基于雷达与视频的隧道安全管理方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及隧道管理的技术领域，尤其是涉及一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着中国高速公路建设里程的增长，隧道占新建设高速公路里程的比例越来越大。隧道在空间上呈封闭带状分布的结构特征，给行车环境带来了一列变化，往往构成高速公路事故的多发区，且救援难度较大。
3.根据官方数据统计，隧道内发生安全事故78％与“两客一危”车辆有关。目前，隧道内的交通监测方式一般采用视频监控，通过视频监控能帮助隧道管理部门直观了解隧道内的情况。但是，视频监控存在视野盲区，无法及时了解隧道内“两客一危”车辆的行驶状态，因此，如何将雷达与视频结合进行隧道安全管理是亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.为了将雷达与视频结合进行隧道安全管理，本技术提供一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法、装置、设备及介质。
5.第一方面，本技术提供一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法，采用如下的技术方案：一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法，包括：实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；基于所述视频信息确定目标车辆，所述目标车辆包括两客一危车辆；基于所述雷达数据获取所述目标车辆的行驶数据；基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则确定所述目标车辆的预警等级；基于所述预警等级确定管理策略，基于所述管理策略对隧道内的交通进行管理。
6.通过采用上述技术方案，通过视频信息实时监控隧道内是否存在两客一危车辆，当存在两客一危车辆时，通过雷达数据信息能够对两客一危车辆的行驶状态进行全域监控，当两客一危车辆的行驶状态发生异常时，可及时根据异常信息确定两客一危车辆的预警等级，根据预警等级快速确定管理策略，便于根据管理策略及时对隧道内的交通进行管理。
7.可选的，所述行驶数据包括行驶速度和行驶方向，所述基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常，包括：当所述目标车辆的行驶速度小于等于0，判定所述行驶状态发生异常；或者，当所述目标车辆的所述行驶方向发生变化时，判断所述目标车辆是否存在变道趋势；若所述目标车辆存在变道趋势，则判断所述目标车辆与当前车道的后车以及变更
后车道与所述目标车辆相邻的两个车辆之间的距离是否均满足安全距离；若不满足安全距离，则判定所述行驶状态发生异常。
8.通过采用上述技术方案，通过对目标车辆的行驶数据进行分析，能够及时发现目标车辆行驶状态发生异常的情况，从而对目标车辆以及其他车辆进行预警，减少隧道内的安全隐患。
9.可选的，所述确定所述目标车辆的预警等级，包括：基于行驶状态发生异常的目标车辆对应的视频信息确定车辆事件类型，所述车辆事件类型包括滞留事件、车祸事件、逆行事件、超速事件和限速事件；基于所述车辆事件类型确定目标车辆的预警等级。
10.可选的，在所述实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息之后，还包括：获取当前隧道内所有车辆的行驶数据；基于所述行驶数据确定存在安全隐患的路段；对存在安全隐患的路段划分安全隐患等级；基于所述安全隐患等级确定每个所述路段的安全速度阈值。
11.通过采用上述技术方案，根据行驶数据确定存在安全隐患的路段，根据安全隐患路段的安全隐患等级制定不同的安全速度阈值，从而使安全速度阈适应于不同的路段，提高驾驶员在隧道内行驶的安全性。
12.可选的，所述行驶数据包括每个车辆的位置，所述基于所述行驶数据确定存在安全隐患的路段，包括：判断隧道内是否包括所述目标车辆；若隧道内包括所述目标车辆，则获取所述目标车辆所在的第一位置；将所述第一位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段；或者，获取隧道内的车流量数据；判断所述车流量数据是否超过流量阈值；若所述车流量数据超过流量阈值，则获取所述车流量数据超过流量阈值对应的第二位置；将所述第二位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段。
