道路监测方法、系统、电子设备及存储介质与流程

1.本技术的实施例涉及道路监测技术领域，特别涉及一种道路监测方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

2.随着汽车的普及，道路上行驶的汽车越来越多，为了能够对车辆进行更好的管理，交管部门通常在龙门上固定设置毫米波雷达与车牌识别摄像头来拍摄违章或超速的车辆。其中毫米波雷达能够获取车辆的速度、距离等信息。摄像头被调整为特定安装角度，能够通过录像和拍照的方式对车辆的车牌进行取证。但是很多路段在不同的时段车流量不同，如早高峰时段车流量大，凌晨时段车流量少。而如果毫米波雷达和摄像设备一直处于开启状态则会增加两者的工作负担，进而降低毫米波雷达和摄像设备的使用寿命。进而导致频繁更换毫米波雷达和摄像设备，增加了使用成本和维修成本。

技术实现要素：

3.本技术的实施例提供一种道路监测方法、系统、电子设备及存储介质，以解决现有技术中道路监测设备处于常开状态，增加了监测设备的使用负担，减少了监测设备的使用寿命的技术问题。
4.为了解决上述技术问题，本技术的实施例公开了如下技术方案：第一方面，提供了一种道路监测方法，包括：获取待监测路口的历史车流量数据；根据所述历史车流量数据设置监测所述路口的第一监控排布；根据所述第一监控排布控制监测设备对所述路口进行监测，并获得监测数据；根据获取的所述监测数据对所述第一监控排布进行修正；其中，所述第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。
5.结合第一方面，所述的根据所述历史车流量数据设置道路第一监控排布的方法包括：根据所述历史车流量数据将全天24小时划分为高峰时段、普通时段和低谷时段；当所述路口处于所述高峰时段时，采用所述第一监控模式监测所述路口的车流量，获得第一车流数据；当所述路口处于所述普通时段时，采用所述第二监控模式监测所述路口的车流量，获得第二车流数据；当所述路口处于所述低谷时段时，采用所述第三监控模式监测所述路口的车流量，获得第三车流数据。
6.结合第一方面，所述的根据所述历史车流量数据将全天24小时划分为高峰时段、普通时段和低谷时段的方法包括：从t时刻开始，统计每隔t时段所述路口经过的车辆数量q；
将所述车辆数量q与设定的阈值进行比较，若q＜a1，所统计的时段处于低谷时段；若a1≤q≤a2，所统计的时段处于普通时段；若q＞a2，所统计的时段处于高峰时段；其中，t的单位为h，车辆数量q的单位为辆，a1为第一阈值，a2为第二阈值，a1和a2的单位为辆。
7.结合第一方面，所述车辆数量q的计算方法包括：通过所述监测设备对所述车辆的状态进行监控并累计获得所述车辆数量q；所述车辆的状态包括所述车辆与所述监测设备的距离、所述车辆的速度以及所述车辆与所述监测设备的角度；其中，所述车辆与所述监测设备的距离的计算方法包括：；式中，r表示目标车辆与所述监测设备之间的距离；c表示光速；tr表示监测设备的周期，br为监测设备的带宽，δs为所述监测设备的发射信号与返回信号的频率差；所述车辆的速度计算方法包括：；其中，v为被测目标车辆的速度，f为发射频率，fd为多普勒频移，c为光速；所述车辆与所述监测设备的角度的计算方法包括：；式中，θ为所述车辆与所述监测设备的夹角，d为所述监测设备相邻两个信号发射天线的距离，为相邻两个信号发射天线的相位差；λ为电磁波波长；根据获得的所述车辆与所述监测设备的距离判断所述车辆的位移情况，根据所述车辆的速度判断所述车辆的移动快慢，根据所述车辆与所述监测设备的角度判断所述车辆是否经过所述监测设备；当所述车辆与所述监测设备之间的夹角大于60~80
°
时，判定所述车辆经过所述路口，同时将车辆数量q增加1。
8.结合第一方面，所述的根据获取的所述监测数据对所述第一监控排布进行修正的方法包括：将所述第一车流数据、所述第二车流数据和所述第三车流数据按照时间的先后顺序整合，得到整合车辆数据；根据所述整合车辆数据设置监控所述路口的第二监控排布；将所述第二监控排布与所述第一监控排布进行拟合；若所述第二监控排布与所述第一监控排布不相同，则将所述第二监控排布覆盖所述第一监控排布。
9.结合第一方面，在对所述第二监控排布与所述第一监控排布进行拟合之前，对获得所述第二监控排布的周期与所述第一监控排布的周期进行对比，若周期不同，则不进行所述第二监控排布与所述第一监控排布的拟合操作。
10.结合第一方面，若所述第二监控排布与所述第一监控排布不相同，则对获得所述第二监控排布的日期进行判断，若获得所述第二监控排布的日期处于节假日，则不进行所述第一监控排布的覆盖操作。
