CN116959242A - 高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备 - Google Patents
高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116959242A CN116959242A CN202310699197.1A CN202310699197A CN116959242A CN 116959242 A CN116959242 A CN 116959242A CN 202310699197 A CN202310699197 A CN 202310699197A CN 116959242 A CN116959242 A CN 116959242A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traffic
- data
- module
- digital
- platform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 25
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims abstract description 82
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 29
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 38
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 30
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 30
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 23
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 16
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 14
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 claims description 12
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备，其高速路数字孪生管控优化***包括高速公路交通感知模块、数字孪生平台及交通功能显示模块，高速公路交通感知模块用于采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；数字孪生平台用于将现实交通场景转换为虚拟数字场景；交通功能显示模块与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台通信连接，用于将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示；通过与数字孪生及感知进行融合，打造高速路数据可视化引擎平台，助力高速公路交管部门感知实时路况信息。
Description
技术领域
本发明涉及高速路交通孪生技术领域，具体是涉及一种高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备。
背景技术
目前交通可管可控数字化呈现主要通过数字孪生方式，数字孪生是现实物理***向虚拟空间数字化模型的反馈，目前数字孪生应用仿真技术发展水平良莠不齐，在数字孪生技术应用在高速路仍停留表面，数据感知手段单一、用户触达能力弱、难以形成大范围覆盖，与实际业务的结合较浅。
为了全方位直观展示高速公路实时交通车流、设备运维、车流密度、巡检养护病害管理、能耗管理及路况事件详情等信息点，实现对高速路全程一站式感知和管理，方便高速公路运营管理部门进行高速路况实时流量详情、路况实时感知、巡检养护病害管理、故障诊断维护排查等，因此需要设计一种高速路数字孪生管控优化***，方便高速公路运营管理部门全方位了解车流实时流量详情、路况实时感知、设备运维故障诊断维护排查及病害信息位置孪生平台显示，进而为高速公路收费站和路段运行状态监测、预测预警及通行能力提升奠定坚实基础。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足，提供一种高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备，通过与数字孪生及感知进行融合，打造高速路数据可视化引擎平台，助力高速公路交管部门感知实时路况信息。
第一方面，提供一种高速路数字孪生管控优化***，包括高速公路交通感知模块、数字孪生平台及交通功能显示模块，高速公路交通感知模块用于采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；数字孪生平台用于将现实交通场景转换为虚拟数字场景；交通功能显示模块与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台通信连接，用于将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示；通过与数字孪生及感知进行融合，打造高速路数据可视化引擎平台，助力高速公路交管部门感知实时路况信息。
一些实施例中，所述交通功能显示模块包括与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台均通信连接的设备运维模块、巡检养护模块、实时交通流模块、路况事故模块、收费站数字孪生模块及服务区数字孪生模块；
所述设备运维模块，用于获取所述初始交通数据中的传感路测设备数据，并通过数字孪生平台将所述传感路测设备数据定位显示于交通孪生场景中；
