一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测方法及系统与流程

本发明涉及雷达感知，尤其涉及一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测方法及系统。

背景技术：

1、在现代交通管理系统中，随着车辆数量的增加和交通流量的不断上升，道路交通事故的频发已成为一个严重的社会问题，为了减少事故发生的频率并提高事故后的响应效率，越来越多的智能交通检测与管理系统被应用于实际中，这些系统通常通过多种传感器技术实时监控道路交通状况，采集和分析相关数据，以实现对交通事故的预警、检测和分析。

2、然而，现有技术在交通事故检测与管理方面仍存在诸多不足之处，传统的交通检测系统大多依赖单一传感器或数据源，导致在复杂交通环境中无法全面、准确地捕捉和分析事故发生的全过程，此外，这些系统通常缺乏对事故发生后的详细过程重建和多条件下的事故分析，无法为事故的责任认定和后续处理提供充分的数据支持，同时，现有系统的响应速度和事故预警的准确性在多变的交通条件下也存在一定的局限性，难以满足实际应用的需求。

3、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测方法，旨在通过多源数据融合、实时动态分析、虚拟事故场景重建和多条件下的事故模拟，显著提升交通事故检测的实时性和准确性。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测方法及系统。

2、一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测方法，包括以下步骤：

3、s1，数据采集：通过安装在道路两侧的雷达传感器，连续采集交通参与者的运动数据，包括速度、加速度、位置信息以及车辆间距；

4、s2，多源数据融合与预处理：通过多种采集设备实时采集环境感知数据，包括视觉数据、交通流量数据以及通信数据，将采集到的运动数据与环境感知数据融合为多源数据，并对融合后的多源数据进行预处理；

5、s3，实时动态分析：对预处理后的多源数据进行实时动态分析，识别交通参与者的异常行为，并预测潜在的交通事故发生情况；

6、s4，事故识别与风险评估：对实时动态分析的结果进行风险评估，根据车辆速度、车距、行人密度以及天气状况动态调整风险评估的权重，确定事故发生的概率和严重程度；

7、s5，虚拟事故场景重建：在检测到交通事故后，利用虚拟事故生成模型对采集到的多源数据进行分析，重建虚拟事故场景，具体包括：

8、s51，数据解析与特征提取：从多源数据中提取相关特征，包括环境光照条件、路面状况、交通信号状态、行人行为特征、车辆类型及特征；

9、s52，模型构建：使用历史多源数据构建虚拟事故生成模型；

10、s53，虚拟事故场景生成：将提取的相关特征输入虚拟事故生成模型中，生成虚拟事故场景，包括事故发生前、发生时和发生后的全程场景；

11、s54，场景模拟与多条件分析：在虚拟事故场景基础上，模拟不同条件(如不同车速、天气等)下的事故场景，分析各种因素对事故的影响，并生成多种事故发展路径；

12、s6，报警与信息推送：完成虚拟事故场景重建后，将根据交通事故的严重程度，自动向相关交通管理部门和紧急救援单位发送警报信息，并通过道路显示屏、车载终端向用户推送事故警告信息。

13、可选的，所述s1中的数据采集包括：

14、s11，雷达传感器安装：在道路两侧的固定支架上，按照预定间隔安装多个雷达传感器；

15、s12，高频脉冲信号发射：每个雷达传感器通过发射高频脉冲信号，对其覆盖区域内的交通参与者进行连续扫描，捕捉目标物体的运动情况；

16、s13，雷达信号接收与处理：雷达传感器接收交通参与者反射回来的雷达信号，实时计算每个目标的运动数据，包括速度、加速度、位置信息以及车辆间距。

17、可选的，所述s2中的多源数据融合与预处理包括：

18、s21，环境感知数据采集：通过多种采集设备实时采集环境感知数据，具体包括：

19、视觉数据：通过车载摄像头采集视觉数据，包括道路上的图像、行人行为、车道标线状态；

20、交通流量数据：通过交通流量计采集交通流量数据，包括车流密度、车速分布、车辆种类；

21、通信数据：通过v2x通信设备采集通信数据，包括车辆之间的通信数据、交通信号状态、突发事件报警；

22、s22，数据融合：采用自适应加权平均算法将采集到的运动数据与环境感知数据融合为多源数据，表示为：

23、dfused＝w1·dmotion+w2·dvisual+w3·dtraffic+w4·dcommunication；

24、其中，dfused表示融合后的多源数据，dmotion.dvisual,dtraffic,dcommunication分别表示运动数据、视觉数据、交通流量数据和通信数据，w1,w2,w3,w4为对应的权重；