13.可选的，所述对存在安全隐患的路段划分安全隐患等级，包括：获取每个存在安全隐患的路段对应的安全隐患要素，所述安全隐患要素包括车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型；基于所述车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型对存在安全隐患的路段进行评分；基于所述评分确定存在安全隐患的路段对应的安全隐患等级。
14.可选的，当所述目标车辆的行驶状态是生异常时，所述方法还包括：获取隧道运行的数字孪生模型，所述隧道运行的数字孪生模型包括隧道数字模型和车辆数字模型；基于所述视频信息对所述车辆数字孪生模型进行更新；基于所述雷达数据信息对车辆的行驶过程进行模拟，得到模拟结果；将所述模拟结果进行存储。
15.通过采用上述技术方案，当发生车祸或车辆出现故障时，管理人员可以通过数据孪生模型直观的观察车辆在隧道内的场景，便于管理人员根据隧道内的场景快速进行决策，对事故车辆或故障车辆进行指挥调度。
16.第二方面，本技术提供一种基于雷达与视频的隧道安全管理装置，采用如下的技术方案：一种基于雷达与视频的隧道安全管理装置，包括：第一获取模块，用于实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；第一确定模块，用于基于所述视频信息确定目标车辆，所述目标车辆包括两客一危车辆；第二获取模块，用于基于所述雷达数据获取所述目标车辆的行驶数据；判断模块，用于基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则确定所述目标车辆的预警等级；第二确定模块，用于基于所述预警等级确定管理策略，基于所述管理策略对隧道内的交通进行管理。
17.通过采用上述技术方案，通过视频信息实时监控隧道内是否存在两客一危车辆，当存在两客一危车辆时，通过雷达数据信息能够对两客一危车辆的行驶状态进行全域监控，当两客一危车辆的行驶状态发生异常时，可及时根据异常信息确定两客一危车辆的预警等级，根据预警等级快速确定管理策略，便于根据管理策略及时对隧道内的交通进行管理。
18.第三方面，本技术提供一种电子设备，采用如下的技术方案：一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器耦合；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如第一方面任一项所述的方法。
19.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
附图说明
20.图1是本技术实施例中体现一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法的流程示意图。
21.图2是本技术实施例中体现确定安全隐患路段的流程示意图。
22.图3是本技术实施例中体现确定安全隐患路段的结构示意图。
23.图4是本技术实施例中体现一种雷达与视频的隧道安全管理装置200的结构框图。
24.图5是本技术实施例中体现一种电子设备300的结构框图。
具体实施方式
25.以下结合附图对本技术作进一步详细说明。
26.本具体实施例仅仅是对本技术的解释，其并不是对本技术的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本
申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
27.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，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。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。
28.另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
29.下面结合说明书附图对本技术实施例作进一步详细描述。
30.本技术实施例提供一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法，该基于雷达与视频的隧道安全管理方法可由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等，但并不局限于此。
31.如图1所示，一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法，其方法的主要流程描述如下(步骤s101～s106)：步骤s101，实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；在隧道内安装有多个监控设备组，每个监控设备均包括一个摄像头、一个雷达和一个火灾探测器，其中，多个监控设备组在隧道内等间隔设置，可以每隔50米设置一个监控设备组，还可以每隔100米设置一个监控设备组，对此不做具体限定。