所述巡检养护模块，用于获取所述初始交通数据中的道路病害数据，并通过数字孪生平台将所述道路病害数据定位显示于交通孪生场景中；
所述实时交通流模块，用于获取所述交通感知数据中的实时交通流数据，并通过数字孪生平台将所述实时交通流数据定位显示于交通孪生场景中；
所述路况事故模块，用于获取所述交通感知数据中的交通事故数据，并通过数字孪生平台将所述交通事故数据定位显示于交通孪生场景中；
所述收费站数字孪生模块，用于获取所述交通感知数据中的收费站交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述收费站交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中；
所述服务区数字孪生模块，用于获取所述交通感知数据中的服务区交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述服务区交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中。
一些实施例中，还包括与所述数字孪生平台通信连接的气象显示模块，用于获取实时气象信息，并通过数字孪生平台将所述实时气象信息定位显示于交通孪生场景中。
第二方面，提供一种高速路数字孪生管控优化方法，应用于如上述所述的高速路数字孪生管控优化***，包括以下步骤：
控制高速公路交通感知模块采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；
控制交通功能显示模块将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示；
控制数字孪生平台将现实交通场景转换为虚拟数字场景。
一些实施例中，所述“控制交通功能显示模块将与所述交通感知数据有关的交通孪生场景定位显示于数字孪生平台中”步骤，包括以下步骤：
所述交通功能显示模块包括与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台均通信连接的设备运维模块、巡检养护模块、实时交通流模块、路况事故模块、收费站数字孪生模块及服务区数字孪生模块
控制所述设备运维模块获取所述交通感知数据中的传感路测设备数据，并通过数字孪生平台将所述传感路测设备数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述巡检养护模块获取所述初始交通数据中的道路病害数据，并通过数字孪生平台将所述道路病害数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述实时交通流模块获取所述初始交通数据中的实时交通流数据，并通过数字孪生平台将所述实时交通流数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述路况事故模块获取所述交通感知数据中的交通事故数据，并通过数字孪生平台将所述交通事故数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述收费站数字孪生模块获取所述交通感知数据中的收费站交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述收费站交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述服务区数字孪生模块获取所述交通感知数据中的服务区交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述服务区交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中。
一些实施例中，所述“控制数字孪生平台将现实交通场景转换为虚拟数字场景”步骤之前，包括以下步骤：
控制气象显示模块获取实时气象信息，并通过数字孪生平台将所述实时气象信息定位显示于交通孪生场景中。
第二方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的高速路数字孪生管控优化方法。
第四方面，提供一种电子设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时实现如上述所述的高速路数字孪生管控优化方法。
与现有技术相比，本发明的优点如下：为高速公路提供“人-车-路-网-环境-交通”实时数字化还原，打造高速路数据可视化引擎平台，通过与数字孪生及感知进行融合，从而形成智能感知、智能养护、AI稽核、应急指挥调度、主动交通管控、态势感知等产品应用矩阵，经由感知、决策和执行，打造围绕智慧高速升级数字基座，实时进行交通态势的感知，车辆定位，为高速路管控优化提供实时1：1镜像效果，助力高速公路交管部门感知实时路况信息，一站式解决了高速公路事件发现不及时、出行服务体验不佳、运营效率不高等问题。
附图说明
图1是本发明一种高速路数字孪生管控优化***的结构框图；
图2是本发明一种高速路数字孪生管控优化方法的一实施例的流程示意图。
具体实施方式
现在将详细参照本发明的具体实施例，在附图中例示了本发明的例子。尽管将结合具体实施例描述本发明，但将理解，不是想要将本发明限于所述的实施例。相反，想要覆盖由所附权利要求限定的在本发明的精神和范围内包括的变更、修改和等价物。应注意，这里描述的方法步骤都可以由任何功能块或功能布置来实现，且任何功能块或功能布置可被实现为物理实体或逻辑实体、或者两者的组合。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
注意：接下来要介绍的示例仅是一个具体的例子，而不作为限制本发明的实施例必须为如下具体的步骤、数值、条件、数据、顺序等等。本领域技术人员可以通过阅读本说明书来运用本发明的构思来构造本说明书中未提到的更多实施例。
