CN114999180B - 一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及天气预警技术领域，提出一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***及方法，其中包括数据采集模块，用于采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据；预警模块，用于分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号；应急处理模块，用于对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作，且应急处理模块设置在气象端、交警端和高速运营公司端；物联网通信模块，用于将数据采集模块采集的数据，以及预警模块输出的预警信号传输至应急处理模块，以及对设置在不同目标用户端的应急处理模块进行数据交互，实现三方针对恶劣天气预警发布后启动的应急处置过程可视化及联动。

Description

一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***及方法

技术领域

本发明涉及天气预警技术领域，更具体地，涉及一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***及方法。

背景技术

近年来，随着高速公路里程和交通车流量的快速增长，交通安全综合风险明显上升，浓雾、雨雪冰冻和强降雨等恶劣天气频发对高速公路交通安全和通行效率的影响极大，对恶劣天气监测预警预报、交通应急处置工作提出了更精细、更高的要求。

目前对于高速公路恶劣天气的预警方法普遍采用气象监测传感器进行外界天气的检测，例如雨量传感器、风向风速传感器、能见度传感器和雪量传感器等，进一步结合显示模块进行恶劣天气等级和天气图标数据的显示。然而目前的预警***未形成气象、交警、高速管理公司三方的数据资源共享，只是单一地展示气象部门的监测数据，导致高速公路沿线气象要素监测密度过于稀疏，不利于气象、交警、高速管理公司三方的应急处置过程中的指挥决策。

发明内容

本发明为克服预警***未形成气象、交警、高速管理公司三方的数据资源共享，不利于三方的应急处置过程中的指挥决策的缺陷，提供一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***及方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***，包括：

数据采集模块，用于采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据；

所述实时气象数据包括气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向；

所述预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值；

预警模块，用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号；

应急处理模块，用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作；

所述应急处理模块设置在目标用户端；

所述目标用户端包括气象端、交警端和高速运营公司端；

物联网通信模块，用于将所述数据采集模块采集的数据，以及所述预警模块输出的预警信号传输至所述应急处理模块，以及对设置在不同目标用户端的应急处理模块进行数据交互。

进一步地，本发明还提出一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法，应用上述基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***。其步骤包括：

S1、采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据；

所述实时气象数据包括气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向；所述预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值；

S2、根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号；

S3、根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作，并通过物联网传输至气象端、交警端和高速运营公司端，且气象端、交警端和高速运营公司端之间通过物联网进行数据交互。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明结合采集模块和预警模块生成高速公路恶劣天气交通预警，进一步结合部署在气象部门、交警部门和高速运营公司三方的应急处理模块，气象、交警、高速管理公司三方通过物联网通信模块进行数据资源共享，实现三方针对恶劣天气预警发布后启动的应急处置过程可视化及联动，有效提高高速公路恶劣天气交通预警的应急处置指挥决策的效率。

附图说明

图1为实施例1的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***的架构图。

图2为实施例2的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***的架构图。

图3为实施例3的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法的流程图。

图4为实施例3的处置流程拓扑图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

本实施例提出一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***，如图1所示，为本实施例的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***的架构图。

本实施例提出的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***中，包括数据采集模块100、预警模块200、应急处理模块300和物联网通信模块400。

本实施例中的数据采集模块100用于采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据。

其中，实时气象数据包括通过设置在高速公路各路段的传感器等部件采集的气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向等数据。预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值。

预警模块200用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号。

应急处理模块300用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作。

物联网通信模块400用于将所述数据采集模块100采集的数据，以及所述预警模块200输出的预警信号传输至所述应急处理模块300，以及对设置在不同目标用户端的应急处理模块300进行数据交互。

本实施例中的应急处理模块300设置在目标用户端，具体包括气象端、交警端和高速运营公司端。

在具体实施过程中，采集模块首先获取高速公路各路段的气温、地温、湿度、降水、气压、能见度、风速风向及车流和道路实景数据，为高速公路浓雾、雨雪冰冻、强降水等恶劣天气风险预警判断提供依据，并传输至预警模块200中。

