[0001] 本发明涉及数字道路技术领域，尤其涉及数字道路模型构建方法。

[0002] 数字道路模型构建方法是通过道路网络、交通流量和相关数据进行建模和分析，以实现对道路系统的精确描述、预测和管理，从而帮助城市交通管理者和规划者更好地理解和优化道路使用情况，从而改善交通流动性、减少拥堵、提高安全性和效率。数字道路模型的构建方法经历了多个关键技术的发展过程。最初阶段，地理信息系统(GIS)技术使得道路网络和地理空间信息能够被精确地地理编码和管理，为后续的交通管理与规划提供了空间数据的基础。随着遥感技术的进步，尤其是卫星遥感技术的广泛应用，数字道路模型开始从静态的地理信息模型向动态的实时交通管理模型发展，支持道路网络的更新、道路状态的实时监测以及交通流量的动态模拟。在数据挖掘与机器学习技术的推动下，通过大数据的分析，模型能够识别交通模式并优化交通管理策略。然而，交通道路受到多种因素影响，如交通流量、环境影响和突发事件。现有的数字道路模型在实际的复杂交通场景中仍然存在挑战，难以应对复杂的交通情况，缺乏对交通情况进行动态调整和应急响应的能力。

[0086] 下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0087] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

[0088] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

[0089] 为实现上述目的，请参阅图1至图5，数字道路模型构建方法，所述方法包括以下步骤：

[0090] 步骤S1：利用传感器获取多源道路数据；通过无人机及摄像头进行实时交通流量采集，得到实时交通流量监控视频；

[0091] 步骤S2：对实时交通流量监控视频进行光谱分离，生成图像光谱数据；根据图像光谱数据对实时交通流量监控图像进行图像增强处理，得到增强图像；对增强图像进行视频重建，生成实时交通流量监控增强视频；对实时交通流量监控增强视频进行视频帧特征提取，构建实时监控图像矩阵；

[0092] 步骤S3：提取多源道路数据的地图特征，得到地图数据；对地图数据进行道路网络拓扑结构分析，生成道路网络拓扑结构数据；通过道路网络拓扑结构数据对实时监控图像矩阵进行道路等级关联分析，得到实时道路等级交通数据；

[0093] 步骤S4：提取多源道路数据的环境特征数据，得到环境特征数据；根据环境特征数据对实时监控图像矩阵进行环境数据映射，生成实时环境数据；通过实时环境数据对实时监控图像矩阵进行动态环境影响配准，得到实时环境影响数据；

[0094] 步骤S5：提取多源道路数据的道路事件特征，得到道路事件特征数据；根据道路事件特征数据对实时监控图像矩阵进行道路突发事件类型分析，得到实时道路事件数据；

[0095] 步骤S6：根据实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据进行道路智能交通管理模型构建，得到道路智能交通管理模型；通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号智能控制，生成道路交通信号控制数据；通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行道路限行和限速动态调整，生成道路限行限速调整数据；通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行道路事件自动应急响应，得到道路事件应急响应数据；

[0096] 步骤S7：对道路交通信号控制数据、道路频率限速调整数据和道路事件应急响应数据进行可视化数字道路模型构建，得到数字道路模型，以执行数字道路智能化交通管理作业。

