CN114241772B - 一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、*** - Google Patents

一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、*** Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、***，属于路网联动的技术领域。包括：获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；根据预设定的事件相关参数与安全数值的对应关系，确定当前事件相关参数对应的当前安全数值；根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网；获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量；以及根据预估通行流量确定在该事件处理时间下邻接路网的控制策略，使得邻接路网和隧道区域维持通畅。本发明可以实时判断异常事件的类型，并根据类型确定救援方案完成救援。

Description

一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、***
技术领域
本发明涉及路网联动的技术领域，具体地涉及一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、***。
背景技术
城市隧道路段时城市路网中重要的组成部分，公路隧道段由于其封闭、密集、环境恶劣、地势险要等特点，极易发生安全事故，继而造成交通拥堵，对于隧道区域中的异常事件(火灾、交通事故)的实时监测对于维持隧道内的安全行驶有较重要的意义。
目前，区域路网联动控制***主要通过人为上传异常事件情况，当出现异常事件时需要人为去现场查看，一方面浪费了人力，另一方面人为需要去现场来确定影响了事件的处置效率，会导致事态严重性的加剧，耽误救援时间，造成严重的后果。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、***，该基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法、***可以实时判断异常事件的类型，并根据类型确定救援方案完成救援。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法包括：
获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；
根据预设定的所述事件相关参数与安全数值的对应关系，确定所述当前事件相关参数对应的当前安全数值；
根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定所述当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网；
获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量；以及
根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域维持通畅。
优选地，所述获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数包括：
获取隧道区域内的火灾相关联的火灾环境监测参数，基于预设定的火灾检测模型确定所述火灾环境监测参数对应的反映火灾严重程度的火灾类型；
获取隧道区域内的阻滞相关联的交通阻滞环境监测参数，基于预设定的阻滞检测模型确定所述交通阻滞环境监测参数对应的反映阻滞严重度的阻滞类型；
获取碰撞事故相关联的事故监测参数，基于预设定的事故检测模型确定所述事故监测参数对应的反映事故严重程度的事故类型；
其中，所述阻滞被配置为由除火灾与碰撞事故之外的原因产生的。
优选地，所述获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量包括：
根据所述火灾类别、阻滞类别和事故类型各自对应的事件处理时间，确定所述当前火灾类型、当前阻滞类别或当前事故类型对应的当前事件处理时间；以及
基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量。
优选地，所述基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量包括：
针对每一路网，执行下述步骤确定预估通行流量：
建立单个路网流量预估初始模型，其中所述单个路网流量预估初始模型以时间为输入以预估通行流量为输出；
获取历史时间及其对应的历史通行流量，基于所述历史时间及其对应的历史通行流量训练单个路网流量预估初始模型，以获得单个路网流量预估模型；
基于所述单个路网流量预估模型确定所述当前事件处理时间所在时间段对应的预估通行流量。
优选地，在所述根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略之后，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法还包括：
根据实际通行流量调整所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域继续维持通畅。
另外，如图3所示，本发明还提供一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***包括：
参数获取单元，用于获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；
数值确定单元，用于根据预设定的所述事件相关参数与安全数值的对应关系，确定所述当前事件相关参数对应的当前安全数值；
需调整邻接路网确定单元，用于根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定所述当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网；
预估通行流量获取单元，用于获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量；以及
控制策略确定单元，用于根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域维持通畅。
优选地，所述参数获取单元包括：
火灾类型确定模块，用于获取隧道区域内的火灾相关联的火灾环境监测参数，基于预设定的火灾检测模型确定所述火灾环境监测参数对应的反映火灾严重程度的火灾类型；
阻滞类型确定模块，用于获取隧道区域内的阻滞相关联的交通阻滞环境监测参数，基于预设定的阻滞检测模型确定所述交通阻滞环境监测参数对应的反映阻滞严重度的阻滞类型；
事故类型确定模块，用于获取碰撞事故相关联的事故监测参数，基于预设定的事故检测模型确定所述事故监测参数对应的反映事故严重程度的事故类型；
