基于多层混合决策的高速公路事件去重归并方法及系统与流程

本技术涉及智能交通，尤其涉及一种基于多层混合决策的高速公路事件去重归并方法，以及一种基于多层混合决策的高速公路事件去重归并系统。

背景技术：

1、高速公路视频监控系统是保障路网运行安全与畅通的核心基础设施。随着智慧高速建设的快速推进，基于前端摄像头与目标检测模型的事件自动检测技术已得到广泛应用。通过部署在路侧的检测模型对监控画面进行实时分析，自动识别违停、行人闯入、交通事故等异常事件，并将检测结果以告警形式推送至运营管理平台。这一技术手段有效替代了传统的人工巡检方式，显著提升了异常事件的发现效率。

2、然而，在实际运营中，由于高速公路沿线摄像头布设密集且相邻摄像头覆盖区域存在物理重叠，同一物理事件往往被多个摄像头重复检测上报；同时，单个摄像头对同一目标亦可能因持续抓拍而产生大量重复告警。现有事件处理系统多采用固定时间窗口合并或简单同摄像头归并策略，缺乏对事件语义、设备拓扑关系、跨摄像头时空关联以及跨类型事件因果链的综合利用。由此导致运营人员面对海量碎片化告警信息时，难以快速还原事件完整过程。同一现场的不同类型告警（如违停与行人）彼此孤立、运动目标跨摄像头后轨迹断裂、摩托车等非机动车无法形成连续轨迹，严重制约了应急处置效率。

3、针对上述问题，部分方案尝试引入多源数据融合与事件聚合技术，通过路侧感知设备、边缘计算节点与云端管理平台的三级协同架构，实现跨摄像头关联与智能合并。但现有方案仍主要依赖固定规则与时空阈值进行判定，对于边界模糊场景缺乏语义理解能力，难以处理跨类型事件的因果吸收与复合升级；在稀疏告警场景下（如摄像头跳点漏检），轨迹连续性与并发目标区分能力不足；此外，系统异常断电等场景下的数据一致性问题亦缺乏有效保障。因此，亟需一种能够融合规则预筛选与大模型语义仲裁的多层混合决策方法，实现高速公路视频监控事件的智能去重与归并。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本技术提供一种基于多层混合决策的高速公路事件去重归并方法及系统，以解决现有技术中同一物理事件重复上报、不同类型告警彼此割裂、跨摄像头同一实体难以关联、非机动车轨迹无法完整还原以及事件信息碎片化导致人工审核效率低下的问题。

3、（二）技术方案

4、为了达到上述目的，本技术采用的主要技术方案包括：

5、第一方面，本技术提供一种基于多层混合决策的高速公路事件去重归并方法，具体步骤包括：

6、s1，获取目标公路的原始事件记录，原始事件记录包括事件类型、摄像头标识、桩号、行车方向及事件发生时间；

7、s2，从当前的活跃事件组中筛选与原始事件记录中同摄像头且同事件类型的事件组作为候选事件组；活跃事件组为已创建且尚未关闭的事件组集合；计算原始事件记录与候选事件组中的最新子事件之间的时间差，根据时间差得到原始事件记录的置信度分档结果；

8、s3，根据置信度分档结果，将原始事件记录归入候选事件组或新建事件组，得到更新后的活跃事件组；

9、s4，对更新后的活跃事件组中的所有事件组进行跨摄像头扫描，将摄像头不同、行车方向相同、桩号距离和最新子事件的时间差均满足预设条件的两个事件组作为候选对，调用预训练的大模型对候选对进行实体同一性判定，得到判定结果，根据判定结果合并候选对中的两个事件组。

10、可选的，事件类型包括常规事件类型、沿路移动类事件类型和终止类事件类型；常规事件类型包括主事件类型、辅事件类型和普通事件类型，主事件类型与对应的辅事件类型之间预设有关联升级配对关系；在步骤s1之后，步骤s2之前，还包括根据原始事件记录的事件类型进行路由分流的步骤：当事件类型属于沿路移动类事件类型时，跳过步骤s2，进入轨迹链式归并流程；当事件类型属于终止类事件类型时，触发对应活跃事件组的关闭流程；当事件类型属于常规事件类型时，若为辅事件类型，则执行跨类型双向合并升级流程；若不为辅事件类型，则执行步骤s2。