[0097] 本发明通过传感器获取多源道路数据，其中多源道路数据包括地图特征、环境特征数据和道路事件特征。通过无人机和摄像头进行实时交通流量采集，获取高清晰度的实时交通监控视频，实时交通监控视频覆盖广泛的区域和不同交通场景，为后续的数据处理和分析提供基础。在获得实时交通监控视频后，进行光谱分离处理，将视频数据转化为图像光谱数据；利用图像光谱数据进行图像增强处理，以提升图像质量和清晰度，使其更适合后续的分析和视觉识别；经过增强处理后的视频被重建，形成实时交通流量监控增强视频；从增强视频中提取视频帧特征，构建实时监控图像矩阵，为后续进行实时交通情况分析提供对象。通过多源道路数据提取地图特征，形成地图数据；并对地图数据进行道路网络拓扑结构分析，生成道路网络拓扑结构数据，道路网络拓扑结构数据详细描述了道路之间的连接关系和拓扑特征。利用道路网络拓扑结构数据，对实时监控图像矩阵进行道路等级关联分析，从而获取实时道路等级交通数据，实时道路等级交通数据可以用于后续交通流量和路况评估。从多源道路数据中提取环境特征数据，其中环境特征数据包天气信息特征、空气质量特征和路面状况特征。根据环境特征数据对实时监控图像矩阵进行环境数据映射，环境数据映射有助于更准确地分析和解释实时监控图像矩阵，生成实时环境数据，明确实时环境变化。通过实时环境数据对实时监控图像矩阵进行动态环境影响配准，确保获得更精确地影响交通情况的实时环境因素。从多源道路数据中提取道路事件特征数据，道路事件特征数据包括交通事故特征、交通管制特征和特殊作业车辆特征。根据道路事件特征数据，对实时监控图像矩阵进行道路突发事件类型分析，能够对实时监控图像进行动态分析，从而及时检测和识别道路上的突发事件；得到实时道路事件数据，能够帮助交通管理部门快速响应和处理道路事件，从而提升道路安全性和通行效率。根据实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据进行道路智能交通管理模型构建，以对实时交通道路情况进行智能交通管理。通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号智能控制，生成道路交通信号控制数据，以适应实时交通流量的变化，减少交通拥堵和等待时间；通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行道路限行和限速动态调整，生成道路限行限速调整数据，以确保车辆行驶安全和道路通畅；通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行道路事件自动应急响应，得到道路事件应急响应数据，以减少道路事件对交通造成的影响和危险。通过道路交通信号控制数据、限速调整数据和应急响应数据，构建可视化的数字道路模型，用以展示道路的实时运行状态和管理措施，为交通部门提供直观的数据支持，数字道路模型的建立使得智能化交通管理更加高效和可持续，有助于优化城市交通流动性和安全性。因此，本发明通过物联网技术、数据分析技术、智能控制技术和可视化技术，使得数字道路模型在实际的交通场景中能够应对复杂的交通情况，并且提升了道路交通的动态调整和应急响应的能力。

[0098] 本发明实施例中，参考图1所述，为本发明数字道路模型构建方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述数字道路模型构建方法包括以下步骤：

[0099] 步骤S1：利用传感器获取多源道路数据；通过无人机及摄像头进行实时交通流量采集，得到实时交通流量监控视频；

[0100] 本发明实施例中，通过传感器获取多源道路数据，首先选择合适的传感器并安置在适当的位置，以确保覆盖需要监测的道路网络。传感器类型包括交通流量传感器、车辆识别传感器(如地感线圈、微波雷达)和环境传感器，用于采集车辆数量、速度和天气数据。其次，通过无人机和摄像头进行实时交通流量采集，以生成实时交通流量监控视频。无人机通过预先规划的飞行路径和部署策略，覆盖目标区域并携带摄像头。摄像头捕捉视频流，传输至地面控制中心或数据处理中心，进行实时视频流接收、解码和图像处理分析，这些步骤共同确保实时获取并处理道路交通流量数据，得到实时交通流量监控视频，以支持实时交通监控和管理需求。

[0101] 步骤S2：对实时交通流量监控视频进行光谱分离，生成图像光谱数据；根据图像光谱数据对实时交通流量监控图像进行图像增强处理，得到增强图像；对增强图像进行视频重建，生成实时交通流量监控增强视频；对实时交通流量监控增强视频进行视频帧特征提取，构建实时监控图像矩阵；

[0102] 本发明实施例中，通过实时交通流量监控视频进行光谱分离，这一过程旨在将视频的光谱信息提取出来，生成图像光谱数据，光谱分离使用信号处理技术，如离散傅立叶变换(DFT)或小波变换。根据生成的图像光谱数据，对实时交通流量监控图像进行图像增强处理，其中图像增强包括调整对比度、亮度和色彩饱和度，并应用滤波器减少噪声和增强图像细节，以产生更清晰、更易分析的增强图像，从而得到增强图像。对增强后的图像进行视频重建，生成实时交通流量监控增强视频，其中视频重建涉及重新组合和处理视频帧，以确保在图像增强后保持流畅的视频播放。对生成的实时交通流量监控增强视频进行视频帧特征提取，旨在从每一帧中提取关键特征，如运动车辆的位置、速度和方向信息特征，构建实时监控图像矩阵，以便进一步分析、处理或在监控系统中显示和利用。

[0103] 步骤S3：提取多源道路数据的地图特征，得到地图数据；对地图数据进行道路网络拓扑结构分析，生成道路网络拓扑结构数据；通过道路网络拓扑结构数据对实时监控图像矩阵进行道路等级关联分析，得到实时道路等级交通数据；

