本發(fā)明涉及雷達(dá)感知，尤其涉及一種基于路側(cè)雷達(dá)感知的道路交通事故檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代交通管理系統(tǒng)中，隨著車輛數(shù)量的增加和交通流量的不斷上升，道路交通事故的頻發(fā)已成為一個嚴(yán)重的社會問題，為了減少事故發(fā)生的頻率并提高事故后的響應(yīng)效率，越來越多的智能交通檢測與管理系統(tǒng)被應(yīng)用于實(shí)際中，這些系統(tǒng)通常通過多種傳感器技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控道路交通狀況，采集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)對交通事故的預(yù)警、檢測和分析。

2、然而，現(xiàn)有技術(shù)在交通事故檢測與管理方面仍存在諸多不足之處，傳統(tǒng)的交通檢測系統(tǒng)大多依賴單一傳感器或數(shù)據(jù)源，導(dǎo)致在復(fù)雜交通環(huán)境中無法全面、準(zhǔn)確地捕捉和分析事故發(fā)生的全過程，此外，這些系統(tǒng)通常缺乏對事故發(fā)生后的詳細(xì)過程重建和多條件下的事故分析，無法為事故的責(zé)任認(rèn)定和后續(xù)處理提供充分的數(shù)據(jù)支持，同時(shí)，現(xiàn)有系統(tǒng)的響應(yīng)速度和事故預(yù)警的準(zhǔn)確性在多變的交通條件下也存在一定的局限性，難以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。

3、為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種基于路側(cè)雷達(dá)感知的道路交通事故檢測方法，旨在通過多源數(shù)據(jù)融合、實(shí)時(shí)動態(tài)分析、虛擬事故場景重建和多條件下的事故模擬，顯著提升交通事故檢測的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了一種基于路側(cè)雷達(dá)感知的道路交通事故檢測方法及系統(tǒng)。

2、一種基于路側(cè)雷達(dá)感知的道路交通事故檢測方法，包括以下步驟：

3、s1，數(shù)據(jù)采集：通過安裝在道路兩側(cè)的雷達(dá)傳感器，連續(xù)采集交通參與者的運(yùn)動數(shù)據(jù)，包括速度、加速度、位置信息以及車輛間距；

4、s2，多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理：通過多種采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集環(huán)境感知數(shù)據(jù)，包括視覺數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)以及通信數(shù)據(jù)，將采集到的運(yùn)動數(shù)據(jù)與環(huán)境感知數(shù)據(jù)融合為多源數(shù)據(jù)，并對融合后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

5、s3，實(shí)時(shí)動態(tài)分析：對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動態(tài)分析，識別交通參與者的異常行為，并預(yù)測潛在的交通事故發(fā)生情況；

6、s4，事故識別與風(fēng)險(xiǎn)評估：對實(shí)時(shí)動態(tài)分析的結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，根據(jù)車輛速度、車距、行人密度以及天氣狀況動態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評估的權(quán)重，確定事故發(fā)生的概率和嚴(yán)重程度；

7、s5，虛擬事故場景重建：在檢測到交通事故后，利用虛擬事故生成模型對采集到的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，重建虛擬事故場景，具體包括：

8、s51，數(shù)據(jù)解析與特征提取：從多源數(shù)據(jù)中提取相關(guān)特征，包括環(huán)境光照條件、路面狀況、交通信號狀態(tài)、行人行為特征、車輛類型及特征；

9、s52，模型構(gòu)建：使用歷史多源數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬事故生成模型；

10、s53，虛擬事故場景生成：將提取的相關(guān)特征輸入虛擬事故生成模型中，生成虛擬事故場景，包括事故發(fā)生前、發(fā)生時(shí)和發(fā)生后的全程場景；

11、s54，場景模擬與多條件分析：在虛擬事故場景基礎(chǔ)上，模擬不同條件(如不同車速、天氣等)下的事故場景，分析各種因素對事故的影響，并生成多種事故發(fā)展路徑；

12、s6，報(bào)警與信息推送：完成虛擬事故場景重建后，將根據(jù)交通事故的嚴(yán)重程度，自動向相關(guān)交通管理部門和緊急救援單位發(fā)送警報(bào)信息，并通過道路顯示屏、車載終端向用戶推送事故警告信息。

