CN115376311A - 一种针对隧道的车辆态势分析方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对隧道的车辆态势分析方法及设备，属于隧道交通技术领域，用于解决公路隧道中车辆发生拥堵时，不能及时的对拥堵的原因进行探知分析，难以实现让拥堵的车流尽快恢复通行的技术问题。方法包括：对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内公路隧道的拥堵情况；其中，拥堵情况包括隧道内拥堵与隧道内不拥堵；若拥堵情况为隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段；对拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到拥堵路段中车辆的事故类型；其中，车辆态势包括车辆朝向以及车辆间距；将事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理。
Description
技术领域
本申请涉及隧道交通领域，尤其涉及一种针对隧道的车辆态势分析方法及设备。
背景技术
公路隧道是专供汽车运输行驶的通道，随着社会经济和生产的发展,高速公路大量出现，对道路的修建技术提出了较高的标准,要求线路顺直、坡度平缓、路面宽敞等。
公路隧道一般断面大，结构复杂，视野狭小，交通复杂，由于公路隧道具有的隧道壁，车辆驾驶员的视野比较受限制，容易造成交通事故，在隧道中造成交通事故，很容发生连锁反应，由于公路隧道的复杂性和局限性，在发生交通事故后，造成严重的车辆追尾以及交通堵塞。
并且隧道内的密闭性比较大，在突发一些自然灾害，引起墙面掉落，堵塞交通时，很难做到及时对交通事故的原因进行识别，工作人员无法根据事故原因作出最迅速的反应，进而影响公路交通的正常运行。并且由于公路隧道的密闭性，难以快速有效的解决交通问题，保持隧道车辆的正常流畅通行。
发明内容
本申请实施例提供了一种针对隧道的车辆态势分析方法及设备，用于解决如下技术问题：公路隧道中车辆发生拥堵时，不能及时的对拥堵的原因进行探知分析，难以实现让拥堵的车流尽快恢复通行。
本申请实施例采用下述技术方案：
一方面，本申请实施例提供了一种针对隧道的车辆态势分析方法，所述方法包括：对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内所述公路隧道的拥堵情况；其中，所述拥堵情况包括隧道内拥堵与隧道内不拥堵；若所述拥堵情况为所述隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段；对所述拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到所述拥堵路段中车辆的事故类型；其中，所述车辆态势包括车辆朝向以及车辆间距；将所述事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理。
本申请实施例通过对公路隧道内车辆的拥堵情况进行分析，得出事故类型，并发送给交通控制中心，能够在公路隧道中车辆发生拥堵时，及时的对拥堵的原因进行探知分析，并安排交通管理的工作人员及时处理突发状态，尽快的让拥堵的车流恢复通行，快速有效的解决交通问题，保持隧道车辆的正常通行。
在一种可行的实施方式中，对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内所述公路隧道的拥堵情况，具体包括：设置入口车辆拥堵检测区域以及出口车辆拥堵检测区域；其中，所述入口车辆拥堵检测区域为所述公路隧道内距离入口位置的第一预设距离长度所在的区域范围，所述出口车辆拥堵检测区域为所述公路隧道内距离出口位置的第二预设距离长度所在的区域范围；通过所述入口车辆拥堵检测区域与所述出口车辆拥堵检测区域中安装的光纤测振检测单元，在所述预设时间段内对通行车辆进行信号检测，得到入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号；根据入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号，确定所述公路隧道的拥堵情况。