预警模块200根据采集模块获取的气象条件及道路状况，结合天气雷达产品、天气预报数值模式产品，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率、程度，根据其发生时间的紧迫性，输出相应等级的预警信号。

可选地，预警模块200将预警信号划分为预报预警(黄色)、临近预警(橙色)、实况预警(红色)，并根据其发生影响程度分为I、II、III、IV 4个等级，依据等级条件，预警模块200进行运算，当路段达到相应预警等级时，向应急处理模块300发出预警信号。

应急处理模块300为气象、交警、高速运营公司三方针对恶劣天气预警发布后启动的应急处置过程可视化及联动。应急处理模块300将采集模块采集的气象条件及道路状况，以及预警模块200生成的预警信号进行可视化，并根据气象、交警、高速运营公司三方执行的监测、预警、管控、发布、处置、反馈、评估等应急联动工作数据通过物联网通信模块400进行联动，形成应急联动工作闭环处置流程，实现气象、交警、高速管理公司三方的数据资源共享，有效提高高速公路恶劣天气交通预警的应急处置指挥决策的效率。

实施例2

本实施例在实施例1提出的高速公路恶劣天气交通预警***的基础上作出改进。如图2所示，为本实施例的高速公路恶劣天气交通预警***的架构图。

本实施例中的数据采集模块100用于采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据。

其中，实时气象数据包括通过设置在高速公路各路段的传感器等部件采集的气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向等数据。预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值。

在一可选实施例中，所述数据采集模块100包括传感单元110，，和图像采集单元130。

其中，传感单元110包括气温传感器、地面温度传感器、湿度传感器、降雨量传感器、气压传感器、能见度传感器、风速风向传感器和路面结冰传感器；所述传感单元110设置在高速公路各路段，并通过所述物联网通信模块400将采集的数据传输至应急处理模块300。

预报气象数据采集单元120用于通过接口与天气雷达产品或天气预报数值模式产品连接，获取高速公路各路段的预报气象数据；所述预报气象数据采集单元120与所述应急处理模块300连接。

图像采集单元130用于获取高速公路各路段的车流和道路实景图像数据，以及获取高速公路各路段分流点的车辆状况图像数据。

在具体实施过程中，传感单元110、预报气象数据采集单元120和图像采集单元130分别设置在高速公路各路段，并将采集的实时气象数据、预报气象数据、车流和道路实景图像数据，以及车辆状况图像数据通过物联网通信模块400传输至预警模块200和应急处理模块300。应急处理模块300中采用数据库对采集的数据进行存储，气象端、交警端和高速运营公司端能够对历史气象数据和车况数据进行查询和显示。

可选地，数据采集模块100连接有监测单元，用于监测数据采集模块100中的传感器、气象站、摄像头设备等是否正常运行，便于监测设备故障时得到及时检修。监测单元通过物联网通信模块400将监测数据发送至应急处理模块300，气象端、交警端和高速运营公司端能够根据采集的监测数据判断是否需要对相应路段的数据采集模块100设备进行检修。

本实施例中的预警模块200用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号。

在一可选实施例中，所述预警模块200包括预警分析单元210，模型构建单元220，和预警发布单元230。

其中，预警分析单元210用于根据数据采集模块100采集的高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度，生成相应的预警信号。

模型构建单元220用于根据高速公路各路段的车流和道路实景图像数据构建GIS地图模型或三维模型；其中，所述GIS地图模型或三维模型包括海拔、经纬度、桥梁、隧道、上下坡中的一种或多种路况路网数据。

预警发布单元230用于将所述预警分析单元210生成的预警信号在所述模型构建单元220构建的GIS地图模型或三维模型中进行插值处理。且所述预警发布单元230将带预警信号的GIS地图模型或三维模型通过物联网通信模块400传输至应急处理模块300。

