一种高速公路服务区拥堵智能管控方法及系统与流程

本发明涉及人工智能与大语言模型，具体为一种高速公路服务区拥堵智能管控方法及系统。

背景技术：

1、随着高速公路交通流量的日益增长，服务区作为关键的交通节点，在节假日及恶劣天气下极易发生车流聚集与拥堵。现有技术在服务区拥堵管控方面主要依赖于基础视频监控和单一数据源（如入口卡口流量）的阈值告警，因此现有的拥堵处理方法及系统存在以下技术限制：

2、1）多源数据融合缺失与微观排队量化能力不足：现有技术仅基于当前时刻的单点接入数据（如当前车流量）进行静态阈值判断，难以实现高精度的时空多步预测。更关键的是，现有的宏观预测只能模糊估计“未来有多少车”，无法量化各个微观服务节点（如具体充电桩、加油站、停车区）的“等候时间有多久，排队队伍有多长”，导致预警触发机制粗放，管理端无法在拥堵真正形成前进行精确干预。

3、2）感知与执行链路断裂，决策高度依赖人工经验：现有系统在触发报警后，通常仅能在监控大屏提示告警，具体的疏导方案、设备联动（如广播、诱导屏控制）以及人员调度仍依赖管理人员的个人经验进行线下判断与手动操作，无法实现从态势感知到预案生成、设备调度的全链路自动化。

4、3）缺乏针对场内留存车辆的动态激励与疏导机制：现有的服务区管控手段多集中在“入口限流”或“主线引导”，对于已经进入服务区内部的车辆，缺乏细粒度的状态监控与主动干预手段。不仅无法有效识别超时停留车辆，也缺乏通过数字化触点下发动态激励策略来促使车辆主动驶离的技术途径。

5、针对上述现有技术中存在的“缺乏微观指标量化、被动响应滞后、场内车辆周转率低”等技术痛点，亟需提供一种新的高速公路服务区拥堵智能管控方法用于解决上述现有技术中所存在的不足。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供一种高速公路服务区拥堵智能管控方法及系统，用于解决现有服务区管控方法缺乏微观指标量化、被动响应滞后、场内车辆周转率低的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所提供的第一解决方案为一种高速公路服务区拥堵智能管控方法，该方法包括如下步骤：

3、s1，对服务区交通场景中所接入的多源异构数据进行采集与清洗，将其封装为可供智能体组件调用的多源交通数据接入接口，同时构建包含历史车流规律、实时动态变量及天气因子的标准化时序特征矩阵；其中，多源异构数据包括api调用的外部路网实时车流与路况指数、服务区卡口系统的车辆进出时间戳、视频分析平台输出的车位占用率、充电桩/加油站实时服务记录，以及气象系统接口提供的环境参数。

4、s2，智能体组件获取管理端定时巡检任务或用户输入请求时，调用意图分析大模型提取参数，并定向调用多源交通数据接入接口获取实时态势切片；

5、s3，智能体组件获取当前时序特征矩阵后，触发时序预测插件并进行分析处理，得到随时间动态变化的预测到达率

λ(t)；时序预测插件封装基于纯卷积架构的时空图卷积网络，纯卷积架构由图卷积网络与时间卷积网络融合构成。

6、s4，基于预测到达率

λ(t)，将服务区拆解为若干子节点，构建微观排队网络模型并封装为微观排队网络演算接口，进行状态演算，得到势态核心指标；势态核心指标包括排队等待的平均车辆数

l

q和预计排队等待时间

w

q。

7、s5，智能体组件获取并整合势态核心指标、触发的预警标签、向量数据库中的处置案例和提示词模板，共同传递给态势解读大语言模型，生成态势感知报告与疏导指令列表。

8、s6，基于态势感知报告与疏导指令列表，智能体组件调用多源标准化函数接口，持续获取服务区中车辆的进场时间戳，当判定任一子节点达到大模型预设的排队阈值后，由智能体组件将针对不同靶向车辆自动匹配对应的激励内容转化为json消息体，并通过api定向推送至司乘终端，完成对司乘人员的预警与疏导。

9、s7，对司乘人员的预警与疏导指令下发并执行结束后，于管理终端对势态核心指标的预测准确性、激励内容的匹配合理性及预警与疏导的核销效果进行评价和修正，构建关于拥堵处置案例的向量数据库，用于智能体组件参考处置后续服务区拥堵事件。

10、在一实施方式中，步骤s1中，多源交通数据接入接口用于从高速公路交通网路与场内物联网设备获取原始状态下的多源异构数据；多源交通数据接入接口的输入参数包括目标服务区标识、查询时间窗口和关注节点列表；多源交通数据接入接口的输出数据包括清洗并插值对齐后的统一结构化的时序特征矩阵json，其包含周边路况拥堵指数、天气状态和各微观节点车流基数。