32.在本实施例中，可以用一个雷视一体机代替一个摄像和一个雷达，雷达可采用毫米波雷达，火灾探测器可采用图像型火灾探测器，每个火灾探测器均对应一位置信息。
33.通过火灾探测器能够实时对隧道内的火灾情况进行监测，当隧道内发生火灾时，电子获取监测到火灾的火灾探测器的位置；通过摄像头和雷达的配合使用，对进入隧道内的所有车辆进行全域追踪，雷视一体实时将视频信息和雷达数据信息发送给电子设备。
34.步骤s102，基于视频信息确定目标车辆，目标车辆包括两客一危车辆；步骤s103，基于雷达数据获取目标车辆的行驶数据；步骤s104，基于行驶数据判断目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则进入步骤s105；在本实施例中，电子设备实时接收摄像头拍摄的视频信息，对视频信息中的车辆进行识别，得到车辆的车型和车牌号；其识别方式可以将截取视频信息中的车辆的图像信息，将图像信息输入神经网络模型中进行识别，得到车辆的车型和车牌号，将车牌号与雷达数据信息进行绑定，从而实现对每个车辆的全域追踪。
35.当车辆的车型为两客一危对应的车型时，电子设备对两客一危车型的行驶数据实时进行监控，相比于传统的人工观测视频的方式来说，更加方便快捷。
36.在本实施例中，通过实时监测两客一危的车辆的行驶数据，可及时发现两一危的车辆行驶状态出现异常的情况，对出现异常的两客一危的车辆进行预警，其中，行驶数据包括但不限于行驶速度、行驶方向、行驶位置以及行驶时间。
37.其中，行驶状态发生异常包括但不限于以下四种情况。
38.第一种情况：当目标车辆的行驶速度小于等于0时，判定行驶状态发生异常；
在本实施例中，当车辆的行驶速度等于0时，代表车辆在隧道内处于滞留状态，车辆可能对应两种车辆事件类型。第一种车辆事件类型：车辆临时停靠；第二种车辆事件类型：车辆发生车祸，此时，可以根据摄像头拍摄的视频信息获取行驶速度为0的车辆的图片信息，通过图片信息判定车辆对应的车辆事件类型。
39.其中，通过行驶位置可确定行驶状态对应的车辆的位置信息，根据位置信息以及行驶时间选取相应位置的摄像头拍摄的视频信息。
40.当车辆的行驶速度小于0时，代表车辆在隧道内处逆向状态。
41.在本实施例中，将在隧道内车辆的行进方向定义为正方向，当车辆的行驶速度小于0时，证明车辆在隧道内逆行，判定车辆的行驶状态出现异常。
42.第二种情况：当目标车辆的行驶方向发生变化时，判断目标车辆是否存在变道趋势；若目标车辆存在变道趋势，则判断目标车辆与当前车道的后车以及变更后车道与目标车辆相邻的两个车辆之间的距离是否均满足安全距离；若不满足安全距离，则判定行驶状态发生异常。
43.在本实施例中，当电子设备获取车辆的行驶方向发生变化时，获取对应位置的摄像头拍摄的视频信息，在视频信息中确定目标车辆的位置，通过目标车辆在视频中的位置判断车辆是否存在发生变道的趋势，其存在变道趋势的情况可以为车辆压线。
44.判断目标车辆与当前车道的后车以及变更后车道与目标车辆相邻的两个车辆之间的距离是否均满足安全距离可以采用以下方式：获取隧道运行的数字孪生模型，隧道运行的数字孪生模型包括隧道数字孪生模型和车辆隧道孪生模型，其中数字孪生模型的构建包括但不限于根据隧道的参数和车辆的行驶数据利用3d建模工具件构建隧道和隧道内车辆对应的虚拟模型，将车辆的行驶数据发送给虚拟模型，从而对车辆的运行过程进行仿真。
45.通过数字孪生模型对车辆变道的过程进行模拟，从而得出车辆之间是否满足安全距离，当不满足安全距离时，判定行驶状态发生异常。
46.第三种情况：每个隧道都对应一个速度阈值，当车辆在隧道内的行驶速度大于速度阈值时，判定车辆的行驶状态发生异常。
47.第四种情况：根据车辆的行驶数据确定每个路段的安全速度阈值，当车辆的行驶速度超对速度阈值时，判定行驶状态发生异常。
48.其中，确定每个路段的安全速度阈值首先需要确定路段的安全隐患等级。
49.具体的，如图2所示，确定路段的安全隐患等级包括以下步骤(步骤s201～s204)：步骤s201，获取当前隧道内所有车辆的行驶数据；在本实施例中，基于视频信息和雷达数据信息记录每个车辆的行驶数据，行驶数据包括行驶方向、行驶速度、行驶时间和车辆的位置信息，通过视频信息能够获取车辆的类型、车辆的车牌号以及隧道内的车流量信息。
50.步骤s202，基于行驶数据确定存在安全隐患的路段；其中，确定存在安全隐患的路段包括以下两个方面：第一方面：根据目标车辆的第一位置确定安全隐患路段。
51.具体的，包括以下步骤(步骤s2021a～步骤s2024a)：步骤s2021a，判断隧道内是否包括目标车辆；
步骤s2022a，若隧道内包括目标车辆，则进入步骤s2023；步骤s2023a，获取目标车辆所在的第一位置；步骤s2024a，将第一位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段。