[0104] 本发明实施例中，对多源道路数据的地图特征进行提取，以获取地图数据，包括从各种数据源(如卫星图像、地理信息系统)中提取道路网络的地理特征，如道路位置、长度和连接关系，这些数据被整合和处理，得到地图数据。利用图论技术对提取得到的地图数据进行道路网络拓扑结构分析，旨在识别道路之间的拓扑关系，识别方面包括道路的节点(交叉口)、边(道路段)以及节点和点之间的连接关系。利用道路网络拓扑结构数据对实时监控图像矩阵进行道路等级关联分析，道路等级关联分析旨在将实时监控图像中的车辆轨迹和行为与道路网络的具体道路等级进行关联。例如城市主干道和次要道路不同等级的道路具有不同的车流量和速度特征，通过道路等级关联能够更准确地分析实时交通状况，从而得到实时道路等级交通数据。

[0105] 步骤S4：提取多源道路数据的环境特征数据，得到环境特征数据；根据环境特征数据对实时监控图像矩阵进行环境数据映射，生成实时环境数据；通过实时环境数据对实时监控图像矩阵进行动态环境影响配准，得到实时环境影响数据；

[0106] 本发明实施例中，对多源道路数据的环境特征数据进行提取，其中环境特征数据包括天气信息数据、空气质量数据和路面状况数据，将这些数据整合，形成环境特征数据。以空间和时间的方式映射环境数据，例如，根据特定位置和时间点的环境条件对应到相应的监控图像帧上，将环境特征数据与实时监控图像中的每一帧进行关联，生成实时环境数据；通过实时环境数据对实时监控图像矩阵进行动态环境影响配准，理解和应对不同环境条件下的交通状况，进而改善交通管理和安全措施。

[0107] 步骤S5：提取多源道路数据的道路事件特征，得到道路事件特征数据；根据道路事件特征数据对实时监控图像矩阵进行道路突发事件类型分析，得到实时道路事件数据；

[0108] 本发明实施例中，对多源道路数据的道路事件特征提取，其中道路事件特征包括交通事故特征、交通管制特征和特殊作业车辆特征，经过整合和处理，形成道路事件特征数据集；利用计算机视觉和模式识别技术，根据道路事件特征数据对实时监控图像矩阵进行道路突发事件类型分析，自动分析实时监控图像中是否存在特定类型的道路事件；例如，通过检测图像中的车辆停滞、交通堵塞或者特殊作业标志特征，识别出交通事故、交通管制或特殊作业道路事件的发生，从而得到实时道路事件数据。

[0109] 步骤S6：根据实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据进行道路智能交通管理模型构建，得到道路智能交通管理模型；通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号智能控制，生成道路交通信号控制数据；通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行道路限行和限速动态调整，生成道路限行限速调整数据；通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行道路事件自动应急响应，得到道路事件应急响应数据；

[0110] 本发明实施例中，通过实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据进行道路智能交通管理模型构建，得到道路智能交通管理模型。利用道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行智能信号控制，分析当前道路上的交通流量、车辆密度和行驶速度信息，并据此调整交通信号灯的控制策略，以优化交通流畅度和减少拥堵，从而生成道路交通信号控制数据。通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行动态限行和限速调整，分析当前的环境影响因素，如天气条件、空气质量和能见度，结合实时道路状况，调整道路上的限行和限速措施，以确保交通安全和效率，从而生成道路限行限速调整数据。利用道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行自动应急响应，分析道路事件，并自动触发相应的紧急响应措施，例如改变交通信号灯的节奏和通知驾驶员避开事故现场，以最大程度地减少事件对交通流的影响，从而得到道路事件应急响应数据。

[0111] 步骤S7：对道路交通信号控制数据、道路频率限速调整数据和道路事件应急响应数据进行可视化数字道路模型构建，得到数字道路模型，以执行数字道路智能化交通管理作业。

[0112] 本发明实施例中，通过道路交通信号控制数据、频率限速调整数据和道路事件应急响应数据进行可视化数字道路模型构建，利用专业的地理信息系统软件或者数据可视化工具，构建数字道路模型的可视化模式，数字道路模型能够清晰地展示道路网络结构，标识交通信号灯控制区域、限速调整区域和预设的应急响应区域。利用动态数据集成技术，将实时的道路交通信号控制数据、频率限速调整数据和道路事件应急响应数据动态集成到数字道路模型中，确保模型能够实时更新并显示最新的交通信号状态、限速调整信息以及应急响应措施的实施情况，帮助交通管理部门更好地监控和管理道路交通，优化交通流动性和安全性，提升整体交通管理的效率和响应能力。

