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申请/专利权人：中路科云(北京)技术有限公司

摘要：本发明公开了基于边缘计算的干线公路交通安全智能预警系统及方法，涉及道路交通技术领域，该基于边缘计算的干线公路交通安全智能预警系统包括：供电设施单元、网络设施单元、交通感知设施单元、交通控制与诱导设施单元及边缘智能预警装置单元。本发明通过部署边缘计算技术于干线公路沿线，能够直接在数据源附近进行数据处理与分析，减少数据传输延迟，实现交通状况的即时监测与异常快速识别，有效缩短从检测到响应的时间，大幅提升交通安全应急处理的效率和准确性。

主权项：1.基于边缘计算的干线公路交通安全智能预警系统，其特征在于，该系统包括：供电设施单元、网络设施单元、交通感知设施单元、交通控制与诱导设施单元及边缘智能预警装置单元；所述供电设施单元，用于通过电力网络供电和太阳能供电相结合，提供电力供应；所述网络设施单元，用于构建通信网络，实现数据传输和远程控制；所述交通感知设施单元，用于利用交通感知传感器设备对路段的道路交通状况进行感知；所述交通控制与诱导设施单元，用于根据部署路段的不同需求，利用预警提示发布交通管控策略，对行驶在对应路段的车辆驾驶员提供警示信息和诱导提示；所述边缘智能预警装置单元，用于对路段的道路交通状况进行实时监测和预警，实现道路交通信息的采集、处理、分析及决策，生成并发布预警策略；所述边缘智能预警装置单元包括边缘计算模块、网络交换模块、运维管理模块；所述边缘计算模块，用于道路交通信息的自动采集、处理、分析和决策，生成并发布预警策略；所述网络交换模块，用于实现各组成模块之间的数据通信、网络连接及信息交互；所述运维管理模块，用于为各组成模块提供电力保障，并对环境状态、电力状态、网络状态、设备运行状态进行实时监测，确保边缘智能预警装置单元的运行；所述边缘计算模块包括：交通信息采集子模块、智能分析与决策子模块及交通诱导与警示子模块；所述交通信息采集子模块，用于利用交通感知设施单元，实时采集道路交通信息；所述智能分析与决策子模块，用于基于边缘计算对采集的道路交通信息进行分析，评估道路交通状态，识别交通安全因素，并根据识别结果生成实时预警策略；所述交通诱导与警示子模块，用于将实时预警策略发布到相应的交通控制与诱导设施单元；所述智能分析与决策子模块包括：交通事件分析与决策、路面状态分析与决策及能见度分析与决策；所述交通事件分析与决策，用于分析采集到的交通检测视频流，并根据分析结果生成预警策略；所述路面状态分析与决策，用于分析采集到的路面数据，并根据分析结果生成预警策略；所述分析采集到的路面数据，并根据分析结果生成预警策略包括以下步骤：利用路面状态检测器采集路面数据，得到路面状态数据，路面状态数据包括路面结冰状态数据、积雪状态数据、积水状态数据和路面温度状态数据；分析道路路面状态数据，并根据分析结果判断路面是否存在结冰；若路面存在结冰，则根据结冰的位置生成预警策略；若路面不存在结冰，则继续读取路面数据；所述能见度分析与决策，用于分析采集到的图像数据，并根据分析结果生成预警策略；所述分析采集到的图像数据，并根据分析结果生成预警策略包括以下步骤：利用能见度检测器采集图像数据，得到道路路段的能见度；运用基于暗通道先验的雾天识别算法分析采集到的图像数据，并基于分析结果得到雾天检测结果，包括以下步骤：利用能见度检测器采集图像数据，并对图像数据进行解码；将解码后的图像数据进行通道分离，分别选取每个通道的最小值作为对应像素点的灰度值，构建灰度图像；统计灰度图像中各个像素点的灰度值，并计算平均值；将平均值与预设阈值进行比较，并根据比较结果得到雾天检测结果；其中，预设阈值为雾天数据阈值，雾天数据阈值设定是在被测路段采集雾天的图像，根据图像的特征进行区域划分，划分出天空区域和非天空区域，对非天空区域进行暗通道计算，具体的计算方法是在图像区域的RGB三个通道中取最小值组成灰度图，再统计灰度图中各个像素点灰度值的平均值，将该值设定为雾天数据阈值；若平均值大于或等于预设阈值，则认为有雾；若平均值小于预设阈值，则认为没有雾；基于雾天检测结果，结合道路路段的能见度，生成预警策略；其中，若雾天检测结果为有雾，且能见度低于设置的能见度阈值，则生成预警策略，开启雾天诱导黄闪灯，同时，将预警信息和现场图片上报中心辅助子系统；若雾天检测结果为没有雾，则继续读取图像数据。

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