[发明专利]一种基于动态交通流的城市道路监管方法、系统及可读存储介质

说明书

本发明涉及一种基于动态交通流的城市道路监管方法、系统及可读存储介质，包括：通过航拍无人机采集交通图像信息，将图像信息进行预处理，得到交通流数据；提取交通流数据向量特征，并利用网络模型进行识别交通事件类别；根据交通事件类别生成诱导信息，通过诱导信息对车辆路径进行实时引导，并将结果信息传输至平台。

技术领域

本发明涉及一种城市道路监管方法，尤其涉及一种基于动态交通流的城市道路监管方法、系统及可读存储介质。

背景技术

交通拥堵应对与治理在全球范围内一直都是社会各界关注的焦点领域。交叉口信号控制及路径诱导作为智能交通系统中重要组成部分，在日益严峻的交通环境下，正获得越来越广泛的应用。然而，在硬件设施迅速发展和完善的同时，交通管理系统智能化程度低的问题依然存在，交通管理部门面临着从海量的交通流数据中，尤其像交通突发拥堵所产生的具有非重复特性的数据中，获取隐藏的内在信息，以及充分利用信息优势制定科学的疏导策略等问题。因此，在海量交通数据的基础上，开展动态交通流信息处理及拥堵的控制与诱导策略研究，对缓解城市交通拥堵具有重要意义。

为了能够对城市道路监管实现精准的控制，需要开发一款与其相匹配的系统进行控制，该系统通过航拍无人机采集交通图像信息，得到交通流数据，并利用网络模型进行识别交通事件类别，根据交通事件类别生成诱导信息，并对车辆路径进行实时引导，但是在进行控制过程中，如何实现精准控制的同时，实现道路精准动态监管都是亟不可待要解决的问题。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供一种基于动态交通流的城市道路监管方法、系统及可读存储介质。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于动态交通流的城市道路监管方法，包括：

通过航拍无人机采集交通图像信息，将图像信息进行预处理，得到交通流数据；

提取交通流数据向量特征，并利用网络模型进行识别交通事件类别；

根据交通事件类别生成诱导信息，

通过诱导信息对车辆路径进行实时引导，并将结果信息传输至平台。

本发明一个较佳实施例中，通过航拍无人机采集交通图像信息，将图像信息进行预处理，得到交通流数据，具体包括：

获取交通图像信息，将图像信息进行边缘化处理，

提取图像信息中的路径分割线及路径轨迹，生成路网信息，

根据路网信息与实际交通路径信息进行比较，得到无人机航拍姿态角，

判断无人机航拍姿态角是否大于预设航拍姿态角，

若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息进行调整无人机航拍姿态角，

通过无人机再次拍摄交通图像信息，并生成交通流数据。

本发明一个较佳实施例中，通过航拍无人机采集交通图像信息，将图像信息进行预处理，还包括：

将交通图像进行阈值化处理，非车道线区域处理成黑色，车道线区域处理成白色；

通过局部最小值法去除图像噪点，并通过局部最大值法对白色区域进行补偿处理；

设定剔除宽度，将白色区域进行固定宽度处理，并根据车道线极角特征建立极角约束条件，

根据极角约束条件生成补偿信息，根据补偿信息调整无人机航拍姿态角。

本发明一个较佳实施例中，提取交通流数据向量特征，利用网络模型进行识别交通事件类别，具体为：

利用深度学习算法构建交通流预测模型，将交通流数据进行分类训练；