本發明涉及交通監管，具體為一種交通工程環境智能檢測方法及系統。

背景技術：

1、交通工程環境智能檢測系統，通過實時監測道路上各類交通流量、車速、交通密度以及環境因素對交通狀況的影響。通過精確采集這些數據，智能檢測系統能夠提供實時反饋，從而進行交通流調控和交通安全預警。

2、盡管現有的交通環境智能檢測系統已經能夠通過各種傳感器設備對車流量、車速、交通密度等數據進行實時采集，但在實際應用中仍然存在若干不足之處。首先，現有設備在面對惡劣天氣條件時，性能往往受到干擾，導致數據不準確或丟失。其次，現有系統大多數依賴單一的傳感器或監控設備，缺乏多源數據的融合能力，這使得在傳感器故障或數據異常的情況下，系統難以確保數據的完整性和可靠性。此外，盡管現有監測系統能實時采集大量數據，但在數據優化和分析階段，現有技術未能充分發揮多源數據的互補性，難以對交通狀況進行精準的預測與優化，限制了系統對復雜交通情境的應對能力。

3、所以我們提出了一種交通工程環境智能檢測系統，以便于解決上述提出的問題。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種交通工程環境智能檢測系統，以解決上述背景技術提出的現有設備在面對惡劣天氣條件時，性能往往受到干擾，導致數據不準確或丟失。其次，現有系統大多數依賴單一的傳感器或監控設備，缺乏多源數據的融合能力，這使得在傳感器故障或數據異常的情況下，系統難以確保數據的完整性和可靠性。此外，盡管現有監測系統能實時采集大量數據，但在數據優化和分析階段，現有技術未能充分發揮多源數據的互補性，難以對交通狀況進行精準的預測與優化，限制了系統對復雜交通情境的應對能力的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種交通工程環境智能檢測系統，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、第一數據計算模塊、第一數據分析模塊、第二數據計算模塊、第二數據分析模塊以及反饋模塊；

3、所述數據采集模塊用于對交通工程環境數據和車輛數據進行采集，并形成第一數據集和第二數據集；

4、所述數據預處理模塊用于對第一數據集和第二數據集進行預處理并無量綱化；

5、所述第一數據計算模塊用于對第一數據集進行整合計算，從而生成修正判定系數xzx和所述第一數據計算模塊用于對第一數據集進行整合計算，從而生成修正判定系數xzx和第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3；

6、所述第一數據分析模塊用于將修正判定系數xzx與預設的第一閾值y進行對比，從而生成第一對比結果，根據第一對比結果判斷是否需要在后續計算中使用所述第一數據計算模塊用于對第一數據集進行整合計算，從而生成修正判定系數xzx和第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3；

7、所述第二數據計算模塊用于對第二數據集進行整合計算，從而生成第一異常判定系數yyc和第二異常判定系數ryc；

8、所述第二數據分析模塊用于將第一異常判定系數yyc和第二異常判定系數ryc分別與預設的第一異常閾值r1和第二異常閾值r2進行對比，從而生成第二對比結果，根據第二對比結果，判斷第二對比結果判斷當前車輛是否存在交通工程安全問題，并對異常量級進行等級劃分；

