道路隧道交通风险评估系统及方法与流程

本发明涉及交通控制
技术领域：
，特别是涉及一种道路隧道交通风险评估系统及方法。
背景技术：
：道路隧道指的是为使道路从地层内部或水底通过而修建的建筑物，由洞身、洞门等组成。与其它建筑物相比，道路隧道周边的建筑密集、环境复杂多变，并且往往是路网中的重要节点。近年来，随着车流密度的增加，道路隧道交通安全事故时有发生，运营风险突出。传统技术中，道路隧道交通风险评估系统获取实时交通及路况的图像视频信息，并基于图像视频信息分析单一车辆的车牌、车型、所处车道、车速、进出隧道的具体时间等信息，对道路隧道交通风险进行实时评估和预警。然而，道路隧道通行车辆较多，传统技术仅针对单一车辆进行风险评估，评估结果比较片面，对道路隧道交通的调控效果不够理想。技术实现要素：基于此，有必要提供一种可以对道路隧道进行全面评估，提高道路隧道交通调控效果的道路隧道交通风险评估系统及方法。一种道路隧道交通风险评估系统，包括：多个拍摄设备，间隔安装在道路隧道上，用于拍摄所述道路隧道内不同区域的车辆图像；图像处理设备，与至少一个所述拍摄设备连接，用于对连接的拍摄设备拍摄的车辆图像进行图像识别，确定所述车辆图像中的车辆数量和车辆型号；风险评估平台，与所述图像处理设备连接，用于根据所述多个拍摄设备在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，确定所述道路隧道的风险得分和对应的风险等级；监控中心，与所述风险评估平台连接，用于在所述风险等级达到设定等级时进行报警。在其中一个实施例中，所述图像处理设备包括：车型识别装置，与至少一个所述拍摄设备连接，用于在连接的拍摄设备拍摄的车辆图像中识别出车辆型号；计数器，与所述车型识别装置连接，用于统计所述车型识别装置在所述车辆图像中识别出的车辆型号，得到所述车辆图像中的车辆数量。在其中一个实施例中，所述风险评估平台包括：第一计算设备，与所述车型识别装置和所述计数器连接，用于根据所述车型识别装置识别出的车辆型号和所述计数器得到的车辆数量，确定所述道路隧道的交通量、年公里数和危险车辆通行时间；第一静态存储器，用于存储交通量和风险分值的对应表；第一数据选择器，分别与所述第一静态存储器和所述第一计算设备连接，用于基于所述第一静态存储器存储的对应表，选出所述第一计算设备确定的交通量对应的风险分值；第二静态存储器，用于存储年公里数和风险分值的对应表；第二数据选择器，分别与所述第二静态存储器和所述第一计算设备连接，用于基于所述第二静态存储器存储的对应表，选出所述第一计算设备确定的年公里数对应的风险分值；第三静态存储器，用于存储危险车辆通行时间和风险分值的对应表；第三数据选择器，分别与所述第三静态存储器和所述第一计算设备连接，用于基于所述第三静态存储器存储的对应表，选出所述第一计算设备确定的危险车辆通行时间对应的风险分值；第二计算设备，分别与所述第一数据选择器、所述第二数据选择器和所述第三数据选择器连接，用于所述第一数据选择器选出的风险分值、所述第二数据选择器选出的风险分值和所述第三数据选择器选出的风险分值，确定所述道路隧道的风险得分；第四静态存储器，用于存储风险得分和风险等级的对应表；第四数据选择器，分别与所述第四静态存储器和所述第二计算设备连接，用于基于所述第四静态存储器存储的对应表，选出所述第二计算设备确定的风险得分对应的风险等级，作为所述道路隧道的风险等级。在其中一个实施例中，所述第一计算设备包括：交通量运算器，与所述计数器连接，用于计算所述多个拍摄设备在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量的平均值，作为所述道路隧道的交通量；第五静态存储器，用于存储车辆车型和等效数量的对应表；第五数据选择器，分别与所述第五静态存储器和所述车型识别装置连接，用于基于所述第五静态存储器存储的对应表，选出所述车型识别装置在所述车辆图像中识别出的车辆型号对应的等效数量；公里数运算器，与所述第五数据选择器连接，用于基于所述多个拍摄设备在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆型号对应的等效数量，计算所述道路隧道的年公里数；处理器，与所述车型识别装置连接，用于确定所述道路隧道的危险车辆通行时间。