[发明专利]一种基于多数据源融合的高速公路拥堵预警方法

说明书

本发明提供一种基于多数据源融合的高速公路拥堵预警方法，通过融合路况、高速地理信息、自由流速度、自由流流量、高速事件等有效数据，利用聚类算法和大数据实时流分析技术，实现了从拥堵指数、车速、拥堵里程、拥堵趋势、拥堵原因和段面流量六个维度实时数据分析，数据来源度更广，精准度更高。另外为了让高速监控人员实时了解高速公路运行状况，并对当拥堵信息进行实时推送，来提高高速公路运营信息化水平。

技术领域

本发明属于交通信息技术领域，尤其是涉及一种基于多数据源融合的高速公路拥堵预警方法。

背景技术

随着经济的不断发展，机动车保有量持续增长，路网交通量的快速稳步上升，主要繁忙高速路段车流量趋于饱和。公众出行时，关心的是今天高速堵不堵、哪里堵、什么时间堵、堵多长时间、什么原因引起的等一系列问题。高速公路拥堵预警实时检测是目前智能交通领域难度较大的核心问题之一，但现有传统的检测方法都面临精度不足，实时性不够。国内诸如高德、百度、腾讯等地图运营商只能获知粗略的拥堵位置对高速公路管理来说还存在很大的缺陷。一方面拥堵位置精准度性不够，无法和专业的高速业务进行衔接。另一方面，运营商没有事件、事故数据无法得知拥堵原由，无法进行车辆管控和拥堵冶理。

发明内容

本发明旨在解决上述技术问题，提供一种基于多数据源融合的高速公路拥堵预警方法。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于多数据源融合的高速公路拥堵预警方法，包括以下步骤：

S1，通过高速门架系统采集通行车辆信息数据,在高速路段布置两到三个门架设备，相邻两门架之间为一个断面，门架实时读取记录经过其车辆的信息并上传至大数据平台，使用大数据平台分析，实时处理高速门架系统采集到的通行车辆信息数据，计算断面当量流量和断面加权车速；

S2，使用拥堵判别器，根据大数据平台计算所得的断面当量流量和断面加权车速，得出拥堵的级别；

S3，使用高速地理信息引擎，通过门架桩号与地理经纬坐标的关联数据将地理坐标经纬信息转化为高速路段的桩号，使用拥堵预警服务接口，通过算法判断道路的拥堵可能性，辅助判断拥堵事件和拥堵路况，将高速事件拥堵、事故、施工数据结合管理中心的报备施工信息以及路段拥堵和事故信息关联拥堵结果，获得拥堵关联结果；

S4，实时推送拥堵事件到监控工作平台并且根据拥堵事件的等级，将拥堵讯息推送给不同级别的部门人员。

作为一种优选的技术方案，S1中，断面当量流量的计算方法为：车辆根据车型分为客车一类二类三类四类、货车一类二类三类四类五类六类，通过当量转化，将不同车型的断面车流量转化为断面当量流量，转化规则为：一类二类客车当量转化系数为1，三类四类客车当量转化系数为1.5，一类货车转化系数为1，二类三类货车转化系数为1.5，四类货车转化系数为2.5，五类六类货车转化系数为4。

作为一种优选的技术方案，S1中，还包括：从高速门架系统获取当前断面内通过的所有车辆通行记录，过滤高速特勤之后统计的车辆记录，计算该断面自由流流量：各类车型转化的断面当量流量之和即为该断面的自由流流量。

作为一种优选的技术方案，S1中，断面加权车速的计算方法为：各门架都有对应的桩号代表其在高速路的地理位置，相邻两门架桩号差值的绝对值即为该断面的总长度，从高速门架系统获取车辆通行经过门架的时间，车辆经过相邻两门架时间差值的绝对值即为该车辆通过该断面的总时长，通行距离除以通行时长则可以获得通行速度，针对不同的车型，累加该时段所有该类车通行的车辆速度除以该时段通行的车辆总数则得到该车型该时段该断面的平均车速，累加不同车型所得的平均车速乘以该车型对应的当量流量再除以所有车型的当量流量之和即可得出该断面加权车速。