[0113] 优选的，步骤S2包括以下步骤：

[0114] 步骤S21：对实时交通流量监控视频进行图像光谱分析，生成光谱成分数据；

[0115] 步骤S22：对光谱成分数据进行光谱采样，生成光谱采样矩阵；

[0116] 步骤S23：根据光谱采样矩阵对实时交通流量监控图像进行视觉像差平整，生成光谱引导平层图像；

[0117] 步骤S24：对光谱引导平层图像进行光谱分离，生成图像光谱分离数据；

[0118] 步骤S25：根据图像光谱分离数据对实时交通流量监控图像进行图像增强处理，生成增强图像；

[0119] 步骤S26：对增强图像进行视频重建，生成实时交通流量监控增强视频；对实时交通流量监控增强视频进行视频帧特征提取，构建实时监控图像矩阵。

[0120] 本发明实施例中，使用光谱分析技术，对实时交通流量监控视频进行图像光谱分析，从视频中提取图像的光谱成分数据，生成光谱成分数据；对从图像光谱分析中得到的数据进行光谱采样，生成光谱采样矩阵。光谱采样矩阵是对图像光谱成分的数值化表示，通常以矩阵形式存储，包括各种光谱特征的数值化描述；利用光谱采样矩阵，对实时交通流量监控图像进行视觉像差平整，通过对比和校正光谱成分数据，使图像在视觉上更加平衡和一致，生成光谱引导平层图像；在光谱引导平层图像基础上，进行光谱分离处理，光谱分离是指根据图像的光谱特征将图像分割成不同的成分或者层次，生成图像光谱分离数据。根据图像光谱分离数据，对实时交通流量监控图像进行图像增强处理，图像增强旨在改善图像的视觉质量，包括增强图像的对比度、清晰度和色彩鲜艳度方面，从而生成增强图像；对增强图像进行视频重建，生成实时交通流量监控增强视频，同时，针对实时监控增强视频进行视频帧特征提取，构建实时监控图像矩阵，视频重建确保增强后的图像能够作为视频流动态展示，而特征提取则有助于在处理后的视频中捕获和分析重要的视觉特征。

[0121] 作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S3包括：

[0122] 步骤S31：对多源道路数据进行道路特征识别，生成道路特征数据；

[0123] 步骤S32：对多源道路数据进行地理特征识别，生成地理特征数据；

[0124] 步骤S33：整合道路特征数据和地理特征数据进行三维地图构建，得到三维地图数据；

[0125] 步骤S34：对三维地图数据进行图论分析，得到网络布局图；提取网络布局图的连接属性和布局方式，得到地图网络布局数据；

[0126] 步骤S35：对地图网络布局数据进行道路网络拓扑分析，得到道路网络拓扑结构数据；

[0127] 步骤S36：通过道路网络拓扑结构数据对实时监控图像矩阵进行道路等级关联分析，得到实时道路等级交通数据。

[0128] 本发明实施例中，通过计算机视觉和图像处理技术，对多源道路数据进行道路特征识别，生成道路特征数据，其中道路特征数据包括道路宽度、道路标识和车道数量；利用地理信息系统(GIS)技术和地理空间分析，对多源道路数据进行地理特征识别，生成地理特征数据，其中地理特征数据地形信息、地貌特征、附近的地标和建筑物；将道路特征数据和地理特征数据整合，用于三维地图构建；通过三维建模技术，将道路特征数据和地理特征数据进行信息融合，生成三维地图数据；通过图论方法，如节点分析和边缘分析，提取地图的网络布局信息，其中网络布局信息包括道路节点、道路段的连接属性和布局方式，从而得到地图网络布局数据；通过拓扑学分析方法，分析道路网络的结构特征，包括道路的连接关系、网络中的环路和路径，得到道路网络的拓扑结构数据；利用道路网络拓扑结构数据进行实时监控图像矩阵的道路等级关联分析，明确道路在实时交通监控中的重要性和等级；通过数据关联和分析，得到实时道路等级交通数据，用于交通管理和规划决策的支持。

