本發(fā)明涉及交通安全監(jiān)測，尤其涉及一種交通布控的安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的交通監(jiān)測方法主要依靠人工巡邏和定點監(jiān)控，效率低下且容易出現(xiàn)盲區(qū)，現(xiàn)階段利用智能監(jiān)控攝像頭，結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實現(xiàn)交通路段的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，能夠及時監(jiān)測交通路況和安全狀況，提供實時預警和應急響應，通過優(yōu)化交通流量和減少事故發(fā)生，提高交通效率和安全性。但是沒有解決如何通過收集交通路段的多感知數(shù)據(jù)識別分類出交通擁塞路段，判斷交通擁塞路段中的異常交通行為并預警，從而實時布控決策并調(diào)優(yōu)的問題。

2、如授權(quán)公告號為cn117576916b的中國專利公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的交通安全監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過多個模塊之間的相互配合，可以實現(xiàn)以下步驟：獲取與待監(jiān)測路口交匯的每個目標道路段的面積，以及每個目標道路段在當前時刻所屬紅綠燈周期內(nèi)的預設時刻下向待監(jiān)測路口正反方向分別行駛的所有車輛對應的車流量和車平均速率；確定待監(jiān)測路口在當前時刻所屬紅綠燈周期內(nèi)每個預設時刻下對每個目標道路段的車輛擁堵程度，以及整體擁堵程度；確定待監(jiān)測路口對每個目標道路段的擁堵影響程度；確定交通調(diào)節(jié)重要程度；生成待監(jiān)測路口對應的交通安全監(jiān)測信息。實現(xiàn)了交通安全監(jiān)測，提高了路口擁堵情況判斷的準確度，從而提高了交通安全性。

3、如授權(quán)公告號為cn116153092b的中國專利公開了一種智慧隧道交通安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟s1：利用安裝在隧道入口、內(nèi)部、出口處的多個視頻采集設備，分別采集相應監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；步驟s2：對視頻幀圖片進行目標檢測；步驟s3：對隧道入口和出口處的車輛進行車牌檢測和識別；步驟s4：獲得的車輛車牌信息，進行跨攝像機的多目標跟蹤；步驟s5：對獲得的隧道入口、內(nèi)部、出口車輛圖像進行車輛車牌重識別；步驟s6：對隧道內(nèi)各攝像機的視頻幀圖片進行亮度異常檢測；步驟s7：對隧道內(nèi)部多臺攝像機的視頻幀圖片進行著火冒煙檢測；步驟s8：對隧道內(nèi)各攝像機檢測到的車輛進行單攝像機內(nèi)的多目標跟蹤，得到所有車輛的連續(xù)軌跡；步驟s9：對隧各攝像機內(nèi)得到的所有車輛連續(xù)軌跡。

4、以上專利存在本背景技術(shù)提出的問題：沒有解決如何通過收集交通路段的多感知數(shù)據(jù)識別分類出交通擁塞路段，判斷交通擁塞路段中的異常交通行為并預警，從而實時布控決策并調(diào)優(yōu)的問題。

5、為解決這一問題，本發(fā)明提出一種交通布控的安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本技術(shù)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有一種交通布控的安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)存在的問題，提出了本發(fā)明。

3、因此，本發(fā)明目的是提供一種交通布控的安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

4、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種交通布控的安全監(jiān)測方法：獲取交通路段的多感知數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)傳輸安全策略傳輸多感知數(shù)據(jù)至云平臺；

5、基于多感知數(shù)據(jù)借助目標分類策略識別分類出交通擁塞路段；

6、通過異常判定規(guī)則判斷交通擁塞路段中的異常交通行為，并預警異常交通行為；

7、根據(jù)異常交通行為的預警，對交通擁塞路段進行實時布控決策；

8、監(jiān)測并調(diào)優(yōu)布控決策。

9、作為本發(fā)明所述一種交通布控的安全監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：多感知數(shù)據(jù)包括視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)；