进一步地，所述预警分析单元210包括预设的雨雪冰冻模型211、浓雾模型212和强降雨模型213。

所述雨雪冰冻模型211用于根据实时气象数据中的气温、降水数据，预报气象数据，以及路面结冰传感器采集的道路结冰实况数据进行分析，并根据预设的雨雪冰冻预警阈值输出相应的雨雪冰冻预警信号。

所述浓雾模型212用于根据实时气象数据中的相对湿度、气温数据，预报气象数据，以及基于AI大雾识别算法对相应高速公路路段识别的能见度数据和能见度传感器采集的能见度数据进行分析，并根据预设的浓雾预警阈值输出相应的浓雾预警信号。

所述强降雨模型213用于根据实时气象数据中的相对湿度、降水数据，以及预报气象数据进行分析，并根据预设的强降雨预警阈值输出相应的强降雨预警信号。

在具体实施过程中，预警分析单元210分别对高速公路路段出现雨雪冰冻、浓雾和强降雨三种恶劣天气进行分析并生成相应的应信号。其中，预警分析单元210根据历史出现雨雪冰冻、浓雾和强降雨的气象数据，以及如《广东省气象灾害预警信号发布细则》等气象预警要求设定冰冻预警阈值、浓雾预警阈值和强降雨预警阈值。

模型构建单元220根据数据采集模块100采集的车流和道路实景数据构建GIS地图模型或三维模型，可选地结合无人飞行器搭载高精度的定位设备进行航拍，以及通过地面控制点的辅助，构建高准确率的高速公路地貌模型。

进一步地，预警发布单元230将预警分析单元210输出的冰冻预警信号、浓雾预警信号或强降雨预警信号在模型构建单元220生成的GIS地图模型或三维模型中进行插值，并对相应区域进行高亮或标记为重点区域处理，再通过物联网通信模块400传输至应急处理模块300中，供气象端、交警端和高速运营公司端进行监测、预警、管控和反馈处理操作。

可选地，模型构建单元220在浓雾、雨雪冰冻、强降水易发区域进行标记，提示三方用户特别需要注意的恶劣天气易发路段。

可选地，预警发布单元230还包括将历史预警信息发布情况在模型构建单元220生成的GIS地图模型或三维模型中进行插值，再通过物联网通信模块400传输至应急处理模块300中。所述历史预警信息发布情况包含信号类型、信号等级、处理状态、所属高速、路段、桩号、预警类型及预警时间，便于用户历史预警信息回顾。

可选地，预警发布单元230还包括将相应高速公路路段的未来一周天气预报、风雨雷预警、地质气象灾害预警等数据在模型构建单元220生成的GIS地图模型或三维模型中进行插值，再通过物联网通信模块400传输至应急处理模块300中，实现精准预测。

本实施例中的应急处理模块300设置在目标用户端，包括气象端、交警端和高速运营公司端，用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作。

本实施例中的物联网通信模块400用于将所述数据采集模块100采集的数据，以及所述预警模块200输出的预警信号传输至所述应急处理模块300，以及对设置在不同目标用户端的应急处理模块300进行数据交互。

在一可选实施例中，所述应急处理模块300包括显示单元310和应急预案单元320。

其中，显示单元310用于显示经过预警发布单元230处理的带预警信号的GIS地图模型或三维模型。

应急预案单元320用于根据预警模块200输出的预警信号，从预设的数据库中调用相应预警信号标签的应急预案，并将所述应急预案发送至显示单元310中进行显示；以及用于根据通过物联网通信模块400进行数据交互后获取的应急预案数据进行更新，并将更新后的应急预案发送至显示单元310中进行显示。

进一步地，所述应急预案以文字、图片、音频的形式在所述显示单元310中显示或播放；所述应急预案包括应急处置措施，值班人员姓名、联系电话，以及处置流程拓扑图；所述处置流程拓扑图包括预警信号发布、交警或高速运营公司签收、交警或高速运营公司应急启动、应急处置措施启动、信息发布、过程跟踪、预警升/降级、预警解除、处置结束中的一个或多个步骤形成的动态闭环流程图。

