本发明涉及无线电检测，具体涉及基于高速公路路况监控的预警方法及系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的加速和机动车保有量的不断增加，交通拥堵和事故频发已成为全球范围内亟待解决的问题。传统的交通监控手段，如闭路电视（cctv）和地面传感器，虽然在一定程度上提供了路况信息，但在高速公路等高速度环境下，传统摄像头的视野受到限制，无法全面监控高速公路的复杂路况，导致监控手段的覆盖范围有限，尤其是数据处理和反馈时间较长，无法实现快速反应，导致事故发生后才能进行处理。
2、因此，针对传统的交通监控系统多依赖于摄像头和地面传感器，难以实时准确地获取高速公路的路况信息，亟需一种利用激光雷达或卫星无线电信标作为电磁波反射有效地监测交通流量、速度和车辆状态的高速公路路况监控的预警方法，以实现智能预警，满足高速公路路况的交通监控需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，针对上述问题，本发明提出了一种基于高速公路路况监控的预警方法及系统，通过电磁波反射技术监测高速公路的交通状况，及时发出预警信号，从而降低交通事故的发生率，提升道路安全性。
2、本发明采用以下技术方案实现：
3、第一方面，本发明提供了一种基于高速公路路况监控的预警方法，该方法包括以下步骤：
4、基于车辆上安装车载终端，实时收集并通过无线网络传输车辆的速度、位置坐标、车距及行车记录信息；
5、通过高速公路沿线部署的激光雷达和声波传感器，利用激光脉冲扫描和声波探测，实时获取周围环境的距离、速度和噪声数据；
6、利用配置的视频监控系统实时捕捉交通流量和车辆行为数据，同时通过卫星信号和电磁波通信获取车辆的精确位置，并传递实时路况信息；
7、将车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控采集的多维数据进行融合，计算拥堵系数、平均延误值及差异度，生成交通状况模型；
8、基于实时数据和历史数据，构建交通状态预测模型，利用交通状况模型生成的指标作为输入，生成未来时段的交通状态预测结果；
9、设定预警阈值，并在交通状态预测结果异常时，自动发出预警信号。
10、作为本发明的进一步方案，所述车辆上安装车载终端包括gps模块、惯性测量单元、毫米波雷达、车辆can总线接口以及5g无线通信模块；所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，用于实时获取车辆的加速度和角速度，结合gps数据进行动态定位；所述毫米波雷达用于测量车辆与前方障碍物的距离。
11、作为本发明的进一步方案，基于车辆上安装车载终端实时收集车辆的速度、位置坐标、车距及行车记录信息时，所述gps模块与惯性测量单元结合，提供车辆的实时位置和运动状态；其中，实时位置的位置坐标为（），其中，为车辆的经度坐标，为车辆的纬度坐标；为gps模块提供的经度修正值；为gps模块提供的纬度修正值；为惯性测量单元提供的经度修正值；惯性测量单元提供的纬度修正值。
12、作为本发明的进一步方案，基于车辆上安装车载终端实时收集车辆的速度、位置坐标、车距及行车记录信息时，通过车辆can总线接口获取当前车速，使用毫米波雷达实时测量与前方障碍物的距离，处理来自gps、imu、can总线和激光雷达的数据，汇总车辆的速度、位置坐标、车距等信息，生成数据包；利用5g无线通信模块将数据包上传至中央监控系统；其中，车速测量公式为：
13、
14、式中，为车辆的速度，单位：米/秒；为车辆在时间段内行驶的距离，单位：米；为时间段，单位：秒；
15、使用毫米波雷达实时测量与前方障碍物的距离时，与前方车辆的车距测量公式为：
16、
17、式中，为与前方障碍物的距离，单位：米；为毫米波在空气中的传播速度，单位：米/秒；为毫米波信号从发射到接收的往返时间，单位：秒。
18、作为本发明的进一步方案，利用激光脉冲扫描和声波探测时，激光雷达发送激光脉冲，通过反射测距，计算与物体的距离，记录脉冲发射和接收时间，利用多次测量计算目标物体的速度；声波传感器发射声波信号，测量声波信号的回波和时间差，获取环境噪声水平和物体的速度。
19、作为本发明的进一步方案，将车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控采集的多维数据进行融合时，利用卡尔曼滤波技术融合来自车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控的多维数据，得到多维数据的状态向量、状态转移方程以及观测方程，并预测当前状态，更新阶段计算卡尔曼增益。
20、作为本发明的进一步方案，计算拥堵系数时，计算拥堵系数的计算公式为：
21、
22、式中，为拥堵系数，表示交通流量的拥堵程度，0 表示畅通，1 表示完全拥堵；为自由流速，表示理想情况下道路的最大流速，即未拥堵状态下的最大流速；为实际流速，表示当前交通状态下的车辆速度。
23、作为本发明的进一步方案，计算平均延误值时，计算平均延误值的计算公式为：
24、
25、式中，为平均延误值；为第辆车的实际行驶时间，为车辆在无拥堵情况下的行驶时间；为经过测量段的车辆数量。
26、作为本发明的进一步方案，计算差异度时，计算差异度的计算公式为：
27、
28、式中，为差异度，表示交通流速的波动程度；为样本数量，即：经过测量段的车辆数量；为第辆车的速度；为车辆的平均速度。
29、作为本发明的进一步方案，生成交通状况模型时，将计算得到的拥堵系数、平均延误值和差异度，通过加权综合得出交通状况模型。
30、作为本发明的进一步方案，构建交通状态预测模型时，获取当前交通状态的实时数据，并收集历史的交通数据，进行数据清洗与整合后，从交通状况模型生成的指标中提取特征，包括拥堵系数、平均延误值和差异度，构建基于时间序列的arima作为预测模型，将历史数据划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并调整超参数，在测试集上评估，得到训练好的交通状态预测模型，输入未来时段的交通状况模型生成的指标，生成预测结果。
31、第二方面，本发明还包括一种基于高速公路路况监控的预警系统，该系统包括：