13、可選的，所述s1中的數(shù)據(jù)采集包括：

14、s11，雷達(dá)傳感器安裝：在道路兩側(cè)的固定支架上，按照預(yù)定間隔安裝多個雷達(dá)傳感器；

15、s12，高頻脈沖信號發(fā)射：每個雷達(dá)傳感器通過發(fā)射高頻脈沖信號，對其覆蓋區(qū)域內(nèi)的交通參與者進(jìn)行連續(xù)掃描，捕捉目標(biāo)物體的運(yùn)動情況；

16、s13，雷達(dá)信號接收與處理：雷達(dá)傳感器接收交通參與者反射回來的雷達(dá)信號，實(shí)時(shí)計(jì)算每個目標(biāo)的運(yùn)動數(shù)據(jù)，包括速度、加速度、位置信息以及車輛間距。

17、可選的，所述s2中的多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理包括：

18、s21，環(huán)境感知數(shù)據(jù)采集：通過多種采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集環(huán)境感知數(shù)據(jù)，具體包括：

19、視覺數(shù)據(jù)：通過車載攝像頭采集視覺數(shù)據(jù)，包括道路上的圖像、行人行為、車道標(biāo)線狀態(tài)；

20、交通流量數(shù)據(jù)：通過交通流量計(jì)采集交通流量數(shù)據(jù)，包括車流密度、車速分布、車輛種類；

21、通信數(shù)據(jù)：通過v2x通信設(shè)備采集通信數(shù)據(jù)，包括車輛之間的通信數(shù)據(jù)、交通信號狀態(tài)、突發(fā)事件報(bào)警；

22、s22，數(shù)據(jù)融合：采用自適應(yīng)加權(quán)平均算法將采集到的運(yùn)動數(shù)據(jù)與環(huán)境感知數(shù)據(jù)融合為多源數(shù)據(jù)，表示為：

23、dfused＝w1·dmotion+w2·dvisual+w3·dtraffic+w4·dcommunication；

24、其中，dfused表示融合后的多源數(shù)據(jù)，dmotion.dvisual,dtraffic,dcommunication分別表示運(yùn)動數(shù)據(jù)、視覺數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)和通信數(shù)據(jù)，w1,w2,w3,w4為對應(yīng)的權(quán)重；

25、s23，數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用卡爾曼濾波器對融合后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。

26、可選的，所述s3中的實(shí)時(shí)動態(tài)分析包括：

27、s31，數(shù)據(jù)輸入：將預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型中，提取交通參與者行為的時(shí)空特征，捕捉交通參與者的行為模式；

28、s32，異常行為識別：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型提取的時(shí)空特征，通過使用歐幾里得距離計(jì)算當(dāng)前行為特征與正常行為特征之間的差異，識別異常行為。

29、可選的，所述s4中的事故識別與風(fēng)險(xiǎn)評估包括：

30、s41，特征權(quán)重調(diào)整：根據(jù)實(shí)時(shí)動態(tài)分析的結(jié)果，結(jié)合當(dāng)前的車輛速度、車距、行人密度和天氣狀況，使用梯度提升決策樹(gbdt)進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，表示為：

31、s411，定義損失函數(shù)：

32、其中，yi是真實(shí)標(biāo)簽，fm(xi)是第m棵樹的預(yù)測值，l是平方誤差損失函數(shù)，α是學(xué)習(xí)率，hm(xi)是第m棵樹的預(yù)測輸出；

33、s412，特征重要性的計(jì)算：ij＝∑t∈tδlt·i(t)；

34、其中，ij為特征j的重要性得分，δlt為決策樹中每次分裂帶來的損失減少量，i(t)是特征j是否參與分裂的指示函數(shù)；

35、s413，動態(tài)權(quán)重調(diào)整：

36、其中，wj是特征j的動態(tài)調(diào)整權(quán)重，m是所有特征的數(shù)量；

37、s42，事故概率計(jì)算：基于調(diào)整后的特征權(quán)重，使用邏輯回歸模型對事故發(fā)生的概率進(jìn)行計(jì)算，表示為：

38、；

39、其中，p(accident|features)為事故發(fā)生的概率，β0為模型的偏置項(xiàng)，βi為每個特征xi的回歸系數(shù)，wi為動態(tài)調(diào)整后的權(quán)重；