在具体实施过程中，应急预案单元320根据预警模块200输出的预警信号选择相应的应急预案，并在气象端、交警端和高速运营公司端进行高亮显示，提醒三方用户执行预警发布、预警签收、应急启动、处置措施、结束应急情况填报处理等操作。三方用户完成相应处理操作后，通过物联网通信模块400进行数据交互，对应急预案单元320中的处置流程拓扑图进行数据更新，实现将预警信号发布、交警(高速运营公司)签收、交警(高速运营公司)应急启动、应急处置措施启动、信息发布、过程跟踪、预警升/降级、预警解除、处置结束等步骤形成动态闭环流程图，便于气象端、交警端和高速运营公司端三方用户实时掌握恶劣天气预警，以及三方应急响应处理状态。

本实施例中，通过在气象、交警和高速运营公司侧设置应急处理模块300，将采集的实时气象数据和预报气象数据，以及根据实时气象数据和预报气象数据分析生成的预警信号进行显示，结合物联网通信模块400实现三方数据的交互，构建高速公路恶劣天气交通预警处理动态闭环流程并及时更新应急响应处理状态，实现气象、交警、高速管理公司三方的数据资源共享，能够有效提高高速公路恶劣天气交通预警的应急处置指挥决策的效率。

实施例3

本实施例提出一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法，应用于实施例1或实施例2提出的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***。如图3所示，为本实施例的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法的流程图。

本实施例提出的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法中，包括以下步骤：

S1、采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据。

本实施例中，所述实时气象数据包括气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向；所述预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值。

S2、根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号。

S3、根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作，并通过物联网传输至气象端、交警端和高速运营公司端，且气象端、交警端和高速运营公司端之间通过物联网进行数据交互。

本实施例中，气象、交警、高速运营公司三方执行的监测、预警、管控、发布、处置、反馈、评估等应急联动工作数据通过物联网通信模块进行联动，形成应急联动工作闭环处置流程，实现气象、交警、高速管理公司三方的数据资源共享。

在一可选实施例中，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号的步骤包括：

S2.1、根据实时气象数据中的气温、降水数据，预报气象数据，以及路面结冰传感器采集的道路结冰实况数据进行雨雪冰冻预警分析，其表达式如下：

I₁＝f(S₁,J₁,T₁)

式中，I₁为雨雪冰冻预警等级，S₁为天气预报数值模式产品输出的气温和降水数据，J₁为精细化格点预报产品输出的气温和降水数据，T₁为道路结冰实况数据。

其中根据历史雨雪冰冻气象数据设置相应的阈值，当S₁、J₁、T₁分别达到相应阈值时，输出相应的预警等级I₁。

S2.2、根据实时气象数据中的相对湿度、气温数据，预报气象数据，以及基于AI大雾识别算法对相应高速公路路段识别的能见度数据和能见度传感器采集的能见度数据进行浓雾预警分析，其表达式如下：

I₂＝f(S₂,J₂,T₂)

式中，I₂为浓雾预警等级，S₂为天气预报数值模式产品输出的相对湿度和气温数据，J₂为精细化格点预报产品输出的相对湿度和气温数据，T₂为AI大雾识别算法输出的能见度数据。

其中根据历史浓雾气象数据设置相应的阈值，当S₂、J₂、T₂分别达到相应阈值时，输出相应的预警等级I₂。

S2.3、根据实时气象数据中的相对湿度、降水数据，以及预报气象数据进行强降雨预警分析，其表达式如下：

I₃＝f(S₃,J₃,T₃)

