申请/专利权人：四川高路文化旅游发展有限责任公司

申请日：2024-05-10

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118135802B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/052;G08G1/065;G08G1/0968;G08B31/00;G06N3/0442;G06N3/084;G06N3/092

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习网络的桥梁道路管控系统及方法，包括数据采集单元：在单位管控周期内对目标桥梁路段进行实时路况数据采集；路况预测单元：使用道路评估策略将目标桥梁路段的路况设置为多个异常路况类别，使用深度学习网络对目标桥梁路段的实时路况数据进行迭代预测路况；判别执行单元：针对符合异常路况类别的所有桥梁路段实施应急管控策略。本发明与现有技术相比，通过对桥梁道路上的车辆和车道数据进行实时采集，并使用深度学习网络对实时路况数据进行迭代，利用预测路况提前对桥梁道路的异常情况进行预警部署，提高桥梁道路管控的实时性和准确性，具有提升桥梁道路交通的预测和管控能力的优点和有益效果。

主权项：1.一种基于深度学习网络的桥梁道路管控系统，其特征在于，该系统包括：数据采集单元：对目标桥梁道路的不同桥梁路段设定单位管控周期，在单位管控周期内对目标桥梁路段进行实时路况数据采集，所述实时路况数据包括每台车辆的车速数据和每条车道的车道数据，并基于单位管控周期的序数记录实时路况数据；路况预测单元：基于实时路况数据设置道路评估策略，使用道路评估策略将目标桥梁路段的路况设置为多个异常路况类别，使用深度学习网络对目标桥梁路段的实时路况数据进行迭代用以评估当前桥梁路段的路况变化倾向，并将迭代输出值设置为预测路况数据；判别执行单元：分别对每一个异常路况类别对应设置应急管控策略，使用道路评估策略筛选出全部符合异常路况类别的预测路况数据并设为标注数据，筛选出包含有至少一个标注数据的桥梁路段，针对筛选出的所有桥梁路段实施标注数据符合的全部应急管控策略；将所述路况变化倾向的评估过程设置为：将目标车辆与前方相邻车辆的减速频次值、目标车辆当前车道的第一变道值和第二变道值按照时间序列整理并作为输入值，并将迭代值作为预测路况数据输出；基于实时路况数据设置道路评估策略的过程包括：所述车速数据包括减速频次值，所述车道数据包括第一变道值和第二变道值；所述减速频次值表示每台车辆出现减速行为的次数，所述第一变道值和第二变道值分别为每条车道上的车辆每次侧方离开车道和侧方进入车道的次数；在单位管控周期内的目标桥梁路段上，对每个减速频次值的时间点、第一变道值和第二变道值的变道完成的时间点进行记录；基于减速频次值、第一变道值和第二变道值的时间点和差值大小设置异常路况类别。

全文数据：

权利要求：

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