申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2021-12-07

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN114282778B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q50/26;G08G1/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.04.22#实质审查的生效;2022.04.05#公开

摘要：本发明涉及一种面向道路突发事件下交通态势的协同监测方法，属于道路安全监测领域。该方法包括：构建基于交通路网的节点网络，确定道路突发事件下与交通态势有关的指标并构建初始数据集；某节点监测到道路突发事件时，作为事件源节点将突发事件数据上传至服务器，服务器根据路网关联性获取源节点多个强关联节点的监测数据，并结合初始数据集构建事件源节点的动态数据集和静态数据集；服务器将动态数据集和静态数据集加权，求得该事件对各强关联节点造成的影响值，以此对道路突发事件进行态势推理；根据推理结果对各强关联节点发送需要协同的监测指令。本发明可有效提高交通安全应急效能，减少道路突发事件对于社会的影响，保障出行安全。

主权项：1.一种面向道路突发事件下交通态势的协同监测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：构建基于交通路网的节点网络G，确定道路突发事件下与交通态势有关的指标并构建初始数据集A；步骤S1中，构建基于交通路网的节点网络G，具体包括：监测节点设备安装在交通路口；服务器作为主节点，与所有监测节点设备均有通信；根据各监测节点设备间的地理位置关系，将交通路网抽象为无权无向图，即节点网络图G；构建的节点网络图G为：G＝[V,E,W]其中，V是节点vi的集合，共有n个节点；v0为主节点，va为监测节点，a＝1,…,n；E是边的集合，eij∈E表示监测节点vi与vj的连接路径；W是关联度的集合；构建节点关联矩阵W为： 其中，wij表示节点vi与节点vj的关联度，i＝1,2,3,…,n，j＝1,2,3,…,n；节点vi与节点vj之间有边连接，且连接的边中没有其他节点，则关联度为1，代表节点vi与节点vj强关联，即节点vj为节点vi的强关联节点，反之亦然；如果节点vi与节点vj有边连接，且连接的边中含有n-1个节点，则关联度为n，代表节点vi与节点vj弱关联，即节点vj为节点vi的弱关联节点，反之亦然；节点vi与节点vj之间没有边连接，则关联度为0，代表节点vi与节点vj无关联； 步骤S1中，确定道路突发事件下与交通态势有关的指标并构建初始数据集A，具体包括：定义道路突发事件下交通态势的静态指标和动态指标；确定有r个静态指标，m个动态指标；静态指标的数据在监测到道路突发事件之前已获取并存放于服务器中；构建初始数据集A，初始数据集是所有节点的静态指标数据的集合；A＝{A1,…,Ar}其中，Ak1为第k1个静态指标的节点集，k1＝1,2,…,r；S2：某节点监测到道路突发事件时，作为事件源节点将突发事件数据上传至服务器，服务器根据路网关联性获取源节点多个强关联节点的监测数据，并结合初始数据集A构建事件源节点的动态数据集和静态数据集；步骤S2中，构建事件源节点的动态数据集和静态数据集，具体包括以下步骤：S21：当其中某一监测节点vi监测到道路突发事件后，将此监测节点定义为事件源节点，上传突发事件数据到服务器，等待服务器计算处理；该监测节点vi上传的道路突发事件数据D为下：D＝[d1,d2,d3,…,dn]其中，d1为监测到道路突发事件的监测节点的id信息，da为道路突发事件数据信息，a＝2,3,4,…,n；S22：服务器根据事件源节点vi与其他节点的关联性，寻找与事件源节点vi强关联的节点vj，获取这些强关联节点vj在道路突发事件被监测后的态势数据，获取的各强关联节点vj监测数据为节点设备处的动态指标数据；事件源节点vi的各强关联节点vj的数据Ej为： 其中，ej为强关联节点vj的id信息，为事件源节点vi的强关联节点vj此时第k2个动态指标值，k2＝1,2,…,m；S23：服务器根据上传的道路突发事件数据D，结合节点关联矩阵W和初始数据集A，构建事件源节点的静态数据集B；构建的事件源节点的静态数据集B为： 其中，为事件源节点vi与节点vj关于第k1个道路的静态指标值，k1＝1,2,…,r，j＝1,2,…,n；S24：服务器根据强关联节点vj的数据Ej，处理得到事件源节点的动态数据集C； 其中，Cj为服务器处理后的强关联节点vj的动态数据，将处理后的各强关联节点动态数据进行汇合构建成事件源节点的动态数据集C；构建的事件源节点的动态数据集C为： 其中，为强关联节点vj关于事件源节点vi的第k2个动态指标数据，k2＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；动态数据集C仅为事件源节点vi与其强关联节点vj间的动态指标数据经过处理后的数据集合，弱关联节点和无关联节点在事件源节点的动态数据集C中不参与计算，所以事件源节点vi与无关联节点、弱关联节点之间的动态指标数据直接赋为0；的表达式为：S3：服务器将动态数据集和静态数据集加权，求得该事件对各强关联节点造成的影响值，以此对道路突发事件进行态势推理；S4：根据推理结果对各强关联节点发送需要协同的监测指令。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种面向道路突发事件下交通态势的协同监测方法

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