9、所述反饋模塊用于將第一對比結果和第二對比結果反饋至終端進行數據顯示。

10、優選的，所述數據采集模塊包括第一數據采集單元和第二數據采集單元，并對數據劃分時間戳，其中時間戳記為：1、2、3、...、n；

11、所述第一數據采集單元用于采集交通工程的干擾信息，包括環境溫度、環境濕度、降水量、路面溫度以及道路破損指數；

12、所述環境溫度按照時間戳分別記為a1、a2、a3、...、an；

13、所述環境濕度按照時間戳分別記為b1、b2、b3、...、bn；

14、所述降水量按照時間戳分別記為c1、c2、c3、...、cn；

15、所述路面溫度按照時間戳分別記為d1、d2、d3、...、dn；

16、所述道路破損指數按照時間戳分別記為e1、e2、e3、...、en；

17、所述第二數據采集單元用于采集交通工程的基本信息，包括車流量、車速、交通密度以及路面摩擦系數；

18、所述車流量按照時間戳分別記為f1、f2、f3、...、fn；

19、所述車速按照時間戳分別記為g1、g2、g3、...、gn；

20、所述交通密度按照時間戳分別記為h1、h2、h3、...、hn；

21、所述路面摩擦系數按照時間戳分別記為i1、i2、i3、...、in。

22、優選的，所述數據預處理模塊對第一數據集和第二數據集進行預處理，包括數據清洗、去除噪聲以及異常值處理，并進行無量綱化。

23、優選的，所述第一數據計算模塊對經過處理后的第一數據集內的各項參數進行規劃窗口大小，并記為m，選取窗口m中第一數據集內各項參數的的最大值，分別記為環境溫度窗口最大值amax、環境濕度窗口最大值bmax、降水量窗口最大值cmax、路面溫度窗口最大值dmax以及道路破損指數窗口最大值emax；

24、對窗口m內的第一數據集內的各項參數進行計算，從而生成各項的參數窗口均值，分別記為環境溫度窗口均值pa、環境濕度窗口均值pb、降水量窗口均值pc、路面溫度窗口均值pd以及道路破損指數窗口均值pe。

25、優選的，所述第一數據計算模塊將環境溫度窗口最大值amax、環境濕度窗口最大值bmax、降水量窗口最大值cmax、路面溫度窗口最大值dmax以及道路破損指數窗口最大值emax分別與對應的環境溫度窗口均值pa、環境濕度窗口均值pb、降水量窗口均值pc、路面溫度窗口均值pd以及道路破損指數窗口均值pe以及預設的權重值進行整合計算，從而生成修正判定系數xzx；

26、所述第一數據計算模塊將第n個時間戳下的環境溫度an、環境濕度bn、降水量cn、路面溫度dn以及道路破損指數en分別與對應的環境溫度窗口均值pa、環境濕度窗口均值pb、降水量窗口均值pc、路面溫度窗口均值pd以及道路破損指數窗口均值pe進行整合計算，從而生成第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3。

27、優選的，所述第一數據分析模塊生成的第一對比結果具體如下：

28、當時，代表后續計算中不需要使用第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3，時，代表后續計算中需要使用第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3。

29、優選的，所述第二數據計算模塊對經過處理后的第二數據集內的參數進行窗口值規劃，并將窗口值記為m，選取窗口m中各項參數的最大值，分別記為車流量窗口最大值fmax、車速窗口最大值gmax、交通密度窗口最大值hmax以及路面摩擦系數窗口最大值imax；

30、對窗口m內的第二數據集內的參數進行計算，從而生成各項參數的窗口均值，分別記為車流量窗口均值pf、車速窗口均值pg、交通密度窗口均值ph以及路面摩擦系數窗口均值pi。

31、優選的，第二數據計算模塊根據第一對比結果，將車流量窗口最大值fmax、車速窗口最大值gmax、交通密度窗口最大值hmax、路面摩擦系數窗口最大值imax、車流量fn、車速gn、交通密度hn、路面摩擦系數in、車流量窗口均值pf、車速窗口均值pg、交通密度窗口均值ph以及路面摩擦系數窗口均值pi進行整合計算，從而生成第一異常判定系數yyc，所述第二數據計算模塊根據第一對比結果，將車流量窗口最大值fmax、車速窗口最大值gmax、交通密度窗口最大值hmax、路面摩擦系數窗口最大值imax、車流量fn、車速gn、交通密度hn、路面摩擦系數in、車流量窗口均值pf、車速窗口均值pg、交通密度窗口均值ph、路面摩擦系數窗口均值pi、第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3進行整合計算，從而生成第二異常判定系數ryc。