40、s43，嚴(yán)重程度評估：在確定事故發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過綜合分析交通參與者的速度、車距、行人密度及天氣狀況，使用加權(quán)求和算法評估事故的嚴(yán)重程度，表示為：

41、

42、其中，s是最終的嚴(yán)重程度評分，wi是第i個輸入變量的權(quán)重，xi是第i個輸入變量的標(biāo)準(zhǔn)化值，n是輸入變量的總數(shù)。

43、可選的，所述s51中的數(shù)據(jù)解析與特征提取包括：

44、s511，環(huán)境光照條件的提?。和ㄟ^車載攝像頭獲取道路圖像，并使用灰度值平均算法提取環(huán)境光照條件；

45、s512，路面狀況的提?。豪靡曈X數(shù)據(jù)中的圖像特征，通過圖像canny邊緣檢測算法和gabor濾波器，提取路面的紋理特征，并判斷路面是否存在濕滑、坑洼或積水；

46、s513，交通信號狀態(tài)的提?。和ㄟ^v2x通信設(shè)備獲取實(shí)時(shí)交通信號狀態(tài)，并使用顏色識別算法對交通信號燈的顏色進(jìn)行識別；

47、s514，行人行為特征的提取：通過車載攝像頭與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型結(jié)合，提取行人的行為特征，包括行走方向、速度、是否突然橫穿馬路；

48、s515，車輛類型及特征的提取：通過視覺數(shù)據(jù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型提取車輛的外觀特征，包括車輛類型、顏色、大小。

49、可選的，所述s52中的虛擬事故生成模型采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(gans)模型，所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)(gans)模型包括：

50、s521，多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入與條件融合：引入多模態(tài)數(shù)據(jù)(如環(huán)境光照、路面狀況、交通信號狀態(tài)等)作為輸入，并與噪聲向量結(jié)合，表示為：

51、z～pz(z)；

52、其中，z是從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中采樣的噪聲向量；

53、y＝concat(y1,y2,...,yn)；

54、其中，y是條件向量，y1,y2,...,yn是每個模態(tài)數(shù)據(jù)(如環(huán)境光照、路面狀況)的標(biāo)準(zhǔn)化向量，concat表示將多個模態(tài)數(shù)據(jù)拼接為條件向量；

55、zcond＝concat(z,y)；

56、其中，zcond為融合輸入；

57、s522，條件生成器：生成器接收融合輸入zcond，生成符合條件向量y的虛擬事故場景表示為：

58、xfake＝g(zcond)＝g(concat(z,y))；

59、其中，xfake是生成的虛擬事故場景，g是生成器；

60、s523，多尺度判別器：引入多尺度判別器，分別在不同的尺度上(如全局尺度、局部尺度)對生成的虛擬事故場景進(jìn)行判別，表示為：

61、判別器的多尺度損失：

62、其中，ds表示在尺度s上的判別器，e表示期望值；

63、多尺度總損失：

64、其中，λs是每個尺度損失的權(quán)重，s是總的尺度數(shù)量；

65、s524，多尺度生成損失與重建損失結(jié)合：在生成器的損失函數(shù)中，結(jié)合多尺度生成損失和重建損失，表示為：

66、多尺度生成損失：

67、重建損失：

68、其中，xreal是真實(shí)的事故場景；

69、生成器總損失：

70、其中，λrecon是重建損失的權(quán)重系數(shù)；

71、s525，對抗訓(xùn)練與更新：使用對抗訓(xùn)練方法交替更新生成器和判別器，表示為：

72、生成器更新：

73、其中，θg是生成器的參數(shù)，η是學(xué)習(xí)率；

74、判別器更新：

75、其中，θd是判別器的參數(shù)，η是學(xué)習(xí)率。

76、可選的，所述s53中的虛擬事故場景生成包括：

77、s531，特征融合輸入：將從多源數(shù)據(jù)中提取的相關(guān)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，融合成綜合特征向量；

78、s532，特征輸入生成模型：將融合后的綜合特征向量與隨機(jī)噪聲向量結(jié)合，作為輸入向量輸入至虛擬事故生成模型；

79、s534，生成事故場景：虛擬事故生成模型根據(jù)輸入的綜合特征向量生成虛擬事故場景，包括事故發(fā)生前、事故發(fā)生時(shí)以及事故發(fā)生后的全程場景。