11、可选的，将沿路移动类事件类型对应的事件组作为轨迹组；将所述轨迹组中属于活跃事件组的轨迹组作为活跃轨迹组；所述轨迹链式归并流程具体包括：预加载按行车方向排序的摄像头链，根据各摄像头的桩号进行桩号递增排序，构建设备拓扑序列；当沿路移动类事件类型的原始事件记录到达时，先在同摄像头且同事件类型的活跃轨迹组中检索，若命中则将原始事件记录归入该活跃轨迹组；若未命中，则在设备拓扑序列中，以原始事件记录对应的摄像头为基准，向桩号更小的上游方向检索候选轨迹组，候选轨迹组需同时满足：桩号距离不超过预设距离上限、推断速度处于预设速度范围内、中间跳过的摄像头点位数不超过预设跳距上限；若检索到唯一的候选轨迹组，则将原始事件记录归入该候选轨迹组；

12、若检索到两个及以上的候选轨迹组，则根据各候选轨迹组的推断速度吻合度进行评分，并按评分从高到低排序；当排序第一的候选轨迹组的评分与排序第二的候选轨迹组的评分的差值超过预设置信阈值时，将原始事件记录归入排序第一的候选轨迹组；当排序第一的候选轨迹组的评分与排序第二的候选轨迹组的评分的差值在预设置信阈值以内时，将原始事件记录归入创建时间最早的候选轨迹组。

13、可选的，在轨迹链式归并流程中，当同一摄像头在预设并发阈值时间内产生两条及以上沿路移动类事件类型的原始事件记录时，判定对应多个独立移动目标，并为各原始事件记录分别新建独立的轨迹组；

14、当两条及以上原始事件记录在上游方向检索到相同的多个候选轨迹组、且各候选轨迹组的推断速度吻合度评分的排序第一与排序第二的差值在预设置信阈值以内时，将该两条及以上原始事件记录按到达时间排序形成待分配队列，同时将该多个候选轨迹组按创建时间由早到晚排序形成候选轨迹组序列；将待分配队列中的各原始事件记录按顺序依次分配至候选轨迹组序列中对应顺位的候选轨迹组。

15、可选的，活跃事件组的关闭流程具体包括：

16、当活跃事件组中的某一事件组满足以下任一条件时，将该事件组标记为已关闭状态并从活跃事件组中移除：

17、最新归入该事件组的子事件的事件类型为终止类事件类型，或该事件组自最近一次归入子事件起的预设关组阈值时长内，未归入新的子事件；

18、当事件组被标记为已关闭状态时，基于该事件组的全部子事件生成结构化事件信息，并推送至下游业务系统；结构化事件信息包括子事件列表、事件时间线、事件摘要及处置建议；其中，事件摘要和处置建议根据大模型生成。

19、可选的，跨类型双向合并升级流程包括：

20、对于辅事件类型的原始事件记录，检查预设时空范围内是否存在与辅事件类型具有关联升级配对关系的主事件类型的事件组，若存在且时空匹配，则将辅事件类型的原始事件记录归入该主事件类型的事件组，并将该事件组的事件组类型升级为复合事件类型；若不存在或时空不匹配，则执行步骤s2；对于主事件类型的原始事件记录，在新建事件组后，反向扫描预设时空范围内已存在的、与主事件类型具有关联升级配对关系的辅事件类型的事件组，若存在且时空匹配，则将辅事件类型的事件组的全部子事件迁移合并至该新建的主事件类型的事件组，并将事件组类型升级为复合事件类型；复合事件类型的事件组被标识为不可降级状态，后续归入子事件时不改变事件组类型；

21、时空匹配需同时满足时间匹配、空间匹配和方向匹配条件，其中，时间匹配为辅事件类型的原始事件记录的事件发生时间与主事件类型的事件组的最新子事件时间之间的差值小于等于预设的跨类型时间阈值；空间匹配为辅事件类型的原始事件记录或事件组对应的桩号与主事件类型的事件组对应的桩号之间的距离小于等于预设的跨类型距离阈值；方向匹配为辅事件类型的原始事件记录或事件组的行车方向与主事件类型的事件组的行车方向一致。

22、可选的，根据时间差得到原始事件记录的置信度分档结果，具体包括：

23、置信度分档结果包括高置信度、中置信度和无候选三档；

24、当存在候选事件组时，将时间差小于预设关组阈值的判定为高置信度，将时间差大于等于预设关组阈值且小于两倍预设关组阈值的判定为中置信度，将时间差大于等于两倍预设关组阈值的判定为无候选；