32、数据采集模块，用于采集车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控的数据；
33、数据融合模块，用于整合来自车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控的数据，进行多源数据融合，生成统一的数据集；
34、交通状况分析模块，用于计算交通关键指标，生成交通状况模型，反映当前交通状态；
35、交通状态预测模块，用于基于实时数据和历史数据，采用机器学习或时间序列分析方法构建交通状态预测模型，利用生成的交通状况模型指标作为输入，预测未来时段的交通状态；
36、预警模块，用于设定交通状态预警阈值，当预测结果异常时，自动发出预警信号。
37、作为本发明的进一步方案，所述数据采集模块包括：
38、车载终端：安装于每辆车上，负责实时收集并传输车辆的速度、位置坐标、车距及行车记录信息。
39、激光雷达模块：部署在高速公路沿线，利用激光脉冲进行环境扫描，获取周围车辆的距离和速度数据。
40、声波传感器：实时探测环境噪声及车辆状态，为交通流量分析提供数据支持。
41、视频监控系统：实时捕捉交通流量和车辆行为，分析车流密度和流向。
42、卫星定位模块：通过卫星信号获取车辆的精确位置，传递实时路况信息；
43、卫星信号和电磁波模块：获取车辆的精确位置，并传递实时路况信息。
44、作为本发明的进一步方案，计算交通关键指标包括拥堵系数、平均延误值和差异度。
45、本发明还包括一种计算机设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述的基于高速公路路况监控的预警方法。
46、本发明还包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述的基于高速公路路况监控的预警方法。
47、与现有技术相比，本发明提供的基于高速公路路况监控的预警方法及系统，具有以下有益效果：
48、1.实现了实时交通监控和安全性提升。本发明的系统能够持续监控高速公路的交通状态，确保任何变化都能被及时捕捉，从而为管理部门提供准确的数据支持。通过实时数据分析和预警机制，能够迅速识别潜在危险情况，减少事故发生，保障司机和乘客的安全。
49、2.实现了有效的交通流量管理和快速应急响应。本发明的方法可以实时分析交通流量，识别拥堵情况，从而实现更高效的交通流量调度，优化交通流向。在交通事故或突发事件发生时，系统能够立即发出预警，帮助相关部门迅速作出反应，减少事故后果。
50、3.降低了交通延误，提高了出行效率。本发明通过预测交通状态，司机可以获得更为准确的出行信息，选择最佳出行时间和路线，从而有效减少行车延误。司机和乘客能根据实时路况信息调整行程，减少等待时间，提高整体出行效率， 及时提供路况信息和预警通知，使公众的出行体验更加便利和舒适，增强出行满意度。
51、综上所述，本发明基于高速公路路况监控的预警方法及系统将极大地提升交通管理的智能化水平，为构建安全、畅通的高速公路网络做出贡献。
52、本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
1.一种基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，所述车辆上安装车载终端包括gps模块、惯性测量单元、毫米波雷达、车辆can总线接口以及5g无线通信模块；所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，用于实时获取车辆的加速度和角速度，结合gps数据进行动态定位；所述毫米波雷达用于测量车辆与前方障碍物的距离。
3.如权利要求2所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，基于车辆上安装车载终端实时收集车辆的速度、位置坐标、车距及行车记录信息时，所述gps模块与惯性测量单元结合，提供车辆的实时位置和运动状态；其中，实时位置的位置坐标为（），其中，为车辆的经度坐标，为车辆的纬度坐标；为gps模块提供的经度修正值；为gps模块提供的纬度修正值；为惯性测量单元提供的经度修正值；惯性测量单元提供的纬度修正值。
4.如权利要求3所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，基于车辆上安装车载终端实时收集车辆的速度、位置坐标、车距及行车记录信息时，通过车辆can总线接口获取当前车速，使用毫米波雷达实时测量与前方障碍物的距离，处理来自gps、imu、can总线和激光雷达的数据，汇总车辆的速度、位置坐标、车距等信息，生成数据包；利用5g无线通信模块将数据包上传至中央监控系统。
5.如权利要求4所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，利用激光脉冲扫描和声波探测时，激光雷达发送激光脉冲，通过反射测距，计算与物体的距离，记录脉冲发射和接收时间，利用多次测量计算目标物体的速度；声波传感器发射声波信号，测量声波信号的回波和时间差，获取环境噪声水平和物体的速度。
6.如权利要求5所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，将车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控采集的多维数据进行融合时，利用卡尔曼滤波技术融合来自车载终端、激光雷达、声波传感器和视频监控的多维数据，得到多维数据的状态向量、状态转移方程以及观测方程，并预测当前状态，更新阶段计算卡尔曼增益。
7.如权利要求6所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，计算拥堵系数时，计算拥堵系数的计算公式为：
8.如权利要求7所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，计算平均延误值时，计算平均延误值的计算公式为：
9.如权利要求8所述的基于高速公路路况监控的预警方法，其特征在于，计算差异度时，计算差异度的计算公式为：
10.一种基于高速公路路况监控的预警系统，其特征在于，用于执行权利要求1-9中任意一项所述基于高速公路路况监控的预警方法，所述基于高速公路路况监控的预警系统包括：