11.结合第一方面，所述的根据所述第一监控排布控制监测设备对所述路口进行监测的方法包括：所述监测设备包括毫米波雷达、录像设备和红外线感应器；当所述第一监控排布处于所述第一监控模式时，所述毫米波雷达和所述录像设备处于开启状态，所述红外线感应器处于关闭状态；当所述第一监控排布处于所述第二监控模式时，所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于开启状态，所述红外线感应器处于关闭状态；当所述第一监控排布处于所述第三监控模式时，所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于触发状态，所述红外线感应器处于开启状态。
12.结合第一方面，当所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于开启状态，所述红外线感应器处于关闭状态时，所述录像设备获取车辆信息后触发开启所述毫米波雷达；当所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于触发状态，所述红外线感应器处于开启状态时，所述红外线感应器获取所述车辆信息后触发开启所述录像设备和所述毫米波雷达。
13.结合第一方面，所述的获取待监测路口的历史车流量数据的方法包括如下步骤：从互联网中或交管数据库中获取到所述路口的中的历史车流量数据；将所述历史车流量数据进行编排，得到全天24小时下的车流量信息。
14.结合第一方面，所述监测数据还包括所述车辆的速度、型号、车牌以及经过时的时间。
15.第二方面，提供了一种道路监测系统，所述系统包括：数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待监测路口的历史车流量数据；运算模块，所述运算模块用于根据所述历史车流量数据设置监测所述路口的第一监控排布；控制模块，所述控制模块用于根据所述第一监控排布控制监测设备对所述路口进行监测，并获得监测数据；数据处理模块，所述数据处理模块用于根据获取的所述监测数据对所述第一监控排布进行修正；其中，所述第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。
16.第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如第一方面所述的道路监测方法。
17.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的道路监测方法。
18.上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：与现有技术相比，本技术的一种道路监测方法，包括：获取待监测路口的历史车流量数据；根据历史车流量数据设置监测路口的第一监控排布；通过第一监控排布控制监测设备对路口进行监测，并获得监测数据；根据获取的监测数据对第一监控排布进行修正；其
中，第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。本技术通过监控排布对监测设备进行控制，使其能够对路口进行分段监测，从而增加了监测设备的使用寿命，降低了使用成本。
附图说明
19.下面结合附图，通过对本技术的具体实施方式详细描述，将使本技术的技术方案及其它有益效果显而易见。
20.图1为本技术实施例提供的方法流程示意图；图2为本技术实施例提供的系统框图。
具体实施方式
21.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。在本技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
22.以下通过实施例来阐述本技术的具体实施方式：如图1所示，本技术实施例提供了一种道路监测方法，包括：s1：获取待监测路口的历史车流量数据；具体步骤为：从互联网中或交管数据库中获取到路口的历史车流量数据，其中的车流量数据包括经过该路口时的车辆类型、车辆速度和车辆经过的时刻以及当天的天气情况等；将历史车流量数据进行编排，得到全天24小时下的车流量信息。
23.s2：根据历史车流量数据设置监测路口的第一监控排布；具体步骤为：根据历史车流量数据将全天24小时划分为高峰时段、普通时段和低谷时段；从t时刻开始，统计每隔t时段路口经过的车辆数量q；如可以从0点开始统计，每隔一个小时累计通过该路口的车辆的数量以及车辆的速度，统计完成后将获得24个时段的车流量信息，或者，也可以每隔30分钟进行统计，则将获得48个时段的车流量信息，可以理解的是，统计开始的时刻可以根据需要进行任意设置，可以从整点开始也可以从其它时刻开始。同时统计的周期也可以是2分钟到2小时，可以根据需要进行选择。当选择的统计周期为2分钟时，其获得的数据更精细，但数据量更为庞大；当选择的统计周期为2小时时，其获得的数据较粗糙，但数据量较小。优选的，当统计周期为30分钟时，能够得到合理的数据准确度和数据量。