[0129] 作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S36包括：

[0130] 步骤S361：提取道路网络拓扑结构数据的边节点信息，得到道路网络边节点数据；

[0131] 步骤S362：对实时监控图像矩阵进行道路段识别，生成实时道路段数据；

[0132] 步骤S363：根据道路网络边节点数据对实时道路段数据进行道路映射关联，得到实时道路关联数据；

[0133] 步骤S364：对实时道路关联数据进行道路类型分类，生成实时道路类型数据；对实时道路类型数据进行道路交通量分析，得到实时道路交通量数据；

[0134] 步骤S365：提取实时道路交通量数据的峰谷值，得到实时交通量峰谷数据；

[0135] 步骤S366：对实时交通量峰谷数据进行平均值计算，得到实时交通量峰谷平均值；

[0136] 步骤S367：将实时道路交通量数据和实时交通量峰谷平均值进行对比，当实时道路交通量数据大于实时交通量峰谷平均值时，则将实时道路交通量数据标记为高交通量数据；当实时道路交通量数据小于或等于实时交通量峰谷平均值时，则将实时道路交通量数据标记为低交通量数据；

[0137] 步骤S368：对高交通量数据进行道路高等级划分，得到高等级道路数据；对低交通量数据进行道路低等级划分，得到低等级道路数据；

[0138] 步骤S369：整合高等级道路数据和低等级道路数据，得到实时道路等级交通数据。

[0139] 本发明实施例中，通过提取道路网络拓扑结构数据的边节点信息，得到道路网络边节点数据，其中道路网络边节点数据描述了道路网络中的连接关系和节点位置；利用计算机视觉技术，识别监控图像中的道路段位置和边界，生成实时道路段数据；利用空间几何计算技术，根据道路网络边节点数据对实时道路段数据进行空间关联，对于每个实时道路段数据点，计算其与道路网络边节点的距离，并选择最近的边节点作为其关联节点。基于道路网络拓扑结构数据，使用网络分析工具或算法，确定实时道路段数据在道路网络中的路径和关系。将每个实时道路段数据点与最接近的道路网络边节点进行匹配，从而得到实时道路关联数据。对实时道路关联数据进行道路类型分类，生成实时道路类型数据；对实时道路类型数据进行道路交通量分析，得到实时道路交通量数据；提取实时道路交通量数据的峰谷值，得到实时交通量峰谷数据；从实时道路交通量数据中提取峰谷值，峰谷值代表了道路上交通流量的高峰和低谷时段，形成实时交通量峰谷数据；根据实时道路交通量数据与实时交通量峰谷平均值的对比，将交通量数据分为高交通量和低交通量两类；然后，对高交通量数据进行道路高等级划分，对低交通量数据进行道路低等级划分，最终整合这些数据，得到实时道路等级交通数据。

[0140] 优选的，步骤S4包括以下步骤：

[0141] 步骤S41：对多源道路数据进行天气情况特征识别，生成天气信息特征数据；对多源道路数据进行空气质量特征识别，生成空气质量特征数据；对多源道路数据进行路面状况特征识别，生成路面状况特征数据；

