高速公路疫情地区车辆预警系统的制作方法

1.本发明涉及高速公路管理技术领域，尤其涉及高速公路疫情地区车辆预警系统。


背景技术：

2.高速公路作为重要的交通运输管道，收费站是高速公路疫情防控的“前沿哨所”，也是打好交通运输疫情防控阻击战的重要阵地。高速公路管理公司、地方政府和卫健部门等多个单位在各高速公路在收费站设立防疫检查站，共同驻点、联防联控，对过往车辆做到“逢车必查、逢人必检、查必严、检必细”。各地也在进行着防疫信息化的实验尝试，如浙江温州推出高速公路疫情防控车辆检查预警系统，该系统通过识别车辆，并与数据库信息对比，判断车辆是否为疫区车辆，同时将监测结果反馈到不同平台；宁夏针对高速公路疫情防控存在的户外开放环境、待检人员多、测温不精准、人员信息登记耗时长等问题，综合运用人工智能、大数据、红外辐射等技术，研发一套高速公路卡口疫情防控系统，包括前端高精度测温设备、h5信息登记程序、车牌识别装置及后台管理系统，可满足高速公路开放式、低温环境下，实现非接触、快速筛查和快速放行需要，提高筛查效率，减少筛查时间；交通运输部提供了一种高速公路疫情防控无感式人员检测及车辆轨迹追踪系统，包括疫情大数据系统、车辆轨迹追踪系统、服务区管理系统、疫情防控策略自动研判系统及服务区上游车辆诱导调度系统。
3.现有技术的主要缺点如下：1、疫情地区车辆识别效率低：目前，大多数的预警系统都是采用车辆在出口车牌识别器识别出车牌后与后台数据进行匹配，判断是否为疫情地区始发车辆。此种模式需要现场客户端频繁读取数据库信息，导致车辆信息匹配比对速度慢，出站车辆排队进入待检区进行核验检查，造成道路拥堵，通行效率降低。车辆识别深度依赖车牌号进行识别，出现车牌污损、倾斜、遮挡，天气情况不佳、环境光线变化剧烈的情况下，车牌号识别效果不佳。车辆车牌号识别异常导致数据匹配失败，疫情地区车辆预警出现误识别、漏识别的情况。2、车辆行驶轨迹还原效果差：高速公路进出口车流量巨大，不同车辆行车轨迹长短不同、跨省市范围不同，大大增加了需要处理的轨迹数据量。面对海量的轨迹数据快速的跟踪溯源暂无有效方案。车辆历史行程溯源困难。目前技术仅识别当次行程出发地为重点疫情地区的车辆，无法识别过去几天通行重点疫情地区的车辆。车辆行驶轨迹生成依赖于rsu设备与obu设备或cpc卡交互生成的etc数据及车路协同设备中的车牌信息进行车辆轨迹生成。无论是rsu设备还是车牌识别设备都存在识别失败的情况，由此获取的车辆行驶轨迹可能存在错漏情况，还原效果不佳。3、预警智能化程度低：目前预警方式为车辆出收费站之后通过对车辆信息的匹配比对实现疫情地区车辆识别，智能化程度较低，无法实现车辆出口预测和出口时间预测。智能化防疫设备缺失。高速公路出口疫情查验证站对司乘人员健康码、行程码的识别，以及对车辆、周边环境的消杀工作，智能化程度较低，存在人员感染风险。4、信息化管理困难：数据质量差且存在滞后性。依靠人工登记效率低且存在错漏和记录不全的情况，数据无法实时上报统计；小程序、软件登记操作时间长，容易造成出口拥堵。数据孤岛问题。重点疫情地区车辆及其通行信息无法向疫情防控、公安等部门
实时高效传输共享。


技术实现要素：

4.本发明针对车辆识别率低、车辆信息匹配速度慢、车辆轨迹还原效果差、车辆历史行程回溯困难、预警方案智能化程度低、疫情车辆信息登记采集效率低、智能防疫设备缺失、涉疫车乘信息存在数据孤岛等问题进行综合考虑，提供高速公路疫情地区车辆预警系统。
