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申请/专利权人：贵州中南交通科技有限公司

摘要：本发明涉及高速智慧管理技术领域，具体涉及了一种基于数字孪生的收费站车流量监控系统。包括服务器和引导看板；服务器包括模型构建模块，用于采集收费站以及距离收费站预设的第一距离内的道路的数字点云，根据数字点云构建收费站及道路的数字孪生体；交通采集模块，用于采集第一交通信息，所述第一交通信息包括距离收费站预设的第一距离内的道路上的车辆类型、车辆数量、行驶道路、车辆速度、移动轨迹，根据车辆信息将第一距离内的道路上的实时车辆映射数字孪生体，生成收费站动态模型；车辆分析模块，用于根据收费站动态模型进行模拟运行，识别收费站各车道的当前通行压力。能够提高收费站的拥堵预测能力，以便更好地作出应对策略。

主权项：1.基于数字孪生的收费站车流量监控系统，其特征在于：包括服务器和引导看板；所述服务器包括模型构建模块、交通采集模块、车辆分析模块、车辆预测模块、车辆引导模块以及应急管理模块；模型构建模块，用于采集收费站以及距离收费站预设的第一距离内的道路的数字点云，根据数字点云构建收费站及道路的数字孪生体；交通采集模块，用于采集第一交通信息，所述第一交通信息包括距离收费站预设的第一距离内的道路上的车辆类型、车辆数量、行驶道路、车辆速度、移动轨迹，根据车辆信息将第一距离内的道路上的实时车辆映射数字孪生体，生成收费站动态模型；车辆分析模块，根据各车道上的车辆速度、车辆数量，在收费站动态模型中模拟运行得到各车道上单位时间的车辆通过数量，判断通行压力，通行压力=车道上的车辆数量单位时间内的车辆通过数量；车辆预测模块，用于采集第二交通信息，所述第二交通信息包括距离收费站预设的第一距离和第二距离之间的道路上的车辆信息以及车辆行为，所述第二距离大于第一距离，根据第二交通信息，分析第一距离和第二距离之间的道路上各个车辆进入收费站的可能性，根据各个车辆进入收费站的可能性，预测即将进入第一距离内的车辆数量；车辆引导模块，用于识别各车道当前能够承载的车辆数量，能够承载车辆数量=预设的极限承载量-单位时间×单位时间内的车辆通过数量-当前车道上的车辆数量，并根据各车道能够承载的车辆数量，生成引导策略，并根据引导策略将即将进入收费站的车辆映射至收费站动态模型模拟运行，验证引导策略可行性，当验证通过后，通过设于第一距离处的引导看板显示引导策略；应急管理模块，当预测即将进入第一距离内的车辆数量，高于根据各车道当前能够承载的车辆数量生成的承载阈值时，进行预警；所述车辆预测模块包括信息识别模块、车道识别模块、速度识别模块以及评分模块；信息识别模块，用于识别第一距离和第二距离上的车辆的车辆信息，所述车辆信息为车牌信息，根据车牌信息识别车辆注册地是否为收费站所在地，将车辆分为本市车辆、本省车辆以及外地车辆，根据识别结果生成信息系数X，当收费站位出城收费站时，本市车辆的信息系数X小于本省车辆小于外地车辆，当收费站位进城收费站时，本市车辆的信息系数X大于本省车辆大于外地车辆；车道识别模块，所述车辆行为包括变道行为，用于识别第一距离和第二距离上的车辆的行驶车道，车道从左至右依次设有递增的车道系数C，并根据车辆的变道行为，当车辆从车道系数C低的车道变道至车道系数高的车道时，生成修正车道系数其中为车辆产生变道行为后修正的车道系数，为该车辆进入第二距离内时所在车道的车道系数，为该车辆变道后所在车道的车道系数，当车辆从车道系数C高的车道变道至车道系数低的车道时，生成修正车道系数；速度识别模块，所述车辆行为包括变速行为，用于获取识别车辆进入第二距离后，行驶预设距离的加速度，根据其加速度生成加速度系数S，加速度越小，加速度系数S越大；评分模块，用于根据信息系数X、车道系数C以及加速度系数S，生成可能性评分： 其中、、分别为信息系数、车道系数以及加速度系数的预设权重；所述车辆预测模块还包括车辆标记模块；车辆标记模块，预设有评分标准，用于将第一距离和第二距离内可能性评分高于评分标准的车辆标记为即将进入收费站的车辆，第一距离内的道路上的车辆数量越多，评分标准越低。

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