[0142] 步骤S42：整合天气信息特征数据、空气质量特征数据和路面状况特征数据，得到环境特征数据；

[0143] 步骤S43：对实时监控图像矩阵进行区域图像划分，生成区域图像矩阵；

[0144] 步骤S44：根据环境特征数据对区域图像矩阵进行时间戳匹配处理，得到时间戳匹配数据；

[0145] 步骤S45：根据时间戳匹配数据对环境特征数据及实时监控图像矩阵进行图层叠加插值映射，生成实时环境数据；

[0146] 步骤S46：根据实时环境数据对区域图像矩阵进行分布轮廓绘制，生成环境影响分布轮廓；

[0147] 步骤S47：利用环境影响分布轮廓对区域图像矩阵进行动态环境影响配准，生成实时环境影响数据。

[0148] 本发明实施例中，对多源道路数据进行天气情况特征识别，其中天气情况特征识别包括分析温度、湿度和降水，从而生成天气信息特征数据；对多源道路数据进行空气质量特征识别，其中空气质量特征识别包括分析空气中的污染物浓度和种类，如PM2.5和CO，从而生成空气质量特征数据；对多源道路数据进行路面状况特征识别，其中路面状况特征识别包括分析路面的湿滑程度和道路破损情况，从而生成路面状况特征数据。整合天气信息特征数据、空气质量特征数据和路面状况特征数据，得到环境特征数据；通过区域图像划分技术，将监控图像分割为多个区域图像矩阵，得到区域图像矩阵；根据环境特征数据执行时间戳匹配处理，将各区域图像矩阵的时间信息与环境特征数据进行对应，生成时间戳匹配数据，确保数据的时空一致性和准确性；进一步利用时间戳匹配数据，对环境特征数据及实时监控图像矩阵进行图层叠加、插值和映射操作，生成实时环境数据，能够反映各区域在特定时间点的详细环境状态。根据实时环境数据对区域图像矩阵进行分布轮廓绘制，形成环境影响分布轮廓，以直观展示各区域的环境情况；利用环境影响分布轮廓进行动态环境影响配准处理，将实时环境数据与区域图像矩阵进行精准匹配和更新，生成实时环境影响数据，为后续决策和应对措施提供科学依据和支持。

[0149] 优选的，步骤S5包括以下步骤：

[0150] 步骤S51：对多源道路数据进行交通事故特征识别，生成交通事故特征数据；对多源道路数据进行交通管制特征识别，生成交通管制特征数据；对多源道路数据进行特殊作业车辆特征识别，生成特殊作业车辆特征数据；

[0151] 步骤S52：整合交通事故特征数据、交通管制特征数据和特殊作业车辆特征数据，得到道路事件特征数据；

[0152] 步骤S53：对实时监控图像矩阵进行车辆间隔距离分析，得到实时车辆间隔距离数据；对实时监控图像矩阵进行车辆密度分析，得到实时车辆密度数据；对实时监控图像矩阵进行车辆标识分析，得到实时车辆标识数据；

[0153] 步骤S54：整合实时车辆间隔距离数据、实时车辆密度数据和实时车辆标识数据，得到实时车辆状态数据；

[0154] 步骤S55：根据道路事件特征数据对实时车辆状态数据进行突发交通事故分析，生成实时交通事故数据；根据道路事件特征数据对实时车辆状态数据进行突发交通管制分析，生成实时交通管制数据；根据道路事件特征数据对实时车辆状态数据进行特殊作业任务分析，生成实时特殊作业任务数据；

[0155] 步骤S56：整合实时交通事故数据、实时交通管制数据和实时特殊作业任务数据，得到实时道路事件数据。

[0156] 本发明实施例中，对多源道路数据进行交通事故特征识别，其中交通事故特征识别包括分析事故报告和交通监控记录，从而生成交通事故特征数据；对多源道路数据进行交通管制特征识别，其中交通管制特征识别包括分析道路施工和交通信号灯控制时长，从而生成交通管制特征数据；对多源道路数据进行特殊作业车辆特征识别，其中特殊作业车辆特征识别包括分析清障车、警车和救援车，从而生成特殊作业车辆特征数据。整合交通事故特征数据、交通管制特征数据和特殊作业车辆特征数据，得到道路事件特征数据；通过计算机视觉技术和图像处理算法，对实时监控图像矩阵进行车辆间隔距离分析，得到实时车辆间隔距离数据；对实时监控图像矩阵进行车辆密度分析，其中车辆密度分析是关注监测区域内车辆的数量和密度分布情况，从而得到实时车辆密度数据；对实时监控图像矩阵进行车辆标识分析，其中车辆标识分析则识别和记录车辆的唯一标识信息，如车牌号码和车辆型号，从而得到实时车辆标识数据。对实时监控图像矩阵进行车辆间隔距离分析，得到实时车辆间隔距离数据；对实时监控图像矩阵进行车辆密度分析，得到实时车辆密度数据；对实时监控图像矩阵进行车辆标识分析，得到实时车辆标识数据；整合实时车辆间隔距离数据、实时车辆密度数据和实时车辆标识数据，得到实时车辆状态数据。根据道路事件特征数据对实时车辆状态数据进行突发交通事故分析，生成实时交通事故数据；根据道路事件特征数据对实时车辆状态数据进行突发交通管制分析，生成实时交通管制数据；根据道路事件特征数据对实时车辆状态数据进行特殊作业任务分析，生成实时特殊作业任务数据。整合实时交通事故数据、实时交通管制数据和实时特殊作业任务数据，得到实时道路事件数据，为后续的交通管理和决策提供全面的数据支持和参考依据。

[0157] 作为本发明的一个实例，参考图4所示，在本实例中所述步骤S6包括：

[0158] 步骤S61：根据实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据进行道路智能交通管理模型构建，得到道路智能交通管理预模型；并利用实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据对道路智能交通管理预模型训练，得到道路智能交通管理训练模型；