参见图1所示，本发明实施例提供一种高速路数字孪生管控优化***，包括：高速公路交通感知模块、数字孪生平台及交通功能显示模块；高速公路交通感知模块用于采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；数字孪生平台用于将现实交通场景转换为虚拟数字场景；交通功能显示模块与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台通信连接，用于将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示。
具体地，在本实施例中，对于高速公路交通感知模块，通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等对覆盖区域内通行的机动车、非机动车、行人以及其他物体进行探测，经路侧计算单元进行MEC边缘计算和分析，精准识别跟踪道路上交通参与者运动通行状态以及路面交通状况，获取交通感知数据。具体为如下步骤：
1、摄像头感知不同目标车型及车牌数据，通过图像感知算法获取感知结果；激光雷达、毫米波雷达用来感知不同车速、位置及运行方向原始数据，标定视觉每个像素；
其中，采集数据处理方法：
1)预处理，对比度，角度调整平滑处理：
2)车牌定位：锁定车辆车牌位置；
3)字符分割及识别：将车辆车牌进行字符分割，OCR识别，获取车型，车牌号码数据信息。
2、上述步骤数据采集完成后通过MEC边缘计算多传感器融合感知算法处理出不同车型、车牌号、车辆位置、速度及速度方向到路侧单元RSU，再由RSU上传云端和播报给OBU，从而提供精确、实时、稳定的感知数据；
3、融合存储(卡尔曼+匈牙利)
经过以上步骤多设备融合算法打包，通过docker部署分别将视频目标采集、视频流采集、激光雷达目标采集、激光雷达点云采集、毫米波目标采集、毫米波点云采集、融合目标采集、目标存储、流文件存储、点云文件存储到对应的服务器上。
MEC(MobileEdgeComputing边缘计算技术)，是一种运用在移动通信***、边缘节点上，并承担大量计算任务的技术，也就是部署在移动通信***的基站附近的服务器。
因此本发明为高速公路提供“人-车-路-网-环境-交通”实时数字化还原，打造高速路数据可视化引擎平台，通过与数字孪生及感知进行融合，从而形成智能感知、智能养护、AI稽核、应急指挥调度、主动交通管控、态势感知等产品应用矩阵，经由感知、决策和执行，打造围绕智慧高速升级数字基座，实时进行交通态势的感知，车辆定位，为高速路管控优化提供实时1：1镜像效果，助力高速公路交管部门感知实时路况信息，一站式解决了高速公路事件发现不及时、出行服务体验不佳、运营效率不高等问题。
可选的，所述交通功能显示模块包括与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台均通信连接的设备运维模块、巡检养护模块、实时交通流模块、路况事故模块、收费站数字孪生模块及服务区数字孪生模块；
所述设备运维模块，用于获取所述初始交通数据中的传感路测设备数据，并通过数字孪生平台将所述传感路测设备数据定位显示于交通孪生场景中；
所述巡检养护模块，用于获取所述初始交通数据中的道路病害数据，并通过数字孪生平台将所述道路病害数据定位显示于交通孪生场景中；
所述实时交通流模块，用于获取所述交通感知数据中的实时交通流数据，并通过数字孪生平台将所述实时交通流数据定位显示于交通孪生场景中；
所述路况事故模块，用于获取所述交通感知数据中的交通事故数据，并通过数字孪生平台将所述交通事故数据定位显示于交通孪生场景中；
所述收费站数字孪生模块，用于获取所述交通感知数据中的收费站交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述收费站交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中；
所述服务区数字孪生模块，用于获取所述交通感知数据中的服务区交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述服务区交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中。
具体地，在本实施例中，所述设备运维模块通过交通孪生场景可实现高速路雷达、摄像头及RSU路侧单元设备故障、设备分类、设备运维检测及基础设施信息，并支持按照资产名称、类型等检索对应设备台账。
设备运维模块包括了设备资产编号、资产类型、规格型号、运作健康状态、告警状态记录台账，并支持按照资产名称、类型等进行台账检索，***自动统计出当前设备(电子眼、路灯、收费站、服务区等)累计数及统计图表，还可查看高速路段设备分类、设备告警故障信息、故障分析、一级、二级、三级告警数，并可点击查看详细信息。
所述巡检养护模块具体包括病害地点(里程桩号)、病害类型、病害处置状态等，显示方法为孪生场景交互标注病害位置，点击后定位到病害地点，巡检养护模块面板展示病害类型、病害照片、病害处置状态等信息。
因此通过数字孪生平台对高速路段病害信息、设备信息、能耗信息进行感知，并在孪生场景中定位对应病害、设备在高速路中对应的里程桩号，方便检修人员快速高效找到处理位置。
所述实时交通流模块获取到的交通感知数据中的实时交通流数据，可按区段显示高速路端南向北及北向南不同方向交通车流总通行量，统计驶入服务区收费站不同车型(小轿车、客车、货车)逐时车流量、车流密度、饱和度信息，***首页界面展示路况实时交通车流总通行量、今日车流量以统计总数据；统计曲线图方式展示当前平均车速、每小时车流密度数。
所述路况事故模块以列表展示高速路事故高发地段信息，包括事故发生时间、事故地点、车型车牌号、事件内容描述等，可以按月度统计导出月度发生路况事件列表信息。