5.本发明采用的技术方案是：高速公路疫情地区车辆预警系统，其包括依次构建的数据感知层、网络层、大数据及ai支撑平台、应用层及用户层；感知层为用于采集各项疫情防控数据的前端感知设备，感知层至少包括rsu路侧设备、路侧摄像设备、卡口感应线圈；rsu路侧设备用于获取车辆在高速公路行程中高速公路出入口信息及途径门架信息；路侧摄像设备用于获取车辆在高速公路行程中的行驶视频；卡口感应线圈用于获取车辆进出服务区的时间信息；网络层为数据传输管道，网络层对感知层获取的数据进行快速、安全的传输；大数据及ai支撑平台为数据要运用和挖掘的重要支撑，用于从网络层获取的数据进行数据etl、数据存取、信息挖掘、算法建模预测，以完成数据挖掘及预警信息推送；应用层对大数据及ai支撑平台挖掘的数据中有价值信息进行综合的运用；应用层上搭设有重点地区车辆预警平台；重点地区车辆预警平台集成有车辆重识别系统、车辆轨迹追踪系统、车辆行程预测系统和预警信息同步系统；车辆重识别系统可生成车辆reid进行车辆进行全程的定位跟踪；车辆行程追踪系统用于对高速公路上的在途车辆进行轨迹追踪，并利用大数据架构实现轨迹的快速抽取比对；行程预测系统利用车辆用户画像和当前车辆轨迹行程实现目的地预测和出口时间预测的功能；预警信息同步系统利用物联网以及各系统专网进行涉疫车辆信息传输，实现数据同步；用户层包括指挥中心、防疫部门、公安部门、现场防疫人员的智能防疫设备终端；用户层接收并获取应用层各个系统提供的服务。
6.进一步地，车辆重识别系统：基于图像识别、边缘计算技术对路测视频采集设备提取视频进行解析，生成车辆reid以实现车辆重识别效果，reid可作为车辆身份识别的重要补充。通过对车辆特征的挖掘即便移除车辆号牌，根据抓拍图像中的视觉分层等算法运用仍能认知车辆，识别过程无需依赖车辆号牌可实现无间断跟踪车辆行驶轨迹。
7.车辆轨迹追踪系统：基于大数据挖掘、人工智能算法实现对etc交易流水数据、车辆重识别信息、高速公路路网数据等进行多源数据融合实现车辆轨迹还原、车辆实时追踪、车辆用户画像以及轨迹信息实时抽取推送的功能。
8.车辆行程预测系统：基于人工智能算法结合车辆用户画像对在途车辆的历史形成信息以及当前行驶信息进行算法建模，实现车辆目的地预测、出口时间预测的功能。
9.预警信息同步系统：基于大数据、物联网技术搭建高速公路交通出行信息一体化服务平台，打破数据孤岛，实现服务信息的及时发布、在不同部门之间的集成共享以及信息的安全、快速传输。
10.疫情防控智能装备：结合物联网技术设计数据传输网络实现涉疫车辆信息快速推
送；基于平板、展示大屏等终端设备设计相应软件实现涉疫车辆基础信息、车辆历史行程信息，当前站点疫情趋势的显示，提高疫情防控人员的工作效率。
11.重点地区车辆预警平台：利用爬虫技术对疫情实时数据、疫情地图信息、疫情趋势信息进行爬取；利用大数据技术对车辆轨迹追踪系统和行程预测系统的数据进行比对分析，快速获取各收费站出口的涉疫车辆信息；利用物联网技术将所获取的涉疫车辆信息传输至疫情防控智能装备上。
12.进一步地，重点地区车辆预警平台，用于涉疫车辆信息的预警。采用网络爬虫自动抓取重点疫情地区信息，并在系统上提供可视化配置方式，包含重点地区查询，重点地区添加，联络人员信息配置，灵活的进行重点地区处理。
13.重点地区车辆预警平台的预警内容包括：高速公路涉疫情况实时数据、涉疫地图信息、涉疫趋势信息。所述涉疫情况实时数据指的是当前高速公路涉疫车辆的具体位置、在途涉疫车辆数、在途涉疫车辆行驶轨迹信息、涉疫车辆进入服务区的同时空车辆信息；所述涉疫地图信息，以数字、不同色块展示当前高速路网中各个路段、收费站、服务区的涉疫车辆数。并提供地图下钻展示功能，可以按照各行政区下钻至各收费站、各服务区、及各门架路段；所述涉疫趋势信息可通过数据报表的形式对高速公路各场景的情况进行历史数据以及实时涉疫信息进行展示，为防疫策略的选择、防疫人员的布置提供数据支撑。
14.进一步地，车辆重识别系统，用于对高速公路路侧摄像设备所获取的车辆行驶视频进行识别解析，提取车辆特征生成车辆reid，具体reid生成方法如下：（1） 将etc门架设备获取的视频数据推送到市级ai边缘计算服务器上进行特征提取，以减轻云服务器压力。
