CN118172937A - 基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统，属于智慧交通技术领域，用于解决现有的高速公路隧道交通事件检测及交通疏导方式中，无法实时准确分析交通事件的类别和车道级影响范围，为交通应急疏导提供有参考性的数据支撑，导致生成的交通疏导方案单一、拥堵车流疏散效果不佳的技术问题。方法包括：通过地基式管控设备，对隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；控制空基式管控设备飞至空中监控点位，以采集交通异常点位的异常交通流视频；在异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；基于交通状态特征，确定隧道内的交通状态等级，并根据交通状态等级，确定分级疏导信息发布方案。

Description

基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统

技术领域

本发明涉及智慧交通技术领域，尤其涉及一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统。

背景技术

随着隧道技术的不断发展，现代高速公路建设中已广泛采用挖掘隧道的方式穿越山岭，大大缩短了高速公路的线路里程。在现代公路网中，高速公路隧道已成为一种重要的交通基础设施。但由于隧道具有内部空间狭窄、光线条件差、环境噪音大等特点，增大了隧道内路段发生突发交通事件的概率，且隧道内迂回空间有限，一旦发生突发交通事件，极易造成严重的交通拥堵，增加交通疏导难度。若发生火灾等紧急事件，产生的危险性更大，疏散和救援更加困难。

目前针对隧道内交通流运行监测设置了诸多感知设备，如摄像头、巡检机器人等，也提出了很多交通应急疏导的措施。但目前的隧道交通事件检测方法只能根据摄像头视频图像以及巡检机器人的巡检画面检测隧道内是否发生了突发交通事件，受限于摄像头的安装角度、安装位置、拍摄角度等约束，无法获取全方位无死角的交通事件拍摄图像或视频，进而无法准确分析当前突发交通事件的类别和车道级影响范围，不能为交通应急疏导提供有参考性的数据支撑。在这种情况下制定的交通应急疏导方案无法根据隧道内的实际拥堵程度生成针对性的疏导方案，导致疏导方式单一，一定程度上影响了高速公路的运行效率。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统，用于解决如下技术问题：现有的高速公路隧道交通事件检测及交通疏导方式中，无法实时准确分析交通事件的类别和车道级影响范围，为交通应急疏导提供有参考性的数据支撑，导致生成的交通疏导方案单一、拥堵车流疏散效果不佳。

本发明实施例采用下述技术方案：

一方面，本发明实施例提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，方法包括：在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；

通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；

在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；

基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

在一种可行的实施方式中，在隧道内外布设空地交通管控系统，具体包括：

在所述隧道的洞内及洞外布设所述地基式管控设备；其中，所述地基式管控设备至少包括：车道指示灯、测速雷达、可变限速标志以及门架型可变信息情报板；

其中，所述测速雷达基于第一预设间隔距离布设在隧道洞内，用于测量断面车速；所述车道指示灯基于第二预设间隔距离布设在隧道洞内每条车道的正上方，用于发布车道级诱导信息；所述可变限速标志布设在隧道入口外的路肩处，用于向驾驶员提示最佳行车速度；所述门架型可变信息情报板布设在隧道入口处，用于向驾驶员发布隧道内突发的交通事件及警告信息；

在所述隧道洞内布设所述空基式管控设备；其中，所述空基式管控设备至少包括：无人机设备；所述无人机设备用于感知交通事件的车道占用情况，以及采用语音播报和灯光闪烁的方式进行预警信息发布。

在一种可行的实施方式中，通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位，具体包括：

基于所述地基式管控设备中的测速雷达采集的断面车速信息，确定当前时间间隔内经过每个测速雷达安设断面的车辆平均速度；

若任一测速雷达安设断面的车辆平均速度小于第一预设阈值，则将所述测速雷达安设断面的位置点确定为所述交通异常点位；

将所述交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为对应的空中监控点位；其中，所述空中监控点位与地面的距离为预设距离；

