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申请/专利权人：安徽省公路工程建设监理有限责任公司

摘要：本发明涉及智慧高速交通管控技术领域，具体为一种基于智慧高速的智慧云监理系统。首先，本发明提出一种拥堵系数计算方法，该方法通过历史数据计算高速路每个路段的拥堵系数，该拥堵系数可以准确地反映每个路段的拥堵可能性，可以提升对后续拥堵预测的准确性；其次，提出一种拥堵风险预测模型，该模型通过历史数据对不同路段的拥堵进行概率预测，并且将交通事故的严重性作为拥堵预测的因素之一，提高了对交通拥堵度预测的准确性；最后，提出一种流量缓解策略生成模型，该模型主要于对于高速公路提供一种缓解交通的策略。该模型能够为当前路段和后面路段生成不同的行驶策略，极大降低了前后路段带来的拥堵风险和安全风险。

主权项：1.一种基于智慧高速的智慧云监理系统，其特征在于，包括：道路监控模块，用于对高速实时监测；数据采集模块，用于收集交通数据和气象数据；数据处理模块，用于处理采集到的数据；数据存储模块，用于存储处理后的数据；路段评估模块，用于评估高速公路的拥堵情况，具体实现过程包括：从所述数据存储模块中获取任意路段的历史数据，其中，所述历史数据包括：历史交通流量数据、历史车辆数据、历史路面状况数据和历史气象数据；根据所述历史数据计算拥堵系数；所述拥堵系数的计算公式为： 其中，CCj表示为路段j的拥堵系数；HTFi表示为所述路段j的第i条历史交通流量数据；HCDi表示为所述路段j的第i条历史车辆数据；HRSi表示为所述路段j的第i条历史路面状况数据；HWDi表示为所述路段j的第i条历史气象数据；γ表示为交通流量的拥堵影响度；μ表示为车辆的拥堵影响度；σ表示为路面状况的拥堵影响度；表示为天气的拥堵影响度；N表示为所述历史数据的总条数，N为大于1的自然数；数字孪生模块，用于建立高速数字孪生模型；仿真显示模块，用于显示高速数字孪生模型；拥堵风险预测模块，用于高速的拥堵风险预测；其中，所述拥堵风险预测模块采用拥堵风险预测模型进行预测；其中，所述拥堵风险预测模型包括：无事故拥堵预测模块和事故拥堵预测模块；所述拥堵风险预测模型的具体内容包括：从所述数据存储模块中获取历史数据；对所述历史数据按照是否存在事故进行划分，构建无交通事故历史数据集和交通事故历史数据集；所述无交通事故历史数据集和所述交通事故历史数据集分别用于训练所述无事故拥堵预测模块和所述事故拥堵预测模块；通过所述道路监控模块和所述数据采集模块获取当前时刻路段数据；将所述当前时刻路段数据经所述数据处理模块后输入至所述拥堵风险预测模型；输出所述当前时刻路段的拥堵概率；其中，预测所述拥堵概率的具体过程包括：输入处理后的所述当前时刻路段数据至所述拥堵风险预测模型的判断层；根据所述判断层得出当前时刻路段是否存在事故点；当存在事故点对所述事故点进行严重性检测，得到事故严重性系数；其中，得到所述事故严重性系数的过程包括：提取事故点图像的特征，得到事故特征图；将所述事故特征图按通道维度进行展开，得到M个事故特征向量；其中，M为大于1的自然数；输入M个所述事故特征向量至事故特征学习层，得到事故学习特征；其中，所述事故特征学习层包括：人体表面损伤特征学习、车辆损害特征学习和道路破坏特征学习；将所述事故学习特征输入至门控网络进行严重性投票，得到所述事故严重性系数；其中，将所述事故严重性系数划分为：低危险、中等危险和高危险；根据所述事故严重性系数、交通数据、气象数据和当前路段的拥堵系数预测所述拥堵概率；其中，所述拥堵概率的计算公式为： 其中，CPj表示为路段j的拥堵概率；表示为所述拥堵概率的非线性函数部分；CASCj表示路段j的当前事故严重性系数；CTDj表示为路段j的当前交通数据；CWDj表示为路段j的当前气象数据；CCj表示为路段j的拥堵系数；λ1表示为关于路段j发生事故时的拥堵权重值；所述拥堵概率的非线性函数部分的实现部分如下：将所述事故严重性系数、所述交通数据和气象数据作为特征输入至非线性函数根据所述交通事故历史数据集训练的权重参数，得出非线性函数的预测的概率值；其中，所述概率值的表示公式为： 其中，W表示为所述事故拥堵预测模块训练的权重向量；B表示为所述事故拥堵预测模块训练的偏置向量；输出发生交通事故情况下所述拥堵概率；当不存在事故点；输入所述当前时刻路段数据的交通数据、气象数据和拥堵系数至所述无事故拥堵预测模块；其中，所述无事故拥堵预测模块的预测公式为：CPj＝φCTDj,CWDj+λ2*CCj；其中，φ表示为所述无事故拥堵预测模块的非线性函数；λ2表示为关于路段j未发生事故时的拥堵权重值；输出未发生交通事故情况下所述拥堵概率；策略生成模块，用于生成拥堵缓解策略；指示模块，用于向预测拥堵路段提供缓解策略。

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