其中，所述阻滞被配置为由除火灾与碰撞事故之外的原因产生的。
优选地，所述预估通行流量获取单元包括：
时间处理时间确定模块，用于根据所述火灾类别、阻滞类别和事故类型各自对应的事件处理时间，确定所述当前火灾类型、当前阻滞类别或当前事故类型对应的当前事件处理时间；以及
预估通行流量确定模块，用于基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量。
另外，本发明还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令用于使得机器执行上述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法。
另外，本发明还提供一种处理器，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如上述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法。
通过上述技术方案，本发明可以获取火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数，然后将该相关参数对应出安全数值，再根据安全数值与需调整邻接路网的对应关系确定当前需调整邻接路网，根据事件处理时间和预估通行流量确定邻接路网的控制策略，使其能够保持邻接路网和隧道区域维持通畅，本发明将隧道附件的区域路网连接起来，实现区域路网的整体控制，确保隧道事件附近交通的通畅。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是说明本发明的一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法的流程图；
图2是说明本发明的获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量的流程图；以及
图3是说明本发明的于异常事件实时监测的区域路网联动控制***的模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
图1是本发明的一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法的流程图，如图1所示，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法包括：
S101，获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；其中，所述火灾、交通阻滞和碰撞事故的参数包括环境相关的数据，例如火灾相关的环境参数包括一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、温度数值以及能见度的数值，交通阻滞的当前事件相关参数则包括一氧化碳浓度、NO2、风速、视频参数、地磁感应的参数等。
S102，根据预设定的所述事件相关参数与安全数值的对应关系，确定所述当前事件相关参数对应的当前安全数值。其中，所述安全数值可以是一个数字。例如，当一氧化碳浓度在区间a内，二氧化碳浓度在区间b内，温度数值在温度区间c内，能见度的数值在区间d内时，当前安全数值为e分。不同的事件相关参数对应有不同的安全数值。
S103，根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定所述当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网。其中，所述当前安全数值所属安全数值区间越大，则当前需调整邻接路网的设备越多，范围也越大。
S104，获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量。其中，所述事件处理时间为预估该事件需要处理的时间，当安全数值越大，则问题越大，继而处理时间就越多。预估通行流量则是预估邻接路网的通行的流量是多少。
S105，根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域维持通畅。其中，所述控制策略则是在隧道区域出现拥堵情况下，维持其周围的路段通畅，避免出现拥堵的策略是什么。例如，可以减少通往隧道区域方向的通行灯，增加其他方向的通行灯时间，以疏散其他路口的车辆。避免其他路口或相关路段发生拥堵。
优选地，所述获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数包括：
获取隧道区域内的火灾相关联的火灾环境监测参数，基于预设定的火灾检测模型确定所述火灾环境监测参数对应的反映火灾严重程度的火灾类型；其中，所述火灾类型可以是情况正常、暗火、明火或特大火灾。
获取隧道区域内的阻滞相关联的交通阻滞环境监测参数，基于预设定的阻滞检测模型确定所述交通阻滞环境监测参数对应的反映阻滞严重度的阻滞类型。其中，阻滞类型可以是正常、轻微拥堵和阻滞无法通行。
获取碰撞事故相关联的事故监测参数，基于预设定的事故检测模型确定所述事故监测参数对应的反映事故严重程度的事故类型。事故类型可以是大事故(有人员伤亡，相关车辆人员大于预设定的阈值)，小事故(相关车辆人员小于预设定的阈值)或无事故。
其中，所述阻滞被配置为由除火灾与碰撞事故之外的原因产生的。
优选地，如图2所示，S104获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量可以包括：
S201，根据所述火灾类别、阻滞类别和事故类型各自对应的事件处理时间，确定所述当前火灾类型、当前阻滞类别或当前事故类型对应的当前事件处理时间。例如，以火灾为例，当火灾是暗火时，事件处理时间为2h。
S202，基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量。
优选地，所述基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量可以包括：
针对每一路网，执行下述步骤确定预估通行流量：
建立单个路网流量预估初始模型，其中所述单个路网流量预估初始模型以时间为输入以预估通行流量为输出；
获取历史时间及其对应的历史通行流量，基于所述历史时间及其对应的历史通行流量训练单个路网流量预估初始模型，以获得单个路网流量预估模型；
基于所述单个路网流量预估模型确定所述当前事件处理时间所在时间段对应的预估通行流量。
其中，所述预估通行流量是通过单个路网流量预估模型来确定的，在向所述单个路网流量预估模型输入当前事件处理时间时，可以自动生成预估通行流量，当然，所述当前事件处理时间为从当前时间点延续处理时间后的整段当前事件处理时间。
优选地，在所述根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略之后，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法还可以包括：