在其中一个实施例中，所述第二计算设备用于，按照如下公式计算所述道路隧道的风险得分：其中，yh为所述道路隧道的风险得分，ri为所述道路隧道的各个因素的权重，单位为％；yi为所述道路隧道的各个因素的风险分值。在其中一个实施例中，所述监控中心包括：比较器，与所述风险评估平台连接，用于确定所述风险评估平台确定的风险等级与设定等级是否相同；报警器，与所述比较器连接，用于在所述比较器确定相同时发出报警信号。在其中一个实施例中，所述多个拍摄设备等距离安装在从所述道路隧道的入口到所述道路隧道的出口的路线上。在其中一个实施例中，所述系统还包括多条横杆、以及与所述横杆一一对应的左牵引件和右牵引件；所述多条横杆平行设置，每条所述横杆的直线方向与从所述道路隧道的入口到所述道路隧道的出口的方向垂直，相邻两条所述横杆之间的距离为定值；所述左牵引件的第一端和所述右牵引件的第一端分别连接在对应的横杆的两端，所述左牵引件的第二端和所述右牵引件的第二端分别用于连接在所述道路隧道的顶部；所述多个拍摄设备与所述多条横杆一一对应，每个所述拍摄设备设置在对应的横杆的中间。在其中一个实施例中，每个所述拍摄设备为高清网络摄像机。一种道路隧道交通风险评估方法，包括：获取道路隧道内不同区域的车辆图像；对所述车辆图像进行图像识别，确定所述车辆图像中的车辆数量和车辆型号；根据所述道路隧道内不同区域的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，确定所述道路隧道的风险得分和对应的风险等级；若所述风险等级达到设定等级，则进行报警。上述道路隧道交通风险评估系统及方法，通过多个拍摄设备间隔安装在道路隧道上，可以拍摄道路隧道内不同区域的车辆图像。通过图像处理设备与至少一个拍摄设备连接，可以对连接的拍摄设备拍摄的车辆图像进行图像识别，确定车辆图像中的车辆数量和车辆型号。通过风险评估平台与图像处理设备连接，可以根据多个拍摄设备在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，确定道路隧道的风险得分和对应的风险等级。通过监控中心与风险评估平台连接，可以在风险等级达到设定等级时进行报警。工作人员注意到报警之后，会调控道路隧道的通行状态，防止车辆进入隧道发生事故，全面保证隧道运营安全。由于风险的评估和预警是针对道路隧道交通的整体情况进行的，因此评估和预警的效果较好，有效避免道路隧道交通安全事故的发生，降低道路隧道交通的运营风险。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一个实施例中道路隧道交通风险评估系统的结构示意图；图2为另一个实施例中道路隧道交通风险评估系统的结构示意图；图3为一个实施例中拍摄设备安装区域的示意图；图4为一个实施例中拍摄设备安装方式的示意图；图5为一个实施例中道路隧道交通风险评估方法的流程图。附图标记说明：10、拍摄设备；20、图像处理设备；21、车型识别装置；22、计数器；30、风险评估平台；31、第一计算设备；311、交通量运算器；312、第五静态存储器；313、第五数据选择器；314、公里数运算器；315、处理器；321、第一静态存储器；322、第一数据选择器；331、第二静态存储器；332、第二数据选择器；341、第三静态存储器；342、第三数据选择器；35、第二计算设备；361、第四静态存储器；362、第四数据选择器；40、监控中心；51、横杆；52、左牵引件；53、右牵引件；61、光纤收发器；62、以太网交换机；63、4g路由器。具体实施方式为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
技术领域：
