一种重点区域车辆定位监控与预警方法与流程

本发明涉及智能交通，具体涉及一种重点区域车辆定位监控与预警方法。

背景技术：

1、重点区域通常是指对安全、管理或其他特定目的具有重要意义的特定区域，包括但不限于安全关键区域、交通管制区域、环境保护区域和隔离区域等。

2、传统系统可能依赖于较为简单的定位技术，如gps定位。这些技术在复杂环境中(如城市高楼密集区域)可能受到多径效应的影响，导致定位精度下降，且传统系统的实时性可能受限于数据更新频率和传输速度，导致监控响应速度慢，而且传统系统通常缺乏对目标车辆未来行为的预测能力。

技术实现思路

1、本发明目的是针对背景技术中存在的问题，提出一种重点区域车辆定位监控与预警方法。

2、本发明的技术方案：一种重点区域车辆定位监控与预警方法，包括：

3、设置脉冲发射基站，并在目标车辆设置脉冲接收端，基于所述脉冲发射基站和所述脉冲接收端通过回波反射原理确定所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置；

4、对重点区域进行划分，并获取所述重点区域边界相对于所述脉冲发射基站的地理位置序列；

5、判断所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置是否在所述重点区域边界相对于所述脉冲发射基站的地理位置序列内，若不在，则表明所述目标车辆在所述重点区域外；

6、若在，则通过北斗定位原理对在所述重点区域内的所述目标车辆进行实时定位，以得到所述目标车辆的实时位置；

7、将所述目标车辆的实时位置按照时间序列进行排列，以得到所述目标车辆的轨迹数据，将所述目标车辆的轨迹数据传输至训练好的轨迹预测模型中，通过所述训练好的轨迹预测模型输出所述目标车辆下一预设时刻的轨迹数据；

8、将所述目标车辆下一预设时刻的轨迹数据与预设的标准轨迹数据进行匹配，以得到两者之间的匹配度，若两者之间的匹配度低于预设的匹配度阈值，则通过警报设备进行预警。

9、优选的，基于所述脉冲发射基站和所述脉冲接收端通过回波反射原理确定所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置，包括：

10、计算所述脉冲发射基站和所述脉冲接收端之间的直线距离；

11、基于所述脉冲发射基站和所述脉冲接收端之间的直线距离计算所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置。

12、优选的，所述直线距离计算公式如下：

13、

14、其中，ltotal表示脉冲发射基站和脉冲接收端之间的直线距离，δt表示发射脉冲与接收脉冲之间的时延差，vo表示脉冲信号在空气中的传播速度，fo表示脉冲发射基站中发射端的振动幅值。

15、优选的，所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置计算公式如下：

16、

17、其中，(xd,yd)表示目标车辆相对于脉冲发射基站的地理位置，即横坐标数值与纵坐标数值，α表示脉冲发射基站中发射端的倾斜角度。

18、优选的，通过北斗定位原理对在所述重点区域内的所述目标车辆进行实时定位，以得到所述目标车辆的实时位置，包括：

19、计算北斗卫星与所述目标车辆之间的距离；

20、基于所述北斗卫星与所述目标车辆之间的距离计算所述目标车辆的实时位置。

21、优选的，所述北斗卫星与所述目标车辆之间的距离计算公式如下：

22、

23、其中，s表示北斗卫星与目标车辆之间的距离，表示北斗卫星到地平面的垂直距离，εo表示伪距误差，β表示辅助计算参数，δtb表示时刻误差，且δtb＝δtr-δte，δtr表示接收机时钟差，δte表示卫星钟差。

24、优选的，所述目标车辆的实时位置计算公式如下：

25、

26、其中，s1和s2表示目标车辆的实时位置，(xb,yb)表示目标车辆的实时位置，(x1,y1)表示第一颗北斗卫星的坐标信息，(x2,y2)表示第二颗北斗卫星的坐标信息，表示，ε1和ε2表示第一和第二颗北斗卫星的伪距误差，δt1b和δt2b表示第一和第二颗北斗卫星的时刻误差。