本申请实施例通过预设的车辆拥堵检测区域，可以实时准确的检测车辆探测信号，及时的根据车辆探测信号判断出隧道内是否拥堵，有利于实时监测隧道内的车流情况。
在一种可行的实施方式中，根据入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号，确定所述公路隧道的拥堵情况，具体包括：通过所述光纤测振检测单元，对被探测到的通行车辆，生成通行车辆跟踪信号；计算所述预设时间段内，所有通行车辆跟踪信号的移动距离以及通行车辆的数量，得到所有通行车辆的平均空间跨度；根据所述通行车辆的平均空间跨度以及所述预设时间段，得到入口车辆平均速度以及出口车辆平均速度；根据所述入口车辆平均速度以及出口车辆平均速度，计算单位时间内，入口车辆拥堵检测区域的入口车辆平均移动距离，以及出口车辆拥堵检测区域的出口车辆平均移动距离；若所述出口车辆平均移动距离与所述入口车辆平均移动距离之差大于第一预设阈值，则确定所述拥堵情况为所述隧道内拥堵。
在一种可行的实施方式中，在若所述拥堵情况为所述隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆流量以及空气质量检测，确定出拥堵路段之前，所述方法还包括：将所述公路隧道内间隔安装的交通监控摄像头的安装距离，确定为所述公路隧道的划分间隔；根据所述划分间隔，对所述公路隧道进行等分段划分，得到若干所述预设路段；将若干所述预设路段按照预设规则进行序号标记，得到所述预设路段对应的标号路段；其中，所述预设规则为按照公路隧道入口至出口的方向依序号大小顺序排列。
在一种可行的实施方式中，若所述拥堵情况为所述隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段，具体包括：通过速度检测模块，对各个所述标号路段内的车辆进行平均速度检测，得到每个所述标号路段的车辆路段速度；根据所述标号路段以及对应的所述车辆路段速度，构建二维速度曲线图；通过空气质量监测模块，对各个所述标号路段内的车辆尾气进行质量检测，得到尾气污染物的含量值；其中，所述尾气污染物至少包括以下任一项：一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物以及铅；将每个所述标号路段内的每种污染物的含量值进行相加，得到每个所述标号路段的空气污染指标；根据所述标号路段以及对应的所述空气污染指标，构建二维空气污染曲线图；将所述二维速度曲线图以及二维空气污染曲线图进行标号路段对齐，以确定出所述拥堵路段。
在一种可行的实施方式中，将所述二维速度曲线图以及二维空气污染曲线图进行标号路段对齐，以确定出所述拥堵路段，具体包括：根据所述标号路段，将所述二维速度曲线图与所述二维空气污染曲线图进行融合，得到拥堵路段曲线图；其中，所述拥堵路段曲线图包含速度曲线以及空气污染曲线；将所述速度曲线以及空气污染曲线中曲线差值最大的点所对应的所述标号路段，确定为所述拥堵路段。
本申请通过对公路隧道内的每个标号路段进行车辆速度以及空气质量的检测，得出拥堵路段，能够更加准确的且实时的检测出具体是哪个标号路段出现了拥堵的情况，以便于后续对检测出的拥堵路段进行疏通处理。
在一种可行的实施方式中，对所述拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到所述拥堵路段中车辆的事故类型，具体包括：通过所述拥堵路段安装的交通监控摄像头，采集所述拥堵路段中的车辆图像；提取所述车辆图像中若干车辆的车头朝向特征，并根据所述车头朝向特征，确定出若干车辆朝向向量；将若干所述车辆朝向向量进行向量夹角筛选；若所述车辆朝向向量与车道方向向量之间的夹角大于0°，则将所述车辆确定为目标车辆；以所述目标车辆的中心为圆心，以第二预设阈值为半径，将所述车辆图像进行图像切割，得到目标车辆图像；其中，所述第二预设阈值为所述目标车辆车身长度的三倍；对所述目标车辆图像中的所有车辆进行车辆轮廓识别，得到若干车辆轮廓；识别每个所述车辆轮廓之间的边缘轮廓距离，并对若干所述边缘轮廓距离进行真实车辆距离的转换，得到所述车辆间距；根据所述车辆朝向向量的方向以及所述车辆间距，确定所述拥堵路段中车辆的事故类型；其中，所述事故类型至少包括以下任一项：车辆追尾事故、车辆抛锚事故、车辆撞壁事故以及车辆侧翻事故。