25、s23，数据预处理：采用卡尔曼滤波器对融合后的多源数据进行滤波。

26、可选的，所述s3中的实时动态分析包括：

27、s31，数据输入：将预处理后的多源数据输入至卷积神经网络(cnn)模型中，提取交通参与者行为的时空特征，捕捉交通参与者的行为模式；

28、s32，异常行为识别：基于卷积神经网络(cnn)模型提取的时空特征，通过使用欧几里得距离计算当前行为特征与正常行为特征之间的差异，识别异常行为。

29、可选的，所述s4中的事故识别与风险评估包括：

30、s41，特征权重调整：根据实时动态分析的结果，结合当前的车辆速度、车距、行人密度和天气状况，使用梯度提升决策树(gbdt)进行权重调整，表示为：

31、s411，定义损失函数：

32、其中，yi是真实标签，fm(xi)是第m棵树的预测值，l是平方误差损失函数，α是学习率，hm(xi)是第m棵树的预测输出；

33、s412，特征重要性的计算：ij＝∑t∈tδlt·i(t)；

34、其中，ij为特征j的重要性得分，δlt为决策树中每次分裂带来的损失减少量，i(t)是特征j是否参与分裂的指示函数；

35、s413，动态权重调整：

36、其中，wj是特征j的动态调整权重，m是所有特征的数量；

37、s42，事故概率计算：基于调整后的特征权重，使用逻辑回归模型对事故发生的概率进行计算，表示为：

38、；

39、其中，p(accident|features)为事故发生的概率，β0为模型的偏置项，βi为每个特征xi的回归系数，wi为动态调整后的权重；

40、s43，严重程度评估：在确定事故发生概率的基础上，通过综合分析交通参与者的速度、车距、行人密度及天气状况，使用加权求和算法评估事故的严重程度，表示为：

41、

42、其中，s是最终的严重程度评分，wi是第i个输入变量的权重，xi是第i个输入变量的标准化值，n是输入变量的总数。

43、可选的，所述s51中的数据解析与特征提取包括：

44、s511，环境光照条件的提取：通过车载摄像头获取道路图像，并使用灰度值平均算法提取环境光照条件；

45、s512，路面状况的提取：利用视觉数据中的图像特征，通过图像canny边缘检测算法和gabor滤波器，提取路面的纹理特征，并判断路面是否存在湿滑、坑洼或积水；