根据实际通行流量调整所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域继续维持通畅。在实际使用中，实际通行流量可以调整所述邻接路网的控制策略，使其进一步保持路口的通畅。
另外，本发明还提供一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***包括：
参数获取单元，用于获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；
数值确定单元，用于根据预设定的所述事件相关参数与安全数值的对应关系，确定所述当前事件相关参数对应的当前安全数值；
需调整邻接路网确定单元，用于根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定所述当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网；
预估通行流量获取单元，用于获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量；以及
控制策略确定单元，用于根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域维持通畅。
优选地，所述参数获取单元包括：
火灾类型确定模块，用于获取隧道区域内的火灾相关联的火灾环境监测参数，基于预设定的火灾检测模型确定所述火灾环境监测参数对应的反映火灾严重程度的火灾类型；
阻滞类型确定模块，用于获取隧道区域内的阻滞相关联的交通阻滞环境监测参数，基于预设定的阻滞检测模型确定所述交通阻滞环境监测参数对应的反映阻滞严重度的阻滞类型；
事故类型确定模块，用于获取碰撞事故相关联的事故监测参数，基于预设定的事故检测模型确定所述事故监测参数对应的反映事故严重程度的事故类型；
其中，所述阻滞被配置为由除火灾与碰撞事故之外的原因产生的。
优选地，所述预估通行流量获取单元包括：
时间处理时间确定模块，用于根据所述火灾类别、阻滞类别和事故类型各自对应的事件处理时间，确定所述当前火灾类型、当前阻滞类别或当前事故类型对应的当前事件处理时间；以及
预估通行流量确定模块，用于基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量。
另外，本发明还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令用于使得机器执行上述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法。
另外，本发明还提供一种处理器，于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如上述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法，其特征在于，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法包括：
获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；
根据预设定的所述事件相关参数与安全数值的对应关系，确定所述当前事件相关参数对应的当前安全数值；
根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定所述当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网；
获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量；以及
根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域维持通畅。
2.根据权利要求1所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法，其特征在于，所述获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数包括：
获取隧道区域内的火灾相关联的火灾环境监测参数，基于预设定的火灾检测模型确定所述火灾环境监测参数对应的反映火灾严重程度的火灾类型；
获取隧道区域内的阻滞相关联的交通阻滞环境监测参数，基于预设定的阻滞检测模型确定所述交通阻滞环境监测参数对应的反映阻滞严重度的阻滞类型；
获取碰撞事故相关联的事故监测参数，基于预设定的事故检测模型确定所述事故监测参数对应的反映事故严重程度的事故类型；
其中，所述阻滞被配置为由除火灾与碰撞事故之外的原因产生的。
3.根据权利要求2所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法，其特征在于，所述获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量包括：
根据所述火灾类型、阻滞类型和事故类型各自对应的事件处理时间，确定所述当前火灾类型、当前阻滞类别或当前事故类型对应的当前事件处理时间；以及
基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量。
4.根据权利要求3所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法，其特征在于，所述基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量包括：
针对每一路网，执行下述步骤确定预估通行流量：
建立单个路网流量预估初始模型，其中所述单个路网流量预估初始模型以时间为输入以预估通行流量为输出；
获取历史时间及其对应的历史通行流量，基于所述历史时间及其对应的历史通行流量训练单个路网流量预估初始模型，以获得单个路网流量预估模型；
基于所述单个路网流量预估模型确定所述当前事件处理时间所在时间段对应的预估通行流量。
5.根据权利要求1所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法，其特征在于，在所述根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略之后，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法还包括：
根据实际通行流量调整所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域继续维持通畅。
6.一种基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***，其特征在于，所述基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***包括：