在一种可行的实施方式中，根据所述车辆朝向向量的方向以及所述车辆间距，确定所述拥堵路段中车辆的事故类型，具体包括：若识别出所述目标车辆图像中的车辆朝向向量与所述车道方向向量的方向一致，且所述车辆间距小于或者等于零，则所述事故类型为所述车辆追尾事故；若识别出所述目标车辆图像中的车辆间距大于所述目标车辆的车身长度五倍，且所述目标车辆图像中的车辆的数量为1，则所述事故类型为所述车辆抛锚事故；若识别出所述目标车辆图像中所述目标车辆的车辆朝向向量与所述车道方向向量之间的夹角大于45°，且其余所述车辆朝向向量与所述车道方向向量的方向一致，则所述事故类型为所述车辆撞壁事故；若识别出所述目标车辆图像中所述目标车辆的车辆轮廓发生形变，且所述目标车辆图像中的车辆的数量为1以及所述车辆朝向向量与所述车道方向向量的方向不一致，则所述事故类型为所述车辆侧翻事故。
本申请实施例通过对拥堵路段内车辆态势中的车辆朝向以及车辆间距进行具体地分析，从而判断出是何种车辆事故类型，有利于准确的对事故进行判断，从而将事故类型发送给工作人员，方便工作人员第一时间对交通拥堵情况作出应急决策。
在一种可行的实施方式中，将所述事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理，具体包括：将所述事故类型、所述拥堵路段的现场图像以及所述拥堵路段对应的标号路段发送到所述交通控制中心，得到实时事故警报信息；根据所述实时事故警报信息，控制所述交通控制中心中所述标号路段的实时监控画面发出红色闪烁警报，以提醒工作人员及时处理所述实时事故警报信息，实现对公路隧道的交通拥堵管理。
另一方面，本申请实施例还提供了一种针对隧道的车辆态势分析设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一实施方式所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法。
本申请提供了一种针对隧道的车辆态势分析方法及设备，解决了公路隧道中车辆发生拥堵时，不能及时的对拥堵的原因进行探知分析以及确认发生事故的路段，难以实现让拥堵的车流尽快恢复通行的问题。并且能够在公路隧道中车辆发生拥堵时，及时的对拥堵的原因进行探知分析，并安排交通管理的工作人员及时处理突发状态，尽快的让拥堵的车流恢复通行，快速有效的解决交通问题，保持隧道车辆的正常通行。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种针对隧道的车辆态势分析方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种隧道总体示意图；
图3为本申请实施例提供的一种针对隧道的车辆态势分析设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种针对隧道的车辆态势分析方法，如图1所示，针对隧道的车辆态势分析方法具体包括步骤S101-S104：
S101、对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内公路隧道的拥堵情况。
具体地，设置入口车辆拥堵检测区域以及出口车辆拥堵检测区域。其中，入口车辆拥堵检测区域为公路隧道内距离入口位置的第一预设距离长度所在的区域范围，出口车辆拥堵检测区域为公路隧道内距离出口位置的第二预设距离长度所在的区域范围。通过入口车辆拥堵检测区域与出口车辆拥堵检测区域中安装的光纤测振检测单元，在预设时间段内对通行车辆进行信号检测，得到入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号。
在一个实施例中，图2为本申请实施例提供的一种隧道总体示意图。如图2所示，在公路隧道的入口以及出口的预设区域中，设置分布式光纤测振检测单元，对车辆拥堵检测区域内的车辆进行检测。其中，分布式光纤测振检测单元均匀地分布在隧道两侧位置，在探测到隧道沿线的振动信号后，得到入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号。