52.在本实施例中，通过视频信息实时识别车辆的类型，当车辆的类型为目标车辆时，获取目标车辆的位置，并将目标车辆的位置作为第一位置，基于第一位置将隧道内的道路划分为至少三个路段。其中，至少一个路段为存在安全隐患路段，在第一位置预设范围内的路段为存在安全隐患的路段。
53.如图3所示，a为第一位置，箭头的方向为车辆在隧道内的行驶方向，预设范围为100米，那么第一位置之前的100米以及第一位置之后的100米为存在安全隐患的路段，其中第一位置之前为车辆已经行驶过的路段，第一位置之后为车辆即将行驶的路段。
54.第二方面：根据隧道内的车流量信息确定安全隐患路段。
55.具体的，包括以下步骤(步骤s2021b～步骤s2024b)：步骤s2021b，获取隧道内的车流量数据；步骤s2022b，判断车流量数据是否超过流量阈值；若是，则进入步骤s2023b，步骤s2023b，获取车流量数据超过流量阈值对应的第二位置；步骤s2024b，将第二位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段。
56.在本实施例中，获取每个摄像头检测的车流量，其车流量检测的方式可以为基于视频信息实时获取隧道内的车辆总数，基于车辆总数和时间计算车流量数据，在本实施例中可以计算5分钟内的车流量信息。
57.其中，每个摄像头均对应一位置，当通过摄像头的车流量大于流量阈值时，获取摄像头所在的位置，并将该位置作为第二位置，基于第二位置将隧道内的道路划分为至少三个路段。其中，至少一个路段为存在安全隐患路段，在第二位置预设范围的路段为存在安全隐患的路段。
58.其中，划分存在安全隐患路段的方式如图3所示。
59.步骤s203，对存在安全隐患的路段划分安全隐患等级；具体的，获取每个存在安全隐患的路段对应的安全隐患要素，安全隐患要素包括车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型；基于车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型对存在安全隐患的路段进行评分；基于评分确定存在安全隐患的路段对应的安全隐患等级。
60.步骤s204，基于安全隐患等级确定每个路段的安全速度阈值。
61.在本实施例中，获取每个安全隐患路段的安全隐患要素，其安全隐患要素通过视频信息和雷达数据信息进行获取。
62.在本实施例中，计算安全隐患等级如下：每个安全隐患要素所占的分值均为1分，不同的车流量所占权重不同，不同道路事件所占权重不同、不同类型的目标车辆所占权重不同。
63.其中，道路事件类型包括但不限于道路滞留事件、道路车祸事件、道路逆行事件、道路限速时间、道路火灾事件和道路超速事件，其中，道路限速事件为车辆在隧道内的行驶速度超过安全速度阈值的事件。
64.根据道路事件的重要程度确定每个道路事件的比重，道路车祸事件和道路火灾事
件的权重为100％、道路逆行事件和道路超速事件的权重为80％、道路滞留事件的权重为70％、道路限速事件的权重为50％。
65.目标车辆的类型包括客车以及危险品运输车，其中危险品运输车的权重为100％，客车的权重为80％车流量信息超过流量阈值的权重为100％，其余车流量信息的权重为50％。
66.对所有的安全隐患要素的分值进行叠加得到评分，其中评分处于[0,1]为第一安全隐患等级，评分处于(1,2]为第二安全隐患等级，评分处于(2,3]为第三安全隐患等级。
[0067]
其中，每个安全隐患等级均对应一安全速度阈值，第一安全隐患等级的安全速度阈值大于第一安全隐患等级对应的安全速度阈值，第一安全速度阈值为限速30％、第二安全速度阈值为限速50％、第三全速度阈值为限速70％。
[0068]
例如，某一存在安全隐患的路段对应的安全隐患要素为道路滞留事件、客车和车流量信息超过流量阈值，那么该路段的评分为1*0.7+0.8*1+1*1＝2.5，此时该存在安全隐患路段对应的安全隐患等级为第三安全隐患等级，安全速度阈值为限速70％。
[0069]
步骤s105，确定目标车辆的预警等级；步骤s106，基于预警等级确定管理策略，基于管理策略对隧道内的交通进行管理。
[0070]
确定目标车辆的预警等级具体为：基于行驶状态发生异常的目标车辆对应的视频信息确定车辆事件类型，车辆事件类型包括滞留事件、车祸事件、逆行事件、超速事件和限速事件；基于车辆事件类型确定目标车辆的预警等级。
[0071]
在本实施例中，根据事件类型的重要程度制定预警等级，其中事件类型的重要程度为事件带来的后果的严重程度。例如，车祸事件的预警等级最高。
[0072]
表1特别说明的是，限速事件为车辆在隧道内的行驶速度超过安全速度阈值的事件。
[0073]
在本实施例中，管理人员可根据数字孪生模型及时对车辆事件进行处理。
[0074]
具体的，获取隧道运行的数字孪生模型，隧道运行的数字孪生模型包括隧道数字模型和车辆数字模型；基于视频信息对车辆数字孪生模型进行更新；基于雷达数据信息对车辆的行驶过程进行模拟，得到模拟结果；将模拟结果进行存储。
[0075]
