城市交通意外事件的自动检测确认方法

摘要

城市交通意外事件自动检测确认方法涉及通过交通意外事件自动检测技术和非自动检测技术的综合应用，提高城市交通意外事件的快速处置能力，降低城市交通意外事件造成的人员伤亡和财产损失。其具体方法为：通过读取数据确定交通意外事件影响长度：L=(Vup－Vdown)l/n，上传至交通综合信息平台；读取城市交通监控系统采集的事件现场图像信息，通过视频模式识别技术判断交通意外事件是否发生，交通意外事件专家数据库根据交通意外事件相关数据，由层次模糊决策模型，生成交通意外事件等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数，将事件的等级评价、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数信息和事件检测信号传递至交通综合信息平台进行处理。

说明书

技术领域

本发明涉及通过交通意外事件自动检测技术和非自动检测技术的综合应用，提高城市交通意外事件的快速处置能力，降低城市交通意外事件造成的人员伤亡和财产损失。属于城市道路交通管理领域。

背景技术

由于缺乏现代化交通意识、驾驶人驾驶技术不熟练、不遵守交通规则、交通管理能力差等因素，我国城市道路交通意外事件频繁发生，造成人员伤亡、财产损失，严重影响我国和谐社会的建设。交通意外事件的快速检测是避免、缓解人员伤亡和财产损失的前提条件。通常，在国内外的高速公路、城市高等级道路等均会通过基于交通流状况变化的自动检测方法或人工监控的非自动检测技术，检测交通意外事件。

然而，在我国城市交通网中，由于普遍存在由机动车、非机动车、行人等多种通行方式组合而成的混合交通流，致使交通流状况变化复杂，通过基于交通流状况变化的自动检测方法检测交通意外事件的效果并不理想，误报率较高，需要进行交通意外事件确认之后，才能开展相应的救援工作；随着城市化进程的加快，致使人工监控方式工作强度大，容易造成工作疲劳，致使无法及时检测、检测结果不准确等现象。此外，当发现交通意外事件后，由于事件检测、确认、报告人员通常并非交通意外事件处理的专业人员，均会造成交通意外事件的相关信息的采集不全面，事件影响程度判断不准确。上述现象均不利于交通处置和紧急救援工作的开展。

经发明人长期研究发现，将交通意外事件的自动检测技术与非自动检测技术综合应用，根据不同的检测方式，采取相应的交通意外事件确认和信息采集措施，并通过交通意外事件专家数据库，可有效的提高交通意外事件检测效率和检测效果，为城市交通意外事件的处置提供必要信息，有助于城市交通意外事件的交通处置和事件救援。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种城市交通意外事件检测确认方法，利用现有的城市交通检测、监控设备，通过交通意外事件自动检测技术和和非自动检测技术的综合应用，采集相关事件信息，通过交通意外事件专家数据库，对交通意外事件进行判定。在满足城市交通意外事件的快速检测需求的同时，提高交通意外事件快速检测效果，为后续的交通处置和事件救援提供依据。

技术方案：发现疑似交通意外事件之后，采取相应的交通意外事件的确认和信息获取措施，通过交通意外事件专家数据库分析事件等级评定、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等因素，从而提升检测城市交通意外事件效率，便于快速确定事件影响范围、生成临时处置方案等，

本发明的城市交通意外事件自动检测确认方法通过计算机控制自动检测、确认交通意外事件，采集交通数据，生成交通意外事件评价等级，避免人为因素的影响，其具体方法为：

1.)由交通意外事件综合检测设备发现交通意外事件，发出交通意外事件发现信号，根掘交通意外事件发现信号的信号源，进行交通意外事件处理：当信号源由视频监控、车队报告、交巡警检测发出，转入步骤3)；当信号源由自动检测方式发出，读取事故发路段上游交通流量V_up、下游交通流量V_down、车道数n和平均车长l，通过读取数据确定交通意外事件影响长度：$L=\frac{V_{\mathrm{up}}-V_{\mathrm{down}}}{n}l,$上传至交通综合信息平台；当信号源由电话呼叫方式发出，根据电话呼叫的音频数据，检索人员伤亡、危险品泄漏、火灾信息，上传给交通综合信息平台，

2.)读取城市交通监控系统采集的事件现场图像信息，通过视频模式识别技术判断交通意外事件是否发尘，如果无法获得交通意外事件发生现场图像信息，必须通过人工现场确认交通意外事件，给以确认信号，