27、优选的，所述目标车辆的轨迹数据表达式如下：

28、

29、其中，(x,y)表示目标车辆的轨迹数据，表示目标车辆的t时刻的实时位置。

30、优选的，所述轨迹预测模型采用改进的长短期记忆神经网络，通过引入时空注意力机制对所述长短期记忆神经网络进行改进，所述时空注意力机制包括时间注意力层和空间注意力层，所述轨迹预测模型将所述目标车辆的轨迹数据作为输入，通过所述长短期记忆神经网络得到隐藏状态获取所述目标车辆的时间注意力权重将所述隐藏状态和所述时间注意力权重结合，以得到与所述目标车辆的相关联的张量单元值基于所述目标车辆的相关联的张量单元值计算空间注意力权重将所述时间注意力权重和所述空间注意力权重进行结合，以得到时空注意力权值vt。

31、优选的，所述隐藏状态计算公式如下：

32、

33、其中，表示长短期记忆神经网络第j层的隐藏状态；

34、所述时间注意力权重计算公式如下：

35、

36、其中，softmax表示softmax激活函数，tanh表示双曲正切激活函数，wα表示时间注意力层中可学习权重；

37、所述目标车辆的相关联的张量单元值计算公式如下：

38、

39、其中，t表示矩阵的转置；

40、所述空间注意力权重计算公式如下：

41、

42、其中，wβ表示空间注意力层中可学习权重；

43、所述时空注意力权值vt计算公式如下：

44、

45、与现有技术相比，本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

46、1、本发明通过脉冲发射基站和接收端的组合，利用回波反射原理确定目标车辆相对于基站的地理位置，能够精确地确定车辆是否在设定的重点区域内或外，并且对于进入重点区域内的目标车辆，采用北斗定位原理进行实时定位，获取目标车辆的实时位置，并利用历史轨迹数据传输至训练好的轨迹预测模型中，预测目标车辆在未来时刻的轨迹。

47、2、本发明通过将目标车辆的预测轨迹与预设的标准轨迹进行匹配度分析，若匹配度低于预设的阈值，即可触发预警，从而有效地提高了对潜在威胁或异常行为的识别和响应能力，并且能够快速识别并警示在重点区域内不符合预期行为的车辆，有助于提升安全防范措施和应急响应能力，减少潜在的安全风险和事件发生可能性。

1.一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，基于所述脉冲发射基站和所述脉冲接收端通过回波反射原理确定所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置，包括：

3.根据权利要求2所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述直线距离计算公式如下：

4.根据权利要求3所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述目标车辆相对于所述脉冲发射基站的地理位置计算公式如下：

5.根据权利要求1所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，通过北斗定位原理对在所述重点区域内的所述目标车辆进行实时定位，以得到所述目标车辆的实时位置，包括：

6.根据权利要求5所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述北斗卫星与所述目标车辆之间的距离计算公式如下：

7.根据权利要求6所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述目标车辆的实时位置计算公式如下：

8.根据权利要求1所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述目标车辆的轨迹数据表达式如下：

9.根据权利要求1所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述轨迹预测模型采用改进的长短期记忆神经网络，通过引入时空注意力机制对所述长短期记忆神经网络进行改进，所述时空注意力机制包括时间注意力层和空间注意力层，所述轨迹预测模型将所述目标车辆的轨迹数据作为输入，通过所述长短期记忆神经网络得到隐藏状态获取所述目标车辆的时间注意力权重将所述隐藏状态和所述时间注意力权重结合，以得到与所述目标车辆的相关联的张量单元值基于所述目标车辆的相关联的张量单元值计算空间注意力权重将所述时间注意力权重和所述空间注意力权重btv进行结合，以得到时空注意力权值vt。

10.根据权利要求9所述的一种重点区域车辆定位监控与预警方法，其特征在于，所述隐藏状态计算公式如下：