到的交通安全隱患綜合，計(jì)算交通事故的后驗(yàn)概率，根據(jù)計(jì)算的后驗(yàn)概率，評估當(dāng)前交通狀況的風(fēng)險(xiǎn)水平，并以及評估結(jié)果制定對應(yīng)防范措施，持續(xù)監(jiān)控交通狀況和識別結(jié)果，實(shí)時(shí)更新貝葉斯模型的輸入數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整后驗(yàn)概率計(jì)算，收集實(shí)際交通事件和用戶反饋，驗(yàn)證貝葉斯決策模型的準(zhǔn)確性，并根據(jù)反饋不斷優(yōu)化模型，能夠更全面地了解和預(yù)測潛在的交通風(fēng)險(xiǎn)，有助于系統(tǒng)更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險(xiǎn)水平，提供更可靠的安全預(yù)警，避免因數(shù)據(jù)不確定性導(dǎo)致的錯誤判斷，提高資源利用效率、預(yù)警的有效性和用戶的滿意度。

45、2、本發(fā)明獲取風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，再將施工區(qū)域內(nèi)的關(guān)鍵點(diǎn)定義為圖中的節(jié)點(diǎn)，并將節(jié)點(diǎn)之間的道路定義為邊，同時(shí)分配初始權(quán)重，之后在所有的邊上分配初始信息素，將每只螞蟻隨機(jī)放置在圖中的不同節(jié)點(diǎn)上，每只螞蟻在搜索路徑時(shí)根據(jù)信息素濃度和啟發(fā)式信息選擇下一步節(jié)點(diǎn)，每只螞蟻根據(jù)選擇概率完成從起點(diǎn)到終點(diǎn)的路徑，并記錄所經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)和邊，每次路徑搜索結(jié)束后，對所有邊上的信息素進(jìn)行揮發(fā)處理，同時(shí)根據(jù)每只螞蟻找到的路徑質(zhì)量增加對應(yīng)邊上的信息素，之后迭代進(jìn)行路徑搜索和信息素更新，通過不斷迭代獲取優(yōu)化方案調(diào)整交通信號燈的配置，優(yōu)化信號燈周期和相位，同時(shí)在施工區(qū)域設(shè)置車輛引導(dǎo)標(biāo)志和指示牌，根據(jù)最優(yōu)路徑引導(dǎo)車輛行駛，避開高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，再定義多種可能的交通場景，并根據(jù)找尋的最優(yōu)解設(shè)置交通系統(tǒng)的初始狀態(tài)，包括信號燈配置和車輛引導(dǎo)路徑，創(chuàng)建搜索樹對提供的初始優(yōu)化方案進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，并將優(yōu)化后的方案應(yīng)用于實(shí)際或模擬的交通系統(tǒng)中，能夠靈活應(yīng)對各種交通狀況，確保最佳的交通流動，使系統(tǒng)能夠在大規(guī)模施工區(qū)域中高效運(yùn)行，減少計(jì)算壓力和決策延遲，減少交通沖突和提高通行效率，提高整體的容錯性和穩(wěn)定性。