本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種高速公路自適應(yīng)團霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著交通量的不斷增加和氣候變化的影響，高速公路和其他交通密集區(qū)域經(jīng)常發(fā)生團霧現(xiàn)象。團霧是一種由水汽凝結(jié)形成的霧霾，常在溫度、濕度等環(huán)境因素適宜時突然出現(xiàn)，且其持續(xù)時間和影響范圍具有較強的局部性和突發(fā)性。團霧條件下，能見度大幅下降，嚴重影響交通安全，容易導(dǎo)致交通事故，特別是在高速公路等車速較高的路段。為了應(yīng)對團霧對交通帶來的威脅，相關(guān)研究和技術(shù)主要集中在團霧的預(yù)警、檢測和響應(yīng)控制方面。

2、現(xiàn)有的團霧預(yù)警系統(tǒng)主要依賴氣象傳感器和固定的交通管理措施。常見的技術(shù)方案包括：

3、(1)氣象預(yù)警系統(tǒng)：利用氣象數(shù)據(jù)(如溫度、濕度、風速等)預(yù)測團霧的發(fā)生。這類系統(tǒng)通?；跉v史氣象數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型進行預(yù)警，提前通知交通管理部門。但該類方法的準確性較低，往往只能在團霧發(fā)生后才給出警告，且反應(yīng)速度較慢。

4、(2)傳統(tǒng)交通控制系統(tǒng)：包括限速標志、交通信號燈調(diào)節(jié)等固定的交通控制手段。當團霧發(fā)生時，交通信號系統(tǒng)依據(jù)設(shè)定的規(guī)則進行簡單的限速調(diào)整。這些方法缺乏靈活性，無法根據(jù)實時的交通流量和能見度變化進行動態(tài)優(yōu)化，可能導(dǎo)致交通流量不暢，甚至發(fā)生交通擁堵和事故。

5、(3)視頻監(jiān)控與圖像識別系統(tǒng)：一些研究利用攝像頭和圖像識別技術(shù)來檢測團霧的發(fā)生，并通過識別交通狀況進行控制。這類系統(tǒng)能夠?qū)F霧進行實時監(jiān)控，但其局限性在于圖像識別依賴于清晰的攝像頭視角，且需要大量的計算資源，難以做到在復(fù)雜的交通和天氣條件下快速響應(yīng)。

6、盡管現(xiàn)有技術(shù)在團霧預(yù)警與控制方面取得了一些進展，但仍存在如下缺點和問題：

7、(1)預(yù)測準確性差：現(xiàn)有的團霧預(yù)測系統(tǒng)通常依賴于氣象傳感器和傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，其準確性和實時性較低，未能有效考慮動態(tài)變化的交通和氣象因素，導(dǎo)致團霧發(fā)生時無法及時預(yù)警。

8、(2)響應(yīng)滯后：傳統(tǒng)的交通控制措施在團霧發(fā)生時通常基于預(yù)定規(guī)則進行調(diào)節(jié)，缺乏靈活性和智能化，未能實時響應(yīng)氣象和交通流量的變化，容易導(dǎo)致交通管控措施不適應(yīng)實際情況，造成交通事故或擁堵。

9、(3)缺乏智能化優(yōu)化：現(xiàn)有技術(shù)沒有采用智能化算法來根據(jù)實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整交通控制策略，導(dǎo)致交通管理手段過于僵化，無法實現(xiàn)最優(yōu)的交通流控制和事故防范。

10、綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)在團霧的預(yù)警、檢測和響應(yīng)方面仍存在許多不足，亟需一種更為智能、實時、靈活的解決方案，以更好地應(yīng)對高速公路及其他交通密集區(qū)域團霧對交通安全帶來的威脅。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種高速公路自適應(yīng)團霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，其目的在于，通過對高速公路的實時氣象數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)等信息進行動態(tài)監(jiān)測和分析，采用強化學(xué)習算法不斷優(yōu)化決策，使得團霧的預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)更加精準、高效，并能夠提高交通安全性、減少交通擁堵，并在團霧條件下優(yōu)化交通流，為高速公路和其他交通密集區(qū)域提供更加智能的交通管理解決方案。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的具體方案如下：

3、高速公路自適應(yīng)團霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法，包括如下步驟：

4、步驟1，實時采集高速公路上的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、空氣濕度數(shù)據(jù)、風速數(shù)據(jù)和能見度數(shù)據(jù)；交通流量數(shù)據(jù)包括車速數(shù)據(jù)、車距數(shù)據(jù)、車道占用率數(shù)據(jù)和交通流密度數(shù)據(jù)；