24.统计完成后，将获得各个周期的车辆数量q与设定的阈值进行比较，若q＜a1，则认为该时段处于低谷时段；若a1≤q≤a2，则认为该时段处于普通时段；若q＞a2，则认为该时段
处于高峰时段；其中，t的单位为h，车辆数量q的单位为辆，阈值a1和a2的单位为辆。当单向车道为两个车道时，a1的选择范围为60至120，即每分钟2至4辆车经过；而a2的选择范围至少为360，即每分钟至少为12辆车经过。因此，当统计周期中的某个时段的车辆数量每分钟小于2至4辆时，则认为该时段为低谷时段；当统计周期中的某个时段的车辆数量每分钟大于2或大于4，同时小于12辆时，则认为该时段为普通时段；当统计周期中的某个时段的车辆数量每分钟大于12辆时，则认为该时段为高峰时段。需要注意的是，每个路口的车道数量不同，本技术中只说明了当单向车道为两个车道，即双向4个车道时，路口的车辆经过情况，当路口的车道增加或减少时，阈值的选择范围需要进行相应的增加和减少才能符合监测需求。
25.在本技术实施例中，车辆数量q的计算方法包括：通过监测设备对车辆的状态进行监控并累计获得车辆数量q；车辆的状态包括车辆与监测设备的距离、车辆的速度以及车辆与监测设备的角度；其中，车辆与监测设备的距离的计算方法包括：；式中，r表示目标车辆与监测设备之间的距离，单位为m；c表示光速，单位为m/s；tr表示监测设备的周期，单位为s，br为监测设备的带宽，单位为bps，δs为监测设备的发射信号与返回信号的频率差，单位为hz；其中，毫米波雷达的测试原理为，运动物体对电磁波的反射具有多普勒效应，当探测区域内目标接近雷达时，反射频率会越来越大，远离雷达时频率会降低。由此可知运动目标的速度与多普勒频移相关，因此根据多普勒频移推导得出目标车辆的速度公式为：；其中，v为被测目标车辆的速度，单位为m/s，f为发射频率，单位为hz，fd为多普勒频移，单位为hz，c为光速，单位为m/s；车辆与监测设备的角度的计算方法包括：；式中，θ为车辆与监测设备的夹角，单位为度，d为监测设备相邻两个信号发射天线的距离，单位为m，为相邻两个信号发射天线的相位差，单位为度；λ为电磁波波长，单位为m。
26.根据获得的车辆与监测设备的距离判断车辆的位移情况，根据车辆的速度判断车辆的移动快慢，根据车辆与监测设备的角度判断车辆是否经过监测设备；当车辆与监测设备之间的夹角大于60~80
°
时，判定车辆经过路口，同时将车辆数量q增加1。可以理解的是，很多车辆在经过路口时，由于所去的方向不同，车辆经常发生变道，而在车辆变道后，车辆与监测设备之间的距离会发生改变，因此通过监测车辆与监测设备之间的距离可以很好的判断车辆的位移情况。同时，根据车辆的速度则可以得到车辆的运动快慢，从而判断车辆是否超速，将超速的车辆记录下来。在车辆通过监测设备时，由于监测设备处于高处位置，车辆与监测设备之间均在一个夹角，这个夹角会随着车辆不断靠近监测设备而不断的增大，当车辆在较远距离时，与监测设备的夹角在10~30
°
之间，而当车辆经过监测设备时，车辆与
监测设备的角度将大于80
°
。因为当车辆行驶至监测设备正下方时，为90
°
，此时，监测设备无法拍摄到车辆，因此默认车辆与监测设备的夹角大于80
°
时车辆经过监测设备。因此在车辆经过监测设备后，将统计车辆数量的q加1，由此即可得到准确的车辆数量，不会造成重复累计的情况。
27.在本技术实施例中，第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。当路口处于高峰时段时，采用第一监控模式监测路口的车流量，获得第一车流数据；当路口处于普通时段时，采用第二监控模式监测路口的车流量，获得第二车流数据；当路口处于低谷时段时，采用第三监控模式监测路口的车流量，获得第三车流数据；根据路口车流量的不同，采用不同的监控方式进行监控，使得监测设备不用一直处于工作状态，可以在普通时段或低谷时段得到休息，从而延长了监测设备的使用寿命，降低了故障率，避免了监测设备的频繁更换，降低了维修成本和更换成本。
28.s3：通过第一监控排布控制监测设备对路口进行监测，并获得监测数据；监测设备包括毫米波雷达、录像设备和红外线感应器；当第一监控排布为第一监控模式时，毫米波雷达和录像设备处于开启状态，红外线感应器处于关闭状态；此时毫米波雷达和录像设备正常工作，毫米波雷达用于测量车辆的速度以及距离，录像设备用于录像，记录车辆的行驶情况并统计车辆的数量和经过时的时间。
