一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法与流程

本发明涉及海关智能通关，具体为一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法。

背景技术：

1、随着国际贸易规模持续扩容，海关综合查验场货物通行量与查验作业量持续激增，口岸通关压力大幅提升，对海关通关调度的智能化、动态化、协同化能力提出了严苛要求。海关卡口通行与场内查验的高效协同，是提升口岸通关效率、释放口岸吞吐能力、保障跨境物流顺畅运行的关键。

2、当前，海关卡口系统多采用固定车道配置与人工调度模式，难以适应动态变化的车流需求。现有技术主要侧重于rfid电子车牌识别、ocr车牌及集装箱号自动采集、以及自助通关设备的应用，部分系统实现了单一物理硬件的联动控制（如道闸、地磅、红绿灯的联控）。然而，在面对高峰时段或突发大流量冲击时，现有系统无短时车流精准预判能力，仅依靠实时车流数据被动调度，无法提前预判车流变化、前置调配通关与查验资源，面对车流峰值易引发卡口拥堵、作业秩序混乱等问题，调度前瞻性不足。口岸通关资源存在严重割裂错配问题，形成显著的信息与资源孤岛，现有技术将卡口车道通行资源与查验场内部车位、人工通道、查验设备等作业资源分开管控、数据不互通、调度无联动，频繁出现卡口空闲、查验场满载滞留，或卡口拥堵、查验场资源闲置的失衡状态，造成口岸硬件资源浪费，大幅延长货物通关周期。并且大型口岸通常设有多个进/出口卡口，多卡口缺乏统一调度与全局负载均衡机制，各卡口独立作业、分散管控，无统一的全局决策调度平台，无法实现多卡口车流分流、资源互补，单一卡口过载时难以快速分流减压，导致局部拥堵常态化，口岸整体通行承载力无法充分发挥。此外，随着智慧港口与自动驾驶技术的推广，无人驾驶集卡逐步进入口岸作业场景，但现有卡口与查验场管理系统在设计之初并未考虑混合车流的差异化调度策略，导致新业态车辆无法高效融入既有流程。

3、综上所述，现有海关通关管理系统在预测能力、资源协同、负载均衡及混合车流适配等方面存在明显短板，亟需一种打通预测、决策与执行闭环，实现全局资源动态协同的优化方法，以提升海关综合查验场在复杂多变环境下的通关能力。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，通过构建包含预测、评估、车道重构、资源分配、动线优化及多卡口协同的闭环控制模型，解决海关查验场拥堵与资源分配不均的技术问题。

2、本发明提供如下技术方案：一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，包括以下步骤：

3、s1、系统实时采集海关卡口车辆通行数据，获取包含传统车辆与无人驾驶车辆位置及运动状态的v2x车路数据，融合生成标准化车辆状态矩阵；

4、s2、构建车流预测模型，基于车辆运行数据与卡口之间的空间关联关系，计算预设时段内各卡口车流量，输出预测滑动时间窗口内的预测车流量；

5、s3、结合预测车流量、卡口通行能力、查验资源状态及车辆排队状态构建综合通关压力模型，利用该模型计算各卡口的综合通关压力值并分级；综合通关压力值用于反映车辆流入需求与当前通关资源供给的失衡程度；

6、s4、当综合通关压力值达到预设阈值，执行潮汐车道动态重构、查验资源协同调度、物流动线优化、多卡口协同分流中至少一项主动调控措施；所述潮汐车道动态重构包括：当综合通关压力值达到预设阈值且进出口预测车流量差异满足预设条件时，动态重构卡口的进出口车道方向及数量；所述查验资源协同调度包括：结合综合通关压力值及车辆风险等级，在人员与通道约束下动态调整查验通道数，并优先为高风险或需要重点查验车辆分配车位；所述物流动线优化包括将查验场路网拓扑为有向图，根据实时拥堵情况动态更新图的边权重，通过寻优算法生成最优场内行驶路径并推送至车辆；所述多卡口协同分流包括：当单卡口压力超限、场内资源饱和时，计算相邻卡口的剩余承载力，在目标卡口外围缓冲区发布诱导信息分流车辆。