11、在一实施方式中，步骤s2中，智能体组件为事件驱动与用户交互双路触发方式。

12、在一实施方式中，步骤s3中，时序预测插件中设有时空预测与宏观到达率求解接口，时空预测与宏观到达率求解接口封装有基于纯卷积架构的时空模型，基于纯卷积架构的时空模型将服务区路网拓扑转化为图结构，利用空间图卷积捕捉上游路网对本节点的作用，并利用时间卷积处理时间依赖，最终输出为随时间动态变化的预测到达率

λ(t)；时空预测与宏观到达率求解接口的输入参数包括当前时序特征矩阵和预测步长范围；时空预测与宏观到达率求解接口的输出数据包括未来各时段的预测到达率

λ(t)及其置信区间上限/下限。

13、在一实施方式中，步骤s3中，图卷积网络的具体构建步骤包括：

14、将目标服务区及其上下游的高速公路收费站、匝道枢纽和交调点转化为空间关系图

g=(v,e,w)；其中，

v为路网节点集合，

e为连接节点的物理路段集合，

w为反映路网拓扑连接关系的邻接矩阵；模型在空间维度上采用频域图卷积进行特征提取，频域图卷积基于图拉普拉斯矩阵

l及其特征分解展开，通过切比雪夫多项式进行一阶近似化简，其提取节点空间特征的表达式为：

15、                  (1)

16、（1）式中，代表添加了自连接的邻接矩阵，为其对应的度矩阵，

x为输入的路况特征矩阵，

θ为可学习的空间卷积核参数，

σ为激活函数。

17、在一实施方式中，时间卷积网络的具体构建步骤包括：

18、在利用图卷积处理完所有节点的空间拓扑影响后，沿时间维度采用标准1d 时间卷积对于任意节点

v经过空间图卷积后输出的时序特征序列，采用大小为kt的时间卷积核γ沿时间轴t进行一维滑动卷积，其表达式为：

19、                  (2)

20、（2）式中，

x

t-k表示历史时刻的数据切片，

γ(k)为时间卷积权重，b为偏置项。

21、在一实施方式中，时空图卷积网络采用三明治式级联架构以构建核心的时空卷积块，每一时空卷积块均由两个时间卷积网络包裹一个图卷积网络构成，其表达式为：

22、                  (3)

23、（3）式中，代表时间维度的一维卷积，代表空间维度的频域图卷积，第

l层的输入为

h

(l)。

24、在一实施方式中，步骤s4中，微观排队网络模型进行状态演算的具体步骤包括：对于充电桩和加油站节点，设为多服务台并行的

m/m/c模型，具体配置有

c个服务台，从历史数据中提取的单车平均服务率设为

μ；对于停车位区域，设为容量有限的

m/m/c/k模型，

k为系统最大承载容量；根据排队论核心方程，计算出势态核心指标，针对充电站节点，排队等待的平均车辆数

l

q和预计排队等待时间

w

q的表达式分别为：

25、                  (4)

26、                  (5)

27、（4）～（5）式中，为系统服务强度，

p

0为系统处于空闲状态的概率。微观排队网络演算接口基于

m/m/c模型或

m/m/c/k模型执行代数求解与状态逼近，并封装排队论求解器；微观排队网络演算接口的输入参数包括当前的预测到达率λ(t)、服务节点类型枚举、系统最大承载容量

k、并行的服务台数量

c及当前的单车平均服务率

μ；微观排队网络演算接口的输出数据包括预期排队等待的平均车辆数

l

q、预计排队等待时间

w

q及系统服务强度

ρ。

28、在一实施方式中，步骤s5中，智能体组件获取并整合势态核心指标、触发的预警标签、向量数据库中的处置案例和提示词模板时，采用智能体组件调用分级预警与策略召回接口实施，分级预警与策略召回接口利用向量数据库进行高维检索、匹配预案与历史相近案例；分级预警与策略召回接口的输入参数包括排队等候指标、服务区基础设施空闲状态及当前外部天气参数；分级预警与策略召回接口的输出数据包括触发的预警等级、召回的历史处置案例数组及推荐疏导策略json结构体。

29、在一实施方式中，步骤s6中，由智能体组件将针对不同靶向车辆自动匹配对应的激励内容转化为json消息体，并通过api定向推送至司乘终端时，采用智能体组件调用靶向激励与设备联动下发接口实施，靶向激励与设备联动下发接口用于对接底层广播系统、诱导屏驱动程序以及司乘终端的优惠券分发卡券中台；靶向激励与设备联动下发接口的输入参数包括靶向目标车辆/司乘终端集合、激励策略类型与参数及外部联动指令内容；靶向激励与设备联动下发接口的输出数据为任务执行结果状态对象，包含设备响应码、卡券成功下发数量及失败链路溯源信息。

30、为解决上述技术问题，本发明提供所提供的第二解决方案为一种高速公路服务区拥堵智能管控系统，该系统包括数据采集模块、智能体组件、标准化工具模块、外部系统模块、通讯模块和储存模块；