所述收费站数字孪生模块和所述服务区数字孪生模块，通过交通孪生场景实时显示不同车辆构成、车牌号驶入、驶出及通行支付特征，针对拥堵相对严重的服务区收费站展示路况车辆构成及分析；具体地，针对服务区孪生场景，可实时显示不同车辆构成、车牌号驶入、驶出及通行支付特征，针对拥堵相对严重的服务区收费站展示路况车辆沟通事件详情(车型车牌号通行支付特征)，将各种动态数据在虚拟世界投影，通过前端视频加雷达的数据采集***对每一辆通行隧道的车辆进行“身份绑定”，并进行全程管控跟踪，经过数据计算和三维模型建立，将通行车辆的特征、行驶状态、交通状况等信息直观地在平台展示，管理人员能随时掌握隧道内流量情况和设备运行状况，从而更高效、更直观、更准确地发现和处置各类应急突发事件，提升高速公路安全应急管控能力。
因此针对拥堵相对严重的服务区收费站开展交通流特征分析，重点分析车辆构成及通行支付特征，将各种动态数据在虚拟世界投影，实现了对高速公路上人、车、环境全量、全天候、全程精准感知，从而对车辆和收费站进行通行状态画像，为高速公路服务区收费站和路段运行状态监测、预测预警及通行能力提供数据支撑。
可选的，还包括与所述数字孪生平台通信连接的气象显示模块，用于获取实时气象信息，并通过数字孪生平台将所述实时气象信息定位显示于交通孪生场景中。
具体地，在本实施例中，通过交通孪生场景显示高速路实时气象信息(能见度、大气压力、温湿度、风速等)，天气晴朗实时气象显示色为绿色；如遇到大风、暴雨、雷电、暴雪等恶劣天气，气象显示色为黄色；极端天气显示为红色。
同时参见图2所示，本发明实施例还提供了一种高速路数字孪生管控优化方法，包括以下步骤：
S100，控制高速公路交通感知模块采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；
S200，控制交通功能显示模块将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示；
S300，控制数字孪生平台将现实交通场景转换为虚拟数字场景。
所述“S200，控制交通功能显示模块将与所述交通感知数据有关的交通孪生场景定位显示于数字孪生平台中”步骤，包括以下步骤：
所述交通功能显示模块包括与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台均通信连接的设备运维模块、巡检养护模块、实时交通流模块、路况事故模块、收费站数字孪生模块及服务区数字孪生模块；
S210，控制所述设备运维模块获取所述交通感知数据中的传感路侧设备数据，并通过数字孪生平台将所述传感路侧设备数据定位显示于交通孪生场景中；
S220，控制所述巡检养护模块获取所述初始交通数据中的道路病害数据，并通过数字孪生平台将所述道路病害数据定位显示于交通孪生场景中；
S230，控制所述实时交通流模块获取所述初始交通数据中的实时交通流数据，并通过数字孪生平台将所述实时交通流数据定位显示于交通孪生场景中；
S240，控制所述路况事故模块获取所述交通感知数据中的交通事故数据，并通过数字孪生平台将所述交通事故数据定位显示于交通孪生场景中；
S250，控制所述收费站数字孪生模块获取所述交通感知数据中的收费站交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述收费站交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中；
S260，控制所述服务区数字孪生模块获取所述交通感知数据中的服务区交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述服务区交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中。
所述“S300，控制数字孪生平台将现实交通场景转换为虚拟数字场景”步骤之前，包括以下步骤：
S400，控制气象显示模块获取实时气象信息，并通过数字孪生平台将所述实时气象信息定位显示于交通孪生场景中。因此，本发明具有如下有益效果：
1、为高速公路提供“人-车-路-网-环境-交通”实时数字化还原，打造高速路数据可视化引擎平台，通过与数字孪生及感知进行融合，从而形成智能感知、智能养护、AI稽核、应急指挥调度、主动交通管控、态势感知等产品应用矩阵，经由感知、决策和执行，打造围绕智慧高速升级数字基座，实时进行交通态势的感知，车辆定位，为高速路管控优化提供实时1：1镜像效果，助力高速公路交管部门感知实时路况信息，一站式解决了高速公路事件发现不及时、出行服务体验不佳、运营效率不高等问题。
2、实时感知高速路设备信息资产数据及相关故障状况；
3、高速路孪生场景展示可交互展示高速路段病害信息(里程桩号、病害类型、病害处置状态)，通过孪生场景中病害位置快速准确定位病害位置进行及时处理；
4、针对拥堵相对严重的服务区收费站开展交通流特征分析，重点分析车辆构成及通行支付特征，将各种动态数据在虚拟世界投影，实现了对高速公路上人、车、环境全量、全天候、全程精准感知，从而对车辆和收费站进行通行状态画像，为高速公路服务区收费站和路段运行状态监测、预测预警及通行能力提供数据支撑。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的所有方法步骤或部分方法步骤。
本发明实现上述方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、电载波信息、电信信息以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信息和电信信息。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法中的所有方法步骤或部分方法步骤。