在本实施例中，电子设备实时将获取的视频信息和雷达数据信息输入相应的数字孪生模型中，当发生车祸或车辆出现故障时，管理人员可通过数字孪生模型可直观了解隧道的当前场景，通过当前场景快速制定管理方案，从而减小隧道内车辆出现安全隐患状况的可能性。
[0076]
图4为本技术提供的一种基于雷达与视频的隧道安全管理装置200的结构框图。如图4所示，该基于雷达与视频的隧道安全管理装置200主要包括：第一获取模块201，用于实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；第一确定模块202，用于基于视频信息确定目标车辆，目标车辆包括两客一危车辆；第二获取模块203，用于基于雷达数据获取目标车辆的行驶数据；判断模块204，用于基于行驶数据判断目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则确定目标车辆的预警等级；第二确定模块205，用于基于预警等级确定管理策略，基于管理策略对隧道内的交通进行管理。
[0077]
作为本实施例的一种可选实施方式，判断模块204包括：判定子模块，用于当目标车辆的行驶速度小于等于0，判定行驶状态发生异常；第一判断子模块，用于当目标车辆的行驶方向发生变化时，判断目标车辆是否存在变道趋势；若目标车辆存在变道趋势，则进入第二判断子模块；第二判断子模块，用于判断目标车辆与当前车道的后车以及变更后车道与目标车辆相邻的两个车辆之间的距离是否均满足安全距离；若不满足安全距离，则判定行驶状态发生异常。
[0078]
作为本实施例的一种可选实施方式，判断模块204还包括：；第一确定子模块，用于基于行驶状态发生异常的目标车辆对应的视频信息确定车辆事件类型，车辆事件类型包括滞留事件、车祸事件、逆行事件、超速事件和限速事件；第二确定子模块，用于基于车辆事件类型确定目标车辆的预警等级。
[0079]
作为本实施例的一种可选实施方式，该基于雷达与视频的隧道安全管理装置200还包括：第三获取模块，用于在实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息之后，获取当前隧道内所有车辆的行驶数据；第三确定模块，用于基于行驶数据确定存在安全隐患的路段；划分模块，用于对存在安全隐患的路段划分安全隐患等级；阈值确定模块，用于基于安全隐患等级确定每个路段的安全速度阈值。
[0080]
在本可选实施例中，第三确定模块具体用于判断隧道内是否包括目标车辆；若隧道内包括目标车辆，则获取目标车辆所在的第一位置；将第一位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段；或者，获取隧道内的车流量数据；判断车流量数据是否超过流量阈值；若车流量数据超过陆良阈值，则获取车流量数据超过流量阈值对应的第二位置；将第二位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段。
[0081]
在本可选实施例中，第三确定模块还具体用于获取每个存在安全隐患的路段对应的安全隐患要素，安全隐患要素包括车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型；基于车流
industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。通信总线303可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0089]
本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述实施例提供的一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法的计算机程序。
[0090]
本实施例中，计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。具体的，计算机可读存储介质可以是便携式计算机盘、硬盘、u盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、讲台随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、光盘、磁碟、机械编码设备以及上述任意组合。
[0091]
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0092]