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一电阻称为第二电阻，且类似地，可将第二电阻称为第一电阻。第一电阻和第二电阻两者都是电阻，但其不是同一电阻。可以理解，以下实施例中的“连接”，如果被连接的电路、模块、单元等相互之间具有电信号或数据的传递，则应理解为“电连接”、“通信连接”等。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。同时，在本说明书中使用的术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。在一个实施例中，如图1，提供了一种道路隧道交通风险评估系统，包括多个拍摄设备10、图像处理设备20、风险评估平台30和监控中心40。多个拍摄设备10间隔安装在道路隧道上，用于拍摄道路隧道内不同区域的车辆图像。图像处理设备20与至少一个拍摄设备10连接，用于对连接的拍摄设备10拍摄的车辆图像进行图像识别，确定车辆图像中的车辆数量和车辆型号。风险评估平台30与图像处理设备20连接，用于根据多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，确定道路隧道的风险得分和对应的风险等级。监控中心40与风险评估平台30连接，用于在风险等级达到设定等级时进行报警。其中，拍摄设备10为进行拍照摄像的设备，如摄像机。图像处理设备20为进行图像处理的终端设备。风险评估平台30为进行风险评估的云服务器。监控中心40包括人机交互设备，如可以发出报警信号的灯光报警器和/或声音报警器。上述道路隧道交通风险评估系统中，通过多个拍摄设备间隔安装在道路隧道上，可以拍摄道路隧道内不同区域的车辆图像。通过图像处理设备与至少一个拍摄设备连接，可以对连接的拍摄设备拍摄的车辆图像进行图像识别，确定车辆图像中的车辆数量和车辆型号。通过风险评估平台与图像处理设备连接，可以根据多个拍摄设备在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，确定道路隧道的风险得分和对应的风险等级。通过监控中心与风险评估平台连接，可以在风险等级达到设定等级时进行报警。工作人员注意到报警之后，会调控道路隧道的通行状态，防止车辆进入隧道发生事故，全面保证隧道运营安全。由于风险的评估和预警是针对道路隧道交通的整体情况进行的，因此评估和预警的效果较好，有效避免道路隧道交通安全事故的发生，降低道路隧道交通的运营风险。在一个实施例中，每个拍摄设备10为高清网络摄像机。其中，高清网络摄像机是指能按大于12fps(framespersecond，每秒传输帧数)连续采集最大分辨率大于720p(1280*720)，甚至达到或超过1080p(分辨率1920*1080)的网络摄像机。本实施例中，每个拍摄设备10为高清网络摄像机，拍摄的车辆图像可以达到百万像素，清晰度高，有利于对车辆图像进行准确识别。示例性地，每个拍摄设备10为像素在900w以上的枪机。在一个实施例中，如图2所示，图像处理设备20包括车型识别装置21和计数器22。车型识别装置21与至少一个拍摄设备10连接，用于在连接的拍摄设备10拍摄的车辆图像中识别出车辆型号。计数器22与车型识别装置21连接，用于统计车型识别装置21在车辆图像中识别出的车辆型号，得到车辆图像中的车辆数量。本实施例中，图像处理设备20包括车型识别装置21，可以在车辆图像中识别出车辆型号，利用边缘计算技术直接在现场对车辆图像进行本地化、实时的分析处理，再将识别结果上传至风险评估平台30，与车辆图像相比，数据传输量大幅减少，有利于提高整个系统的处理速度，确保数据的实时处理。在一个实施例中，如图2所示，风险评估平台30包括第一计算设备31、第一静态存储器321、第一数据选择器322、第二静态存储器331、第二数据选择器332、第三静态存储器341、第三数据选择器342、第二计算设备35、第四静态存储器361和第四数据选择器362。