当同时判定出多个交通异常点位时，选取位于行车道最下游的交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为空中监控点位。

在一种可行的实施方式中，控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频，具体包括：

将所述交通异常点位及其对应的空中监控点位发送到所述空基式管控设备中，并以指令形式控制所述空基式管控设备飞行至所述空中监控点位的坐标位置处进行悬停；

控制所述空基式管控设备底部装载的摄像头，拍摄下方路段的异常交通流视频。

在一种可行的实施方式中，在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征，具体包括：

对所述异常交通流视频中的每帧交通流图像进行灰度化处理、几何变换以及图像矫正处理，以使交通流图像中每条车道的宽度前后保持一致；

将所述交通流图像的原始图像坐标转换为平面坐标；

通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对所述交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标；

根据每条车道中出现的车辆目标的移动速度，确定每条车道上的车辆平均速度；

若预设时间段内所有图像帧中均出现一辆或多辆车占用多条车道，且被占用车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定所述被占用车道的交通状态特征为：发生交通事故；

若预设时间段内所有图像帧中的车辆均在同一条车道内，且该车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定该车道的交通状态特征为：发生大流量拥堵；

将其他情况的车道交通状态特征判定为：交通流运行正常。

在一种可行的实施方式中，通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对所述交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标，具体包括：

通过所述车道线检测模型，识别出每条车道线的线段框；

将所述线段框的中心坐标确定为对应的车道线拟合点的坐标；

基于所述车道线拟合点，采用双曲线函数对每条车道线进行拟合，得到每条车道线的拟合函数表达式；

获取每条车道线的起点坐标及终点坐标，并将每相邻两条车道线之间的区域记为一条车道；

通过所述车辆检测模型识别车辆目标外廓的边缘线，得到车辆目标的外接矩形，并获取车辆目标的四个顶点平面坐标；

将每个车辆目标的四个顶点坐标与每条车道线的起点坐标及终点坐标进行比较；

若车辆目标的四个顶点的横坐标均在同一条车道的横坐标范围内，则判定所述车辆目标只占用一条车道；

若车辆目标的四个顶点的横坐标分布与多条车道的横坐标范围内，则判定所述车辆目标占用多条车道。

在一种可行的实施方式中，基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，具体包括：

若所述异常交通流视频中，所有车道的交通状态特征均为交通流运行正常，则确定为第一交通状态等级；

若所述异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为出现大流量拥堵，且所有车道的交通状态特征均不是发生交通事故，则确定为第二交通状态等级；

若所述异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为发生交通事故，则确定为第三交通状态等级。

在一种可行的实施方式中，根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案，具体包括：

根据，确定第一交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>表示隧道内的车辆平均速度，/>为断面m的车辆平均速度，M为隧道内的测速雷达所测断面总数；

根据，确定第二交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>表示隧道拥堵路段上游平均车速与非拥堵车道平均车速的平均值，/>表示上游断面h的平均车速，/>表示非拥堵车道k的平均车速，H表示隧道拥堵路段上游的测速雷达所测断面总数，K表示非拥堵车道总数；

根据，确定第三交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>为第二预设阈值；

获取所述隧道当前对应的交通状态等级，并调取对应的播报内容以及可变限速取值；

将所述播报内容显示在门架型可变信息情报板中，将所述可变限速取值显示在可变限速标志中，形成所述分级疏导信息发布方案。

在一种可行的实施方式中，在根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案之后，所述方法还包括：

基于预设时间间隔，重新确定所述隧道内的交通状态等级以及对应的可变限速取值，并实时更新所述可变限速标志的显示数值；

在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，控制所述空基式管控设备飞回；

当所述隧道处于第三交通状态等级时，在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速小于第一预设阈值且大于第二预设阈值后，将所述隧道的交通状态等级转变为第二交通状态等级；

当所述隧道处于第二交通状态等级时，在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，将所述隧道的交通状态等级转变为第一交通状态等级。