所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信息处理器(DigitalSigna lProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificInte gratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmabl eGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(例如声音播放功能、图像播放功能等)；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(例如音频数据、视频数据等)。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(FlashCard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、服务器或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、服务器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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种高速路数字孪生管控优化***，其特征在于，包括：
高速公路交通感知模块，用于采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；
数字孪生平台，用于将现实交通场景转换为虚拟数字场景；以及，
交通功能显示模块，与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台通信连接，用于将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示。
2.如权利要求1所述的高速路数字孪生管控优化***，其特征在于，所述交通功能显示模块包括与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台均通信连接的设备运维模块、巡检养护模块、实时交通流模块、路况事故模块、收费站数字孪生模块及服务区数字孪生模块；
所述设备运维模块，用于获取所述初始交通数据中的传感路测设备数据，并通过数字孪生平台将所述传感路测设备数据定位显示于交通孪生场景中；
所述巡检养护模块，用于获取所述初始交通数据中的道路病害数据，并通过数字孪生平台将所述道路病害数据定位显示于交通孪生场景中；
所述实时交通流模块，用于获取所述交通感知数据中的实时交通流数据，并通过数字孪生平台将所述实时交通流数据定位显示于交通孪生场景中；
所述路况事故模块，用于获取所述交通感知数据中的交通事故数据，并通过数字孪生平台将所述交通事故数据定位显示于交通孪生场景中；
所述收费站数字孪生模块，用于获取所述交通感知数据中的收费站交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述收费站交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中；
所述服务区数字孪生模块，用于获取所述交通感知数据中的服务区交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述服务区交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中。
3.如权利要求1所述的高速路数字孪生管控优化***，其特征在于，还包括与所述数字孪生平台通信连接的气象显示模块，用于获取实时气象信息，并通过数字孪生平台将所述实时气象信息定位显示于交通孪生场景中。
4.一种高速路数字孪生管控优化方法，应用于如上述权利要求1-3任一项所述的高速路数字孪生管控优化***，其特征在于，包括以下步骤：
控制高速公路交通感知模块采集预设路段的初始交通数据，并基于MEC边缘计算对所述初始交通数据进行数据分析得到交通感知数据；
控制交通功能显示模块将与所述初始交通数据及所述交通感知数据有关的交通孪生场景通过数字孪生平台定位显示；
控制数字孪生平台将现实交通场景转换为虚拟数字场景。
5.如权利要求4所述的高速路数字孪生管控优化方法，其特征在于，所述“控制交通功能显示模块将与所述交通感知数据有关的交通孪生场景定位显示于数字孪生平台中”步骤，包括以下步骤：
所述交通功能显示模块包括与所述高速公路交通感知模块及所述数字孪生平台均通信连接的设备运维模块、巡检养护模块、实时交通流模块、路况事故模块、收费站数字孪生模块及服务区数字孪生模块
控制所述设备运维模块获取所述交通感知数据中的传感路测设备数据，并通过数字孪生平台将所述传感路测设备数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述巡检养护模块获取所述初始交通数据中的道路病害数据，并通过数字孪生平台将所述道路病害数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述实时交通流模块获取所述初始交通数据中的实时交通流数据，并通过数字孪生平台将所述实时交通流数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述路况事故模块获取所述交通感知数据中的交通事故数据，并通过数字孪生平台将所述交通事故数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述收费站数字孪生模块获取所述交通感知数据中的收费站交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述收费站交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中；
控制所述服务区数字孪生模块获取所述交通感知数据中的服务区交通拥堵数据，并通过数字孪生平台将所述服务区交通拥堵数据定位显示于交通孪生场景中。
6.如权利要求4所述的高速路数字孪生管控优化方法，其特征在于，所述“控制数字孪生平台将现实交通场景转换为虚拟数字场景”步骤之前，包括以下步骤：
控制气象显示模块获取实时气象信息，并通过数字孪生平台将所述实时气象信息定位显示于交通孪生场景中。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4至6中任一项所述的高速路数字孪生管控优化方法。