25、当不存在候选事件组时，判定为无候选。

26、可选的，步骤s3具体包括：将高置信度的原始事件记录归入候选事件组；将中置信度的原始事件记录调用预训练的大模型进行语义归属仲裁，得到是否为同一实体的仲裁结果，当仲裁结果为同一实体时，将原始事件记录归入候选事件组；当仲裁结果不为同一实体时，新建事件组并将原始事件记录作为首条子事件；将无候选的原始事件记录新建事件组；

27、归入或新建后，对应事件组的状态更新至所述活跃事件组中。

28、可选的，步骤s4中候选对的检索范围还包括处于预设回溯窗口内的已关闭事件组；已关闭事件组为被标记为已关闭状态并从活跃事件组中移除的事件组；当判定已关闭事件组与某一活跃事件组为同一实体时，将已关闭事件组的全部子事件合并至该活跃事件组。

29、可选的，每个事件组按四层嵌套结构组织，四层嵌套结构从上至下依次为事件组层、阶段层、子事件层和原始事件记录层；其中，每个事件组包含至少一个阶段，每个阶段包含至少一条子事件，每条子事件对应至少一条原始事件记录；在步骤s3将原始事件记录归入候选事件组或新建事件组时，执行阶段合并：

30、当新建事件组时，以首条子事件创建首个阶段并形成阶段列表；当归入候选事件组时，在该事件组的阶段列表中，按时间倒序向前查找与当前子事件的事件状态相同的非终止阶段，若查找到匹配的非终止阶段，则将当前子事件并入该匹配的非终止阶段；若未查找到匹配的非终止阶段，则新建阶段并将当前子事件归入新建阶段；当归入的子事件的事件类型为终止类事件类型时，创建终止阶段并将该子事件归入终止阶段；终止阶段为阶段合并的硬边界，后续子事件不可跨越所述终止阶段向前合并。

31、可选的，事件类型还包括持久性缺陷事件类型；对于事件类型为持久性缺陷事件类型的事件组，其对应的预设关组阈值被配置为超长阈值，以将同一物理缺陷在不同时段产生的多条持久性缺陷事件类型的原始事件记录归入同一事件组；当对事件类型为持久性缺陷事件类型的事件组调用大模型生成事件摘要和处置建议时，将预置的专项提示词附加至大模型的输入，专项提示词用于引导所述大模型生成包含缺陷持续存在信息的事件摘要及包含高优先级处置标识的处置建议。

32、第二方面，本技术提供一种基于多层混合决策的高速公路事件去重归并系统，具体包括：

33、事件接入模块，用于获取目标公路的原始事件记录；

34、同源预筛选模块，用于从当前的活跃事件组中筛选与原始事件记录中同摄像头且同事件类型的事件组作为候选事件组；计算原始事件记录与候选事件组中的最新子事件之间的时间差，根据时间差得到原始事件记录的置信度分档结果；

35、事件归并模块，用于根据置信度分档结果，将原始事件记录归入候选事件组或新建事件组，得到更新后的活跃事件组；

36、跨摄像头合并模块，用于对更新后的活跃事件组中的事件组进行跨摄像头扫描，将摄像头不同、行车方向相同、桩号距离和最新子事件的时间差均满足预设条件的两个事件组作为候选对，调用预训练的大模型对候选对进行实体同一性判定，根据判定结果合并候选对中的两个事件组。

37、（三）有益效果

38、本技术的一种基于多层混合决策的高速公路事件去重归并方法及系统，具有以下有益效果：

39、针对现有技术中所有事件均采用相同判断逻辑导致的资源浪费问题，本技术通过时间差对同源事件进行置信度分档，将原始事件记录按不同置信度等级进行差异化归并处理，使得明显重复的事件能够快速归入，避免了所有事件均采用相同判断逻辑导致的资源浪费，在保证归并准确性的同时提升了整体处理效率；

40、针对相邻摄像头覆盖区域重叠导致同一目标被重复上报的问题，本技术基于桩号距离与时间窗口对不同摄像头的事件组进行候选对预筛选，再通过基于预训练多模态模型的实体同一性判定确认是否为同一物理目标，有效将分散在不同摄像头的同一实体告警准确合并为单一事件组，提升了事件归并的空间准确性；

41、原始事件经同源归并后统一更新至活跃事件组，跨摄像头扫描基于最新的活跃事件组执行，形成从事件输入、同源归并到跨摄像头合并的完整处理链路；事件组状态在每一步处理后均得到及时更新，避免了因状态滞后导致的重复归并或漏归并，确保了最终归并结果的时序一致性与逻辑正确性。