7、优选的，所述步骤s3中的实时通关压力值由预测车流满载率、查验车位占用率以及当前队列长度比例中的至少两种参数构成，并通过对应权重系数进行融合计算；

8、所述权重系数根据历史通关运行结果进行动态自适应调整，以使所述综合通关压力模型能够适应不同车辆流量变化以及查验资源配置状态。

9、优选的，所述s3中，根据预设阈值划分低压力、中压力、高压力等级：

10、一、低压力等级，系统维持常规运行模式；

11、二、中压力等级，系统启动预警，增加查验资源；

12、三、高压力等级，系统触发卡口控流与动态分流机制。

13、优选的，所述查验资源协同调度措施还包括结合风控数据与实时综合通关压力值，建立资源协同调度模型，资源协同调度模型的约束条件为查验人员数量与查验通道总数，目标函数为最小化高风险车辆平均等待时间，系统基于资源调度模型，根据各卡口之间的压力差异，对车辆流量进行动态分配，以降低多个卡口之间的负载不均衡，并为高风险车辆或需要重点查验车辆优先锁定查验车位。

14、优选的，针对无人驾驶车辆，系统将向自动驾驶车辆控制平台发送路径引导信息进行底层自动驾驶引导；针对人工驾驶车辆，系统将路径简化为文字指令，通过场内显示设备与驾驶员移动端小程序进行显示。

15、优选的，有向图的边权重由道路物理长度、实时拥堵系数和监控盲区惩罚因子加权求和构成。

16、优选的，所述多卡口协同分流是以整个查验场全部卡口的综合通关压力值方差最小化为目标函数进行流量重分配。

17、优选的，具备控制与强化学习反馈机制，控制现场底层设备执行s4决策指令，并将真实排队消散时间与吞吐量作为奖励函数；输入云端强化学习代理以在线迭代优化s3中的权重系数及预测模型超参数，通过极大化吞吐量、极小化等待时间以及极小化多卡口间压力方差，根据实际运行效果调整综合通关压力模型权重参数及预测模型参数。

18、与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：

19、1.全局最优而非局部最优：区别于传统单一卡口硬件升级，本发明利用综合通关压力模型将“卡口通道”与“查验车位”进行数学层面耦合，从根本上解决因上下游环节处理能力不匹配导致系统性拥堵。

20、2.前瞻性预判与主动干预：摒弃事后响应控制逻辑，引入结合注意力机制的时空预测模型，在拥堵发生前的预设时间段内即启动潮汐车道与资源调配，显著降低排队长度。

21、3.高度适应未来智能网联场景：在数据采集与动线规划层面原生支持v2x协议与无人驾驶物流车指令交互，不仅适用传统海关，更完美适配未来建设的无人驾驶物流示范区。

1.一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：所述步骤s3中的实时通关压力值由预测车流满载率、查验车位占用率以及当前队列长度比例中的至少两种参数构成，并通过对应权重系数进行融合计算；

3.根据权利要求2所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：所述s3中，根据预设阈值划分低压力、中压力、高压力等级：

4.根据权利要求1所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：所述查验资源协同调度措施还包括结合风控数据与实时综合通关压力值，建立资源协同调度模型，资源协同调度模型的约束条件为查验人员数量与查验通道总数，目标函数为最小化高风险车辆平均等待时间。

5.根据权利要求1所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：针对无人驾驶车辆，系统将向自动驾驶车辆控制平台发送路径引导信息进行底层自动驾驶引导；针对人工驾驶车辆，系统将路径简化为文字指令，通过场内显示设备与驾驶员移动端小程序进行显示。

6.根据权利要求5所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：有向图的边权重由道路物理长度、实时拥堵系数和监控盲区惩罚因子加权求和构成。

7.根据权利要求1所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：所述多卡口协同分流是以整个查验场全部卡口的综合通关压力值方差最小化为目标函数进行流量重分配。

8.根据权利要求1所述的一种基于车流预测与查验资源协同的海关通关能力动态优化方法，其特征在于：具备控制与强化学习反馈机制，控制现场底层设备执行s4决策指令，并将真实排队消散时间与吞吐量作为奖励函数；输入云端强化学习代理以在线迭代优化s3中的权重系数及预测模型超参数，通过极大化吞吐量、极小化等待时间以及极小化多卡口间压力方差，根据实际运行效果调整综合通关压力模型权重参数及预测模型参数。