本發明涉及交通管理，尤其涉及一種針對高速公路上發生車禍造成交通堵塞時，基于多源數據融合的交通疏導及應急指揮系統構建方法。

背景技術：

1、在高速公路交通體系中，車禍引發的交通堵塞問題日益突出。隨著高速公路車流量持續增長，車輛行駛速度快，一旦發生車禍，極易造成嚴重的交通癱瘓，不僅影響公眾出行效率，還可能帶來巨大的經濟損失。

2、當前高速公路交通管理系統在應對此類狀況時，暴露出諸多不足。在車禍監測方面，依賴有限的道路監控攝像頭和駕駛員報警，難以實現全面、實時的監測。山區、偏遠路段攝像頭覆蓋不足，事故發現往往存在延遲。且駕駛員報警信息存在不完整、不準確的情況，導致交通管理部門無法迅速掌握事故全貌。

3、交通流量預測方面，傳統模型在面對車禍突發狀況時，預測精度嚴重不足。高速公路交通流量受多種復雜因素影響，車禍發生后，交通流特征急劇變化，傳統模型僅依據歷史流量數據，未充分考慮事故造成的路段阻斷、車輛排隊、救援作業等實際情況，使得預測結果與實際偏差極大，無法為交通疏導提供可靠依據。例如在高峰時段的高速公路，突發車禍后，傳統模型仍按常規流量趨勢預測，未考慮事故對交通流的沖擊，致使后續疏導措施滯后且不合理。

4、應急指揮環節，各部門間信息溝通不暢。交警、消防、醫療及道路救援部門各自為戰，缺乏高效協同機制。信息傳遞不及時、不準確，導致救援資源調配不合理，救援效率低下。如消防部門前往事故現場途中，因無法獲取交警對周邊交通管制的實時信息，可能遭遇交通擁堵而延誤到達時間；醫療部門對事故現場傷亡情況了解滯后，影響救援資源的合理配置。

5、交通疏導策略缺乏針對性和靈活性。常采用簡單的封路、分流措施，未結合事故現場具體情況，如事故嚴重程度、車輛數量、道路通行能力、周邊路網結構等進行綜合考量。在復雜的高速公路路網中，不合理的疏導策略易引發交通擁堵在更大范圍蔓延，進一步加劇交通混亂。例如在互通式立交附近發生車禍，因未對周邊路網進行全面分析，盲目分流，導致車流在其他路段匯聚，造成更嚴重的交通癱瘓。

6、綜上，現有高速公路交通管理系統在應對車禍引發的交通堵塞時，難以實現高效的交通疏導和應急指揮，亟需創新的多源數據融合系統，提升應對此類突發狀況的能力。

技術實現思路

1、針對現有技術中的問題，本發明提供了基于多源數據融合的公路交通疏導及應急指揮系統構建方法，克服現有系統在事故監測、交通流量預測、應急指揮協同及交通疏導策略等方面的缺陷。通過整合多源數據，實現對車禍事故的快速響應、精準評估、高效疏導和科學應急指揮，最大程度降低事故對高速公路交通的負面影響，保障道路安全暢通。

2、本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：基于多源數據融合的公路交通疏導及應急指揮系統構建方法，包括以下模塊：

3、多源數據采集模塊

4、交通流量傳感器：沿高速公路間隔部署高精度交通流量傳感器，按公式“單位時間內通過某路段橫截面的車輛數=傳感器計數/統計時間（單位時間設為分鐘）”，實時采集車流量數據。例如，某路段傳感器每5分鐘計數顯示通過車輛數為300輛，則該路段5分鐘車流量為300輛。

5、視頻監控設備：利用高速公路沿線高清攝像頭，獲取事故現場及周邊實時視頻圖像。借助先進圖像識別算法，依據公式“車輛速度=車輛移動距離/視頻時間間隔”，提取車輛速度、密度、車型等信息。如通過圖像識別，某車輛在3秒內移動距離為75米，則其速度為25米/秒（換算為90公里/小時）。

6、事故現場傳感器：事故發生后，迅速部署煙霧傳感器、氣體傳感器（檢測危險化學品泄漏）、車輛變形傳感器等，獲取事故現場詳細信息，評估事故嚴重程度。

7、社交媒體及用戶反饋：通過社交媒體平臺抓取用戶發布的事故相關信息，如照片、視頻、文字描述，同時接收駕駛員通過交通服務熱線或手機應用提交的事故報告，豐富信息來源。

8、數據融合與處理模塊

9、數據級融合：將不同格式、來源的數據標準化，統一時間戳和數據格式，構建統一存儲結構。如將交通流量傳感器、視頻監控及事故現場傳感器數據，按時間順序對齊整合，形成完整數據集。