另一方面，本发明实施例还提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导系统，所述系统包括：

交通状态检测模块，用于在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

交通应急疏导模块，用于控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

与现有技术相比，本发明实施例提供的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法及系统，具有如下有益效果：

1、本发明采用空地协同方式对隧道内发生的交通事件进行实时检测，利用地面测速雷达和空中无人机数据进行融合分析，实现了隧道内交通状态的精准划分，为制定分级应急疏导方案提供了可靠的依据。这种空地协同实时检测方法，极大提高了高速公路交通事件感知效率和应急处理速度，减少了交通事故处理的等待时间，降低了二次交通事件的发生概率。

2、本发明基于无人机视频数据分析车辆的微观运动行为，根据车道级速度值以及车辆占用车道情况，实现隧道内车道级交通事件判定，该方法能够快速、高效地获取隧道内车道级交通状态信息，为车道级交通疏导方案的制定提供可靠的数据支撑。

3、本发明根据隧道交通状态划分结果，提出了隧道洞内外分级疏导信息发布方案，隧道洞外动态调控可变限速值和门架型可变信息板播报内容，隧道洞内动态调整车道指示灯的显示和无人机的信息播报内容。该方法充分发挥空地一体的信息发布优势，将隧道内突发的交通事件信息和预警管控措施及时有效地发布给上游车辆，指引车辆提前做好准备，快速疏导隧道内的异常交通流运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例提供的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法流程图；

图2为本发明实施例提供的一种车道线识别示意图；

图3为本发明实施例提供的一种车辆占道示意图；

图4为本发明实施例提供的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，如图1所示，基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法具体包括步骤S101-S106：

S101、在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备。

具体地，在隧道的洞内及洞外布设地基式管控设备；其中，地基式管控设备至少包括：车道指示灯、测速雷达、可变限速标志以及门架型可变信息情报板。

作为一种可行的实施方式，测速雷达基于第一预设间隔距离布设在隧道洞内，用于测量断面车速；车道指示灯基于第二预设间隔距离布设在隧道洞内每条车道的正上方，用于发布车道级诱导信息；可变限速标志布设在隧道入口外的路肩处，用于向驾驶员提示最佳行车速度；门架型可变信息情报板布设在隧道入口处，用于向驾驶员发布隧道内突发的交通事件及警告信息。

进一步地，在隧道洞内布设空基式管控设备；其中，空基式管控设备至少包括无人机设备；无人机设备用于感知交通事件的车道占用情况，以及采用语音播报和灯光闪烁的方式进行预警信息发布。

在一个实施例中，测速雷达在隧道出入口和隧道中间每隔500m处布设，用于测量断面车速；车道指示灯在隧道出入口、隧道中间每隔500m处每条车道的正上方布设，实现车道级诱导信息的发布；可变限速标志安设在隧道入口右侧路肩处，可根据隧道实时交通流状况向驾驶员提示最佳行车速度；门架型可变信息情报板安设在隧道入口处，用于向驾驶员发布隧道内突发的交通事件及警告信息。

S102、通过地基式管控设备，对隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位。

具体地，基于地基式管控设备中的测速雷达采集的断面车速信息，确定当前时间间隔内经过每个测速雷达安设断面的车辆平均速度。若任一测速雷达安设断面的车辆平均速度小于第一预设阈值，则将测速雷达安设断面的位置点确定为交通异常点位。

进一步地，将交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为对应的空中监控点位；其中，空中监控点位与地面的距离为预设距离。

作为一种可行的实施方式，通过测速雷达获取经过安设断面的所有车辆的地点车速，统计得到每个时间间隔内安设断面的平均车速，计算公式为：；式中：/>表示断面m的车辆平均速度，/>表示断面m第i辆车的地点速度；n表示每个时间间隔内通过该断面的车辆总数。

在一个实施例中，第一预设阈值为50km/h。当时，判定断面m的交通状态异常，断面m所在的位置即为交通异常点位。断面m与行车道交界线的中点上空为空中监控点位，空中监控点位的高度为4-5米。