10、多感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸安全策略如下所示：

11、傳感器將多感知數(shù)據(jù)進行加密處理生成感知加密數(shù)據(jù)，同時對感知加密數(shù)據(jù)生成驗證碼，并生成感知數(shù)據(jù)證明，將感知加密數(shù)據(jù)、驗證碼和感知數(shù)據(jù)證明傳輸給云平臺，云平臺驗證感知數(shù)據(jù)證明的有效性以及驗證碼的一致性，若感知數(shù)據(jù)證明的驗證通過且驗證碼的驗證通過，則云平臺解密感知加密數(shù)據(jù)，并以區(qū)塊的形式記錄在云平臺的數(shù)據(jù)庫中；

12、若感知數(shù)據(jù)證明的驗證不通過或驗證碼的驗證不通過，則云平臺不允許解密感知加密數(shù)據(jù)，并返回給傳感器再次傳輸感知加密數(shù)據(jù)、驗證碼和感知數(shù)據(jù)證明的指令。

13、作為本發(fā)明所述一種交通布控的安全監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：驗證碼的生成策略如下所示：

14、獲取同一時間段的視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)，獲取視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)的交通參與者，同時分別獲取視頻數(shù)據(jù)中交通參與者的運動信息、圖像數(shù)據(jù)的道路信息和聲音數(shù)據(jù)的碰撞信息，結(jié)合交通參與者、運動信息、道路信息和碰撞信息生成驗證碼；

15、生成驗證碼的規(guī)則如下所示：

16、首先獲取視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)的交通參與者，若交通參與者為車，則記為0；若交通參與者為人，則記為1；若交通參與者為車和人，則記為2；

17、其次獲取視頻數(shù)據(jù)中交通參與者的運動信息，若交通參與者為加速運動，則記為0；若交通參與者為勻速運動，則記為1；若交通參與者為減速運動，則記為2；

18、然后獲取圖像數(shù)據(jù)的道路信息，若道路條件平滑，則記為0；若道路條件不平滑，則記為1；

19、接著獲取聲音數(shù)據(jù)的碰撞信息，若當前時間段發(fā)生碰撞，則記為0；若當前時間段沒有發(fā)生碰撞，則記為1；

20、最后生成驗證碼。

21、作為本發(fā)明所述一種交通布控的安全監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：將獲取到的交通參與者、運動信息、道路信息和碰撞信息提取交通特征，交通特征包括交通流量、速度、道路條件、通行時間和事故率；

22、目標分類策略如下所示：

23、首先根據(jù)不同的交通路段分組記錄交通特征，包括交通路段的交通流量、速度、道路條件、通行時間和事故率；然后計算交通路段的交通擁塞指數(shù)，并設置擁塞閾值；最后將所有交通路段的交通擁塞指數(shù)進行降序排序，選擇交通擁塞指數(shù)高的交通路段為交通擁塞路段；

24、交通路段的交通擁塞指數(shù)的計算公式如下所示：

25、j＝(f/fm)(2-v1/vm-v2/vm)×r×p/t；

26、式中，j表示交通路段的交通擁塞指數(shù)，f表示交通路段的交通流量，fm表示交通路段的最大通行能力，v1表示車在交通路段的平均行駛速度，vm表示交通路段的最大限速，v2表示人在交通路段的平均行走速度，r表示交通路段的道路條件，p表示交通路段的事故發(fā)生率，t表示交通路段的平均通行時間。

27、作為本發(fā)明所述一種交通布控的安全監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：交通特征還包括方向變化和停留時間；

28、異常交通行為的預警策略如下所示：

29、首先記錄車和人在交通擁塞路段的速度、方向變化和停留時間；然后根據(jù)異常判定規(guī)則判斷異常交通行為；最后對異常交通行為進行預警；

30、異常判定規(guī)則如下所示：

31、分別將車和人在交通擁塞路段的速度和方向變化與速度閾值和方向變化閾值進行比較，若車和人在交通擁塞路段的速度大于速度閾值且車和人在交通擁塞路段的方向變化大于方向變化閾值，則計算異常指數(shù)；