进一步地，通过光纤测振检测单元，对被探测到的通行车辆，生成通行车辆跟踪信号。计算预设时间段内，所有通行车辆跟踪信号的移动距离以及通行车辆的数量，得到所有通行车辆的平均空间跨度。根据通行车辆的平均空间跨度以及预设时间段，得到入口车辆平均速度以及出口车辆平均速度。根据入口车辆平均速度以及出口车辆平均速度，计算单位时间内，入口车辆拥堵检测区域的入口车辆平均移动距离，以及出口车辆拥堵检测区域的出口车辆平均移动距离。若出口车辆平均移动距离与入口车辆平均移动距离之差大于第一预设阈值，则确定拥堵情况为隧道内拥堵。
在一个实施例中，如图2所示，通过对公路隧道中的入口与出口车辆平均移动距离的计算，便可以比较得出隧道内拥堵的情况。当隧道内车辆发生拥堵时，在一定时间内，入口车辆的平均移动距离要比出口车辆的平均移动距离小，当正常行驶时，隧道入口与出口的车辆平均移动距离基本保持相同，另外，在隧道内拥堵问题刚刚解决时，会在一定时间内，出口车辆平均移动距离大于入口车辆平均移动距离，然后再慢慢回归平稳。
S102、若拥堵情况为隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段。
具体地，将公路隧道内间隔安装的交通监控摄像头的安装距离，确定为公路隧道的划分间隔。根据划分间隔，对公路隧道进行等分段划分，得到若干预设路段。将若干预设路段按照预设规则进行序号标记，得到预设路段对应的标号路段。其中，预设规则为按照公路隧道入口至出口的方向依序号大小顺序排列。
在一个实施例中，如图2所示，通过隧道内交通监控摄像头的监拍范围，将整条公路隧道进行平均划分，得到多段路段，然后由入口至出口的位置对这些路段进行标号，得到标号路段，标号的顺序为1，2，...，n。通过对每一段对隧道内路段的标号，能够与更加快速准确确定出拥堵问题所发生的具***置，有利于工作人员快速进行判定处理。
进一步地，通过速度检测模块，对各个标号路段内的车辆进行平均速度检测，得到每个标号路段的车辆路段速度。根据标号路段以及对应的车辆路段速度，构建二维速度曲线图；通过空气质量监测模块，对各个标号路段内的车辆尾气进行质量检测，得到尾气污染物的含量值。其中，尾气污染物至少包括以下任一项：一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物以及铅。将每个标号路段内的每种污染物的含量值进行相加，得到每个标号路段的空气污染指标。根据标号路段以及对应的空气污染指标，构建二维空气污染曲线图。
在一个实施例中，如图2所示，通过对标号路段中车辆速度的检测，然后进行均值化处理，便可以得到在某一时刻下，该标号路段的车辆路段速度，然后再通过安装在隧道下端的空气质量监测单元，对隧道内的空气质量进行实时监测，防止由于交通事故，车辆过于密集，造成空气流通困难，使汽车尾气聚集，造成驾驶人员的空气中毒。最后根据车辆速度以及空气污染指标，分别建立二维速度曲线图与二维空气污染曲线图。
进一步地，根据标号路段，将二维速度曲线图与二维空气污染曲线图进行融合，得到拥堵路段曲线图。其中，拥堵路段曲线图包含速度曲线以及空气污染曲线。将速度曲线以及空气污染曲线中曲线差值最大的点所对应的标号路段，确定为拥堵路段。
作为一种可行的实施方式，将得到维速度曲线图与二维空气污染曲线图进行融合，得到具有车辆速度以及空气污染指标的拥堵路段曲线图，并且该曲线图，反映了在同一标号路段下，该路段的车辆速度与空气污染指标，当两条曲线的差值点最大时，也就是，速度最慢，空气污染指标最高时，将该差值点所对应的标号路段确定为拥堵路段。
在一个实施例中，如图2所示，当标号路段2为拥堵路段时，标号路段2的车速是最慢的，并且该标号路段下的空气污染指标也是最高的，基于此情况，隧道中的监控子***便会开启，通过加强照明灯的功率，来加强标号路段2的光亮程度，并且通过加强该路段内置的通风风扇功率，来加大该路段的空气流动，保证空气中最严重的一氧化碳能够及时流通，同时增强了照明，也有利于驾驶员对复杂交通情况作出更正确的判断。
S103、对拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到拥堵路段中车辆的事故类型。