进一步地，当同时判定出多个交通异常点位时，选取位于行车道最下游的交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为空中监控点位。行车道下游是指沿着车流行进方向的前方车段。在隧道内同时判定出多个交通异常点位的情况下，选取车流方向最前方的异常点，即最靠近隧道出口的异常点断面作为空中监测点位。

S103、控制空基式管控设备飞至空中监控点位，以采集交通异常点位的异常交通流视频。

具体地，将交通异常点位及其对应的空中监控点位发送到空基式管控设备中，并以指令形式控制空基式管控设备飞行至空中监控点位的坐标位置处进行悬停。然后控制空基式管控设备底部装载的摄像头，拍摄下方路段的异常交通流视频。

S104、在异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征。

具体地，对异常交通流视频中的每帧交通流图像进行灰度化处理、几何变换以及图像矫正处理，以使交通流图像中每条车道的宽度前后保持一致。然后将交通流图像的原始图像坐标转换为平面坐标。

作为一种可行的实施方式，对无人机采集的异常交通流视频进行灰度化、几何变换和图像矫正处理，将原始图像坐标转换为平面坐标，具体如下：

（1）将视频数据逐帧处理为图像数据，采用透视变换对每帧图像进行矫正处理，使每条车道的宽度前后保持一致；

（2）将原始图像坐标转换为像素坐标/>，公式为：，/>；式中，表示原始图像坐标对应的齐次坐标；/>表示像素坐标对应的齐次坐标；表示线性变换参数；/>表示透视变换参数；/>表示平移变换参数；

（3）将像素坐标转换为平面坐标/>，公式为：/>；其中，/>表示x方向上实际距离与像素距离的比值；/>表示y方向上实际距离与像素距离的比值。

进一步地，通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标。然后根据每条车道中出现的车辆目标的移动速度，确定每条车道上的车辆平均速度。

其中，通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标，具体步骤如下：

通过车道线检测模型，识别出每条车道线的线段框；将线段框的中心坐标确定为对应的车道线拟合点的坐标；基于车道线拟合点，采用双曲线函数对每条车道线进行拟合，得到每条车道线的拟合函数表达式。获取每条车道线的起点坐标及终点坐标，并将每相邻两条车道线之间的区域记为一条车道。

然后，通过车辆检测模型识别车辆目标外廓的边缘线，得到车辆目标的外接矩形，并获取车辆目标的四个顶点平面坐标；将每个车辆目标的四个顶点坐标与每条车道线的起点坐标及终点坐标进行比较；若车辆目标的四个顶点的横坐标均在同一条车道的横坐标范围内，则判定车辆目标只占用一条车道。若车辆目标的四个顶点的横坐标分布与多条车道的横坐标范围内，则判定车辆目标占用多条车道。

作为一种可行的实施方式，车道线检测的具体步骤如下：通过基于YOLOv5的车道线检测模型，获取车道线的线段框，将线段框的中心坐标作为车道线拟合点的坐标，采用双曲线函数对车道线进行拟合，得到每条车道线的拟合函数表达式。图2为本发明实施例提供的一种车道线识别示意图，如图2所示，沿车辆行驶方向由内到外依次对车道线进行排序，获取任意车道线n的起点坐标和终点坐标/>，并将每相邻两条车道线之间的区域记为一条车道。

作为一种可行的实施方式，图3为本发明实施例提供的一种车辆占道示意图，如图3所示，车辆检测的具体步骤如下：通过边缘检测算法识别车辆的外廓尺寸边缘线，得到车辆轮廓的外接矩形，获取任意车辆a的四个顶点平面坐标，记为。将车辆a的四个顶点坐标与每条车道线起点、终点的坐标进行比较，若四个顶点均位于车道线n和n+1之间，即顶点横坐标均在[/>]区间范围内，则判定车辆a位于车道n中。若车辆a的四个顶点横跨一条或多条车道线，且顶点距离最近跨越车道线的横向距离大于等于车道宽度的一半，则视为四个顶点所在的车道和中间跨越车道均被占用，判定车辆a占用多条车道上。