31、数据采集模块用于获取服务区交通场景中所接入的多源异构数据进行采集与清洗，并上报至智能体组件；

32、智能体组件用于接收来自司乘人员终端或数据采集模块的信息，获取时序特征矩阵后进行分析处理，得到随时间动态变化的预测到达率，并向标准化工具模块中的标准化函数接口发起api调用，针对不同靶向车辆自动匹配对应的激励内容转化为json消息体，并通过api定向推送至司乘终端，完成对司乘人员的预警与疏导；

33、标准化工具模块包括模型上下文协议工具，模型上下文协议工具包括时序预测插件、多源交通数据接入接口、微观排队网络演算接口、分级预警与策略召回接口和靶向激励与设备联动下发接口，时序预测插件中设有时空预测与宏观到达率求解接口，用于采用时空预测与宏观到达率求解接口内封装的基于纯卷积架构的时空模型，计算输出随时间动态变化的预测到达率；模型上下文协议工具用于对大语言模型提供统一的数据交互与工具调用标准，并将底层数据查询与硬件控制逻辑封装为可供智能体组件调用的多源交通数据接入接口、时空预测与宏观到达率求解接口、微观排队网络演算接口、分级预警与策略召回接口和靶向激励与设备联动下发接口；

34、外部系统模块包括路网和服务区基础地理信息系统，用于获取车辆的运行状态数据、空间与资源数据及http api通信网关，并传递至标准化工具模块；

35、通讯模块用于将智能体组件调用大语言模型所生成的预警与疏导指令传递至司乘终端或管理终端；

36、储存模块中存储有计算机程序指令，执行计算机程序指令以实现前述第一解决方案中任一高速公路服务区拥堵智能管控方法。

37、在一实施方式中，智能体组件内部设有http客户端模块，当大语言模型在识别到任务意图后，由智能体组件将任务意图转换为api调用，并api通过调用模型上下文协议工具下对应的mcp服务接口，获取结构化结果。

38、本发明通过深度融合时空预测算法、排队论模型与基于mcp架构的大语言模型智能体（agent），重构了传统高速公路服务区的拥堵管理方法。区别于现有技术的情况，本发明的有益效果如下：

39、1.精确量化微观节点排队指标，实现从“模糊预警”到“精准前置干预”的跨越。本发明首创性地采用了“st-gcn时空预测 + 经典排队论模型”的级联架构。现有系统只能根据入口流量给出“预计未来半小时车流量大”的模糊告警，而本发明利用图卷积捕获上游路网拓扑影响预测到达率λ(t)，并将其代入m/m/c等排队网络模型，直接计算出“充电桩区域预计排队等候45分钟”、“预期排队车辆数为15辆”等精确微观指标。这种精确量化为大模型的决策提供了具有严格数学支撑的硬性触发条件，使预警响应至少提前15-60分钟，真正实现了“治堵于未然”。

40、2.打通感知与执行链路，大幅降低人工决策成本与延迟。针对传统系统报警后严重依赖人工凭借经验去判断预案、线下调度的痛点，本发明通过构建agent智能体与标准化mcp服务接口，实现了业务闭环。系统能够基于高精度的排队指标，自动在向量知识库中召回最佳历史预案，并由大模型推理生成标准化的疏导执行指令。这些指令通过预装的mcp工具直接联动外部广播、诱导屏与卡券平台，实现了全链路“一键式”自动化管控，消除了人工决策滞后与非标准化的弊端。

41、3.首创靶向激励疏导机制，有效打破场内微观通行瓶颈。现有的服务区管控手段极度缺乏对“场内已存留车辆”的有效调度手段，导致车位周转率低下。本发明针对这一痛点首创提出了靶向激励机制，通过持续分析微观节点（如充电桩、特定停车区）的排队时间阈值与车辆进场时间戳，精准识别“霸位”或超时滞留车辆，并自动匹配下发“移车奖励”或“快消品满减券”。利用数字化的利益激励作为“柔性疏导”工具，变司乘人员的“被动等待”为“主动离场”，极大地提升了服务区关键设备（如充电桩）的利用率与场内整体吞吐量。

42、4.架构高内聚低耦合，具备持续的自进化能力。本发明通过mcp（模型上下文协议）将底层复杂的图网络算法、排队论引擎、异构硬件对接全部封装为标准http/restful服务，使agent核心控制逻辑与底层数据源完全解耦，具备极强的跨区域复用能力和水平扩展性。此外，系统内置了基于人类反馈的闭环更新机制，管理端对预案有效性的修正将作为新的经验增量写入知识库。随着系统的运行，预警阈值与疏导策略会越来越贴合该服务区的实际车流特征，彻底打破了传统算法模型“一经部署便逐渐僵化”的困境，使智能体具备“越用越准”的自进化能力。