具体地，通过拥堵路段安装的交通监控摄像头，采集拥堵路段中的车辆图像。提取车辆图像中若干车辆的车头朝向特征，并根据车头朝向特征，确定出若干车辆朝向向量。将若干车辆朝向向量进行向量夹角筛选；若车辆朝向向量与车道方向向量之间的夹角大于0°，则将车辆确定为目标车辆。以目标车辆的中心为圆心，以第二预设阈值为半径，将车辆图像进行图像切割，得到目标车辆图像。其中，第二预设阈值为目标车辆车身长度的三倍。对目标车辆图像中的所有车辆进行车辆轮廓识别，得到若干车辆轮廓。识别每个车辆轮廓之间的边缘轮廓距离，并对若干边缘轮廓距离进行真实车辆距离的转换，得到车辆间距。根据车辆朝向向量的方向以及车辆间距，确定拥堵路段中车辆的事故类型。其中，事故类型至少包括以下任一项：车辆追尾事故、车辆抛锚事故、车辆撞壁事故以及车辆侧翻事故。
作为一种可行的实施方式，当确定出拥堵路段时，通过隧道内的交通监控摄像头对该标号路段内的车辆态势进行识别分析，首先对车辆的朝向进行判断，筛选出与车道方向不同的车辆，确定为有问题的目标车辆，然后再对目标车辆附近区域的所有车辆进行车辆轮廓的识别，然后根据识别的车辆距离，再结合上述车辆朝向，确定出导致车辆拥堵问题的事故类型。
作为一种可行的实施方式，若识别出目标车辆图像中的车辆朝向向量与车道方向向量的方向一致，且车辆间距小于或者等于零，则事故类型为车辆追尾事故。若识别出目标车辆图像中车辆间距大于目标车辆车身长度的五倍，且目标车辆图像中车辆的数量为1，则事故类型为车辆抛锚事故。若识别出目标车辆图像中的目标车辆的车辆朝向向量与车道方向向量之间的夹角大于45°，且其余车辆朝向向量与车道方向向量的方向一致，则事故类型为车辆撞壁事故。若识别出目标车辆图像中目标车辆的车辆轮廓发生形变，且目标车辆图像中的车辆的数量为1以及车辆朝向向量与车道方向向量的方向不一致，则事故类型为车辆侧翻事故。
S104、将事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理。
具体地，将事故类型、拥堵路段的现场图像以及拥堵路段对应的标号路段发送到交通控制中心，得到实时事故警报信息。根据实时事故警报信息，控制交通控制中心中标号路段的实时监控画面发出红色闪烁警报，以提醒工作人员及时处理实时事故警报信息，实现对公路隧道的交通拥堵管理。
在一个实施例中，如图2所示，当标号路段2发生拥堵状态时，监控***会将事故类型、拥堵路段的现场图像以及拥堵路段对应的标号路段发送到交通控制中心，形成实时事故警报信息，然后会将实时事故警报信息所在的监控画面进行红色闪烁警报，来提醒工作人员有交通事故发生，并且能够准确的定位到是隧道中具体哪个标号路段发生了交通问题，然后再根据上传的实时事故警报信息，来查看具体地事故类型，方便工作人员进行判断，设计出该事故类型的解决方案，来解决公路隧道的交通拥堵现象。
另外，本申请实施例还提供了一种针对隧道的车辆态势分析设备，如图3所示，针对隧道的车辆态势分析设备300具体包括：
至少一个处理器301。以及，至少一个处理器301通信连接的存储器302。其中存储器302存储有能够被至少一个处理器301执行的指令，以使至少一个处理器301能够执行：
对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内公路隧道的拥堵情况；其中，拥堵情况包括隧道内拥堵与隧道内不拥堵；
若拥堵情况为隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段；
对拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到拥堵路段中车辆的事故类型；其中，车辆态势包括车辆朝向以及车辆间距；
将事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理。
本申请实施例通过对公路隧道内车辆的拥堵情况进行分析，得出事故的结果，并发送给交通控制中心，能够在公路隧道中车辆发生拥堵时，及时的对拥堵的原因进行探知分析，并安排交通管理的工作人员及时处理突发状态，尽快的让拥堵的车流恢复通行，快速有效的解决交通问题，保持隧道车辆的正常通行。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述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，本申请的实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例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)