进一步地，若预设时间段内所有图像帧中均出现一辆或多辆车占用多条车道，且被占用车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定被占用车道的交通状态特征为：发生交通事故。若预设时间段内所有图像帧中的车辆均在同一条车道内，且该车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定该车道的交通状态特征为：发生大流量拥堵。将其他情况的车道交通状态特征判定为：交通流运行正常。

作为一种可行的实施方式，每隔5帧标记任意车辆a的坐标位置，得到每5帧内车辆在图像上的纵向位移以及平面位移/>，并计算车辆a的速度，计算公式为：；式中，/>表示车辆的实际速度，/>表示相邻两帧的时间间隔。

在一个实施例中，第二预设阈值为20km/h。统计每条车道上的车辆平均速度，判定每条车道的实时交通状态：当10s内所有帧的图像中均出现一辆或多辆车占用多条车道，且对应车道的平均车速均低于20km/h，则判定对应车道发生交通事故；当10s内所有帧的图像中车辆均在同一条车道内，且该车道的平均车速均低于20km/h，则判定该车道发生大流量拥堵；否则，其他情况均视为交通流运行正常。

S105、基于交通状态特征，确定隧道内的交通状态等级，并根据交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

具体地，若异常交通流视频中，所有车道的交通状态特征均为交通流运行正常，则确定为第一交通状态等级。若异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为出现大流量拥堵，且所有车道的交通状态特征均不是发生交通事故，则确定为第二交通状态等级。若异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为发生交通事故，则确定为第三交通状态等级。

进一步地，根据，确定第一交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>表示隧道内的车辆平均速度，/>为断面m的车辆平均速度，M为隧道内的测速雷达所测断面总数；

根据，确定第二交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>表示隧道拥堵路段上游平均车速与非拥堵车道平均车速的平均值，/>表示上游断面h的平均车速，/>表示非拥堵车道k的平均车速，H表示隧道拥堵路段上游的测速雷达所测断面总数，K表示非拥堵车道总数；

根据，确定第三交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>为第二预设阈值。

进一步地，获取隧道当前对应的交通状态等级，并调取对应的播报内容以及可变限速取值，然后将播报内容显示在门架型可变信息情报板中，将可变限速取值显示在可变限速标志中，形成分级疏导信息发布方案。

作为一种可行的实施方式，信息发布设备根据不同等级采取不同的疏导方案，以下为具体内容：

第一交通状态等级：隧道洞外的门架型可变信息情报板播报内容为“前方隧道请提前减速，小心驾驶”，可变限速标志的限速值为，隧道内车道灯保持绿色箭头灯不变，无人机返回机场。

第二交通状态等级：隧道洞外的门架型可变信息情报板播报内容变为“前方隧道内出现大流量拥堵，请提前减速并变道行驶”，可变限速标志的限速值变为；隧道洞内严重拥堵的车道指示灯变为红色叉形灯，提醒即将进入隧道的车辆变道行驶，同时无人机飞至拥堵车道上游进行灯光警示和拥堵播报，引导后方驾驶员提前变道、减速行驶。

第三交通状态等级：隧道洞外的门架型可变信息情报板内容变为“前方隧道内发生事故，请提前减速并合理变道”，可变限速标志的限速值变为；隧道洞内发生事故的车道指示灯变为红色叉形灯，提醒即将进入隧道的车辆变道行驶，同时无人机飞至交通事故车道上游进行灯光警示和事故播报，引导后方驾驶员提变道减速慢行。

S106、根据交通状态变化情况，动态调控分机疏导信息发布方案。

具体地，基于预设时间间隔，重新确定隧道内的交通状态等级以及对应的可变限速取值，并实时更新可变限速标志的显示数值。在交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，控制空基式管控设备飞回。