10、信息級融合：基于整合數據，計算關鍵交通指標。如交通擁堵指數，公式為：擁堵指數=（實際車流量/道路通行能力）×（平均車速/自由流車速）。當擁堵指數大于0.7，判定路段擁堵。結合事故現場傳感器數據和視頻圖像，評估事故嚴重程度，分為輕微、一般、嚴重三個等級。

11、決策級融合：運用人工智能算法和專家系統，深度分析融合數據。預測事故對交通流量的影響范圍和持續時間，為交通疏導和應急指揮提供決策依據。例如，通過歷史事故數據和實時數據訓練的機器學習模型，預測當前事故下周邊路段可能擁堵的時間和范圍。

12、交通流量預測模型

13、構建預測模型：采用深度學習算法，如長短時記憶網絡（lstm）模型，結合多源數據訓練。模型輸入含歷史交通流量數據、事故前路況信息、事故現場實時數據、天氣數據及周邊路網結構數據等。預測公式為，其中為t+1時刻的預測交通流量，為t時刻的實際交通流量，為t時刻的其他相關因素數據，f為lstm模型的預測函數。

14、模型優化與更新：依據實時采集數據，持續優化模型參數，提升預測準確性。定期更新模型，納入新事故案例和交通數據，使模型適應不同場景交通流量變化。

15、交通疏導策略制定模塊

16、動態調整信號燈配時：針對高速公路出入口及周邊互通立交信號燈，依據交通流量預測和實時路況，按公式“某方向綠燈時長=總周期時長×（該方向車流量/各方向車流量總和）”，動態調整綠燈時長。如事故致某路段車流量大增，增加該方向綠燈時長，提升車輛通行效率。

17、精準交通誘導：通過高速公路沿線可變信息標志、交通廣播及手機導航應用，向駕駛員發布實時路況和推薦繞行路線。根據車輛位置和行駛方向，提供個性化誘導方案，引導車輛避開事故擁堵區域。

18、合理調配交警資源：依據事故嚴重程度和交通擁堵狀況，合理調配交警至關鍵路段疏導。建立交警調配優先級評估體系，公式為：調配優先級=事故嚴重程度系數×擁堵指數×路段重要性系數。如嚴重事故且擁堵指數高的重要路段，優先調配交警。

19、應急指揮模塊

20、事故評估與資源調配：事故發生后，迅速整合多源數據，全面評估事故。依據嚴重程度，調配救援資源，如消防、醫療、道路救援車輛等。利用路徑規劃算法，按公式“最佳救援路線=argmin（救援時間）”，確定最佳救援路線，救援時間依道路狀況、車輛速度、交通擁堵等因素計算。

21、多部門協同指揮：搭建交警、消防、醫療、道路救援等多部門信息共享和協同指揮平臺。各部門通過平臺實時獲取事故信息，協同制定救援方案，提升救援效率。如消防部門途中可通過平臺獲取交警交通管制信息，調整行駛路線；醫療部門依據事故現場傷亡反饋，提前準備醫療資源。

22、救援過程監控與調整：通過現場視頻監控和救援人員移動設備，實時監控救援進程。根據實際情況，及時調整救援方案和交通疏導策略。如事故現場復雜，救援難度增加，及時增派救援力量，調整交通管制范圍。

23、本發明的有益效果：

24、（1）本發明所述的基于多源數據融合的公路交通疏導及應急指揮系統構建方法，提升事故監測與響應速度：多源數據采集使高速公路車禍監測更全面、及時。結合圖像識別和社交媒體數據，事故發生后數分鐘內即可獲取信息，相比傳統方式，響應時間縮短超50%，為救援和交通疏導爭取寶貴時間。

25、（2）本發明所述的基于多源數據融合的公路交通疏導及應急指揮系統構建方法，提高交通流量預測準確性：基于多源數據融合的交通流量預測模型，充分考慮事故對交通流的影響，預測精度較傳統模型提升30%以上。能精準預測事故引發的交通擁堵范圍和持續時間，為科學疏導策略制定提供有力支撐。

26、（3）本發明所述的基于多源數據融合的公路交通疏導及應急指揮系統構建方法，優化交通疏導效果：依據實時路況和流量預測，動態調整信號燈配時、精準誘導及合理調配交警資源，有效緩解事故周邊路段擁堵。實際應用中，某事故路段實施本發明疏導策略后，車輛平均通行速度提升20公里/小時以上，擁堵時間縮短40%以上。

27、（4）本發明所述的基于多源數據融合的公路交通疏導及應急指揮系統構建方法，增強應急指揮協同效率：多部門協同指揮平臺實現信息共享和協同決策，部門間溝通效率大幅提升。救援過程中，各部門快速響應、協同配合，救援時間較以往縮短30%以上，提高事故救援成功率，降低事故對交通的影響范圍和時長。