3.)交通意外事件专家数据库检索、存储城市交通信号监控系统和“122”接处警系统共享的交通意外事件相关信息，交通意外事件相关信息内容包括事件时间信息、事件地点信息、事件损失信息、事件类型信息、现场交通信息、救援需求信息、道路信息，

4.)交通意外事件专家数据库根据交通意外事件相关数掘，由层次模糊决策模型，生成交通意外事件等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数，

5.)交通意外事件专家数据库通过共享传输接口将事件的等级评价、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数信息和事件检测信号传递至交通综合信息平台进行处理。

所述采集的交通意外事件信息中：

事件时间信息是指交通意外事件的发生时间和交通意外事件的报告时间，

事件地点信息是指现场道路的名称和影响机动车的流向，确定交通意外事件发生的具体地点：路内、路边或路外，以及事件现场占用车道数：1条、2条或3条以上，

事件损失信息是指人员伤亡情况和当事车辆数，人员伤亡情况包括死亡、重伤、轻伤人数；当事车辆数包括小型车、中型车、重型车、公交车、危险运输车辆数；

事件类型信息是指机动车自身事故、机动车之间事故、机动车与非机动车之间事故、机动车与行人之间事故或自然事件，

现场交通信息是指交通车流状况、车辆排队长度、现场交通设施等，交通车流状况包括正常、缓行或拥挤，车辆排队长度包括5辆以下、5～10辆或10辆以上，现场交通设施包括是否影响上游交叉口交通以及是否有道路施工状况，

救援需求信息是指交通意外事件所需涉及的救援单位，紧急医疗单位、交通管理单位、消防单位、危险品处理单位、道路清障部门、设施抢修部门等，

道路信息包括现场上游交叉口是否有信号灯，现场机动车道是否有隔离设施，现场机动车与非机动车是否有隔离设施，现场是否有公交线路。

所述交通意外事件专家数据库的初步生成是根据专家意见获得，并将专家意见存储于专家数据库，作为初步的决策数据；在应用过程中，针对不同类型事件，通过交通处置、事件救援专业人员的反馈信息，对数据库的决策数据权重进行修正，形成客观的、适用的、有效的交通意外事件专家数据库，具体如下：

1.)初始化，将交通意外事件相关信息作为决策数据，建立交通意外事件专家数据库，根据专家意见通过层次模糊决策模型，确定决策数据权重系数，

2.)交通处置、事件救援专业人员根据实际交通意外事件的交通处置和事件救援过程，评定事件的等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数，将反馈信息输入交通意外事件专家数据库，

3.)交通意外事件专家数据库根据实际交通意外事件，通过层次模糊决策模型计算获得事件的等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数结果，

4.)交通意外事件专家数据库将步骤2)和步骤3)两次获得的事件的等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数结果的偏离值作为负反馈信号，自动调整交通意外事件专家数据库内的事件相关信息在事件评定过程中的权重系数。

有益效果：

1.针对不同检测方式获悉的交通意外事件，根据检测方法的特点及其可信度，分别采用不同的事件确认方式。通过简化事件确认手续和采集事件内容顺序的合理安排，有利于提高交通意外事件的检测和确认效果，节约事件救援时间。

2.在交通意外事件信息采集过程中，提出对事件时间地点信息、事件信息、现场交通信息、道路交通信息等相关内容进行采集，可避免由于事件信息采集人员大多为非专业人员、事件信息采集紧急等原因，造成信息采集遗漏或内容失真的现象，为事件处理提供有效的事件、交通信息资源；

3.建立交通意外事件专家数据库，通过专家数据库和层次模糊决策模型，对每次发生交通意外事件等级评价、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数进行评定，并将结果作为交通处置和事件救援工作的依据。在事件处理完毕之后，由专业人员根据事件造成的实际影响，对事件等级评价、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数重新评定，通过负反馈校正，完善专家数据库，确保专家数据库的适用性和客观性。

附图说明

图1为城市交通意外事件检测确认方法基本流程图。

图2为基于交通意外事件信息建立的层次模糊决策模型示意图。

图3为交通意外事件专家数据库反馈修正示意图。

图4为实现交通意外事件现场示意图。

具体实施方式

结合附图1，对本发明做进一步说明：

(1)非自动检测技术中，电话呼叫受到人为因素影响较大，车队报告受时空制约，视频、巡警成本高。因此，城市交通网需以事件自动检测技术为主。非自动检测技术作为事件检测技术的有益补充。完善“110、122”接处警系统功能，提高市民电话呼叫的使用率；在城市人口密集区、交通网密集区以及交通意外事件易发地段，加强视频监控建设，增大视频监控的覆盖面；利用公共交通资源，重点针对城市支路网，实施车队报告；交巡警检测主要分布自动检测的盲点区域和城市交通的重点地区。