第一计算设备31与车型识别装置21和计数器22连接，用于根据车型识别装置21识别出的车辆型号和计数器22得到的车辆数量，确定道路隧道的交通量、年公里数和危险车辆通行时间。第一静态存储器321用于存储交通量和风险分值的对应表。第一数据选择器322分别与第一静态存储器321和第一计算设备31连接，用于基于第一静态存储器321存储的对应表，选出第一计算设备31确定的交通量对应的风险分值。第二静态存储器331用于存储年公里数和风险分值的对应表。第二数据选择器332分别与第二静态存储器331和第一计算设备31连接，用于基于第二静态存储器331存储的对应表，选出第一计算设备31确定的年公里数对应的风险分值。第三静态存储器341用于存储危险车辆通行时间和风险分值的对应表。第三数据选择器342分别与第三静态存储器341和第一计算设备31连接，用于基于第三静态存储器341存储的对应表，选出第一计算设备31确定的危险车辆通行时间对应的风险分值。第二计算设备35分别与第一数据选择器322、第二数据选择器332和第三数据选择器342连接，用于第一数据选择器322选出的风险分值、第二数据选择器332选出的风险分值和第三数据选择器342选出的风险分值，确定道路隧道的风险得分。第四静态存储器361用于存储风险得分和风险等级的对应表。第四数据选择器362分别与第四静态存储器361和第二计算设备35连接，用于基于第四静态存储器361存储的对应表，选出第二计算设备35确定的风险得分对应的风险等级，作为道路隧道的风险等级。本实施例中，第一计算设备31和第二计算设备35可以基于已有数据，计算出未知数据。第一静态存储器321和第一数据选择器322配合，第二静态存储器331和第二数据选择器332配合，第三静态存储器341和第三数据选择器342配合，第四静态存储器361和第四数据选择器362配合，可以基于已有数据查找到对应数据。具体来说，第一计算设备31基于车辆型号和车辆数量，确定出道路隧道的交通量、年公里数和危险车辆通行时间。第一静态存储器321和第一数据选择器322基于道路隧道的交通量，得到对应的风险分值；第二静态存储器331和第二数据选择器332基于道路隧道的年公司数，得到对应的风险分值；第三静态存储器341和第三数据选择器342基于道路隧道的危险车辆通行时间，得到对应的风险分值。第二计算设备35基于得到的三个风险分值，确定出道路隧道的风险得分。第四静态存储器361和第四数据选择器362基于道路隧道的风险得分，得到对应的风险等级。示例性地，交通量和风险分值的对应表可以如下表一所示：表一交通量和风险分值的对应表年公里数和风险分值的对应表可以如下表二所示：表二年公里数和风险分值的对应表危险车辆通行时间和风险分值的对应表可以如下表三所示：表三危险车辆通行时间和风险分值的对应表在表三中，不允许通行对应危险车辆通行时间为0，有管制的通行对应危险车辆通行时间为部分时间段，自由通行对应危险车辆通行时间为全天。即若24小时内每个小时都有通行即为自由通行，若某几个小时不能通行即为有管制通行，根据管制的小时数占24小时的百分比确定对应的风险分值(10～70)。在本实施例中，风险等级包括安全的一级、比较危险的二级、危险的三级和非常危险的四级。设定等级至少包括非常危险的四级。示例性地，设定等级可以包括危险的三级和非常危险的四级。示例性地，风险得分和风险等级的对应表可以如下表四所示：表四风险得分和风险等级的对应表风险等级评分ⅳ级评分＜70ⅲ级70≤评分＜80ⅱ级80≤评分＜90ⅰ级评分≥90各个风险等级的具体情况可以如下表五所示：表五风险等级表在一个实施例中，如图2所示，第一计算设备31包括交通量运算器311、第五静态存储器312、第五数据选择器313、公里数运算器314和处理器315。交通量运算器311与计数器22连接，用于计算多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量的平均值，作为道路隧道的交通量。