32、優選的，所述第二數據分析模塊生成的第二對比結果具體如下：

33、當使用第一異常判定系數yyc時：若，代表當前車輛不存在交通工程安全問題，若，代表當前車輛存在交通工程安全問題；

34、當使用第二異常判定系數ryc時：若，代表當前車輛不存在交通工程安全問題，若，代表當前車輛存在交通工程安全問題；

35、所述第二數據分析模塊生成的量級劃分具體如下：

36、當使用第一異常判定系數yyc時：若，代表當前車輛出現一級交通工程安全問題，對當前車輛進行標記，進行重點觀測；

37、若，代表當前車輛出現二級交通工程安全問題，對當前車輛進行標記，并進行短信通知，提醒駕駛員或車主注意當前道路路況；

38、若，代表當前車輛出現三級交通工程安全問題，對當前車輛進行標記，并進行電話通知，提醒駕駛員或車主注意當前道路路況，并通知附近交警關注車輛；

39、當使用第二異常判定系數ryc時：若，代表當前車輛出現一級交通工程安全問題，對當前車輛進行標記，進行重點觀測；

40、若，代表當前車輛出現二級交通工程安全問題，對當前車輛進行標記，并進行短信通知，提醒駕駛員或車主注意當前道路路況；

41、若，代表當前車輛出現三級交通工程安全問題，對當前車輛進行標記，并進行電話通知，提醒駕駛員或車主注意當前道路路況，并通知附近交警關注車輛。

42、本技術還包括一種交通工程環境智能檢測方法，具體步驟如下：

43、s1、通過數據采集模塊對交通工程環境數據和車輛數據進行采集，生成第一數據集和第二數據集；

44、s2、使用數據預處理模塊對第一數據集和第二數據集進行預處理，包括數據清洗、去噪、異常值處理及無量綱化，確保數據的質量和一致性；

45、s3、利用第一數據計算模塊對第一數據集進行整合計算，生成修正判定系數xzx和第一修正介入系數s1、第二修正介入系數s2以及第三修正介入系數s3，并將其用于后續的環境修正分析；

46、s4、通過第一數據分析模塊，將生成的修正判定系數xzx與預設的第一閾值y進行對比，生成第一對比結果，判斷是否需要引入修正介入系數，以便在后續計算中對環境影響進行有效修正；

47、s5、第二數據計算模塊對第二數據集進行整合計算，生成第一異常判定系數yyc和第二異常判定系數ryc，用于識別交通流和道路狀況的異常情況；

48、s6、第二數據分析模塊將第一異常判定系數yyc和第二異常判定系數ryc與預設的第一異常閾值r1和第二異常閾值進行對比，生成第二對比結果，判斷當前車輛是否存在交通工程安全問題，并根據異常量級進行等級劃分，通過反饋模塊將結果反饋至終端，供相關人員進行安全預警或響應。

49、與現有技術相比，本發明的有益效果是：

50、1、通過高精度的數據采集與無量綱化處理，本系統能夠確保從多個維度獲取全面且準確的交通和環境數據，并通過精確的計算和分析，對數據進行有效修正和異常檢測。尤其是在應對復雜環境條件和多源數據融合的方面，本系統能夠有效避免傳統系統中因單一數據源導致的誤差與不準確。在交通流、車速、環境因素與安全隱患的實時監測下，系統能夠提供更為準確的交通預測和安全預警，減少交通事故發生的風險，提升交通管理效率，最終實現更加智能化、精準的城市交通管理和調度。

51、2、本系統將窗口的最大值與對應的均值以及預設的權重值整合計算，生成了修正判定系數xzx，實現了對環境因素對交通流的精確修正，權重值的引入允許根據實際情況動態調整各項因素的相對重要性，從而提高了系統在不同情境下的分析準確性，多個修正介入系數的計算結合了每個時間戳下的實時數據與窗口內的均值數據，通過對當前環境狀態與歷史平均水平的差異進行分析，實現了對突發環境變化的靈活應對。這種設計使得系統能夠快速做出調整和介入，進而提升了交通流預測的精度和安全預警的響應速度。

52、3、第二數據分析模塊通過生成第二對比結果和量級劃分，顯著提升了交通工程安全問題的判斷精度和響應能力，模塊根據第一異常判定系數yyc和第二異常判定系數ryc的對比結果，智能地判斷車輛是否存在交通工程安全問題，并根據不同的安全問題級別采取相應的預警和應對措施。這種設計能夠根據實際情況，靈活調整閾值，并結合環境因素與交通數據，準確識別潛在的安全隱患，極大提高了交通安全管理的實時性與準確性，通過對第一常判定系數和第二異常判定系數ryc的動態判斷，模塊能夠準確區分出不同級別的交通工程安全問題，當第一常判定系數或第二異常判定系數ryc超過預設的第一異常閾值r或第二異常閾值r時，系統會根據具體數值將車輛劃分為不同的安全等級，并對每個等級采取不同的響應措施，通過這種多層次和分級的安全預警機制，系統能夠及時并有效地預防交通事故，減少因交通安全問題引發的重大風險。