[0159] 步骤S62：对道路智能交通管理训练模型进行模型交叉验证评估，得到道路智能交通管理模型评估数据；通过道路智能交通管理模型评估数据对道路智能交通管理训练模型进行模型参数调整，得到道路智能交通管理模型；

[0160] 步骤S63：通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号智能控制，生成道路交通信号控制数据；

[0161] 步骤S64：通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行道路限行和限速动态调整，生成道路限行限速调整数据；

[0162] 步骤S65：通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行道路事件自动应急响应，得到道路事件应急响应数据。

[0163] 本发明实施例中，根据实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据进行道路智能交通管理模型构建，首先，基于输入特征数据，构建道路智能交通管理预模型。利用这些数据对预模型进行训练，采用反向传播算法优化模型参数，以减小预测输出与实际输出之间的差异。模型包含多层隐藏层，每层含有多个神经元，这些神经元通过ReLU或Sigmoid激活函数处理输入信号。训练完成后，使用交叉验证评估模型，评估指标包括准确率、召回率、F1分数和均方误差(MSE)。根据评估结果调整模型参数，如学习率、隐藏层神经元数量、激活函数和优化算法，以提升模型的泛化能力。反复训练和评估，直至达到预期性能标准，最终形成优化的道路智能交通管理模型。通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号智能控制，生成道路交通信号控制数据，用于优化交通信号的定时和配时策略。通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行道路限行和限速动态调整，生成道路限行限速调整数据，以应对不同环境条件下的交通管理需求。通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行道路事件自动应急响应，得到道路事件应急响应数据，实现对道路事件的自动化应急处理和调度。

[0164] 优选的，步骤S63包括以下步骤：

[0165] 步骤S631：通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号状态分析，生成实时交通信号数据；

[0166] 步骤S632：基于道路智能交通管理模型对实时交通信号数据进行道路交通信号智能控制，若实时道路等级交通数据为高等级道路数据，则对实时交通信号数据进行缩短交通信号灯时长，生成信号灯时长缩短数据；若实时道路等级交通数据为低等级道路数据，则对计算任务进行交通信号灯再调整，生成信号灯再调整数据；

[0167] 步骤S633：整合信号灯时长缩短数据和信号灯再调整数据，得到道路交通信号控制数据。

[0168] 本发明实施例中，通过道路智能交通管理模型对实时道路等级交通数据进行道路交通信号状态分析，生成实时交通信号数据。基于道路智能交通管理模型对实时交通信号数据进行道路交通信号智能控制，根据实时道路等级交通数据的不同情况采取不同的控制策略，如果实时道路等级交通数据显示为高等级道路数据，将对实时交通信号数据进行处理，缩短交通信号灯的时长，生成信号灯时长缩短数据，有助于高流量区域更快地处理车辆，减少拥堵和等待时间；如果实时道路等级交通数据显示为低等级道路数据，则会对交通信号灯的时长进行再调整，以优化信号灯的使用效率，例如会延长绿灯时间或者调整黄灯和红灯的过渡时间，生成信号灯再调整数据。整合信号灯时长缩短数据和信号灯再调整数据，得到道路交通信号控制数据，道路交通信号控制数据确保在各种交通状况下交通信号都能够有效运作。

[0169] 优选的，步骤S64包括以下步骤：

[0170] 步骤S641：通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行受影响程度分析，得到受环境影响道路数据，其中受环境影响道路数据包括严重受环境影响道路，轻度受环境影响道路；

[0171] 步骤S642：基于道路智能交通管理模型对受环境影响道路数据进行道路限行和限速动态调整，若受环境影响道路数据为严重受环境影响道路，则对受环境影响道路进行道路限制行驶，生成道路限行数据；若受环境影响道路数据为轻度受环境影响道路，则对受环境影响道路进行降低道路限速，生成道路限速数据；

[0172] 步骤S643：整合道路限行数据和道路限速数据，得到道路管控限速调整数据。

[0173] 本发明实施例中，通过道路智能交通管理模型对实时环境影响数据进行受影响程度分析，其中受影响程度分析是利用机器学习算法和规则引擎，对每条道路进行环境影响程度的评估，从而得到受环境影响道路数据，其中受环境影响道路数据包括严重受环境影响道路，轻度受环境影响道路。基于道路智能交通管理模型对受环境影响道路数据进行道路限行和限速动态调整，若受环境影响道路数据为严重受环境影响道路，则将实施道路限行措施禁止车辆行驶，生成道路限行数据；若受环境影响道路数据为轻度受环境影响道路，则对受环境影响道路进行减少速度限制以增强安全性和稳定交通流，生成道路限速数据。整合道路限行数据和道路限速数据，得到道路管控限速调整数据，以应对不同道路环境影响条件下的交通管理。