15.（2）市级ai边缘计算服务器通过图像识别技术对图像进行车辆特征识别，包括但不限于车辆信息如车牌号、车辆类型、车身颜色等；车辆特征如放下遮阳板、年检标志、车内摆放物等信息。
16.（3）基于车辆信息利用车辆重识别技术生成车辆reid。
17.（4）将抓拍时间、提取的车辆特征、reid等信息生成结构化数据传输到省级服务器。
18.进一步地，轨迹追踪功能基于etc通行数据、车辆重识别系统生成的车辆reid以及高速公路路网模型，通过时空信息融合进行车辆路径信息匹配确定车辆行驶轨迹、并根据轨迹信息与疫情地区数据进行分析比对判断是否为涉疫车辆。
19.其中车辆信息应包括但不限于：车辆reid、车牌号、车载单元（obu）的物理地址或cpc卡号、车辆类型；在途车辆轨迹行程信息应包括：车辆入口信息、车辆入口时间、通行路径的各门架信息以及经过该门架的时间、服务区入区信息及入区时间。
20.进一步地，车辆行程预测系统具有如下功能：车辆历史行程信息挖掘、车辆出站信息预测以及疫情趋势分析；所述车辆历史行程信息挖掘指的是对当前车辆车主出行模式挖掘，挖掘的内容至少包括出发时间偏好，重复运动轨迹、常出发地、常到达地、常驻地发现、出行目的推断；所述车辆出站信息预测为针对在途车辆，结合当前车辆的在途轨迹和历史信息挖掘出来的相关数据，利用人工智能算法实现目的地预测、车辆出站时间预测。所述疫情趋势分析为结合历史涉疫车辆信息，各收费站预计涉疫车辆到达时间及预计到达流量生成趋势图，支持现场防疫人员进行疫情防控策略研究。
21.进一步地，预警信息同步系统具有如下功能：数据迁移、数据传输、数据下发、数据备份；数据传输为利用物联网卡搭建信息传输专网，物联网卡采用物联网专网专用独立网元，物联网专网专用独立网元包括物联网短信中心、物联网ggsn、物联网hlr；数据传输采用专用号段实现物联网用户与大众用户的网络分离，为各传输主题提供可靠性和稳定性的网络，保障设备信息数据稳定；预警信息同步系统构建的高速公路交通出行信息一体化服务平台预留数据查询接口，对防疫部门、公安部门进行涉疫数据共享，实现在交通信息发布、服务领域的应用与对接，提高数据处理能力与平台扩展性。涉疫数据共享内容包括：涉疫车辆信息、涉疫车辆14天历史行程、涉疫车辆行驶轨迹、车辆上司乘人员信息、司乘人员行程信息、健康码信息、体温信息、出口站点信息、出口时间信息。
22.进一步地，疫情防控智能装备利用平板、手机、现场通知大屏；所述手机、平板均配备物联网卡以实现信息稳定快速传输，同时提供涉疫车辆预警app用于对重点车辆进行车辆预警；车辆预警的内容包括车辆基础信息显示、车辆出口车道、出发地显示、72小时轨迹行程查询、今日疫情车辆数据统计；现场通知大屏使用光纤连接专网，并对涉疫车辆信息进行预警。
23.本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、利用车辆重识别技术提高了车辆定位准确度，在车牌识别困难的情况下仍能利用车身特征精准定位追踪到目标车辆。2、建立了车辆用户画像库，实现车辆历史行程溯源。3、融合多元时空数据进行车辆轨迹还原能够解决由于etc通行数据缺失造成的轨迹错误、不完整等情况。4、利用机器学习、深度学习的技术实现车辆目的地、出站时间预测，为出口站点的疫情防控策略提供数据支撑。5、利用物联网技术搭建传输专网，实现涉疫车辆信息的快速传输共享。6、疫情防控智能装备，实现涉疫信息的实时推送和疫情防控人员的决策支持。
附图说明
24.以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；图1为本发明高速公路疫情地区车辆预警系统的架构示意图；图2为本发明高速公路疫情地区车辆预警系统的大规模并行处理结构示意图；图3为本发明车辆行驶轨迹还原流程。
实施方式
25.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
