申请/专利权人：中远海运科技股份有限公司

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118230547A

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/065;G06F18/214;G06F18/243;G06F30/20

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明提供了一种基于数字孪生的高速公路收费站拥堵预测方法及系统，S1收集场景信息生成数字孪生收费站系统，S2采集实时数据并更新至所述虚拟场景模型，S3对实时数据进行数据分析，S4数字孪生收费站系统仿真展示，S5对交通拥堵进行干预；通过收费站场景信息构建数字孪生收费站系统，利用各种传感器设备，实时收集并更新交通信息，准确地在数字孪生收费站系统中展示当前道路状况；将数据采集和数据分析融入一体，同时支持可视化操作，可以随时查看交通拥堵状况，提示站方人员，提前采取措施，及时调整道路流量，提高通行效率，快速解决拥堵问题；同时展示预测的拥堵情况与采取干预措施后的交通情况对比，辅助管理人员做出有效的决策。

主权项：1.一种基于数字孪生的高速公路收费站拥堵预测方法，其特征在于，包括：S1、收集场景信息生成数字孪生收费站系统：利用航拍数据和建筑模型的图纸信息收集场景信息并构建虚拟场景模型，将所述虚拟场景模型与实际物理环境建立映射关系，生成数字孪生收费站系统；所述场景信息包括道路信息、收费亭信息、标志信息和车辆信息；S2、采集实时数据并更新至所述虚拟场景模型：通过各类传感器及数据接口采集高速公路收费站物理环境中实时数据，所述实时数据包括车辆数据、天气数据和公共事件数据，对所述实时数据进行清洗、存储，并同步更新至所述虚拟场景模型；所述车辆数据包括车检器数据、摄像机数据、毫米波雷达数据、门架RSU数据和车道ETC数据；S3、对所述实时数据进行数据分析：利用所述数字孪生收费站系统中存储的历史交通数据，采用CART算法构建随机森林模型，S2所述的实时数据作为特征参数输入到随机森林模型，输出得到预测时间段的交通流量结果；所述特征参数包括固定输入的特征参数和随机事件的特征参数；通过随机事件的特征参数实现由随机事件引发的交通流量变化的随机森林模型；S4、数字孪生收费站系统仿真展示：更新所述实时数据以驱动所述数字孪生收费站系统运行，并将S3中所述预测结果在所述数字孪生收费站系统上形象展示；S5、对交通拥堵进行干预：若存在车流量拥堵，则将收费站干预措施作为随机事件的特征参数输入到S3所述的随机森林模型中，实现对采取措施后该收费站的拥堵情况预测；并可将未采取措施的预测拥堵情况与采取措施干预后的拥堵情况对比；同时将该收费站的拥堵情况及对目标车辆的历史交通数据预测的可能驶离车辆数量的预测信息发送给未来可能发生拥堵的收费站；可能发生拥堵的收费站将所述预测信息作为随机事件的特征参数输入到随机森林模型中进行预测并实现早期干预；所述收费站干预措施包括根据车辆类型进行车辆分流；记录车辆信息到达下一收费站补交费用。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中远海运科技股份有限公司 一种基于数字孪生的高速公路收费站拥堵预测方法及系统

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