[发明专利]人工智能的道路事件监控方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明公开了人工智能的道路事件监控方法、装置、系统及存储介质，包括建立车祸特征识别模型，判定当前高速公路监控区域是否发生车祸事件；若判定为发生，则将监控信息发送给管控中心进行事件二次判定；若在预设时间内收到所述管控中心发送的确认指令或没有收到所述管控中心发送的指令，则将发生车祸事件的信息进行广播。通过车祸识别模型对现场进行智能识别，在人工不做出处理的情况下，进行默认处理；在将结果发送给管控中心时，也相当于对管控中心发出提醒信息，工作人员可以根据提醒信息，根据监控信息判断是否需要进行及时救援或疏散；如此，可以降低高速公路的拥堵情况或降低高速公路的连续事故率。

技术领域

本发明属于高速公路交通监管领域，具体涉及人工智能的道路事件监控方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

高速公路的快速发展和高速公路网络规模化的初步成型，确实为群众出行带来方便和快捷。然而，时有发生的高速公路拥堵现象，使高速公路“快速通畅”的优越性大打折扣，也给高速公路交通安全管理工作提出了严峻挑战。

造成高速公路交通堵塞的原因包括以下几点：

1.交通事故造成的交通堵塞。各类违法行为或其他意外原因发生的单方或多车碰撞交通事故特别是大型或重型车辆发生特大交通事故，导致事故车辆占据高速公路大幅路面或整幅路面，后车无法通行，引发堵塞。有的交通事故会引发车辆或危险化学品泄露爆炸等严重后果，造成交通中断或形成交通瓶颈，从而造成严重堵塞。

2.恶劣天气导致的交通堵塞。对交通影响比较大的是冰雪天和雾天，冰雪天气易导致高速公路路面结冰，特别是高速公路的桥梁更易结冰，行驶车辆极易打滑，无法正常安全通行。大雾天气导致高速公路大面积长距离的能见度降低，已进人高速公路行驶的车辆不得不降低车速，从而造成堵塞。此外，冰雪和大雾天气往往会引发交通事故，甚至往往导致二次事故或多车迫尾，造成高速公路严重堵塞。

3.道路施工作业引发的交通堵塞。交通量激增普遍使高速公路不堪重负，路面疲劳加速，老化提前，高速公路经营管理单位需要对损坏的道路或其他设施进行维修、改造、升级需要占用一定的车道，致使行车道变窄，车速降低，造成交通堵塞。

4.交通量激增引发的交通拥堵。车流量的迅猛增长成为拥堵的最直接的因素，随着我国经济社会持续快速发展，机动车增长迅速，特别是国家实行高速公路节假日免费政策后，节假日期间车流量更是猛增，远远超出当初高速公路的设计流量，达到饱和状态从而易引发交通拥堵。

5.人为因素造成的更严重拥堵。发生交通事故或其他原因是由于驾驶员不遵守交通规则，见缝就钻混乱无序，连最起码的救援通道都堵得水泄不通，不仅不利于交通疏导，还容易发生碰刮，使恢复交通时间更长工作更难。

目前，高速公路上已经有很多的摄像头，其主要用于监控现场交通状况，主要依靠人为识别；增加人为工作量。

发明内容

本发明的目的是提供人工智能的道路事件监控方法、装置、系统及存储介质，解决现有高速公里对交通状况的智能监控问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供了人工智能的道路事件监控方法，包括以下步骤：

建立车祸视频流大数据库，获取视频流中车祸发生时的图形，并标记出车祸特征，根据车祸特征，建立第一车祸识别模型；

根据所述第一车祸识别模型判定当前高速公路监控区域是否发生车祸事件；

若判定为发生车祸事件，则将监控信息发送给管控中心进行事件二次判定；

若在预设时间内收到所述管控中心发送的确认指令或没有收到所述管控中心发送的指令，则将发生车祸事件的信息进行广播；

若在预设时间内收到所述管控中心发送的否认指令，则终止事件二次判定。