8.一种电子设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时实现如权利要求4至6中任一项所述的高速路数字孪生管控优化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310699197.1A CN116959242A (zh) | 2023-06-13 | 2023-06-13 | 高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310699197.1A CN116959242A (zh) | 2023-06-13 | 2023-06-13 | 高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116959242A true CN116959242A (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=88455569
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310699197.1A Pending CN116959242A (zh) | 2023-06-13 | 2023-06-13 | 高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116959242A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118093969A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 贵州道坦坦科技股份有限公司 | 基于数字孪生的高速公路资产数据可视化方法及*** |
-
2023
- 2023-06-13 CN CN202310699197.1A patent/CN116959242A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118093969A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 贵州道坦坦科技股份有限公司 | 基于数字孪生的高速公路资产数据可视化方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111524357B (zh) | 用于车辆安全行驶所需的多数据融合的方法 | |
| CN111833598B (zh) | 一种高速公路无人机交通事件自动监测方法及*** | |
| CN104851295A (zh) | 获取路况信息的方法和*** | |
| CN114446056B (zh) | 车辆信息码的生成以及车辆通行控制方法、装置及设备 | |
| CN203759874U (zh) | 一种具有视频增强效果的交通违章信息采集*** | |
| EP4020428A1 (en) | Method and apparatus for recognizing lane, and computing device | |
| CN111986337A (zh) | 基于机器人的路侧停车收费管理***及方法 | |
| CN113409607A (zh) | 路况信息推送***、方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116959242A (zh) | 高速路数字孪生管控优化***、方法、介质及设备 | |
| CN113255439B (zh) | 一种障碍物识别方法、装置、***、终端及云端 | |
| CN117436821B (zh) | 交通事故诊断报告的生成方法、设备及存储介质 | |
| CN108665556B (zh) | 一种基于混合现实的路政指示显示方法及存储介质 | |
| CN113487877A (zh) | 一种道路车辆违规停车监控方法 | |
| CN111311942A (zh) | 基于v2x技术的路况显示方法、***、v2x终端及v2x服务器 | |
| CN114492022A (zh) | 路况传感数据处理方法、装置、设备、程序以及存储介质 | |
| CN108665712A (zh) | 一种车辆越线违章行为监测方法及*** | |
| DE102019117136A1 (de) | Kommunikation und steuerung für verkehrsinfrastruktur | |
| CN111709286B (zh) | 车辆排序及etc交易方法、存储介质、工控机设备及etc*** | |
| CN110853395A (zh) | 路边停车位扫描方法、***、服务器及车辆 | |
| KR102400842B1 (ko) | 교통사고 정보를 제공하기 위한 서비스 방법 | |
| CN114979204A (zh) | 一种高速公路运营管理数字化管控平台 | |
| CN112529348B (zh) | 交通管控方法、装置、***、设备及存储介质 | |
| Bareiss | A Dataset of Vehicle and Pedestrian Trajectories from Normal Driving and Crash Events in One Year of Virginia Traffic Camera Data | |
| WO2022233099A1 (zh) | 基于联网adas调查路域交通违法行为时空特征的方法 | |
| CN108765580B (zh) | 一种混合现实道路显示优化方法及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |