基于数字孪生的隧道交通监测系统及方法

技术领域

本发明涉及交通监测技术领域，具体为基于数字孪生的隧道交通监测系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

车辆行驶在隧道中时，受到隧道结构的影响，更容易发生交通事故，现有技术利用常规的监控摄像头以及现场报警等措施实现隧道内的交通情况监测，而此类方式的效率不高，且容易受到隧道内光线条件的限制，监测效果不理想并且难以实现预警。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供基于数字孪生的隧道交通监测系统及方法，基于数字孪生技术，将隧道内的物理空间进行重建，得到隧道内交通运行状况的仿真场景，并根据采集到的的车速、车辆密度、车辆轨迹等数据，发出分级的预警提醒，并在仿真场景中再现，从而提高隧道场景下的交通监测效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供基于数字孪生的隧道交通监测系统，包括：

数字孪生模块，被配置为：根据隧道物理实体生成与隧道场景结构对应的虚拟场景；

感知监测模块，包括布置在隧道实体中的传感器组，传感器组获取隧道中运行车辆的车速与车辆信息，以及隧道内的事件信息；

数据处理模块，被配置为：基于感知监测模块获取的数据得到隧道内车辆的平均车速、车辆密度、交通饱和度、交通流数据、车辆轨迹、车辆行为和交通事件形成交通状况监测数据，并将其发送到数字孪生模块中展示；

预警控制模块，被配置为：利用得到的交通状况监测数据并基于隶属度函数确定隧道交通状况等级，发出对应等级的预警信号。

还具有情报板，设置在隧道入口处，接收预警控制模块发出的预警信号并显示。

虚拟场景中的隧道构筑物具有标识编码，标识编码对应的构件属性信息与隧道物理实体相对应。

传感器组包括布置在隧道设定位置的图像采集单元和雷达单元，分别获取隧道内的图像数据和雷达数据。

通过获取的图像数据得到车辆属性信息和隧道内的交通事件信息，车辆属性信息包括车辆类型、车辆颜色以及车辆牌号信息；通过雷达数据得到车辆的速度、角度以及距离信息，确定车辆的轨迹数据。

交通饱和度，通过设定时间段内获取的车辆图像数据确定单位时间内的车流量，根据隧道设计通行能力和得到的车流量数据确定交通饱和度。

车辆密度，通过设定时间段内获取的车辆图像数据，确定某一时刻下隧道内所有车道的车辆总数，得到该时刻下隧道内的车辆密度。

交通流数据包括利用平均车速、饱和度和车辆密度作为影响因素建立的函数，通过设定权重系数向量，分别确定各影响因素的隶属度函数，根据得到的各隶属度函数分别对交通运行状况等级的隶属度确定评价矩阵，得到当前隧道的交通状况等级。

本发明的第二个方面提供基于上述系统实现隧道交通监测的方法，包括以下步骤：

根据隧道物理实体生成与隧道场景结构对应的虚拟场景，利用布置在隧道实体中的传感器组，获取隧道中运行车辆的车速与车辆信息，以及隧道内的事件信息；

基于获取的数据得到隧道内车辆的平均车速、车辆密度、交通饱和度、交通流数据、车辆轨迹、车辆行为和交通事件形成交通状况监测数据，并在虚拟场景中展示；

利用得到的交通状况监测数据并基于隶属度函数确定隧道交通状况等级，发出对应等级的预警信号。

与现有技术相比，以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

1、基于数字孪生技术，将隧道实体进行重建，得到隧道空间的虚拟场景，并根据采集到的的车速、车辆密度、车辆轨迹等数据将其反映到虚拟场景中，直观的展示出车流量、车辆行驶轨迹、车道信息、车辆的实时速度，相较于传统的摄像头监控的方式，对隧道内交通情况的监测效率更高。

2、根据监测得到的交通情况信息发出分级的预警提醒，并展示在隧道入口，通过实际的物理场景和虚拟场景之间的交互，能够及时掌握隧道内的交通状态，并及时有效的将交通时间预警信息下发，从而提高隧道内车辆运行安全。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明一个或多个实施例提供的隧道交通监测系统的结构示意图；

图2是本发明一个或多个实施例提供的隧道交通监测过程的流程图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