式中，I₃为强降雨预警等级，S₃为天气预报数值模式产品输出的降水数据，J₂为精细化格点预报产品和雷达反演输出的降水数据，T₃为气象站点监测的实况降水数据。

其中根据高速公路沿线历史出现强降水的统计降水频率和强度设置相应的阈值，当S₃、J₃、T₃分别达到相应阈值时，输出相应的预警等级I₃。

可选地，上述阈值根据《广东省气象灾害预警信号发布细则》等高速公路对应地区的气象预警管理文件设置相应的冰冻预警阈值、浓雾预警阈值和强降雨预警阈值。

进一步地，所述雨雪冰冻预警信号、浓雾预警信号和强降雨预警信号中分别包括用于对当前高速公路恶劣天气进行预警的实况预警信号、用于对临近的1～6个小时内的高速公路恶劣天气进行预警的临近预警信号，以及用于对临近的1～3天内的高速公路恶劣天气进行预警的预报预警信号。

在一具体实施过程中，高速公路恶劣天气预警等级如下表1所示：

表1高速公路恶劣天气预警等级

在一可选实施例中，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作的步骤包括：根据输出的预警信号，从预设的数据库中调用相应预警信号标签的应急预案，并将高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据、相应的预警信号，以及所述应急预案发送至气象端、交警端和高速运营公司端中进行显示。

其中，所述应急预案包括应急处置措施，值班人员姓名、联系电话，以及处置流程拓扑图。

所述处置流程拓扑图包括预警信号发布、交警或高速运营公司签收、交警或高速运营公司应急启动、应急处置措施启动、信息发布、过程跟踪、预警升/降级、预警解除、处置结束中的一个或多个步骤形成的动态闭环流程图。

所述气象端、交警端和高速运营公司端之间通过物联网进行数据交互，将当前处置流程拓扑图进行更新显示。

如图4所示，为本实施例的处置流程拓扑图。

本实施例中，根据实时气象数据和预报气象数据生成相应的预警信号，并将气象数据和预警信号插值设置在高速公路地图模型中进行显示。同时，通过物联网将带气象数据和预警信号的高速公路地图模型发送至气象、交警和高速运营公司侧进行显示，供气象、交警和高速运营公司三方执行监测、预警、管控、发布、处置、反馈、评估等应急联动工作。

进一步地，气象端、交警端和高速运营公司端分别形成处置流程拓扑图，将预警信号发布、交警或高速运营公司签收、交警或高速运营公司应急启动、应急处置措施启动、信息发布、过程跟踪、预警升/降级、预警解除、处置结束等应急工作进度通过物联网进行数据交互，构建高速公路恶劣天气交通预警处理动态闭环流程并及时更新应急响应处理状态，实现气象、交警、高速管理公司三方的数据资源共享，能够有效提高高速公路恶劣天气交通预警的应急处置指挥决策的效率。

在一具体实施过程中，以2021年12月24日至2021年12月27日京港澳高速北段云岩到大桥路段为例对本实施例的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法进行说明。

2021年12月24日16时，根据采集的实时气象数据和预报气象数据，结合雨雪冰冻模型计算得到京港澳高速北段云岩到大桥路段达到低温雨雪冰冻预报预警(黄色)IV级条件。***预警模块预警发布单元弹出路段预警发布信息，气象部门侧业务人员确认发布，预警信号发布通知到交警部门和高速运营公司。

交警部门、高速运营公司执行签收预警，并启动应急响应操作，依据应急处置工作方案采取处置措施，并在应急处置信息联动单元及时通过物联网上报处置情况。

2021年12月26日13时，根据采集得到的气象监测资料及天气数值模式预报产品，京港澳高速北段云岩到大桥路段达到雨雪冰冻实况预警(红色)III级条件。***预警模块预警发布单元弹出路段预警升级信息，气象部门侧业务人员确认发布，预警信号发布通知到交警部门和高速运营公司。

交警部门、高速运营公司执行签收预警，并启动应急响应操作，依据应急处置工作方案采取处置措施，并在应急处置信息联动单元及时通过物联网上报处置情况。

2021年12月27日，根据采集的实时气象数据和预报气象数据，气象部门侧业务人员确认发布解除雨雪冰冻实况预警(红色)III级预警，***预警模块预警发布单元将相应信息发送至交警部门和高速运营公司侧，交警部门和高速运营公司执行预警解除、处置结束工作并上传，完成一次应急预案处置流程。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据；