第五静态存储器312用于存储车辆车型和等效数量的对应表。第五数据选择器313分别与第五静态存储器312和车型识别装置21连接，用于基于第五静态存储器312存储的对应表，选出车型识别装置21在车辆图像中识别出的车辆型号对应的等效数量。公里数运算器314与第五数据选择器313连接，用于基于多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆型号对应的等效数量，计算道路隧道的年公里数。处理器315与车型识别装置21连接，用于确定道路隧道的危险车辆通行时间。本实施例中，交通量运算器311、公里数运算器314和处理器315分别基于已有数据，计算出未知数据。第五静态存储器312和第五数据选择器313配合，可以基于已有数据查找到对应数据。具体来说，第五静态存储器312和第五数据选择器313配合，得到车辆型号对应的等效数量。公里数运算器314再基于多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆型号对应的等效数量，计算道路隧道的年公里数。另外，交通量运算器311基于多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量，确定道路隧道的交通量。处理器315基于车辆型号为危险车辆的车辆图像的拍摄时间，确定出道路隧道的危险车辆通行时间。在实际应用中，交通量运算器311将多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆数量相加之后求平均值，即可得到道路隧道的交通量。公里数运算器314将多个拍摄设备10在同一时刻拍摄的车辆图像中的车辆型号对应的等效数量相加之后依次乘以60、60、24、365，即可得到道路隧道的年公里数。处理器315确定多个拍摄设备10在各个时间段内拍摄的车辆图像中是否存在危险车辆的车辆型号，并将车辆型号存在危险车辆的车辆图像对应的时间段，作为道路隧道的危险车辆通行时间。示例性地，车辆车型和等效数量的对应表可以如下表六所示：表六车辆车型和等效数量的对应表车辆类型换算系数自行车0.2二轮摩托0.4三轮摩托或微型汽车0.6小客车或小于3t的货车1.0旅行车1.2大客车或小于9t的货车2.09t～15t的货车3.0铰接客车或者大平板拖挂货车4.0在一个实施例中，第二计算设备35用于，按照如下公式计算道路隧道的风险得分：其中，yh为道路隧道的风险得分，ri为道路隧道的各个因素的权重，单位为％。yi为道路隧道的各个因素的风险分值。本实施例中，各个因素的风险得到与相应的权重相乘，可以根据各个因素的影响程度，相应设定权重大小，从而准确评估道路隧道的风险得分。另外，如果某个因素的风险得分与权重的乘积较大，则直接确定道路隧道的风险得分为满分，有利于及时报警，保证道路隧道交通的安全性。示例性地，道路隧道的各个因素的权重可以如下表七所示：表七道路隧道的各个因素的权重iyiγi1交通量302重点监测车公里数453危险品车辆通行25可选地，风险评估平台还包括交通量存储器、通行时间存储器和权重计算器。交通量存储器与交通量运算器311连接，用于保存道路隧道在每个小时内的交通量。通行时间存储器与处理器315连接，用于保存道路隧道在每个小时内的危险车辆通行时间。权重计算器分别与交通量存储器和通行时间计算器连接，用于将道路隧道在过去一个小时内的交通量与道路隧道在过去二十四个小时内的交通量相除的结果作为交通量对应的权重，将道路隧道在过去一个小时内的危险车辆通行时间与道路隧道在过去二十四小时内的危险车辆通行时间相除的结果作为通行时间对应的权重，将1与交通量对应的权重、通行时间对应的权重相减的结果作为公里数对应的权重。进一步地，风险评估平台还包括计时器，计时器与权重计算器连接，用于提醒权重计算器每隔一个小时更新一次交通量对应的权重、通行时间对应的权重、以及公里数对应的权重。在一个实施例中，如图2所示，监控中心40包括比较器41和报警器42。