道路积雪厚度智能分级预警方法及系统与流程

本发明涉及道路安全预警，特别涉及道路积雪厚度智能分级预警方法及系统。

背景技术：

1、在冬季道路维护场景中，对道路积雪厚度的监测和预警对于保障交通安全至关重要，积雪的厚度会显著影响通行车辆的附着力，劣化刹车距离，进而影响行车安全。

2、现有的积雪厚度预警技术存在以下缺点：仅基于单点测量数据，无法准确反映整条道路的积雪厚度分布情况；未考虑积雪形成过程中的动态因素，如温度变化、降雪速率等对积雪厚度的影响；预警机制较为简单，仅基于当前积雪厚度进行阈值判断，缺乏对未来积雪变化趋势的预测能力。

技术实现思路

1、本发明提供道路积雪厚度智能分级预警方法及系统，以解决现有技术中数据来源单一、缺失动态响应能力、预警机制粗放的技术问题，实现提高监测准确性、提供基于预测的动态响应与智能预警机制，提高预警准确性的技术效果。

2、第一方面，本发明提供了道路积雪厚度智能分级预警方法，其中，所述道路积雪厚度智能分级预警方法包括：

3、对目标道路进行多点积雪厚度测量，并对测量结果进行筛选处理，确定实时道路积雪厚度代表值。

4、利用多模态环境传感器阵列对所述目标道路进行持续环境感知，获得多模态环境参数阵列序列，并对所述多模态环境参数阵列序列进行时序迭代，确定多模态环境趋势特征。

5、基于所述多模态环境趋势特征对所述实时道路积雪厚度代表值进行时序趋势预测，确定道路积雪厚度预测结果。

6、以所述道路积雪厚度预测结果和多模态环境趋势特征为分析数据进行分级预警信息匹配，并在预警参考点信息库中检索目标信息参考点，将匹配分级预警信息和目标信息参考点进行融合，确定目标分级预警信息。

7、在一种可行的实现方式中，利用多模态环境传感器阵列对所述目标道路进行持续环境感知，获得多模态环境参数阵列序列，并对所述多模态环境参数阵列序列进行时序迭代，确定多模态环境趋势特征，包括：

8、依次交互多模态环境参数阵列序列中相邻的两个多模态环境参数阵列，获得多个迭代多模态环境参数关联矩阵。

9、将所述多个迭代多模态环境参数关联矩阵作为隐式信息，将多模态环境参数阵列序列中最后一位多模态环境参数阵列作为显式信息，进行卷积分析，确定所述多模态环境趋势特征。

10、在一种可行的实现方式中，依次交互多模态环境参数阵列序列中相邻的两个多模态环境参数阵列，获得多个迭代多模态环境参数关联矩阵，包括：

11、提取所述多模态环境参数阵列序列中任意相邻的两个多模态环境参数阵列，作为第一多模态环境参数阵列和第二多模态环境参数阵列。

12、对第一多模态环境参数阵列和第二多模态环境参数阵列进行环境参数映射相似度识别，并对识别结果进行归一化处理，填充至初始为空的矩阵中，获得第一迭代多模态环境参数关联矩阵。

13、以此类推，对多模态环境参数阵列序列中相邻的两个多模态环境参数阵列进行交互，获得多个迭代多模态环境参数关联矩阵。

14、在一种可行的实现方式中，基于所述多模态环境趋势特征对所述实时道路积雪厚度代表值进行时序趋势预测，确定道路积雪厚度预测结果，包括：

15、预构建时序趋势预测器，其中，所述时序趋势预测器用于学习实时道路积雪厚度代表值和多模态环境趋势特征，与道路积雪厚度预测结果之间二对一映射关系。

16、利用所述时序趋势预测器对所述实时道路积雪厚度代表值和多模态环境趋势特征进行识别，确定所述道路积雪厚度预测结果。

17、在一种可行的实现方式中，以所述道路积雪厚度预测结果和多模态环境趋势特征为分析数据进行分级预警信息匹配，并在预警参考点信息库中检索目标信息参考点，将匹配分级预警信息和目标信息参考点进行融合，确定目标分级预警信息，包括：