26.如图1至3之一所示，本发明公开了高速公路疫情地区车辆预警系统，其包括依次构建的数据感知层、网络层、大数据及ai支撑平台、应用层及用户层；感知层为用于采集各项疫情防控数据的前端感知设备，感知层至少包括rsu路侧设备、路侧摄像设备、卡口感应线圈；rsu路侧设备用于获取车辆在高速公路行程中高速公路出入口信息及途径门架信息；路侧摄像设备用于获取车辆在高速公路行程中的行驶视频；卡口感应线圈用于获取车辆进出服务区的时间信息；网络层为数据传输管道，网络层对感知层获取的数据进行快速、安全的传输；
大数据及ai支撑平台为数据要运用和挖掘的重要支撑，用于从网络层获取的数据进行数据etl、数据存取、信息挖掘、算法建模预测，以完成数据挖掘及预警信息推送；应用层对大数据及ai支撑平台挖掘的数据中有价值信息进行综合的运用；应用层上搭设有重点地区车辆预警平台；重点地区车辆预警平台集成有车辆重识别系统、车辆轨迹追踪系统、车辆行程预测系统和预警信息同步系统；车辆重识别系统可生成车辆reid进行车辆进行全程的定位跟踪；轨迹追踪系统对车辆的高速出行旅程进行跟踪定位；行程预测系统利用车辆用户画像和当前车辆轨迹行程实现目的地预测和出口时间预测的功能；预警信息同步系统利用物联网以及各系统专网进行涉疫车辆信息传输，实现数据同步；用户层包括指挥中心、防疫部门、公安部门、现场防疫人员的智能防疫设备终端；用户层接收并获取应用层各个系统提供的服务。
27.进一步地，重点地区车辆预警平台，用于涉疫车辆信息的预警。采用网络爬虫自动抓取重点疫情地区信息，并在系统上提供可视化配置方式，包含重点地区查询，重点地区添加，联络人员信息配置，灵活的进行重点地区处理。
28.进一步地，车辆重识别系统：基于图像识别、边缘计算技术对路测视频采集设备提取视频进行解析，生成车辆reid以实现车辆重识别效果，reid可作为车辆身份识别的重要补充。通过对车辆特征的挖掘即便移除车辆号牌，根据抓拍图像中的视觉分层等算法运用仍能认知车辆，识别过程无需依赖车辆号牌可实现无间断跟踪车辆行驶轨迹。
29.车辆轨迹追踪系统：基于大数据挖掘、人工智能算法实现对etc交易流水数据、车辆重识别信息、高速公路路网数据等进行多源数据融合实现车辆轨迹还原、车辆实时追踪、车辆用户画像以及轨迹信息实时抽取推送的功能。
30.车辆行程预测系统：基于人工智能算法结合车辆用户画像对在途车辆的历史形成信息以及当前行驶信息进行算法建模，实现车辆目的地预测、出口时间预测的功能。
31.预警信息同步系统：基于大数据、物联网技术搭建高速公路交通出行信息一体化服务平台，打破数据孤岛，实现服务信息的及时发布、在不同部门之间的集成共享以及信息的安全、快速传输。
32.疫情防控智能装备：结合物联网技术设计数据传输网络实现涉疫车辆信息快速推送；基于平板、展示大屏等终端设备设计相应软件实现涉疫车辆基础信息、车辆历史行程信息，当前站点疫情趋势的显示，提高疫情防控人员的工作效率。
33.重点地区车辆预警平台：利用爬虫技术对疫情实时数据、疫情地图信息、疫情趋势信息进行爬取；利用大数据技术对车辆轨迹追踪系统和行程预测系统的数据进行比对分析，快速获取各收费站出口的涉疫车辆信息；利用物联网技术将所获取的涉疫车辆信息传输至疫情防控智能装备上。
34.进一步地，车辆重识别系统，用于对高速公路路侧摄像设备所获取的车辆行驶视频进行识别解析，提取车辆特征生成车辆reid，具体reid生成方法如下：（1） 将etc门架设备获取的视频数据推送到市级ai边缘计算服务器上进行特征提取，以减轻云服务器压力。
35.（2）市级ai边缘计算服务器通过图像识别技术对图像进行车辆特征识别，包括但不限于车辆信息如车牌号、车辆类型、车身颜色等；车辆特征如放下遮阳板、年检标志、车内摆放物等信息。
36.（3）基于车辆信息利用车辆重识别技术生成车辆reid。
