[发明专利]一种基于5G的车辆疏导方法及系统

权利要求书

1.一种基于5G的车辆疏导方法，其特征在于，所述方法包括：

采集各路段的道路图像并进行识别，确定事故路段；

按照预设的电子地图，确定与所述事故路段通过道路路口连接的其他路段，并将所述事故路段与所述其他路段作为待检测路段；

在预设时间段内连续采集各所述待检测路段的道路图像，判断各所述待检测路段是否发生车辆拥堵；

将发生拥堵的事故路段作为不可变线路段，将其他路段作为可变线路段；

调取所述可变线路段第一预设范围内的道路信息，基于所述道路信息制定拥堵车辆变线方案；

将所述拥堵车辆变线方案通过所述可变线路段的5G基站，发送到覆盖范围内的5G车载设备，以使所述5G车载设备引导驾驶员执行所述拥堵车辆变线方案；

获取所述不可变线路段的5G车载设备当前时刻接入的两个以上5G基站的位置信息；

基于所述5G基站的位置信息，确定所述5G车载设备的位置信息；

根据所述5G车载设备的位置信息，为对应的拥堵车辆进行编号；

基于所述编号向所述5G车载设备发送后撤指令，所述后撤指令用于引导驾驶员根据所述编号依次撤出所述不可变线路段。

2.根据权利要求1所述的一种基于5G的车辆疏导方法，其特征在于，在预设时间段内连续采集各所述待检测路段的道路图像，判断各所述待检测路段是否发生车辆拥堵之前，所述方法还包括：

确定第二预设范围内设置的5G基站，并分别向所述第二预设范围内的5G车载设备自动推送语音提醒，以及向所述第二预设范围内的手机设备发送短信提醒；

其中，所述语音提醒内容至少包括以下任意一项或多项：前方交通事故告警、变道提醒、推荐变道路线；所述短信提醒的内容与所述语音提醒的内容一致；其中，第二预设范围大于第一预设范围。

3.根据权利要求1所述的一种基于5G的车辆疏导方法，其特征在于，在预设时间段内连续采集各所述待检测路段的道路图像，判断各所述待检测路段是否发生车辆拥堵，具体包括：

基于车牌号，随机选择各所述待检测路段的的道路图像中预设数量的车辆作为标定车辆，并识别各标定车辆的第一位置；

获取各所述待检测路段在预设时间后的道路图像，并根据预设时间后的道路图像确定各所述标定车辆的第二位置；其中，所述预设时间大于所述路段的交通灯红灯持续时间；基于所述第一位置与所述第二位置，确定各标定车辆的平均移动距离；

确定所述平均移动距离与第一预设阈值的比值；

在所述比值为0的情况下，确定所述路段发生严重车辆拥堵；

在所述比值大于0且小于1的情况下，确定所述路段发生车辆拥堵；

在所述比值不小于1的情况下，确定所述路段没有发生车辆拥堵。

4.根据权利要求1所述的一种基于5G的车辆疏导方法，其特征在于，调取所述可变线路段第一预设范围内的道路信息，基于所述道路信息制定拥堵车辆变线方案，具体包括：

调取所述可变线路段第一预设范围内的道路图像，确定所述第一预设范围内的道路中的当前车流数据；其中，所述当前车流数据至少包括：当前车流量、当前平均车速；

获取保存的所述第一预设范围内的道路的历史车流数据；其中，所述历史车流数据至少包括：历史车流量、历史平均车速；

将所述当前车流数据以及所述历史车流数据融合为融合车流数据，并对所述融合车流数据进行离差归一化预处理；

通过滑动窗口，对预处理后的所述融合车流数据进行短时傅里叶变换，得到车流频域信息；其中，所述滑动窗口的窗口函数为高斯函数；

将所述车流频域信息输入傅里叶-递归神经网络模型，得到所述第一预设范围内的各道路中的预测车流数据；其中，所述预测车流数据至少包括：预测车流量、预测平均车速；

基于所述预测车流数据，制定所述拥堵车辆变线方案。