80、可選的，所述s54中的場景模擬與多條件分析包括：

81、s541，條件變量設(shè)定：基于生成的虛擬事故場景，設(shè)定多個不同的條件變量，包括不同的車速、天氣狀況、交通密度、車輛類型，以創(chuàng)建不同的模擬場景條件；

82、s542，多條件場景生成：將設(shè)定的條件變量分別輸入虛擬事故生成模型中，生成在不同條件下的事故場景，表示為：

83、

84、其中，是條件變量yi與噪聲z的融合輸入，是在條件變量yi下生成的事故場景；

85、s543，因素影響分析：通過對比不同條件下生成的事故場景，分析各個條件變量(如車速變化、天氣惡化)對事故嚴(yán)重程度和發(fā)生概率的影響，識別出關(guān)鍵因素及其對事故發(fā)展的影響力，表示為：

86、

87、其中，是在條件變量yi下評估的事故嚴(yán)重程度，sbase是基準(zhǔn)條件下的事故嚴(yán)重程度，δsi是條件變量yi對事故嚴(yán)重程度的增量影響；

88、s544，多路徑事故發(fā)展生成：在不同條件下模擬生成多種事故發(fā)展路徑，分析事故在不同情況下的結(jié)果，表示為：

89、

90、其中，是事故在條件變量yi下發(fā)展的概率路徑，是在條件變量yi下，基于生成場景的路徑概率。

91、一種基于路側(cè)雷達(dá)感知的道路交通事故檢測系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的一種基于路側(cè)雷達(dá)感知的道路交通事故檢測方法，包括以下模塊：

92、雷達(dá)傳感模塊：通過安裝在道路兩側(cè)的雷達(dá)傳感器，連續(xù)采集交通參與者的運(yùn)動數(shù)據(jù)，包括速度、加速度、位置信息以及車輛間距；

93、多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理模塊：通過多種采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集環(huán)境感知數(shù)據(jù)，包括視覺數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)及通信數(shù)據(jù)，并將環(huán)境感知數(shù)據(jù)與運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和預(yù)處理；

94、實(shí)時(shí)動態(tài)分析模塊：對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識別交通參與者的異常行為，并預(yù)測潛在的交通事故發(fā)生情況；

95、事故識別與風(fēng)險(xiǎn)評估模塊：基于實(shí)時(shí)動態(tài)分析結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，動態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評估的權(quán)重，確定事故發(fā)生的概率和嚴(yán)重程度；

96、虛擬事故場景重建模塊：在檢測到交通事故后，利用虛擬事故生成模型對采集到的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，重建虛擬事故場景；

97、報(bào)警與信息推送模塊：根據(jù)虛擬事故場景的嚴(yán)重程度，向交通管理部門和緊急救援單位發(fā)送警報(bào)信息，并通過道路顯示屏、車載終端向用戶推送事故警告信息。

98、本發(fā)明的有益效果：

99、本發(fā)明，通過安裝在道路兩側(cè)的雷達(dá)傳感器和多種采集設(shè)備，實(shí)時(shí)采集并融合交通參與者的運(yùn)動數(shù)據(jù)與環(huán)境感知數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和梯度提升決策樹的應(yīng)用，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)地識別交通參與者的異常行為，并動態(tài)評估事故發(fā)生的概率和嚴(yán)重程度，從而顯著提升了事故檢測的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。

100、本發(fā)明，通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，并結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)、多尺度判別器及重建損失優(yōu)化生成過程，生成的虛擬事故場景不僅在全局特征上符合真實(shí)交通環(huán)境，且在局部細(xì)節(jié)上與實(shí)際事故場景高度一致，這種虛擬場景能夠再現(xiàn)事故發(fā)生的全過程，涵蓋事故發(fā)生前、事故發(fā)生時(shí)和事故發(fā)生后的全程場景，為事故分析、預(yù)測和責(zé)任認(rèn)定提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

101、本發(fā)明，通過對虛擬事故場景的多條件模擬與分析，能夠靈活設(shè)定不同的車速、天氣、交通密度等變量，深入分析各種因素對事故嚴(yán)重程度和發(fā)展路徑的影響，生成的多種事故發(fā)展路徑為事故預(yù)防、應(yīng)急響應(yīng)和管理措施的制定提供了科學(xué)依據(jù)，有效減少了二次事故的發(fā)生，提升了交通管理系統(tǒng)的整體效率與安全性。