37.（4）将抓拍时间、提取的车辆特征、reid等信息生成结构化数据传输到省级服务器。
38.进一步地，车辆行程追踪系统用于对高速公路上的在途车辆进行轨迹追踪，并利用大数据架构实现轨迹的快速抽取比对。如图3所示，所述轨迹追踪功能，基于etc通行数据、车辆重识别系统生成的车辆reid以及高速公路路网模型，通过时空信息融合进行车辆路径信息匹配确定车辆行驶轨迹、并根据轨迹信息与疫情地区数据进行分析比对判断是否为涉疫车辆。
39.其中车辆信息应包括但不限于：车辆reid、车牌号、车载单元（obu）的物理地址或cpc卡号、车辆类型；在途车辆轨迹行程信息应包括：车辆入口信息、车辆入口时间、通行路径的各门架信息以及经过该门架的时间、服务区入区信息及入区时间。
40.所述大数据架构为数据处理的实时性、准确性、完整性提供支持，采用搭建数据集市的方式实现数据流批一体化处理以满足实时性需求，如图2采用大规模并行处理结构（mpp架构）的列式数据库进行数据的存储分析，以满足数据节点横向扩展、分布式计算、任务并行执行以及高并发的要求。在经过数据的分析挖掘比对后得到涉疫车辆，则将该信息下发到智能防疫终端设备上，并发出预警。
41.进一步地，车辆行程预测系统具有如下功能：车辆历史行程信息挖掘、车辆出站信息预测以及疫情趋势分析；所述车辆历史行程信息挖掘指的是对当前车辆车主出行模式挖掘，挖掘的内容至少包括出发时间偏好，重复运动轨迹、常出发地、常到达地、常驻地发现、出行目的推断；所述车辆出站信息预测为针对在途车辆，结合当前车辆的在途轨迹和历史信息挖掘出来的相关数据，利用人工智能算法实现目的地预测、车辆出站时间预测。所述疫情趋势分析为结合历史涉疫车辆信息，各收费站预计涉疫车辆到达时间及预计到达流量生成趋势图，支持现场防疫人员进行疫情防控策略研究。
42.进一步地，预警信息同步系统具有如下功能：数据迁移、数据传输、数据下发、数据备份；数据传输为利用物联网卡搭建信息传输专网，物联网卡采用物联网专网专用独立网元，物联网专网专用独立网元包括物联网短信中心、物联网ggsn、物联网hlr；数据传输采用专用号段实现物联网用户与大众用户的网络分离，为各传输主题提供可靠性和稳定性的网络，保障设备信息数据稳定；预警信息同步系统构建的高速公路交通出行信息一体化服务平台预留数据查询接口，对防疫部门、公安部门进行涉疫数据共享，实现在交通信息发布、服务领域的应用与对接，提高数据处理能力与平台扩展性。涉疫数据共享内容包括：涉疫车辆信息、涉疫车辆14天历史行程、涉疫车辆行驶轨迹、车辆上司乘人员信息、司乘人员行程信息、健康码信息、体温信息、出口站点信息、出口时间信息。
43.进一步地，疫情防控智能装备利用平板、手机、现场通知大屏；所述手机、平板均配备物联网卡以实现信息稳定快速传输，同时提供涉疫车辆预警app用于对重点车辆进行车辆预警；车辆预警的内容包括车辆基础信息显示、车辆出口车道、出发地显示、72小时轨迹行程查询、今日疫情车辆数据统计；现场通知大屏使用光纤连接专网，并对涉疫车辆信息进行预警。
44.车辆预警平台的预警内容包括：高速公路涉疫情况实时数据、涉疫地图信息、涉疫
趋势信息。所述涉疫情况实时数据指的是当前高速公路涉疫车辆的具体位置、在途涉疫车辆数、在途涉疫车辆行驶轨迹信息、涉疫车辆进入服务区的同时空车辆信息；所述涉疫地图信息，以数字、不同色块展示当前高速路网中各个路段、收费站、服务区的涉疫车辆数。并提供地图下钻展示功能，可以按照各行政区下钻至各收费站、各服务区、及各门架路段；所述涉疫趋势信息可通过数据报表的形式对高速公路各场景的情况进行历史数据以及实时涉疫信息进行展示，为防疫策略的选择、防疫人员的布置提供数据支撑。
