本發(fā)明涉及三維建模的，尤其涉及一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，高速公路收費站的智能化管理逐漸成為研究的熱點?，F(xiàn)有技術(shù)中，高速公路收費站主要依賴于人工監(jiān)控和處理交易異常(特情)，這種方式效率低下，容易導(dǎo)致交通擁堵，影響車輛通行效率。同時，隨著車輛數(shù)量的增加和交通復(fù)雜性的提升，傳統(tǒng)的人工處理方式難以滿足實際需求，迫切需要一種能夠提高處理效率和準確性的方法。

2、在實際應(yīng)用中，收費站動態(tài)要素的實時采集和處理是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的單一模式數(shù)據(jù)采集方式難以全面反映收費站的實際情況，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)不全或不準確?，F(xiàn)有技術(shù)中，通常采用視頻監(jiān)控、紅外感應(yīng)等單一技術(shù)手段進行數(shù)據(jù)采集，無法實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合和綜合分析，限制了對收費站環(huán)境和車輛狀態(tài)的全面感知。

3、此外，現(xiàn)有的三維建模技術(shù)在收費站應(yīng)用中較少涉及，難以實現(xiàn)收費站物理系統(tǒng)的虛擬仿真和實時渲染。即使引入了部分三維建模技術(shù)，往往也僅限于靜態(tài)展示，缺乏與實際收費站動態(tài)要素的實時聯(lián)動，無法實現(xiàn)特情處理的實時預(yù)測和方案推送。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本技術(shù)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法及裝置存在的問題，提出了本發(fā)明。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置裝置，該裝置包括：

5、前端采集模塊，其用于收費站動態(tài)要素的實時狀態(tài)進行采集；

6、三維建模模塊：三維建模模塊利用數(shù)字孿生技術(shù)來創(chuàng)建現(xiàn)實收費站物理系統(tǒng)的虛擬模型，創(chuàng)建具有收費站動靜態(tài)要素各種屬性的模型，并引入ai分析與預(yù)測功能，對事件進行預(yù)警以及提供處置方案建議；

7、孿生渲染模塊：孿生渲染模塊用于實現(xiàn)與交易特情處置業(yè)務(wù)緊密關(guān)聯(lián)的場景渲染，讓遠程特情處置人員能夠身臨其境的辦理處置業(yè)務(wù)，包括視角實時渲染、車輛實時渲染、交互視頻流接入渲染；

8、虛實聯(lián)動模塊：通過將三維模型上映射和渲染出來的收費站動靜態(tài)要素的數(shù)據(jù)接口與收費系統(tǒng)、機電系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)一一對應(yīng)，在孿生模型上對各個要素進行操作時，操作內(nèi)容將直接投映到真實場景，對真實場景中的設(shè)備進行控制，與真實場景進行交互，完成交易特情處置。

9、作為本發(fā)明所述一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置裝置的一種優(yōu)選方案，其中：所述前端采集模塊包括：全景采集子模塊、側(cè)方位采集子模塊、前方位采集子模塊、交易信息采集子模塊；

10、所述全景采集子模塊用于采集全車道視角下的動靜態(tài)要素；

11、所述側(cè)方位采集子模塊用于對車輛的側(cè)面要素進行采集，重點采集車型和車輛軸數(shù)信息、司乘人員與遠程平臺交互狀態(tài)；

12、所述前方位采集模塊用于對車輛前端特征進行采集，重點采集車牌信息，車內(nèi)司乘人員狀態(tài)信息；所述交易信息采集子模塊用于采集車輛的交易情況。

13、一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法，基于上述的虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置裝置，該方法包括以下步驟：

14、s1:前端采集模塊啟動，使用全景采集子模塊、側(cè)方位采集子模塊、前方位采集子模塊和交易信息采集子模塊，采集收費站動態(tài)要素的實時狀態(tài)；

15、s2：將多模態(tài)采集的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)融合算法進行融合處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，利用圖像處理、紅外成像、lidar數(shù)據(jù)，從激光雷達獲取的數(shù)據(jù)，融合技術(shù)，實現(xiàn)對車輛和環(huán)境的全面感知；

16、s3：三維建模模塊利用融合后的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建現(xiàn)實收費站物理系統(tǒng)的虛擬模型，構(gòu)建具有收費站動靜態(tài)要素各種屬性的三維模型；

17、s4：在三維建模模塊中引入實時ai分析與預(yù)測功能，通過機器學(xué)習(xí)算法對融合后的數(shù)據(jù)和三維模型進行實時分析；

18、s5：孿生渲染模塊啟動，實現(xiàn)與交易特情處置業(yè)務(wù)緊密關(guān)聯(lián)的場景渲染；

19、s6：虛實聯(lián)動模塊通過將三維模型上映射和渲染出來的收費站動靜態(tài)要素的數(shù)據(jù)接口與收費系統(tǒng)、機電系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)一一對應(yīng)。