1.一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，所述方法包括：
对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内所述公路隧道的拥堵情况；其中，所述拥堵情况包括隧道内拥堵与隧道内不拥堵；
若所述拥堵情况为所述隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段；
对所述拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到所述拥堵路段中车辆的事故类型；其中，所述车辆态势包括车辆朝向以及车辆间距；
将所述事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理。
2.根据权利要求1所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，对公路隧道进行车辆检测，得到预设时间段内所述公路隧道的拥堵情况，具体包括：
设置入口车辆拥堵检测区域以及出口车辆拥堵检测区域；其中，所述入口车辆拥堵检测区域为所述公路隧道内距离入口位置的第一预设距离长度所在的区域范围，所述出口车辆拥堵检测区域为所述公路隧道内距离出口位置的第二预设距离长度所在的区域范围；
通过所述入口车辆拥堵检测区域与所述出口车辆拥堵检测区域中安装的光纤测振检测单元，在所述预设时间段内对通行车辆进行信号检测，得到入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号；
根据入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号，确定所述公路隧道的拥堵情况。
3.根据权利要求2所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，根据入口车辆探测信号以及出口车辆探测信号，确定所述公路隧道的拥堵情况，具体包括：
通过所述光纤测振检测单元，对被探测到的通行车辆，生成通行车辆跟踪信号；
计算所述预设时间段内，所有通行车辆跟踪信号的移动距离以及通行车辆的数量，得到所有通行车辆的平均空间跨度；
根据所述通行车辆的平均空间跨度以及所述预设时间段，得到入口车辆平均速度以及出口车辆平均速度；
根据所述入口车辆平均速度以及出口车辆平均速度，计算单位时间内，入口车辆拥堵检测区域的入口车辆平均移动距离，以及出口车辆拥堵检测区域的出口车辆平均移动距离；
若所述出口车辆平均移动距离与所述入口车辆平均移动距离之差大于第一预设阈值，则确定所述拥堵情况为所述隧道内拥堵。
4.根据权利要求1所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，在若所述拥堵情况为所述隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段之前，所述方法还包括：
将所述公路隧道内间隔安装的交通监控摄像头的安装距离，确定为所述公路隧道的划分间隔；
根据所述划分间隔，对所述公路隧道进行等分段划分，得到若干所述预设路段；
将若干所述预设路段按照预设规则进行序号标记，得到所述预设路段对应的标号路段；其中，所述预设规则为按照公路隧道入口至出口的方向依序号大小顺序排列。
5.根据权利要求4所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，若所述拥堵情况为所述隧道内拥堵，则对隧道内各个预设路段进行车辆速度以及空气质量检测，确定出拥堵路段，具体包括：
通过速度检测模块，对各个所述标号路段内的车辆进行平均速度检测，得到每个所述标号路段的车辆路段速度；
根据所述标号路段以及对应的所述车辆路段速度，构建二维速度曲线图；
