本發明涉及自然災害預警，尤其涉及一種高速公路自然災害預警方法和系統。

背景技術：

1、近年來，自然災害呈頻發態勢，對人類社會和經濟發展構成前所未有的嚴峻挑戰。在高速公路這一特定場景中，鑒于車輛行駛速度較快(平均時速達100千米/小時)，若突發自然災害(涵蓋地質災害中的崩塌、滑坡、泥石流、沉陷與塌陷，以及水旱災害中的水毀等類型)，則在災害發生的5公里范圍內，車輛難以迅速做出有效應對舉措。具體地，在自然災害發生位置附近2米至1公里的范圍內，車輛駕駛員因反應時間受限，無法即刻實施合理的駕駛操作；在災害發生地點附近1至5公里的區域內，車輛由于無法及時獲取災害發生的相關信息，難以提前做好應對準備。

2、目前，部分導航軟件雖能基于移動通信運營商的信令數據和gps定位等數據的融合計算得出路段擁堵狀況，并可提前向5公里范圍外的車輛發出通知進行預警，但該方法僅能反映擁堵情況，且軟件反應速度處于分鐘級別。

3、現有技術中對于高速公路自然災害的監測和預警往往依賴于傳統的監測手段，如定期的人工巡檢；并且當監測到可能的災害跡象時，需要經過多個環節的信息傳遞和確認，才能最終發出預警?，F有技術存在以下缺陷：

4、(1)及時性低：傳統的監測手段存在較大的時間間隔，無法實現對災害的實時監測，而且在數據采集和傳輸方面存在滯后性。例如，對于地質災害崩塌、滑坡等，可能在災害已經發生并造成一定影響后才能夠被巡檢人員發現，期間車輛仍在不知情的情況下高速行駛，極大地增加了事故風險。

5、(2)響應速度慢：當前的預警機制在處理和分析災害數據時，流程繁瑣且效率低下，使得車輛在面臨迫在眉睫的危險時，無法迅速獲得有效的應對指示。以水旱災害中的水毀為例，當水位突然上漲或道路被洪水淹沒的情況發生時，現有技術可能需要數分鐘甚至更長時間來完成數據處理和決策，而車輛在高速公路上以100km/h的速度行駛，決策生成的時間內車輛已經行駛了相當長的距離，增加了遭遇危險的可能性。

6、因此，亟需一種響應迅速的高速公路自然災害預警方法，以降低高速公路的通行風險，提高高速公路的運行效率。

技術實現思路

1、鑒于此，本發明實施例提供了一種高速公路自然災害預警方法和系統，能夠響應迅速地進行高速公路自然災害預警，以保證高速行車安全。

2、本發明的一個方面提供了一種高速公路自然災害預警方法，該方法包括以下步驟：

3、獲取設定路段的多維高速公路數據，并基于多維高速公路數據形成對應路段的實時數據集；其中，多維高速公路數據包括歷史災毀與風險數據、視頻數據、路面養護監測數據和氣象數據；

4、將實時數據集輸入預訓練的高速公路自然災害預警模型，輸出得到對應路段的自然災害預警信息；

5、向用戶觸達設備發送基于自然災害預警信息生成的用戶通知消息，使得用戶接收到用戶通知消息；

6、其中，預訓練的高速公路自然災害預警模型是通過以下方式得到的：

7、獲取歷史數據集，將歷史數據集輸入至初始預警模型，并通過多輪迭代訓練得到高速公路自然災害預警模型；

8、其中，歷史數據集是基于設定歷史時段內的多維高速公路數據和預警標簽得到的，預警標簽和自然災害預警信息均包括用于表示災害是否發生和災害預警等級的災害預警標識。

9、在本發明的一些實施例中，多維高速公路數據還包括：光纜傳輸狀態數據和車輛通行數據；其中，車輛通行數據是基于車輛與高速門架之間的通信識別確定的；

10、氣象數據包括氣象監測數據和氣象預報數據，氣象數據包括以下字段信息：氣象監測區域、氣象類型和氣象類型的級別。

11、在本發明的一些實施例中，歷史災毀與風險數據包括歷史災毀數據和風險點數據，歷史災毀數據包括災毀點位置和災毀損失特征信息，風險點數據包括風險點位置和歷史災害特征信息；其中，歷史災害特征信息包括以下字段信息中的一種或多種：地形特征、歷史災害的發生頻次、歷史災害的發生時間、歷史災害類型、歷史災害規模、歷史災害的危害程度、歷史災害的危害對象、歷史災害的高速斷通狀況和歷史災害的處治情況，其中，歷史災害類型為崩塌、滑坡、泥石流、沉陷與塌陷、水毀或高邊坡；