45.本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、利用车辆重识别技术提高了车辆定位准确度，在车牌识别困难的情况下仍能利用车身特征精准定位追踪到目标车辆。2、建立了车辆用户画像库，实现车辆历史行程溯源。3、融合多元时空数据进行车辆轨迹还原能够解决由于etc通行数据缺失造成的轨迹错误、不完整等情况。4、利用机器学习、深度学习的技术实现车辆目的地、出站时间预测，为出口站点的疫情防控策略提供数据支撑。5、利用物联网技术搭建传输专网，实现涉疫车辆信息的快速传输共享。6、疫情防控智能装备，实现涉疫信息的实时推送和疫情防控人员的决策支持。
46.显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。

技术特征：
1.高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：其包括依次构建的数据感知层、网络层、大数据及ai支撑平台、应用层及用户层；感知层为用于采集各项疫情防控数据的前端感知设备，感知层至少包括rsu路侧设备、路侧摄像设备、卡口感应线圈；rsu路侧设备用于获取车辆在高速公路行程中高速公路出入口信息及途径门架信息；路侧摄像设备用于获取车辆在高速公路行程中的行驶视频；卡口感应线圈用于获取车辆进出服务区的时间信息；网络层为数据传输管道，网络层对感知层获取的数据进行快速、安全的传输；大数据及ai支撑平台为数据要运用和挖掘的重要支撑，用于从网络层获取的数据进行数据etl、数据存取、信息挖掘、算法建模预测，以完成数据挖掘及预警信息推送；应用层对大数据及ai支撑平台挖掘的数据中有价值信息进行综合的运用；应用层上搭设有重点地区车辆预警平台；重点地区车辆预警平台集成有车辆重识别系统、车辆轨迹追踪系统、车辆行程预测系统和预警信息同步系统；车辆重识别系统生成车辆reid进行车辆进行全程的定位跟踪；车辆行程追踪系统用于对高速公路上的在途车辆进行轨迹追踪，并利用大数据架构实现轨迹的快速抽取比对；行程预测系统利用车辆用户画像和当前车辆轨迹行程实现目的地预测和出口时间预测的功能；预警信息同步系统利用物联网以及各系统专网进行涉疫车辆信息传输，实现数据同步；用户层包括指挥中心、防疫部门、公安部门、现场防疫人员的智能防疫设备终端；用户层接收并获取应用层各个系统提供的服务。2.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：网络层通过3g/4g/wifi、光纤、智能设备物联网、高速公路收费专网、交通专网、公安专网对数据进行快速、安全的传输。3.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：重点地区车辆预警平台利用爬虫技术对疫情实时数据、疫情地图信息、疫情趋势信息进行爬取；利用大数据技术对车辆轨迹追踪系统和行程预测系统的数据进行比对分析，快速获取各收费站出口的涉疫车辆信息；利用物联网技术将所获取的涉疫车辆信息传输至疫情防控智能装备上。4.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：车辆重识别系统基于图像识别、边缘计算技术对路测视频采集设备提取视频进行解析，生成车辆reid以实现车辆重识别效果，reid作为车辆身份识别的重要补充。5.根据权利要求4所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：reid生成方法如下：（1） 将etc门架设备获取的视频数据推送到市级ai边缘计算服务器上进行特征提取，以减轻云服务器压力；（2）市级ai边缘计算服务器通过图像识别技术对图像进行车辆特征识别，车辆信息如车牌号、车辆类型、车身颜色；车辆特征包括放下遮阳板、年检标志、车内摆放物信息；（3）基于车辆信息利用车辆重识别技术生成车辆reid；（4）将抓拍时间、提取的车辆特征、reid信息生成结构化数据传输到省级服务器。6.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：车辆轨迹追踪系统基于大数据挖掘、人工智能算法实现对etc交易流水数据、车辆重识别信息、高速公路路网数据进行多源数据融合实现车辆轨迹还原、车辆实时追踪、车辆用户画像以及轨迹信