5、步驟2，對步驟1采集到的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)進行去噪、標準化和歸一化處理，將處理后的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)輸入到強化學(xué)習模型中，通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的強化學(xué)習模型，對團霧發(fā)生的時空模式進行預(yù)測，并結(jié)合統(tǒng)計學(xué)模型與強化學(xué)習算法構(gòu)建團霧風險評估模型，利用團霧風險評估模型根據(jù)實時采集的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)計算團霧風險指數(shù)；當團霧風險指數(shù)超過預(yù)定閾值時，觸發(fā)團霧預(yù)警，系統(tǒng)自動發(fā)布預(yù)警信號；

6、步驟3，根據(jù)步驟2所述團霧風險指數(shù)和實時交通流量數(shù)據(jù)，利用強化學(xué)習模型動態(tài)調(diào)整交通控制策略，交通控制策略包括限速、信號燈調(diào)節(jié)和車道引導(dǎo)；

7、步驟4，通過實時反饋的交通流量數(shù)據(jù)、事故發(fā)生數(shù)據(jù)和能見度信息優(yōu)化交通管理策略，并在團霧形成時提前采取應(yīng)急響應(yīng)措施；

8、步驟5，根據(jù)實時反饋的交通流量數(shù)據(jù)、事故發(fā)生數(shù)據(jù)和能見度信息，利用強化學(xué)習算法更新模型參數(shù)，以調(diào)整團霧預(yù)警閾值和交通控制策略的具體參數(shù)。

9、進一步地，步驟1中所述溫度數(shù)據(jù)通過溫度傳感器實時采集，空氣濕度數(shù)據(jù)通過濕度傳感器實時采集，風速數(shù)據(jù)通過風速傳感器實時采集，能見度數(shù)據(jù)通過能見度傳感器實時采集，車速數(shù)據(jù)通過路面雷達或車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時監(jiān)測車輛的行駛速度，車距數(shù)據(jù)通過視頻監(jiān)控或雷達測距設(shè)備獲取車與車之間的距離，車道占用率數(shù)據(jù)通過車道感知設(shè)備監(jiān)測各車道的車輛占用情況，交通流密度數(shù)據(jù)通過計算交通流量檢測設(shè)備實時統(tǒng)計單位時間內(nèi)通過特定路段的車輛數(shù)量。

10、進一步地，步驟2中所述去噪處理包括以下步驟：

11、步驟21，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)的特性自動選擇去噪方法：

12、對于交通流量數(shù)據(jù)，采用平滑濾波方法的移動平均法，計算數(shù)據(jù)窗口中的平均值和平滑掉波動，計算公式如下：

13、

14、式中：yt是平滑后的數(shù)據(jù)，xi是原始數(shù)據(jù)，n是窗口大小，通常選擇奇數(shù)；

15、對于有明顯離群值的情況采用中值濾波方法，計算數(shù)據(jù)中間值來替代原始數(shù)據(jù)點，計算公式如下：

16、

17、式中：yt是去噪后的數(shù)據(jù)，表示時間點的數(shù)據(jù)，在窗口的左端；表示時間點的數(shù)據(jù)；表示的數(shù)據(jù)，在窗口的右端。

18、對于頻率復(fù)雜、波動大的數(shù)據(jù)，采用小波去噪方法，通過小波變換對信號進行分解，去除高頻噪聲；

19、步驟22，結(jié)合預(yù)期效果來優(yōu)化去噪策略：根據(jù)步驟21不同的去噪方法對氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)的影響，選擇合適的去噪方法以在不損失關(guān)鍵信息的同時去除噪聲；

20、步驟23，將步驟21的去噪方法與強化學(xué)習模型結(jié)合，形成自適應(yīng)的反饋機制，動態(tài)選擇最合適的去噪策略。

21、進一步地，步驟2中所述標準化處理的計算公式如下：

22、

23、式中：x'是標準化后的數(shù)據(jù)；x是原始數(shù)據(jù)；μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標準差。

24、進一步地，所述步驟2中的歸一化處理根據(jù)每個氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)的特征自動選擇min-max歸一化方法或z-score歸一化方法；

25、所述min-max歸一化方法用于數(shù)據(jù)分布相對均勻且無顯著異常值的情況，min-max歸一化方法的計算公式如下：

26、

27、式中：x'是歸一化后的數(shù)據(jù)，x是原始數(shù)據(jù)，xmin和xmax分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值；