46、s513，交通信号状态的提取：通过v2x通信设备获取实时交通信号状态，并使用颜色识别算法对交通信号灯的颜色进行识别；

47、s514，行人行为特征的提取：通过车载摄像头与卷积神经网络(cnn)模型结合，提取行人的行为特征，包括行走方向、速度、是否突然横穿马路；

48、s515，车辆类型及特征的提取：通过视觉数据和卷积神经网络(cnn)模型提取车辆的外观特征，包括车辆类型、颜色、大小。

49、可选的，所述s52中的虚拟事故生成模型采用生成对抗网络(gans)模型，所述生成对抗网络(gans)模型包括：

50、s521，多模态数据输入与条件融合：引入多模态数据(如环境光照、路面状况、交通信号状态等)作为输入，并与噪声向量结合，表示为：

51、z～pz(z)；

52、其中，z是从标准正态分布中采样的噪声向量；

53、y＝concat(y1,y2,...,yn)；

54、其中，y是条件向量，y1,y2,...,yn是每个模态数据(如环境光照、路面状况)的标准化向量，concat表示将多个模态数据拼接为条件向量；

55、zcond＝concat(z,y)；

56、其中，zcond为融合输入；

57、s522，条件生成器：生成器接收融合输入zcond，生成符合条件向量y的虚拟事故场景表示为：

58、xfake＝g(zcond)＝g(concat(z,y))；

59、其中，xfake是生成的虚拟事故场景，g是生成器；

60、s523，多尺度判别器：引入多尺度判别器，分别在不同的尺度上(如全局尺度、局部尺度)对生成的虚拟事故场景进行判别，表示为：

61、判别器的多尺度损失：

62、其中，ds表示在尺度s上的判别器，e表示期望值；

63、多尺度总损失：

64、其中，λs是每个尺度损失的权重，s是总的尺度数量；

65、s524，多尺度生成损失与重建损失结合：在生成器的损失函数中，结合多尺度生成损失和重建损失，表示为：

66、多尺度生成损失：

67、重建损失：

68、其中，xreal是真实的事故场景；

69、生成器总损失：

70、其中，λrecon是重建损失的权重系数；

71、s525，对抗训练与更新：使用对抗训练方法交替更新生成器和判别器，表示为：

72、生成器更新：

73、其中，θg是生成器的参数，η是学习率；

74、判别器更新：

75、其中，θd是判别器的参数，η是学习率。

76、可选的，所述s53中的虚拟事故场景生成包括：

77、s531，特征融合输入：将从多源数据中提取的相关特征进行标准化处理后，融合成综合特征向量；

78、s532，特征输入生成模型：将融合后的综合特征向量与随机噪声向量结合，作为输入向量输入至虚拟事故生成模型；

79、s534，生成事故场景：虚拟事故生成模型根据输入的综合特征向量生成虚拟事故场景，包括事故发生前、事故发生时以及事故发生后的全程场景。

80、可选的，所述s54中的场景模拟与多条件分析包括：

81、s541，条件变量设定：基于生成的虚拟事故场景，设定多个不同的条件变量，包括不同的车速、天气状况、交通密度、车辆类型，以创建不同的模拟场景条件；

82、s542，多条件场景生成：将设定的条件变量分别输入虚拟事故生成模型中，生成在不同条件下的事故场景，表示为：

83、

84、其中，是条件变量yi与噪声z的融合输入，是在条件变量yi下生成的事故场景；

85、s543，因素影响分析：通过对比不同条件下生成的事故场景，分析各个条件变量(如车速变化、天气恶化)对事故严重程度和发生概率的影响，识别出关键因素及其对事故发展的影响力，表示为：

86、

87、其中，是在条件变量yi下评估的事故严重程度，sbase是基准条件下的事故严重程度，δsi是条件变量yi对事故严重程度的增量影响；

88、s544，多路径事故发展生成：在不同条件下模拟生成多种事故发展路径，分析事故在不同情况下的结果，表示为：

89、

90、其中，是事故在条件变量yi下发展的概率路径，是在条件变量yi下，基于生成场景的路径概率。

91、一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测系统，用于实现上述的一种基于路侧雷达感知的道路交通事故检测方法，包括以下模块：

92、雷达传感模块：通过安装在道路两侧的雷达传感器，连续采集交通参与者的运动数据，包括速度、加速度、位置信息以及车辆间距；

93、多源数据融合与预处理模块：通过多种采集设备实时采集环境感知数据，包括视觉数据、交通流量数据及通信数据，并将环境感知数据与运动数据进行融合和预处理；

94、实时动态分析模块：对预处理后的多源数据进行实时分析，识别交通参与者的异常行为，并预测潜在的交通事故发生情况；

95、事故识别与风险评估模块：基于实时动态分析结果进行风险评估，动态调整风险评估的权重，确定事故发生的概率和严重程度；

96、虚拟事故场景重建模块：在检测到交通事故后，利用虚拟事故生成模型对采集到的多源数据进行分析，重建虚拟事故场景；

97、报警与信息推送模块：根据虚拟事故场景的严重程度，向交通管理部门和紧急救援单位发送警报信息，并通过道路显示屏、车载终端向用户推送事故警告信息。

98、本发明的有益效果：

99、本发明，通过安装在道路两侧的雷达传感器和多种采集设备，实时采集并融合交通参与者的运动数据与环境感知数据，通过卷积神经网络和梯度提升决策树的应用，系统能够精准地识别交通参与者的异常行为，并动态评估事故发生的概率和严重程度，从而显著提升了事故检测的实时性与准确性。

100、本发明，通过生成对抗网络模型，并结合多模态数据、多尺度判别器及重建损失优化生成过程，生成的虚拟事故场景不仅在全局特征上符合真实交通环境，且在局部细节上与实际事故场景高度一致，这种虚拟场景能够再现事故发生的全过程，涵盖事故发生前、事故发生时和事故发生后的全程场景，为事故分析、预测和责任认定提供了可靠的数据支持。

101、本发明，通过对虚拟事故场景的多条件模拟与分析，能够灵活设定不同的车速、天气、交通密度等变量，深入分析各种因素对事故严重程度和发展路径的影响，生成的多种事故发展路径为事故预防、应急响应和管理措施的制定提供了科学依据，有效减少了二次事故的发生，提升了交通管理系统的整体效率与安全性。