参数获取单元，用于获取隧道区域内的火灾、交通阻滞和碰撞事故各自的当前事件相关参数；
数值确定单元，用于根据预设定的所述事件相关参数与安全数值的对应关系，确定所述当前事件相关参数对应的当前安全数值；
需调整邻接路网确定单元，用于根据预设定的安全数值区间与需调整邻接路网的对应关系，确定所述当前安全数值所属安全数值区间对应的当前需调整邻接路网；
预估通行流量获取单元，用于获取预估的事件处理时间及在该事件处理时间的邻接路网的预估通行流量；以及
控制策略确定单元，用于根据预估通行流量确定在该事件处理时间下所述邻接路网的控制策略，使得所述邻接路网和隧道区域维持通畅。
7.根据权利要求6所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***，其特征在于，所述参数获取单元包括：
火灾类型确定模块，用于获取隧道区域内的火灾相关联的火灾环境监测参数，基于预设定的火灾检测模型确定所述火灾环境监测参数对应的反映火灾严重程度的火灾类型；
阻滞类型确定模块，用于获取隧道区域内的阻滞相关联的交通阻滞环境监测参数，基于预设定的阻滞检测模型确定所述交通阻滞环境监测参数对应的反映阻滞严重度的阻滞类型；
事故类型确定模块，用于获取碰撞事故相关联的事故监测参数，基于预设定的事故检测模型确定所述事故监测参数对应的反映事故严重程度的事故类型；
其中，所述阻滞被配置为由除火灾与碰撞事故之外的原因产生的。
8.根据权利要求7所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制***，其特征在于，所述预估通行流量获取单元包括：
时间处理时间确定模块，用于根据所述火灾类型、阻滞类型和事故类型各自对应的事件处理时间，确定所述当前火灾类型、当前阻滞类别或当前事故类型对应的当前事件处理时间；以及
预估通行流量确定模块，用于基于预设定的历史通行流量确定在当前事件处理时间下邻接路网的预估通行流量。
9.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令用于使得机器执行权利要求1-5中任意一项所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法。
10.一种处理器，其特征在于，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如权利要求1-5中任意一项所述的基于异常事件实时监测的区域路网联动控制方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115100845B (zh) * 2022-05-09 2024-02-23 山东金宇信息科技集团有限公司 一种多隧道联动分析方法、设备及介质
CN114842648B (zh) * 2022-06-28 2022-10-21 山东金宇信息科技集团有限公司 一种基于交通流的隧道运行状态预警方法、设备及介质
CN115394099B (zh) * 2022-08-18 2024-02-02 杭州亥迪交通设备有限公司 道路交通诱导方法、***、设备及交通指引牌

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105023433A (zh) * 2015-07-01 2015-11-04 重庆大学 一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法
CN112967507A (zh) * 2021-02-26 2021-06-15 安徽达尔智能控制***股份有限公司 一种基于绿波智能诊断***的智慧交通管控方法及***
CN113538946A (zh) * 2021-07-09 2021-10-22 池州学院 一种基于分布式的高速公路突发情况预警***、方法
CN113593218A (zh) * 2021-06-28 2021-11-02 北京百度网讯科技有限公司 交通异常事件的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN113744522A (zh) * 2021-08-05 2021-12-03 山东旗帜信息有限公司 一种高速公路上的车辆引导方法、设备及介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9111442B2 (en) * 2012-03-23 2015-08-18 International Business Machines Corporation Estimating incident duration
US20150206427A1 (en) * 2014-01-17 2015-07-23 International Business Machines Corporation Prediction of local and network-wide impact of non-recurrent events in transportation networks
US11423775B2 (en) * 2019-07-18 2022-08-23 International Business Machines Corporation Predictive route congestion management

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105023433A (zh) * 2015-07-01 2015-11-04 重庆大学 一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法
CN112967507A (zh) * 2021-02-26 2021-06-15 安徽达尔智能控制***股份有限公司 一种基于绿波智能诊断***的智慧交通管控方法及***
CN113593218A (zh) * 2021-06-28 2021-11-02 北京百度网讯科技有限公司 交通异常事件的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN113538946A (zh) * 2021-07-09 2021-10-22 池州学院 一种基于分布式的高速公路突发情况预警***、方法
CN113744522A (zh) * 2021-08-05 2021-12-03 山东旗帜信息有限公司 一种高速公路上的车辆引导方法、设备及介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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物联网环境下高速公路交通事故影响范围预测技术;张敖木翰;张平;曹剑东;;物联网技术(05);全文 *

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