比较器41与风险评估平台30连接，用于确定风险评估平台30确定的风险等级与设定等级是否相同。报警器42与比较器41连接，用于在比较器41确定相同时发出报警信号。本实施例中，监控中心40包括比较器41和报警器42，比较器41确定风险评估平台30确定的风险等级与设定等级是否相同，报警器42在比较器41确定相同时发出报警信号，整体的响应速度快，有利于及时通知工作人员对道路隧道交通进行调控，避免安全事故的发生。在一个实施例中，如图3所示，多个拍摄设备10等距离安装在从道路隧道的入口到道路隧道的出口的路线(图3中用箭头表示)上。示例性地，如图3所示，每个拍摄设备10朝向道路隧道的入口方向。在实际应用中，如图3所示，可以将道路隧道内的整个区域划分为多个监测区间(图3中用虚线框表示)，拍摄设备10安装在监测区间的边界线上。拍摄设备10朝向道路隧道的入口方向，可以覆盖整个监测区间。这样多个拍摄设备10等距离安装在从道路隧道的入口到道路隧道的出口的路线上，可以实现对道路隧道内的整个区域进行监控。在其它实施例中，多个拍摄设备10至少设置在道路隧道的入口处、道路隧道的的中间区域和道路隧道的出口处。在一个实施例中，如图4所示，该系统还包括多条横杆51、以及与横杆51一一对应的左牵引件52和右牵引件53。多条横杆51平行设置，每条横杆51的直线方向与从道路隧道的入口到道路隧道的出口的方向垂直，相邻两条横杆51之间的距离为定值。左牵引件52的第一端和右牵引件53的第一端分别连接在对应的横杆51的两端，左牵引件52的第二端和右牵引件53的第二端分别用于连接在道路隧道的顶部。多个拍摄设备10与多条横杆51一一对应，每个拍摄设备10设置在对应的横杆51的中间。在本实施例中，左牵引件52的第一端和右牵引件53的第一端分别连接在对应的横杆51的两端，左牵引件52的第二端和右牵引件53的第二端分别用于连接在道路隧道的顶部，左牵引件52和右牵引件53的配合可以将横杆51稳定悬挂在道路隧道的上方区域。拍摄设备10设置在横杆51的中间，可以对道路隧道内的车道进行监控。示例性地，横杆51与地面的距离大于4.5m，拍摄设备10位于横杆51的中间，可以完全覆盖道路隧道内的所有车道。在一个实施例中，如图1所示，多个拍摄设备10接入光纤环网中，该系统还包括光纤收发器61、以太网交换机62和4g路由器63。光纤收发器61与光纤环网连接，用于接收拍摄设备10拍摄的车辆图像。以太网交换机62分别与光纤收发器61和图像处理设备20连接，用于将光纤收发器61接收的车辆图像传输至图像处理设备20。4g路由器63分别与以太网交换机62和风险评估平台30连接，用于通过以太网交换机62获取图像处理设备20的识别结果并上传至风险评估平台30。在实际应用中，道路隧道的长度大于100米，不能使用网线传输。本实施例中，将多个拍摄设备10接入光纤环网中，光纤收发器61与光纤环网连接，可以接收拍摄设备10拍摄的车辆图像。以太网交换机62分别与光纤收发器61和图像处理设备20连接，可以实现将光纤收发器61接收的车辆图像传输至图像处理设备20。4g路由器63分别与以太网交换机62和风险评估平台30连接，可以实现将图像处理设备20的识别结果上传至风险评估平台30。在一个实施例中，图像处理设备20还用于，在车辆图像中识别车辆车牌和车辆行驶车道，并确定车辆行驶速度。在实际应用中，图像处理设备20还包括车牌识别装置，车牌识别装置可以在车辆图像中识别出车辆车牌。基于识别出的车辆车牌在车辆图像中的位置，可以车辆行驶车道。基于同一车辆车牌所在的不同车辆图像对应的拍摄时间和拍摄设备的设置位置，可以确定车辆行驶速度。在上述实施例中，风险评估平台30还用于，根据车辆车牌、车辆行驶车道和车辆行驶速度，建立道路隧道的车流量曲线、车速曲线和车道占有率曲线并通过监控中心40输出。工作人员基于道路隧道的车流量曲线、车速曲线和车道占有率曲线，可以了解到道路隧道交通状况，相应调控道路隧道的通行状态，防止车辆进入隧道发生事故，全面保证隧道运营安全。