18、获取多个样本分析数据，其中，多个样本分析数据包括多个信息参考点。

19、对所述多个样本分析数据进行同类聚合，获得m个聚合样本分析数据集合，其中，m为正整数。

20、基于样本分析数据与信息参考点之间的映射关系，根据所述m个聚合样本分析数据集合对所述多个信息参考点进行聚合，并对聚合结果求众数，获得m个聚合信息参考点。

21、基于所述m个聚合样本分析数据集合和m个聚合信息参考点构建所述预警参考点信息库。

22、在一种可行的实现方式中，包括：

23、对所述多模态环境趋势特征进行可信度评分，并根据可信度评分结果确定可信区间。

24、以所述可信区间为预警周期，对所述目标道路进行积雪厚度周期性预警。

25、在一种可行的实现方式中，对目标道路进行多点积雪厚度测量，并对测量结果进行筛选处理，确定实时道路积雪厚度代表值，包括：

26、对所述目标道路进行多点积雪厚度测量，获得测量结果，并基于所述测量结果构建积雪厚度测量空间。

27、提取所述测量结果中积雪厚度众数，将其作为积雪厚度测量空间的初始空间中心。

28、利用筛选迭代函数在所述积雪厚度测量空间中进行迭代分析，直至满足预设约束条件，获得目标空间中心，并将所述目标空间中心对应的积雪厚度作为所述实时道路积雪厚度代表值。

29、在一种可行的实现方式中，包括：

30、获取筛选迭代函数，其中，所述筛选迭代函数为：

31、。

32、其中，为迭代空间中心，为积雪厚度测量空间中多个积雪厚度，为积雪厚度测量空间中第i个积雪厚度，为初始空间中心，为高斯核函数。

33、利用所述筛选迭代函数对所述初始空间中心进行迭代，获得迭代空间中心，判断所述迭代空间中心是否满足预设约束条件，若是，则将所述迭代空间中心作为所述目标空间中心。

34、在一种可行的实现方式中，所述预设约束条件为迭代次数满足预设最大迭代次数和/或相邻两次迭代的迭代空间中心在预设尺度内的近邻量的差值小于等于预设差值。

35、第二方面，本发明还提供了道路积雪厚度智能分级预警系统，其中，所述道路积雪厚度智能分级预警系统包括：

36、积雪厚度测量模块，用于对目标道路进行多点积雪厚度测量，并对测量结果进行筛选处理，确定实时道路积雪厚度代表值。

37、连续感知与趋势获取模块，用于利用多模态环境传感器阵列对所述目标道路进行持续环境感知，获得多模态环境参数阵列序列，并对所述多模态环境参数阵列序列进行时序迭代，确定多模态环境趋势特征。

38、厚度预测模块，用于基于所述多模态环境趋势特征对所述实时道路积雪厚度代表值进行时序趋势预测，确定道路积雪厚度预测结果。

39、分级预警模块，用于以所述道路积雪厚度预测结果和多模态环境趋势特征为分析数据进行分级预警信息匹配，并在预警参考点信息库中检索目标信息参考点，将匹配分级预警信息和目标信息参考点进行融合，确定目标分级预警信息。

40、本发明公开了道路积雪厚度智能分级预警方法及系统，包括：对目标道路进行多点积雪厚度测量，并对测量结果进行筛选处理，以确定实时道路积雪厚度的代表值；接着，利用多模态环境传感器阵列对目标道路进行持续的环境感知，获取多模态环境参数阵列序列，并对该序列进行时序迭代，从而确定多模态环境的趋势特征；然后，基于这些趋势特征对实时道路积雪厚度代表值进行时序趋势预测，得到道路积雪厚度的预测结果；最后，以道路积雪厚度预测结果和多模态环境趋势特征为分析数据进行分级预警信息匹配，并在预警参考点信息库中检索相关目标信息参考点，将匹配的分级预警信息与目标信息参考点融合，最终确定目标分级预警信息，本发明公开的道路积雪厚度智能分级预警方法及系统解决了数据来源单一、缺失动态响应能力、预警机制粗放的技术问题，实现了提高监测准确性、提供基于预测的动态响应与智能预警机制，提高预警准确性的技术效果。