通过空气质量监测模块，对各个所述标号路段内的车辆尾气进行质量检测，得到尾气污染物的含量值；其中，所述尾气污染物至少包括以下任一项：一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物以及铅；
将每个所述标号路段内的每种污染物的含量值进行相加，得到每个所述标号路段的空气污染指标；
根据所述标号路段以及对应的所述空气污染指标，构建二维空气污染曲线图；
将所述二维速度曲线图以及二维空气污染曲线图进行标号路段对齐，以确定出所述拥堵路段。
6.根据权利要求5所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，将所述二维速度曲线图以及二维空气污染曲线图进行标号路段对齐，以确定出所述拥堵路段，具体包括：
根据所述标号路段，将所述二维速度曲线图与所述二维空气污染曲线图进行融合，得到拥堵路段曲线图；其中，所述拥堵路段曲线图包含速度曲线以及空气污染曲线；
将所述速度曲线以及空气污染曲线中曲线差值最大的点所对应的所述标号路段，确定为所述拥堵路段。
7.根据权利要求1所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，对所述拥堵路段中的车辆态势进行事故分析，得到所述拥堵路段中车辆的事故类型，具体包括：
通过所述拥堵路段安装的交通监控摄像头，采集所述拥堵路段中的车辆图像；
提取所述车辆图像中若干车辆的车头朝向特征，并根据所述车头朝向特征，确定出若干车辆朝向向量；
将若干所述车辆朝向向量进行向量夹角筛选；若所述车辆朝向向量与车道方向向量之间的夹角大于0°，则将所述车辆确定为目标车辆；
以所述目标车辆的中心为圆心，以第二预设阈值为半径，将所述车辆图像进行图像切割，得到目标车辆图像；其中，所述第二预设阈值为所述目标车辆车身长度的三倍；
对所述目标车辆图像中的所有车辆进行车辆轮廓识别，得到若干车辆轮廓；
识别每个所述车辆轮廓之间的边缘轮廓距离，并对若干所述边缘轮廓距离进行真实车辆距离的转换，得到所述车辆间距；
根据所述车辆朝向向量的方向以及所述车辆间距，确定所述拥堵路段中车辆的事故类型；其中，所述事故类型至少包括以下任一项：车辆追尾事故、车辆抛锚事故、车辆撞壁事故以及车辆侧翻事故。
8.根据权利要求7所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，根据所述车辆朝向向量的方向以及所述车辆间距，确定所述拥堵路段中车辆的事故类型，具体包括：
若识别出所述目标车辆图像中的车辆朝向向量与所述车道方向向量的方向一致，且所述车辆间距小于或者等于零，则所述事故类型为所述车辆追尾事故；
若识别出所述目标车辆图像中的车辆间距大于所述目标车辆的车身长度五倍，且所述目标车辆图像中的车辆的数量为1，则所述事故类型为所述车辆抛锚事故；
若识别出所述目标车辆图像中所述目标车辆的车辆朝向向量与所述车道方向向量之间的夹角大于45°，且其余车辆朝向向量与所述车道方向向量的方向一致，则所述事故类型为所述车辆撞壁事故；
若识别出所述目标车辆图像中所述目标车辆的车辆轮廓发生形变，且所述目标车辆图像中的车辆的数量为1以及所述车辆朝向向量与所述车道方向向量的方向不一致，则所述事故类型为所述车辆侧翻事故。
9.根据权利要求1所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法，其特征在于，将所述事故类型发送到交通控制中心，以实现对公路隧道的交通拥堵管理，具体包括：
将所述事故类型、所述拥堵路段的现场图像以及所述拥堵路段对应的标号路段发送到所述交通控制中心，得到实时事故警报信息；
根据所述实时事故警报信息，控制所述交通控制中心的所述标号路段的实时监控画面发出红色闪烁警报，以提醒工作人员及时处理所述实时事故警报信息，实现对公路隧道的交通拥堵管理。
10.一种针对隧道的车辆态势分析设备，其特征在于，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-9任一项所述的一种针对隧道的车辆态势分析方法。
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