[发明专利]一种路况预警方法、装置及边缘云设备

说明书

本发明提供一种路况预警方法、装置及边缘云设备，属于信息处理技术领域，其中应用于边缘云设备的路况预警方法包括：接收所述边缘云设备覆盖区域内的各个路侧设备采集的初始路况信息，所述初始路况信息包括传感器数据；对所述初始路况信息中的传感器数据进行过滤处理，剔除所述传感器数据中的异常数据；对过滤处理后的初始路况信息进行融合处理，获取路况异常指标；根据路况异常指标，生成路况预警事件。本发明通过利用边缘云的边缘计算能力就近处理采集到的路况信息，免去了路况信息的长距离传输，同时可以提高对路况信息处理的准确度，使得经过计算生成的路况预警事件准确、可靠。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种路况预警方法、装置及边缘云设备。

背景技术

伴随着城市车辆的普及和道路里程的增长，道路使用者对道路情况准确掌握的需求日益增长。而近年来，智慧交通、云计算、车联网和5G网络技术的日渐成熟和应用，为实时和高效、更低成本地解决这个问题提供了很多新的方法。

当前的路况预警技术从原始数据采集来角度来看，主要可以分为路侧设备采用和车辆内部数据采集两个技术路线。无论是路侧依据设备采集的数据技术路线，还是从车辆内部异常数据处理技术路线，都存一些不足或者有待改进地方。

例如，在当前的路侧设备采集原始数据技术路线中，视频处理模块是不可或缺的部分，一般可以分为两种处理方法，第一种是将视频在本地进行图像识别等处理，然后将图像识别计算结果发送给中枢服务器，这种方案成本花费会比较高，需要在每一个摄像头处都部署一个进行图像识别等处理的计算单元或者服务器；第二种是将摄像头采集的视频数据通过网络发送给车联网服务器进行统一的处理，但是考虑到视频数据较大，统一的中心处理，视频数据在网络传输上路径会变长，传输的时延也会变大。如果将应用场景扩大到城市路况预警的层面，服务器的处理计算和存储负荷也会变得过大，这种方案的实时性和高效性就稍显不足。

又如，车辆内部异常数据处理技术路线中，通过判断车辆故障来进行道路拥堵的预警。这种方案通用性不高，因为道路上的汽车类型繁多，而每个车厂都很重视汽车内部数据的安全性，采用的数据格式、数据传输协议、加密方式各有不同，所以该方案在应用在道路上不同类型车辆上时困难较大。此外，这种技术方案一般只能应用于道路拥堵预警一种场景，难以涵盖到其他道路危险事件的预警。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种路况预警方法、装置及边缘云设备，用于解决目前道路数据的传输和处理不方便、处理成本高，无法实时、高效地实现道路预警的问题。

为解决上述技术问题，第一方面，本发明提供一种路况预警方法，应用于边缘云设备，包括：

接收所述边缘云设备覆盖区域内的各个路侧设备采集的初始路况信息，所述初始路况信息包括传感器数据；

对所述初始路况信息中的传感器数据进行过滤处理，剔除所述传感器数据中的异常数据；

对过滤处理后的初始路况信息进行融合处理，获取路况异常指标；

根据路况异常指标，生成路况预警事件。

可选的，所述对所述初始路况信息中的传感器数据进行过滤处理，剔除所述传感器数据中的异常数据包括：

根据短期环比算法以及历史数据，剔除所述传感器数据中的异常数据。

可选的，所述根据短期环比算法以及历史数据，对所述传感器数据进行第一次异常数据过滤包括：

取预设历史时间段内的传感器数据，采用短期环比算法计算所述预设历史时间段内的传感器数据的平均值；

剔除接收到的传感器数据中与所述平均值不满足预设条件的传感器数据。

可选的，所述对所述初始路况信息中的传感器数据进行过滤处理，剔除所述传感器数据中的异常数据包括：