所述实时气象数据包括气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向；

所述预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值；

预警模块，用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号；

应急处理模块，用于根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作；

所述应急处理模块设置在目标用户端；

所述目标用户端包括气象端、交警端和高速运营公司端；

物联网通信模块，用于将所述数据采集模块采集的数据，以及所述预警模块输出的预警信号传输至所述应急处理模块，以及对设置在不同目标用户端的应急处理模块进行数据交互；

所述数据采集模块包括：

传感单元，所述传感单元包括气温传感器、地面温度传感器、湿度传感器、降雨量传感器、气压传感器、能见度传感器、风速风向传感器和路面结冰传感器；所述传感单元设置在高速公路各路段，并通过所述物联网通信模块将采集的数据传输至所述应急处理模块；

预报气象数据采集单元，用于通过接口与天气雷达产品或天气预报数值模式产品连接，获取高速公路各路段的预报气象数据；所述预报气象数据采集单元与所述应急处理模块连接；

图像采集单元，用于获取高速公路各路段的车流和道路实景图像数据，以及获取高速公路各路段分流点的车辆状况图像数据；

所述预警模块包括：

预警分析单元，用于根据数据采集模块采集的高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度，生成相应的预警信号；

所述预警分析单元包括预设的雨雪冰冻模型、浓雾模型和强降雨模型；

所述雨雪冰冻模型用于根据实时气象数据中的气温、降水数据，预报气象数据，以及路面结冰传感器采集的道路结冰实况数据进行分析，并根据预设的雨雪冰冻预警阈值输出相应的雨雪冰冻预警信号；

所述浓雾模型用于根据实时气象数据中的相对湿度、气温数据，预报气象数据，以及基于AI大雾识别算法对相应高速公路路段识别的能见度数据和能见度传感器采集的能见度数据进行分析，并根据预设的浓雾预警阈值输出相应的浓雾预警信号；

所述强降雨模型用于根据实时气象数据中的相对湿度、降水数据，以及预报气象数据进行分析，并根据预设的强降雨预警阈值输出相应的强降雨预警信号；

模型构建单元，用于根据高速公路各路段的车流和道路实景图像数据构建GIS地图模型或三维模型；其中，所述GIS地图模型或三维模型包括海拔、经纬度、桥梁、隧道、上下坡中的一种或多种路况路网数据；

预警发布单元，用于将所述预警分析单元生成的预警信号在所述模型构建单元构建的GIS地图模型或三维模型中进行插值处理；

所述预警发布单元将带预警信号的GIS地图模型或三维模型通过物联网通信模块传输至应急处理模块。

2.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气交通预警***，其特征在于，所述雨雪冰冻预警信号、浓雾预警信号和强降雨预警信号中分别包括用于对当前高速公路恶劣天气进行预警的实况预警信号、用于对临近的1～6个小时内的高速公路恶劣天气进行预警的临近预警信号，以及用于对临近的1～3天内的高速公路恶劣天气进行预警的预报预警信号。

3.根据权利要求1所述的高速公路恶劣天气交通预警***，其特征在于，所述应急处理模块包括：

显示单元，用于显示经过预警发布单元处理的带预警信号GIS地图模型或三维模型；

应急预案单元，用于根据预警模块输出的预警信号，从预设的数据库中调用相应预警信号标签的应急预案，并将所述应急预案发送至显示单元中进行显示；以及用于根据通过物联网通信模块进行数据交互后获取的应急预案数据进行更新，并将更新后的应急预案发送至显示单元中进行显示；

所述应急预案以文字、图片、音频的形式在所述显示单元中显示或播放；

所述应急预案包括应急处置措施，值班人员姓名、联系电话，以及处置流程拓扑图；

所述处置流程拓扑图包括预警信号发布、交警或高速运营公司签收、交警或高速运营公司应急启动、应急处置措施启动、信息发布、过程跟踪、预警升/降级、预警解除、处置结束中的一个或多个步骤形成的动态闭环流程图。