息实时抽取推送的功能；车辆轨迹追踪系统的轨迹追踪功能基于etc通行数据、车辆重识别系统生成的车辆reid以及高速公路路网模型，通过时空信息融合进行车辆路径信息匹配确定车辆行驶轨迹、并根据轨迹信息与疫情地区数据进行分析比对判断是否为涉疫车辆。7.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：车辆行程预测系统具有如下功能：车辆历史行程信息挖掘、车辆出站信息预测以及疫情趋势分析；所述车辆历史行程信息挖掘指的是对当前车辆车主出行模式挖掘，挖掘的内容至少包括出发时间偏好，重复运动轨迹、常出发地、常到达地、常驻地发现、出行目的推断；所述车辆出站信息预测为针对在途车辆，结合当前车辆的在途轨迹和历史信息挖掘出来的相关数据，利用人工智能算法实现目的地预测、车辆出站时间预测；所述疫情趋势分析为结合历史涉疫车辆信息，各收费站预计涉疫车辆到达时间及预计到达流量生成趋势图，支持现场防疫人员进行疫情防控策略研究。8.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：预警信息同步系统具有如下功能：数据迁移、数据传输、数据下发、数据备份；数据传输为利用物联网卡搭建信息传输专网，物联网卡采用物联网专网专用独立网元，物联网专网专用独立网元包括物联网短信中心、物联网ggsn、物联网hlr；数据传输采用专用号段实现物联网用户与大众用户的网络分离，为各传输主题提供可靠性和稳定性的网络，保障设备信息数据稳定；预警信息同步系统构建的高速公路交通出行信息一体化服务平台预留数据查询接口，对防疫部门、公安部门进行涉疫数据共享，实现在交通信息发布、服务领域的应用与对接，提高数据处理能力与平台扩展性；涉疫数据共享内容包括：涉疫车辆信息、涉疫车辆14天历史行程、涉疫车辆行驶轨迹、车辆上司乘人员信息、司乘人员行程信息、健康码信息、体温信息、出口站点信息、出口时间信息。9.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：智能防疫设备终端利用物联网、3g\4g\wifi、专网收取涉疫车辆信息并展示，以服务于现场防疫人员；用户层中的高速公路指挥中心、防疫部门、公安部门为预警信息同步系统的推送对象，为各单位的防疫政策提供决策依据。10.根据权利要求1所述的高速公路疫情地区车辆预警系统，其特征在于：智能防疫设备终端提供涉疫车辆预警app用于对重点车辆进行车辆预警；车辆预警的内容包括车辆基础信息显示、车辆出口车道、出发地显示、72小时轨迹行程查询、今日疫情车辆数据统计；现场通知大屏使用光纤连接专网，并对涉疫车辆信息进行预警。

技术总结
本发明公开高速公路疫情地区车辆预警系统，系统利用车辆重识别技术提高了车辆定位准确度，在车牌识别困难的情况下仍能利用车身特征精准定位追踪到目标车辆。2、建立了车辆用户画像库，实现车辆历史行程溯源。融合多元时空数据进行车辆轨迹还原能够解决由于ETC通行数据缺失造成的轨迹错误、不完整等情况。利用机器学习、深度学习的技术实现车辆目的地、出站时间预测，为出口站点的疫情防控策略提供数据支撑。利用物联网技术搭建传输专网，实现涉疫车辆信息的快速传输共享。疫情防控智能装备，实现涉疫信息的实时推送和疫情防控人员的决策支持。策支持。策支持。


技术研发人员：黄来荣 朱慧先 王豪君 康凌 吴超 黄志辉 刘光雄 赖树坤 罗永煜
受保护的技术使用者：福建省高速公路信息科技有限公司
技术研发日：2023.01.15
技术公布日：2023/7/6