以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法，其特征在于，包括：实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；基于所述视频信息确定目标车辆，所述目标车辆包括两客一危车辆；基于所述雷达数据获取所述目标车辆的行驶数据；基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则确定所述目标车辆的预警等级；基于所述预警等级确定管理策略，基于所述管理策略对隧道内的交通进行管理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶数据包括行驶速度和行驶方向，所述基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常，包括：当所述目标车辆的行驶速度小于等于0，判定所述行驶状态发生异常；或者，当所述目标车辆的所述行驶方向发生变化时，判断所述目标车辆是否存在变道趋势；若所述目标车辆存在变道趋势，则判断所述目标车辆与当前车道的后车以及变更后车道与所述目标车辆相邻的两个车辆之间的距离是否均满足安全距离；若不满足安全距离，则判定所述行驶状态发生异常。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标车辆的预警等级，包括：基于行驶状态发生异常的目标车辆对应的视频信息确定车辆事件类型，所述车辆事件类型包括滞留事件、车祸事件、逆行事件、超速事件和限速事件；基于所述车辆事件类型确定目标车辆的预警等级。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息之后，还包括：获取当前隧道内所有车辆的行驶数据；基于所述行驶数据确定存在安全隐患的路段；对存在安全隐患的路段划分安全隐患等级；基于所述安全隐患等级确定每个所述路段的安全速度阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述行驶数据包括每个车辆的位置，所述基于所述行驶数据确定存在安全隐患的路段，包括：判断隧道内是否包括所述目标车辆；若隧道内包括所述目标车辆，则获取所述目标车辆所在的第一位置；将所述第一位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段；或者，获取隧道内的车流量数据；判断所述车流量数据是否超过流量阈值；若所述车流量数据超过流量阈值，则获取所述车流量数据超过流量阈值对应的第二位置；将所述第二位置对应的路段确定为存在安全隐患的路段。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对存在安全隐患的路段划分安全隐患等级，包括：获取每个存在安全隐患的路段对应的安全隐患要素，所述安全隐患要素包括车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型；
基于所述车流量、目标车辆的类型以及道路事件类型对存在安全隐患的路段进行评分；基于所述评分确定存在安全隐患的路段对应的安全隐患等级。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标车辆的行驶状态是生异常时，所述方法还包括：获取隧道运行的数字孪生模型，所述隧道运行的数字孪生模型包括隧道数字模型和车辆数字模型；基于所述视频信息对所述车辆数字孪生模型进行更新；基于所述雷达数据信息对车辆的行驶过程进行模拟，得到模拟结果；将所述模拟结果进行存储。8.一种基于雷达与视频的隧道安全管理装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；第一确定模块，用于基于所述视频信息确定目标车辆，所述目标车辆包括两客一危车辆；第二获取模块，用于基于所述雷达数据获取所述目标车辆的行驶数据；判断模块，用于基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则确定所述目标车辆的预警等级；第二确定模块，用于基于所述预警等级确定管理策略，基于所述管理策略对隧道内的交通进行管理。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器耦合；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及一种基于雷达与视频的隧道安全管理方法、装置、设备及介质其方法包括：实时获取隧道内的视频信息和车辆的雷达数据信息；基于所述视频信息确定目标车辆，所述目标车辆包括两客一危车辆；基于所述雷达数据获取目标车辆的行驶数据；基于所述行驶数据判断所述目标车辆的行驶状态是否发生异常；若是，则确定所述目标车辆的预警等级；基于所述预警等级确定管理策略，以使所述管理人员通过所述管理策略对所述目标车辆进行管理。本申请具有了将雷达与视频结合进行隧道安全管理的效果。达与视频结合进行隧道安全管理的效果。达与视频结合进行隧道安全管理的效果。


技术研发人员：陈芳 冯立超 尹康
受保护的技术使用者：上海腾盛智能安全科技股份有限公司
技术研发日：2022.11.29
技术公布日：2023/5/25