4.一种基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警方法，应用于权利要求1～3任一项所述的基于物联网的高速公路恶劣天气交通预警***，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，以及车流和道路实景数据；

所述实时气象数据包括气温、地温、相对湿度、降水数据、气压、能见度和风速风向；所述预报气象数据包括天气雷达产品或天气预报数值模式产品输出的预报值；

S2、根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据，分析恶劣天气发生的路段、时间、概率和影响程度并输出相应的预警信号；包括：

S2.1、根据实时气象数据中的气温、降水数据，预报气象数据，以及路面结冰传感器采集的道路结冰实况数据进行雨雪冰冻预警分析，其表达式如下：

I₁＝f(S₁,J₁,T₁)

式中，I₁为雨雪冰冻预警等级，S₁为天气预报数值模式产品输出的气温和降水数据，J₁为精细化格点预报产品输出的气温和降水数据，T₁为道路结冰实况数据；

其中根据历史雨雪冰冻气象数据设置相应的阈值，当S₁、J₁、T₁分别达到相应阈值时，输出相应的预警等级I₁；

S2.2、根据实时气象数据中的相对湿度、气温数据，预报气象数据，以及基于AI大雾识别算法对相应高速公路路段识别的能见度数据和能见度传感器采集的能见度数据进行浓雾预警分析，其表达式如下：

I₂＝f(S₂,J₂,T₂)

式中，I₂为浓雾预警等级，S₂为天气预报数值模式产品输出的相对湿度和气温数据，J₂为精细化格点预报产品输出的相对湿度和气温数据，T₂为AI大雾识别算法输出的能见度数据；

其中根据历史浓雾气象数据设置相应的阈值，当S₂、J₂、T₂分别达到相应阈值时，输出相应的预警等级I₂；

S2.3、根据实时气象数据中的相对湿度、降水数据，以及预报气象数据进行强降雨预警分析，其表达式如下：

I₃＝f(S₃,J₃,T₃)

式中，I₃为强降雨预警等级，S₃为天气预报数值模式产品输出的降水数据，J₂为精细化格点预报产品和雷达反演输出的降水数据，T₃为气象站点监测的实况降水数据；

其中根据高速公路沿线历史出现强降水的统计降水频率和强度设置相应的阈值，当S₃、J₃、T₃分别达到相应阈值时，输出相应的预警等级I₃；

S3、根据高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据以及相应的预警信号，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作，并通过物联网传输至气象端、交警端和高速运营公司端，且气象端、交警端和高速运营公司端之间通过物联网进行数据交互。

5.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气交通预警方法，其特征在于，所述雨雪冰冻预警信号、浓雾预警信号和强降雨预警信号中分别包括用于对当前高速公路恶劣天气进行预警的实况预警信号、用于对临近的1～6个小时内的高速公路恶劣天气进行预警的临近预警信号，以及用于对临近的1～3天内的高速公路恶劣天气进行预警的预报预警信号。

6.根据权利要求4所述的高速公路恶劣天气交通预警方法，其特征在于，所述S3步骤中，对高速公路各路段执行监测、预警、管控和反馈处理操作的步骤包括：根据输出的预警信号，从预设的数据库中调用相应预警信号标签的应急预案，并将高速公路各路段的实时气象数据和预报气象数据、相应的预警信号，以及所述应急预案发送至气象端、交警端和高速运营公司端中进行显示；

所述应急预案包括应急处置措施，值班人员姓名、联系电话，以及处置流程拓扑图；

所述处置流程拓扑图包括预警信号发布、交警或高速运营公司签收、交警或高速运营公司应急启动、应急处置措施启动、信息发布、过程跟踪、预警升/降级、预警解除、处置结束中的一个或多个步骤形成的动态闭环流程图；

所述气象端、交警端和高速运营公司端之间通过物联网进行数据交互，将当前处置流程拓扑图进行更新显示。