[0174] 作为本发明的一个实例，参考图5所示，在本实例中所述步骤S65包括：

[0175] 步骤S651：通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行突发事件评估，得到突发事件数据，其中突发事件数据包括突发交通事故、突发交通管制和突发特殊作业任务；

[0176] 步骤S652：基于道路智能交通管理模型对突发事件数据进行自动应急响应，若突发事件数据为突发交通事故，则对突发交通事故道路进行自动应急报警和服务资源请求，生成交通事故应急请求数据；若突发事件数据为突发交通管制，则对突发交通管制道路进行自动通告和重新规划路线，生成交通管制通告规划数据；若突发事件数据为突发特殊作业任务，则对突发特殊作业任务道路进行临时道路限行和调整信号灯状态，生成特殊作业任务应急数据；

[0177] 步骤S653：整合交通事故应急请求数据、交通管制通告规划数据和特殊作业任务应急数据，得到道路事件应急响应数据。

[0178] 本发明实施例中，通过道路智能交通管理模型对实时道路事件数据进行突发事件评估，突发事件评估是利用事件检测算法进行评估，从而得到突发事件数据，其中突发事件数据包括突发交通事故、突发交通管制和突发特殊作业任务。基于道路智能交通管理模型对突发事件数据进行自动应急响应，若突发事件数据为突发交通事故，则对突发交通事故道路进行自动应急报警和服务资源请求，以迅速响应事故现场，并尽可能减少交通影响，生成交通事故应急请求数据；若突发事件数据为突发交通管制，则对突发交通管制道路进行自动通告和重新规划路线，以引导交通绕行或选择其它道路，生成交通管制通告规划数据；若突发事件数据为突发特殊作业任务，则对突发特殊作业任务道路进行临时道路限行和调整信号灯状态，以确保特殊作业的顺利进行和安全通行，生成特殊作业任务应急数据。整合交通事故应急请求数据、交通管制通告规划数据和特殊作业任务应急数据，得到道路事件应急响应数据，为交通管理部门和相关救援人员提供详细和实时的信息，使得能够快速响应和处理突发事件，保障道路安全和通行效率。

[0179] 本发明利用传感器采集多源道路数据，包括地图特征、环境特征和道路事件特征。通过无人机和摄像头实时采集交通流量，获取高清实时交通监控视频，覆盖广泛区域和多种交通场景，为后续数据处理和分析提供基础。随后对实时交通监控视频进行光谱分离处理，转换为图像光谱数据，并进行增强处理以提升质量和清晰度，以利于后续分析和视觉识别。增强处理后的视频形成实时交通流量监控增强视频，从中提取视频帧特征构建实时监控图像矩阵，为实时交通情况分析提供数据支持。利用多源道路数据提取地图特征，生成地图数据，并进行道路网络拓扑结构分析，详细描述道路间的连接关系和拓扑特征。利用道路网络拓扑结构数据进行道路等级关联分析，获取实时道路等级交通数据，为交通流量和路况评估提供支持。从多源道路数据中提取环境特征数据，如天气信息、空气质量和路面状况，对实时监控图像矩阵进行环境数据映射，生成实时环境数据，动态配准实时环境因素，以更精确影响交通情况。提取道路事件特征数据，如交通事故、交通管制和特殊作业车辆，分析实时监控图像矩阵中的道路突发事件类型，获得实时道路事件数据，以支持交通管理部门的快速响应和处理，提升道路安全和通行效率。基于实时道路等级交通数据、实时环境影响数据和实时道路事件数据构建道路智能交通管理模型，进行道路交通信号智能控制、道路限行和限速动态调整、道路事件自动应急响应。通过这些控制数据构建可视化的数字道路模型，展示道路的实时运行状态和管理措施，为交通部门提供直观的数据支持，优化城市交通流动性和安全性。因此，本发明通过物联网技术、数据分析技术、智能控制技术和可视化技术，使得数字道路模型在实际的交通场景中能够应对复杂的交通情况，并且提升了道路交通的动态调整和应急响应的能力。

[0180] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

[0181] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。