现有技术在隧道内实现交通监测依赖常规的摄像头以及现场报警，效率不高，且容易受到隧道内光线条件的限制，监测效果不理想并且难以实现预警。因此，以下实施例给出基于数字孪生的隧道交通监测系统及方法，基于数字孪生技术，将隧道内的物理空间进行重建，得到隧道内交通运行状况的仿真场景，并根据采集到的的车速、车辆密度、车辆轨迹等数据，发出分级的预警提醒，并在仿真场景中再现，从而提高隧道场景下的交通监测效率。

实施例一：

如图1-图2所示，基于数字孪生的隧道交通监测系统，包括：

数字孪生模块，被配置为：根据隧道物理实体生成与隧道场景结构对应的虚拟场景；

感知监测模块，包括布置在隧道实体中的传感器组，传感器组获取隧道中运行车辆的车速与车辆信息，以及隧道内的事件信息；

数据处理模块，被配置为：基于感知监测模块获取的数据得到隧道内车辆的平均车速、车辆密度、交通饱和度、交通流数据、车辆轨迹、车辆行为和交通事件形成交通状况监测数据，并将其发送到数字孪生模块中展示；

预警控制模块，被配置为：利用得到的交通状况监测数据并基于隶属度函数确定隧道交通状况等级，发出对应等级的预警信号。

具体的：

系统物理实体模块、数字孪生模块、感知监测模块、数据处理模块和预警控制模块。

物理实体模块是指隧道的真实物理结构，包括洞门、洞身、衬砌等隧道主体结构，以及通风设施、排水设施、照明设施等隧道辅助构筑物。

数字孪生模块是指根据隧道物理实体进行数字化建模产生的与隧道主要结构物一一对应的虚拟实体，包括隧道主体结构和附属结构都通过建模实现虚拟还原。数字孪生模块中的每个构件都具有唯一标识编码和用以描述该构件的属性信息，并且物理实体的一些真实数据可以映射到虚拟实体。

感知监测模块中的传感器组是安装在物理实体模块(隧道)中安装的图像采集单元(摄像头)、雷达单元等采集设备，实时采集获取隧道内的交通运行参数，包括隧道内的车辆速度、车辆密度、饱和度、交通流数据、车辆轨迹、车辆行为、交通事件等，并发送到数据处理模块。采集设备在物理实体模块中的位置与数字孪生模块生成的虚拟实体中的位置对应。

数据处理模块将实时上传的采集数据进行处理、计算、分析，将数据和计算分析结果保存到数据库，并通过数字孪生模块进行可视化展示。同时数据处理模块需要根据预置的条件和策略判断是否需要发出预警信息和控制指令。

预警控制模块主要的功能是在触发预警条件时，将数据处理模块的预警信息和控制指令下发至物理实体模块的设备，通过边缘计算设备来控制门架情报板显示提示信息。

数字孪生模块以数字三维模型为主，融合了地形、影像等多源异构数据，能够真实地再现隧道和周围地形地貌的结合情况。对于隧道内的主要构造物的孪生实体，尤其是用于获取监测数据的传感器、摄像头、雷达等设备，以一定的规则赋予唯一编码，通过此编码建立物理实体和孪生的虚拟实体的关联关系。

感知监测模块获取的数据结合数据分析和识别算法进行处理，以识别火灾、烟雾、交通事故等事件行为。通过采集到的隧道内交通运行参数，计算隧道内车辆平均速度、饱和度、车辆密度，通过隶属度计算综合分析评价隧道内的交通运行状况，并根据状况等级执行交通提醒策略。具体实施步骤如下：

在隧道内部以等间距布置高清摄像头和雷达，实现隧道全线的监测覆盖，在距隧道入口1-2公里处设置门架式情报板，摄像头、雷达、情报板可以与边缘计算设备进行通信。

通过高清摄像头实时获取隧道内车辆的图像，通过图像识别算法，提取出车辆个体的属性信息，包括车辆类型、车辆颜色、车牌号等信息，并对车辆行为、交通事件进行识别提取。

通过雷达连续扫描和连续跟踪，定位车辆的精确位置，并测算出车辆的速度、角度、距离等，进而得到车辆的连续轨迹数据。

数据处理模块将接收到的数据进行处理、存储，通过将采集到的车辆平均速度、饱和度、车辆密度进行综合分析评价，得到当前隧道的通行状况分级评价结果，根据此结果执行对应的交通提醒策略。