进一步地，当隧道处于第三交通状态等级时，在交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速小于第一预设阈值且大于第二预设阈值后，将隧道的交通状态等级转变为第二交通状态等级。

当隧道处于第二交通状态等级时，在交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，将隧道的交通状态等级转变为第一交通状态等级。

在一个实施例中，可变限速标志每隔5分钟根据隧道内交通状态等级计算对应的限速值，并实时更新限速显示值。一旦无人机检测到大流量拥堵或交通事故后，只有当交通异常断面所对应的测速雷达实时检测的平均车速，或者无人机电量不足时，才触发无人机飞回机场；否则无人机可持续在隧道内工作。

在一个实施例中，当隧道内交通状态处于第三等级时，交通异常断面所对应的测速雷达实时检测的平均车速处于，隧道交通状态则转变为第二等级。当隧道内交通状态处于第二等级时，交通异常断面所对应的测速雷达实时检测的平均车速/>，交通状态则转变为第一等级，信息发布设备发布对应等级的应急疏导方案。

另外，本发明实施例还提供了一种基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导系统，如图4所示，基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导系统400具体包括：

交通状态检测模块410，用于在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

交通应急疏导模块420，用于控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本发明特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明的实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，所述方法包括：

在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；

通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；

在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；

基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。

2.根据权利要求1所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，在隧道内外布设空地交通管控系统，具体包括：

在所述隧道的洞内及洞外布设所述地基式管控设备；其中，所述地基式管控设备至少包括：车道指示灯、测速雷达、可变限速标志以及门架型可变信息情报板；

其中，所述测速雷达基于第一预设间隔距离布设在隧道洞内，用于测量断面车速；所述车道指示灯基于第二预设间隔距离布设在隧道洞内每条车道的正上方，用于发布车道级诱导信息；所述可变限速标志布设在隧道入口外的路肩处，用于向驾驶员提示最佳行车速度；所述门架型可变信息情报板布设在隧道入口处，用于向驾驶员发布隧道内突发的交通事件及警告信息；

在所述隧道洞内布设所述空基式管控设备；其中，所述空基式管控设备至少包括：无人机设备；所述无人机设备用于感知交通事件的车道占用情况，以及采用语音播报和灯光闪烁的方式进行预警信息发布。

3.根据权利要求1所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位，具体包括：

基于所述地基式管控设备中的测速雷达采集的断面车速信息，确定当前时间间隔内经过每个测速雷达安设断面的车辆平均速度；

若任一测速雷达安设断面的车辆平均速度小于第一预设阈值，则将所述测速雷达安设断面的位置点确定为所述交通异常点位；

将所述交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为对应的空中监控点位；其中，所述空中监控点位与地面的距离为预设距离；

当同时判定出多个交通异常点位时，选取位于行车道最下游的交通异常点位断面处的行车道上方中央位置，确定为空中监控点位。

4.根据权利要求1所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频，具体包括：

将所述交通异常点位及其对应的空中监控点位发送到所述空基式管控设备中，并以指令形式控制所述空基式管控设备飞行至所述空中监控点位的坐标位置处进行悬停；

控制所述空基式管控设备底部装载的摄像头，拍摄下方路段的异常交通流视频。

5.根据权利要求1所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征，具体包括：

对所述异常交通流视频中的每帧交通流图像进行灰度化处理、几何变换以及图像矫正处理，以使交通流图像中每条车道的宽度前后保持一致；

将所述交通流图像的原始图像坐标转换为平面坐标；

通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对所述交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标；

根据每条车道中出现的车辆目标的移动速度，确定每条车道上的车辆平均速度；

若预设时间段内所有图像帧中均出现一辆或多辆车占用多条车道，且被占用车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定所述被占用车道的交通状态特征为：发生交通事故；