12、路面養護監測數據包括路面養護監測位置、路面養護監測類型和各個路面養護監測類型的監測值，其中，路面養護監測類型包括位移監測、災害誘發因素監測、防護設施監測和短臨監測中的一種或多種；

13、光纜傳輸狀態數據包括通信光纜編號和光纜傳輸信息，其中，光纜傳輸信息通過以下性能指標中的一種或多種來衡量：信號強度、傳輸速率和誤碼率；

14、車輛通行數據包括高速門架編號、車輛通行高速門架的時間和車型；以及

15、視頻數據包括攝像頭編號和監控視頻圖像數據。

16、在本發明的一些實施例中，基于多維高速公路數據形成對應路段的實時數據集，包括：

17、利用特征字段提取模型從歷史災毀與風險數據中提取特定字段信息形成風險與災毀向量；利用視頻特征提取神經網絡模型從視頻數據的監控視頻圖像數據中提取特征數據形成視頻向量；基于各個路面養護監測類型的監測值確定路面養護向量；基于光纜傳輸狀態數據中的光纜傳輸信息得到通信光纜向量；基于各個氣象類型的級別得到氣象向量；基于車型和車輛通行門架的時間形成門架向量；

18、基于設定路段融合風險與災毀向量、視頻向量、路面養護向量、通信光纜向量、氣象向量和門架向量，從而得到與設定路段對應的自然災害向量。

19、在本發明的一些實施例中，特征字段提取模型和初始預警模型是基于多層感知機構建的神經網絡模型，視頻特征提取神經網絡模型為殘差卷積神經網絡模型；

20、車輛通行數據、路面養護監測數據和氣象數據是通過超文本傳輸安全協議https獲取的，視頻數據是通過快速生成樹協議rstp獲取的；歷史災毀與風險數據是通過java數據庫連接jdbc協議獲取的；光纜傳輸狀態數據是通過消息隊列遙測傳輸mqtt協議獲取的；

21、在確定路面養護向量之前，所述方法還包括：對獲取的路面養護監測數據進行歸一化處理。

22、在本發明的一些實施例中，所述方法還包括：

23、在形成實時數據集之前，對獲取的多維高速公路數據進行數據清洗；和/或

24、在設定更新時段內，利用更新的歷史數據集重新訓練初始預警模型，得到更新的高速公路自然災害預警模型。

25、在本發明的一些實施例中，用戶通知消息包括：

26、向設定路段的第一范圍內的用戶觸達設備發送的操作指令，以及，向設定路段的第二范圍內的用戶發送的自然災害預警信息，其中，設定路段的第一范圍小于設定路段的第二范圍；

27、在向用戶觸達設備發送用戶通知消息之前，所述方法還包括：

28、基于設定的車型優先級確定用戶通知消息的發送順序，其中，車型優先級越低，用戶通知消息的發送順序越靠后。

29、在本發明的一些實施例中，向用戶觸達設備發送基于自然災害預警信息生成的用戶通知消息，包括：

30、向消息觸達適配模塊發送基于自然災害預警信息生成的用戶通知消息，以利用消息觸達適配模塊與用戶觸達設備之間的通信協議向用戶觸達設備推送用戶通知消息。

31、在本發明的一些實施例中，用戶觸達設備包括車載設備；

32、利用消息觸達適配模塊與用戶觸達設備之間的通信協議向用戶觸達設備推送用戶通知消息，包括：

33、基于預存儲的路段和高速門架之間的位置對應關系，利用消息觸達適配模塊向設定通信范圍內的高速門架推送用戶通知消息，進而利用高速門架與車載設備之間的通信協議向用戶發送用戶通知消息。

34、本發明的另一方面提供了一種高速公路自然災害預警系統，包括處理器、存儲器及存儲在存儲器上的計算機程序/指令，所述處理器用于執行所述計算機程序/指令，當所述計算機程序/指令被執行時該設備實現上述任一實施例所述方法的步驟。

35、本發明提出的高速公路自然災害預警方法和系統，可從多源系統中獲取包括歷史災毀與風險數據、視頻數據和路面養護監測數據的設定路段的多維高速公路數據，并根據預訓練的高速公路自然災害預警模型得到相應路段的自然災害預警信息，使得用戶通過用戶觸達設備及時獲取預警信息，從而能夠反應迅速地調整行駛路線，以降低高速公路的通行風險。

36、本發明的附加優點、目的，以及特征將在下面的描述中將部分地加以闡述，且將對于本領域普通技術人員在研究下文后部分地變得明顯，或者可以根據本發明的實踐而獲知。本發明的目的和其它優點可以通過在說明書以及附圖中具體指出的結構實現到并獲得。

37、本領域技術人員將會理解的是，能夠用本發明實現的目的和優點不限于以上具體所述，并且根據以下詳細說明將更清楚地理解本發明能夠實現的上述和其他目的。