28、所述z-score歸一化方法用于數(shù)據(jù)大波動，且包含異常值或不滿足均勻分布的情況，z-score歸一化方法的計算公式如下：

29、

30、式中：μ是數(shù)據(jù)的均值，range(x)是數(shù)據(jù)的范圍，即最大值減去最小值。

31、進一步地，所述步驟2還包括異常值檢測，異常值檢測包括箱線圖方法和z-score方法，所述箱線圖根據(jù)四位數(shù)來識別異常值；

32、所述z-score方法判斷氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)是否為異常值，如果絕對值大于某個閾值，則視為異常值，計算公式如下：

33、

34、如果|z|>3，則x被認為是異常值，μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標準差。

35、進一步地，步驟2中所述強化學(xué)習模型采用q-learning或深度q網(wǎng)絡(luò)算法，強化學(xué)習模型包括狀態(tài)空間、動作空間和獎勵函數(shù)；

36、狀態(tài)空間包括當前的交通流數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、道路能見度和團霧風險指數(shù)；

37、所述團霧風險指數(shù)的計算公式如下：

38、f＝α1t+α2rh+α3v+α4p+α5vis

39、式中，α1、α2、α3、α4、α5為權(quán)重系數(shù)，由強化學(xué)習模型通過歷史數(shù)據(jù)自動調(diào)整；t表示溫度；rh表示相對濕度；p表示氣壓；vis表示能見度；

40、動作空間包括對交通控制策略的調(diào)整，所述交通控制策略還包括限速調(diào)整、信號燈調(diào)節(jié)和車道引導(dǎo)；

41、所述限速調(diào)整是根據(jù)團霧風險指數(shù)和實時能見度數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整電子限速標志，具體為：

42、當能見度200m≤vis<500m時，限速調(diào)整為80km/h；

43、當能見度100m≤vis<200m時，限速調(diào)整為60km/h；

44、當能見度vis<100m時，限速為40km/h，關(guān)閉部分車道；

45、所述信號燈調(diào)節(jié)是根據(jù)團霧風險、交通流量密度、車速、事故頻率、車道占用率和路段通行能力，優(yōu)化交通信號燈的綠燈與紅燈時長，調(diào)整信號燈周期，在團霧高風險區(qū)域，增加交通信號燈的閃爍頻率，提醒駕駛員注意減速；根據(jù)交通流量密度和車速，動態(tài)調(diào)整信號燈的相位和周期，減少車輛等待時間和擁堵；

46、所述車道引導(dǎo)是當團霧導(dǎo)致局部區(qū)域能見度過低時，通過車道引導(dǎo)裝置或電子標識引導(dǎo)車輛駛?cè)氚踩嚨溃?/p>

47、獎勵函數(shù)依據(jù)交通流數(shù)據(jù)、事故率和通行效率進行綜合評估，并根據(jù)獎勵最大化原則選擇最優(yōu)策略，所述獎勵函數(shù)的計算公式如下：

48、r＝ω1·λ-ω2·α+ω3·η-ω4·t

49、式中：r表示獎勵函數(shù)；λ代表當前區(qū)域的交通流量，交通流量包括車輛數(shù)和車道占用率，越高說明更擁堵；α表示在特定時間窗口內(nèi)發(fā)生的事故數(shù)量或事故概率；η是交通系統(tǒng)的通行能力，即單位時間通過的車輛數(shù)或平均車速；t是團霧風險指數(shù)；ω1、ω2、ω3和ω4是各個因素的權(quán)重系數(shù)，表示不同因素在決策中的重要性；

50、所述預(yù)警信號包括但不限于通過變速限速標志、可變信息顯示屏和車載信息系統(tǒng)實時發(fā)布預(yù)警信息，提醒駕駛員減速或采取繞行措施。

51、進一步地，步驟4中所述應(yīng)急響應(yīng)措施包括提前啟動限速、調(diào)整交通信號和引導(dǎo)車輛駛?cè)氚踩嚨赖拇胧?/p>

52、實現(xiàn)所述方法的高速公路自適應(yīng)團霧預(yù)警與響應(yīng)控制系統(tǒng)，包括

53、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，用于實時采集高速公路的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)；

54、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對采集到的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)進行去噪、標準化和歸一化處理；

55、強化學(xué)習模型，用于根據(jù)處理后的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)預(yù)測團霧發(fā)生的時空模式，并計算團霧風險指數(shù)；