若预设时间段内所有图像帧中的车辆均在同一条车道内，且该车道的车辆平均速度均低于第二预设阈值，则判定该车道的交通状态特征为：发生大流量拥堵；

将其他情况的车道交通状态特征判定为：交通流运行正常。

6.根据权利要求5所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，通过车道线检测模型以及车辆检测模型分别对所述交通流图像进行目标识别，识别出交通流图像中的车道线目标及车辆目标，具体包括：

通过所述车道线检测模型，识别出每条车道线的线段框；

将所述线段框的中心坐标确定为对应的车道线拟合点的坐标；

基于所述车道线拟合点，采用双曲线函数对每条车道线进行拟合，得到每条车道线的拟合函数表达式；

获取每条车道线的起点坐标及终点坐标，并将每相邻两条车道线之间的区域记为一条车道；

通过所述车辆检测模型识别车辆目标外廓的边缘线，得到车辆目标的外接矩形，并获取车辆目标的四个顶点平面坐标；

将每个车辆目标的四个顶点坐标与每条车道线的起点坐标及终点坐标进行比较；

若车辆目标的四个顶点的横坐标均在同一条车道的横坐标范围内，则判定所述车辆目标只占用一条车道；

若车辆目标的四个顶点的横坐标分布与多条车道的横坐标范围内，则判定所述车辆目标占用多条车道。

7.根据权利要求1所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，具体包括：

若所述异常交通流视频中，所有车道的交通状态特征均为交通流运行正常，则确定为第一交通状态等级；

若所述异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为出现大流量拥堵，且所有车道的交通状态特征均不是发生交通事故，则确定为第二交通状态等级；

若所述异常交通流视频中，任一车道的交通状态特征为发生交通事故，则确定为第三交通状态等级。

8.根据权利要求1所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案，具体包括：

根据，确定第一交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>表示隧道内的车辆平均速度，/>为断面m的车辆平均速度，M为隧道内的测速雷达所测断面总数；

根据，确定第二交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>表示隧道拥堵路段上游平均车速与非拥堵车道平均车速的平均值，/>表示上游断面h的平均车速，/>表示非拥堵车道k的平均车速，H表示隧道拥堵路段上游的测速雷达所测断面总数，K表示非拥堵车道总数；

根据，确定第三交通状态等级对应的可变限速取值；其中，/>为第二预设阈值；

获取所述隧道当前对应的交通状态等级，并调取对应的播报内容以及可变限速取值；

将所述播报内容显示在门架型可变信息情报板中，将所述可变限速取值显示在可变限速标志中，形成所述分级疏导信息发布方案。

9.根据权利要求8所述的基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导方法，其特征在于，在根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案之后，所述方法还包括：

基于预设时间间隔，重新确定所述隧道内的交通状态等级以及对应的可变限速取值，并实时更新所述可变限速标志的显示数值；

在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，控制所述空基式管控设备飞回；

当所述隧道处于第三交通状态等级时，在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速小于第一预设阈值且大于第二预设阈值后，将所述隧道的交通状态等级转变为第二交通状态等级；

当所述隧道处于第二交通状态等级时，在所述交通异常点位处的测速雷达实时检测的平均车速大于等于第一预设阈值后，判断断面交通恢复正常，将所述隧道的交通状态等级转变为第一交通状态等级。

10.基于空地协同的高速公路隧道交通应急疏导系统，其特征在于，所述系统包括：

交通状态检测模块，用于在隧道内外布设空地交通管控系统；其中，所述空地交通管控系统至少包括地基式管控设备以及空基式管控设备；通过所述地基式管控设备，对所述隧道内的交通状态进行判定，确定出交通异常点位及其对应的空中监控点位；

交通应急疏导模块，用于控制所述空基式管控设备飞至所述空中监控点位，以采集所述交通异常点位的异常交通流视频；在所述异常交通流视频中提取车道级的交通状态特征；基于所述交通状态特征，确定所述隧道内的交通状态等级，并根据所述交通状态等级，确定对应的分级疏导信息发布方案。