在实际应用中，风险评估平台30根据车辆车牌的数量，可以确定车流量，进而建立车流量曲线；根据车辆行驶速度，可以建立车速曲线；基于车辆行驶车道，可以确定车道占有率，进而建立车道占有率曲线。在一个实施例中，若车辆型号为重点车辆，则图像处理设备20还用于，基于车辆图像确定车辆行驶车道、车辆行驶速度、车辆进出隧道时间和车辆撞线时距。其中，重点车辆包括大货车、大客车和危化品车中的至少一种。车辆撞线时距为一个采样周期内，车辆撞线时间转换的时间戳对采样周期取余。例如，采样周期为10s，若车辆撞线时间戳为1609814254，则车辆撞线时距为1609814254％10＝4s；若车辆撞线时间戳为1609814258，则车辆撞线时距为1609814258％10＝8s。车辆撞线时距可以用于车辆运动轨迹稳定性和速度波动性分析，速度是否稳定，有没有急速的变化，运动轨迹是否稳定，存不存在猛打方向盘，轨迹是否平滑等。在实际应用中，图像处理设备20还包括车牌识别装置，车牌识别装置可以针对车型识别装置识别出的重点车辆，对应识别出车辆车牌。基于识别出的车辆车牌在车辆图像中的位置，可以车辆行驶车道。基于同一车辆车牌所在的不同车辆图像对应的拍摄时间和拍摄设备的设置位置，可以确定车辆行驶速度。基于隧道的入口处和出口处设置的拍摄设备10分别拍摄到重点车辆的时间，可以确定车辆进出隧道时间。基于撞线位置处设置的拍摄设备10拍摄到车辆的时间，可以确定车辆撞线时距。在上述实施例中，风险评估平台30还用于，若车辆进出隧道时间超过设定时长，则通过监控中心40进行报警；若车辆行驶车道变换次数大于设定次数，则通过监控中心40进行报警；若车辆行驶速度和/或车辆撞线时距的变化幅度大于设定幅度，则通过监控中心40进行报警。本实施例中，重点车辆在道路隧道内通行时间较长、频繁变换车道和/或车速时及时报警，工作人员可以及时注意到重点车辆异常，相应调控道路隧道的通行状态，防止车辆进入隧道发生事故，全面保证隧道运营安全。在一个实施例中，如图5所示，提供了一种道路隧道交通风险评估方法，包括：步骤s502，获取道路隧道内不同区域的车辆图像。具体地，可以在道路隧道内间隔安装多个拍摄设备拍摄车辆图像，从而得到道路隧道内不同区域的车辆图像。步骤s504，对车辆图像进行图像识别，确定车辆图像中的车辆数量和车辆型号。在一个实施例中，该步骤s504包括：对车辆图像进行图像识别，确定车辆图像中的车辆型号；将识别出的车辆型号的数量，作为车辆图像中的车辆数量。步骤s506，根据道路隧道内不同区域的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，确定道路隧道的风险得分和对应的风险等级。在一个实施例中，该步骤506包括：根据车辆型号和车辆数量，确定道路隧道的交通量、年公里数和危险车辆通行时间；基于交通量和风险分值的对应表，确定道路隧道的交通量对应的风险分值；基于年公里数和风险分值的对应表，确定道路隧道的年公里数对应的风险分值；基于危险车辆通行时间和风险分值的对应表，确定道路隧道的危险车辆通行时间对应的风险分值；根据道路隧道的交通量、年公里数和危险车辆通行时间对应的风险分值，确定道路隧道的风险得分；基于风险得分和风险等级的对应表，确定道路隧道的风险得分对应的风险等级。步骤s508，若风险等级达到设定等级，则进行报警。具体地，可以通过声光报警器进行报警。上述道路隧道交通风险评估方法中，通过拍摄道路隧道内不同区域的车辆图像，可以对车辆图像进行图像识别，确定车辆图像中的车辆数量和车辆型号。根据道路隧道内不同区域的车辆图像中的车辆数量和车辆型号，可以确定道路隧道的风险得分和对应的风险等级，进而在风险等级达到设定等级时进行报警。由于风险的评估和预警是针对道路隧道交通的整体情况进行的，因此评估和预警的效果较好，有效避免道路隧道交通安全事故的发生，降低道路隧道交通的运营风险。在本说明书的描述中，参考术语“有些实施例”、“其他实施例”、“理想实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页12