将摄像头和雷达采集的车辆属性、交通流、车辆轨迹、交通事件数据，通过接口将数据推送给数字孪生模块，数字孪生模块接收到数据之后在虚拟三维场景中实时模拟出隧道内的交通运行实况，可以直观地展示出车流量、车辆行驶轨迹、所处车道、车辆的实时速度，对于缓慢、超速或蛇形机动的车辆，通过跟随车辆模型展示告警信息进行提示。

当发生交通事件时，数据处理模块触发预警控制，一方面将事件在数字孪生场景中相应的位置进行展示；另一方面将预警信息发布到门架情报板，提醒后面来车注意隧道内发生的交通事件。

数据处理模块的工作过程，包括以下步骤：

1、计算隧道内的车辆平均速度。根据雷达采集的数据，计算隧道内车辆的平均车速(km/h)：

其中，

2、计算隧道内的交通饱和度。在隧道入口处，通过摄像头周期性采集Δt(s)时间内的连续图像，逐帧识别进入隧道的车辆个体，统计车辆数量，计算出单位时间内的车流量(veh/h)：

其中，Q为单位时间车流量，n为Δt时间内识别到的车辆数量。然后根据饱和度计算公式计算出某一时刻的饱和度：

其中，S为某一时刻的隧道交通饱和度，C为隧道的设计通行能力。

3、计算隧道内的车辆密度。周期性通过采集隧道内所有摄像头获取到的图像，统计某一时刻隧道内所有车道的车辆总数，计算出某一时刻隧道内的车辆密度(veh/km)：

其中，K为车辆密度，M为某一时刻隧道内车辆的数量，L为隧道长度，N为隧道车道数。

4、确定影响隧道通行状况的因素集：

U＝{U

其中，U

5、建立隧道交通运行状况的评语集：

F＝{F

其中，F

6、通过均方差客观赋权法，确定评价隧道交通运行状况的因素U

其中，ω

得到平均车速、饱和度、车辆密度的权重系数向量：

W＝[ω

8、分别确定各影响因素的隶属度函数：

ⅰ、平均车速隶属度函数

ⅱ、饱和度隶属度函数

ⅲ、车辆密度隶属度函数

9、根据隶属度函数分别计算因素U

10、计算综合评价集：

11、根据最大隶属度法计算出当前隧道的交通状况等级：

12、根据所确定的等级i，执行提醒策略下发提醒信息到到入口情报板，具体执行策略如下：

当i＝1时，表示隧道内交通状况良好，下发提示信息“隧道内交通状况良好，请保持隧道限速行驶”；

当i＝2时，表示隧道内交通状况一般，下发提示信息“隧道内交通状况一般，请按照速度

当i＝3时，表示隧道内交通状况较差，下发提示信息“隧道内交通状况较差，请谨慎驾驶”。

上述系统将隧道的实体结构重建为虚拟场景，在隧道实体中布置摄像头、雷达等采集设备，获取车辆信息和车速信息并处理为车辆流量、车辆行驶轨迹、车辆所在车道以及车速等信息，并将这部分反映交通情况的信息展示到虚拟场景中进行信息提示，同时根据交通情况信息并基于设定值得到针对隧道交通的预警信息，并展示在隧道入口。通过实际的物理场景和虚拟场景之间的交互，能够及时掌握隧道内的交通状态，提高对隧道交通情况监测的效率。

实施例二：

本发明的第二个方面提供基于实施例一的系统实现隧道交通监测的方法，包括以下步骤：

根据隧道物理实体生成与隧道场景结构对应的虚拟场景，利用布置在隧道实体中的传感器组，获取隧道中运行车辆的车速与车辆信息，以及隧道内的事件信息；

基于获取的数据得到隧道内车辆的平均车速、车辆密度、交通饱和度、交通流数据、车辆轨迹、车辆行为和交通事件形成交通状况监测数据，并在虚拟场景中展示；

利用得到的交通状况监测数据并基于隶属度函数确定隧道交通状况等级，发出对应等级的预警信号。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。