32、異常指數(shù)的函數(shù)表達式如下所示：

33、i＝|v-vm|×(1+d)/(tr+1)；

34、式中，i表示車和人在交通擁塞路段的異常指數(shù)，v表示車和人在交通擁塞路段的平均速度，vm表示交通路段的最大限速，d表示車和人在交通擁塞路段的方向變化，tr表示車和人在交通擁塞路段的停留時間；

35、若異常指數(shù)大于設置的異常閾值，則判定交通參與者存在異常交通行為。

36、作為本發(fā)明所述一種交通布控的安全監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：實時布控決策如下所示：

37、當預警交通擁塞路段存在異常交通行為時，若車和人在交通擁塞路段的停留時間大于停留時間閾值，則調(diào)整交通信號燈；

38、若車和人在交通擁塞路段的方向變化大于方向變化閾值且車和人在交通擁塞路段的停留時間大于停留時間閾值，則推薦路線調(diào)整并調(diào)度交通警力進行交通疏導。

39、作為本發(fā)明所述一種交通布控的安全監(jiān)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：監(jiān)測布控決策后交通擁塞路段的異常指數(shù)，若交通擁塞路段的異常指數(shù)小于或等于設置的異常閾值，則說明布控決策的效果好；

40、若交通擁塞路段的異常指數(shù)大于設置的異常閾值，則說明布控決策的效果不好，需要調(diào)優(yōu)布控決策；

41、布控決策調(diào)優(yōu)策略如下所示：

42、首先對交通信號燈進行調(diào)整，若調(diào)整完交通信號燈后一周內(nèi)交通擁塞路段不存在異常交通行為，則說明是交通信號燈調(diào)整不當；

43、若調(diào)整完交通信號燈后一周內(nèi)交通擁塞路段存在異常交通行為，則優(yōu)化推薦路線并加大交通警力的調(diào)度，若優(yōu)化推薦路線并加大交通警力的調(diào)度后一周內(nèi)交通擁塞路段不存在異常交通行為，則說明是推薦路線和交通警力的調(diào)度不當；

44、若優(yōu)化推薦路線并加大交通警力的調(diào)度后一周內(nèi)交通擁塞路段存在異常交通行為，則需要同時調(diào)整交通信號燈、優(yōu)化推薦路線和加大交通警力的調(diào)度，直至一周內(nèi)交通擁塞路段不存在異常交通行為。

45、一種交通布控的安全監(jiān)測系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、檢測識別模塊、異常預警模塊、布控決策模塊和監(jiān)測調(diào)優(yōu)模塊；

46、數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取交通路段的多感知數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)傳輸安全策略傳輸多感知數(shù)據(jù)至云平臺；

47、檢測識別模塊用于基于多感知數(shù)據(jù)借助目標分類策略識別分類出交通擁塞路段；

48、異常預警模塊用于通過異常判定規(guī)則判斷交通擁塞路段中的異常交通行為，并預警異常交通行為；

49、布控決策模塊用于根據(jù)異常交通行為的預警，對交通擁塞路段進行實時布控決策；

50、監(jiān)測調(diào)優(yōu)模塊用于監(jiān)測并調(diào)優(yōu)布控決策。

51、一種計算機設備，包括，存儲器，用于存儲指令；處理器，用于執(zhí)行所述指令，使得所述設備執(zhí)行實現(xiàn)一種交通布控的安全監(jiān)測方法。

52、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被執(zhí)行時，實現(xiàn)一種交通布控的安全監(jiān)測方法。

53、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明通過獲取交通路段的多感知數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)傳輸安全策略傳輸多感知數(shù)據(jù)至云平臺，保障了多感知數(shù)據(jù)的傳輸安全；基于多感知數(shù)據(jù)借助目標分類策略識別分類出交通擁塞路段，幫助對事故多發(fā)路段的著重監(jiān)測；通過異常判定規(guī)則判斷交通擁塞路段中的異常交通行為，并預警異常交通行為，能夠?qū)崿F(xiàn)對交通擁塞路段中的智能預警；根據(jù)異常交通行為的預警，對交通擁塞路段進行實時布控決策，緩解交通擁堵；監(jiān)測并調(diào)優(yōu)布控決策，提高交通布控的效率，有效緩解交通擁塞。