20、作為本發(fā)明所述一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法的一種優(yōu)選方案，其中：：所述s2過程中，融合處理的具體過程為：

21、定義多模態(tài)數(shù)據(jù)集，設(shè)d＝{dv，dr，dι}，dv表示視頻圖像數(shù)據(jù)集，dr表示紅外數(shù)據(jù)集，dι表示lidar數(shù)據(jù)集；

22、對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使其數(shù)據(jù)范圍一致，設(shè)為第i個模態(tài)的數(shù)據(jù)，歸一化后的數(shù)據(jù)表示為

23、利用融合算法f(·)將歸一化后的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集f，則：

24、

25、其中，α，β為融合權(quán)重系數(shù)，λ為衰減系數(shù)，x為數(shù)據(jù)點，n為數(shù)據(jù)總數(shù)。

26、作為本發(fā)明所述一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法及裝置的一種優(yōu)選方案，其中：所述s4過程中，從融合后的數(shù)據(jù)集f中獲取輸入數(shù)據(jù)，對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取，生成特征向量xi，對歷史數(shù)據(jù)進行標注，識別并記錄各類特情事件，包括：車輛異常、交易問題，將這些標注作為標簽數(shù)據(jù)ylabel，用于模型的訓(xùn)練和預(yù)測；

27、xi＝[xv，xc，xr，xf，xt]；

28、然后將數(shù)據(jù)集{xi，ylabel}劃分為訓(xùn)練集和測試集，并按照80％的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，20％的數(shù)據(jù)作為測試集；

29、選擇隨機森林和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法進行訓(xùn)練模型，將隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進行融合，生成最終的預(yù)測結(jié)果。

30、作為本發(fā)明所述一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法的一種優(yōu)選方案，其中：將隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進行融合，生成最終的預(yù)測結(jié)果為：yfinal＝θ·yrf+(1-θ)·ynn

31、其中，θ為權(quán)重系數(shù)，yrf為隨機森林的預(yù)測結(jié)果，ynn為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果。

32、作為本發(fā)明所述一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法的一種優(yōu)選方案，其中：根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果，判斷是否出現(xiàn)特情，并提前進行預(yù)警；

33、判斷出現(xiàn)特情的概率為：

34、其中，palert的值域為【0，1】，λ為衰減系數(shù)，t為預(yù)警時間窗；

35、根據(jù)預(yù)警結(jié)果，生成相應(yīng)的處置方案建議，并推送給遠程特情處置人員；

36、處置方案公式為：

37、其中，wi為處置方案權(quán)重，n為可能的特情數(shù)量。

38、作為本發(fā)明所述一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述處置方案值域ssolution為正數(shù)，不同特情類型的權(quán)重wi不同，即嚴重事故的權(quán)重取值較高，而輕微的交易問題權(quán)重較低，根據(jù)不同的綜合評分數(shù)值，給出對應(yīng)的方案，則：

39、

40、通過上述映射確保了綜合評分能夠?qū)?yīng)到具體的處置方案。

41、一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述的一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法的步驟。

42、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的一種虛實聯(lián)動的高速公路交易特情處置方法及裝置的步驟。

43、本發(fā)明的有益效果：

44、1、本發(fā)明通過引入多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與融合技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對收費站環(huán)境和車輛狀態(tài)的全面感知，提升數(shù)據(jù)的完整性和準確性。利用圖像處理、紅外成像、lidar數(shù)據(jù)融合等技術(shù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，提供更加全面的實時監(jiān)控和分析能力；

45、2、本發(fā)明在三維建模模塊中引入實時ai分析與預(yù)測功能，利用機器學(xué)習(xí)算法對融合后的數(shù)據(jù)和三維模型進行實時分析。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前狀態(tài)，預(yù)測可能出現(xiàn)的特情(如車輛異常、交易問題等)，提前進行預(yù)警，并生成處置方案建議，推送給遠程特情處置人員；

46、3、本發(fā)明通過數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)建現(xiàn)實收費站物理系統(tǒng)的虛擬模型，實現(xiàn)收費站動靜態(tài)要素的三維建模。孿生渲染模塊實現(xiàn)與交易特情處置業(yè)務(wù)緊密關(guān)聯(lián)的場景渲染，讓遠程特情處置人員能夠身臨其境的辦理處置業(yè)務(wù)，并通過虛實聯(lián)動模塊實現(xiàn)對實際收費站設(shè)備的實時控制與交互；

47、4、本發(fā)明通過ai算法和三維建模技術(shù)，生成的處置方案具有高度的針對性和準確性，能夠顯著提高特情處理效率，減少人工干預(yù)時間，提升收費站整體通行效率和安全性。