56、預(yù)警與響應(yīng)控制系統(tǒng)，用于當團霧風險指數(shù)超過預(yù)定閾值時，觸發(fā)團霧預(yù)警，并動態(tài)調(diào)整交通控制策略；

57、自適應(yīng)學(xué)習模塊，用于根據(jù)實時反饋的交通流量數(shù)據(jù)、事故發(fā)生數(shù)據(jù)和能見度信息，持續(xù)更新強化學(xué)習模型，動態(tài)調(diào)整團霧預(yù)警閾值和交通控制策略的具體參數(shù)。

58、進一步地，所述預(yù)警與響應(yīng)控制系統(tǒng)包括：

59、預(yù)警信號發(fā)布裝置，用于通過變速限速標志、可變信息顯示屏和車載信息系統(tǒng)實時發(fā)布團霧預(yù)警信息；

60、動態(tài)交通管控裝置，用于根據(jù)實時能見度數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整電子限速標志、優(yōu)化交通信號燈周期和引導(dǎo)車輛駛?cè)氚踩嚨溃?/p>

61、所述自適應(yīng)學(xué)習模塊包括：

62、模型更新單元，用于根據(jù)實時反饋的交通流量數(shù)據(jù)和能見度信息更新強化學(xué)習模型；

63、閾值調(diào)整單元，用于動態(tài)調(diào)整團霧預(yù)警閾值；

64、策略優(yōu)化單元，用于優(yōu)化交通控制策略的具體參數(shù)。

65、本發(fā)明的優(yōu)點

66、本發(fā)明的技術(shù)優(yōu)點主要包括以下幾個方面：

67、1、團霧預(yù)測精準性提升：利用強化學(xué)習算法結(jié)合實時氣象數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和交通流量信息，對團霧發(fā)生的時空模式進行深度學(xué)習和優(yōu)化，顯著提高了團霧預(yù)測的準確性和時效性，避免了傳統(tǒng)方法中常見的誤報和漏報問題。

68、2、智能化動態(tài)響應(yīng)控制：通過強化學(xué)習模型，根據(jù)實時能見度、交通流密度和團霧影響范圍，自適應(yīng)調(diào)整限速策略、信號燈調(diào)節(jié)和車道引導(dǎo)，確保最佳的交通流管理策略，有效提高交通安全性與能告效率，以減少交通擁堵，克服了現(xiàn)有固定限速和信號控制方式的不足。

69、3、自適應(yīng)優(yōu)化能力強：采用強化學(xué)習技術(shù)，使系統(tǒng)能夠在運行過程中不斷學(xué)習和優(yōu)化策略。通過實時反饋機制，動態(tài)調(diào)整團霧預(yù)警閾值和響應(yīng)措施，適應(yīng)不同天氣、季節(jié)和交通狀況，提升了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

70、4、減少交通事故，提高安全性：通過提前預(yù)警、智能限速和優(yōu)化交通流控制，有效降低高速公路上的事故發(fā)生率，提高整體行車安全性，以減少由于團霧天氣能見度低導(dǎo)致駕駛員反應(yīng)時間延遲造成的連環(huán)追尾事故和減少人員傷亡和經(jīng)濟損失。

71、5、提升道路通行效率：通過強化學(xué)習優(yōu)化限速和信號控制，使交通管理更加精準，在保證安全的同時最大程度減少不必要的通行延誤，提高高速公路在惡劣天氣下的通行能力，克服了傳統(tǒng)保守限速措施導(dǎo)致的通行效率降低的問題。

72、6、智能化程度高，減少人工干預(yù)：通過自動化的數(shù)據(jù)采集、實時學(xué)習和決策優(yōu)化，減少人工監(jiān)測和決策的依賴，提高交通管理的智能化水平，使交通控制更加科學(xué)合理。

73、7、適用范圍廣泛，具有普適性：不僅適用于高速公路，還可用于城市快速路、橋梁、隧道和山區(qū)道路等團霧高發(fā)區(qū)域。通過不同環(huán)境下的強化學(xué)習訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種復(fù)雜交通場景，實現(xiàn)跨區(qū)域部署和應(yīng)用。

74、綜上所述，本發(fā)明通過強化學(xué)習技術(shù)構(gòu)建高速公路自適應(yīng)團霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，相較于傳統(tǒng)方法，具有更高的預(yù)測精度、更靈活的動態(tài)響應(yīng)、更強的自適應(yīng)優(yōu)化能力，能夠有效提升交通安全性和通行效率，并減少人工干預(yù)，實現(xiàn)智能化交通管理，具有廣泛的應(yīng)用價值和推廣前景。