(2)当通过交通意外事件综合检测技术，发现疑似交通意外事件后，需针对获悉疑似事件方法的不同，采用相应的处理方法：

1)对于自动检测技术发现的疑似交通意外事件，需根据上下游交通流量的变化情况，预测事发现场的交通状况，上报交通综合信息平台，再进行交通意外事件确认，采集交通意外事件相关信息；

2)对于由市民电话呼叫发现的疑似交通意外事件，因可能存在误报、谎报等现象，首先需根据电话音频采集信号，确认是否有人员伤亡、危险品泄漏、发生火灾。一旦获悉存在上述情况，则需上报交通综合信息平台，通报救援单位开展救援工作，再进行交通意外事件确认，采集交通意外事件相关信息；

3)对于视频监控、车队报告、交巡警检测发现的疑似交通意外事件，由于为特定人员发现的疑似交通意外事件，可信度高，无需对交通意外事件进行确认，直接采集交通意外事件信息。

(3)交通意外事件确认由城市交通监控系统采集的事件现场图像信息，通过视频模式识别技术确定交通意外事件，如若无法通过视频判断，则需人工现场确认。

(4)采集的交通意外事件信息应包括对于交通处置和事件救援具有较大影响的事件信息。但由于时间紧急、事件采集人员往往为非专业人员，故造成交通意外事件采集的信息容易缺失或失真。经发明者长期研究发现，交通意外事件信息采集内容进行归类和量化，有利于事件信息采集人员操作，以及后续交通处置和事件救援工作的开展。所需采集的事件信息主要包括以下几方面：事件时间信息、事件地点信息、事件损失信息、事件类型信息、现场交通信息、救援需求信息、道路信息，如表1所示：

表1交通意外事件有效信息提取内容

(5)根据采集的交通意外事件信息，由交通意外事件专家数据库以及层次模糊决策模型，生成事件等级评价、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数；并将生成的评价指标传递给交通综合信息平台，便于交通处置和事件救援单位开展后续事件处理工作。

(6)交通处置和事件救援之后，由交通处胃和事件救援专业人员根据实际情况，对事件重新进行等级评定，以此作为负反馈信息，调整专家数据库所需事件信息以及事件信息的权重系数。通过对专家数据库不断的修正完善，形成符合当地特点，满足交通处置、事件救援专业人员需求的交通意外事件的等级评定标准。

示例：假设获悉一双向4车道路段，有西向东方向，外侧机动车车道发生机动车追尾时间，并无造成人员伤亡，如附图4所示。

根据交通意外事件检测确认方法流程：

第一步：根据交通意外事件发现信号的信号源，进行交通意外事件处理：

(1)当信号源由视频监控、车队报告、交巡警检测发出，转入第二步；

(2)当信号源由自动检测方式发出，读取事故发路段上游交通流量V_up、下游交通流量V_down、车道数n和平均车长1，通过读取数据确定交通意外事件影响长度：$L=\frac{V_{\mathrm{up}}-V_{\mathrm{down}}}{n}l,$上传至交通综合信息平台，转入第二步；

(3)当信号源由电话呼叫方式发出，根据电话呼叫的音频数据，检索人员伤亡、危险品泄漏、火灾信息，上传给交通综合信息平台，转入第二步。

第二步，通过交通监控系统采集的事件现场图像信息或人工现场确认方式，确定是否发生交通意外事件。

第三步，检索城市交通信号监控系统和“122”接处警系统共享的交通意外事件相关信息，并存入交通意外事件专家数据库，交通意外事件相关信息内容包括事件时间信息、事件地点信息、事件损失信息、事件类型信息、现场交通信息、救援需求信息、道路信息。

第四步，根据事件信息采集结果和交通意外事件专家数据库的决策数据，通过层次模糊决策模型，计算事件的等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数。

第五步，将得到的事件的等级、事件危害程度、交通处置需求、事件救援需求等指数，以及采集的相关事件信息发送至交通综合信息平台，作为相关交通处置、事件救援部门开展交通救援工作的依据。

第六步，由交通处置、事件救援专业人员根据交通意外事件的采集信息以及交通处置和事件救援的实际情况，对事件等级重新评定，以此作为反馈信息，对交通意外事件专家数据库进行负反馈修正，调整专家数据库所需事件信息的权重系数。