29.在本技术实施例中，当第一监控排布为第二监控模式时，毫米波雷达处于触发状态，录像设备处于开启状态，红外线感应器处于关闭状态；录像设备处于正常工作状态，用于录像并记录车辆的情况，当录像画面中出现车辆时，录像设备将出现车辆的信号传输至上位机，上位机向毫米波雷达发送开启指令，毫米波雷达在接收到指令后打开并对行驶的车辆进行测量和记录。因此毫米波雷达通过录像设备获取车辆信息后进行触发开启；无需使毫米波雷达一直运行工作，减少了毫米波雷达的工作时间，从而增加了毫米波雷达的使用寿命。
30.在本技术实施例中，当第一监控排布为第三监控模式时，毫米波雷达处于触发状态，录像设备处于触发状态，红外线感应器处于开启状态；由于在低谷时段，经过路口的车辆较少甚至长时间都没有车辆经过，此时若使毫米波雷达和录像设备保持工作状态将额外增加两者的负担，极大的减少毫米波雷达和录像设备的使用寿命。因此将毫米波雷达和录像设备设置在触发状态，并通过红外线感应器检测车辆信息，当检测到车辆经过时，红外线感应器向上位机发送车辆经过的信息，上位机根据信息向录像设备和毫米波雷达发送开启指令，毫米波雷达打开后测量车辆的速度以及距离，录像设备打开后记录车辆的行驶情况并统计车辆的数量和经过时的时间。需要说明的是，为了避免红外线感应器在检测到有车辆经过时，发送信息至上位机再打开毫米波雷达和录像设备存在延迟，导致在打开毫米波雷达和录像设备后车辆已经经过路口而无法拍到车辆信息，因此红外线感应器与毫米波雷达和录像设备可以设置在不同的位置，进而确保红外线感应器在检测到车辆经过时有足够的时间来打开毫米波雷达和录像设备。
31.在本技术实施例中，监测数据还包括车辆的速度、型号、车牌以及经过时的时间。可以理解的是，监测数据中还应包括车辆的行驶速度，用于测量车辆是否存在超速；车辆的型号，用于判断车辆是否行驶在规定的道路上，如某些路段不允许货车行驶；记录车牌是用于便于对车辆进行追踪，记录车辆经过时的时间则便于对车流量的时段进行统计。
32.s4：根据获取的监测数据对第一监控排布进行修正；将第一车流数据、第二车流数据和第三车流数据按照时间的先后顺序整合，得到整合车辆数据；由于一天中高峰时段、普通时段和低谷时段的时间并不是按照时间的先后顺序排布的，一般来讲，在工作日，即周一至周五，路口的高峰时段会出现在早上7点30至9点和16点30至20点，这两段时间中上班和下班的人比较集中因此车流量较多；而普通时段通常在早上9点至16点30和20点至23点；而低谷时段通常在23点至7点30。因此按照时间的先后顺序，从0点开始将第一车流数据、第二车流数据和第三车流数据进行整合获得该路口的车辆数据。
33.根据整合车辆数据设置监控路口的第二监控排布；根据获得的整合车辆数据重新控制监测设备的排布情况，并且同时将第二监控排布与第一监控排布进行拟合；可以理解的是，路口的车流量并不是一成不变的，天气的变化，温度的变化，个人喜好的变化都会影响路口车流量的变化，尤其是天气的变化，当下雨天时，人们更喜欢开车来代替乘坐公共交通。因此需要根据车流量的变化对监测设备的设置进行重新排布，以免监测设备采用错误的方式进行监测，导致漏检的情况。
34.在本技术实施例中，在对第二监控排布与第一监控排布进行拟合之前，对获得第二监控排布的周期与第一监控排布的周期进行对比，若周期不同，则不进行第二监控排布与第一监控排布的拟合操作。需要说明的是，虽然每个工作日中的高峰时段会有重合，但是并不是每个工作日中的高峰时段的时间起止点完全吻合的，如在周一时早高峰时段，即早上7点30至9点这段时间的车流量，会比周五的早高峰时段出现的更早，而周五的晚高峰时段，即16点30至20点这段时间的车流量，会比周一或其他时间段出现的更早。因此在对第二监控排布与第一监控排布进行拟合之前需要判断采集获得的数据的周期与获得之前的数据周期是否相同，如是否同为周一或周五等。
35.在本技术实施例中，若第二监控排布与第一监控排布不相同，则将第二监控排布覆盖第一监控排布。可以理解的是，若第一监控排布是周一获得的，同时第二监控排布也是周一获得的，经过对比发现第二监控排布与第一监控排布方式并不相同，因此将第二监控排布覆盖第一监控排布，从而实现对监测设备排布方式的更新。
36.在本技术实施例中，若第二监控排布与第一监控排布不相同，则对获得第二监控排布的日期进行判断，若获得第二监控排布的日期处于节假日，则不进行第一监控排布的覆盖操作。可以理解的是，当第二监控排布和第一监控排布不相同时，对第一监控排布和第二监控排布的星期进行判断，若星期相同，则再对第二监控排布的日期进行判断，判断第二监控排布是否处于节假日中，若第二监控排布处于节假日中，则将该第二监控排布记录下来，并且不将第二监控排布覆盖第一监控排布。可以理解的是，本技术指出的是工作日通常情况下路口的车流量情况。在非工作日或节假日时，路口的车流量情况将会有所不同，在节假日时，会有较多的车辆出行游玩，因此车流量也会增多，并且车流量的高峰时段往往集中在9点至11点以及13点至20点，或者是其他时间，其与工作日的高峰时段并不相同，因此节假日的监控方式需要进行特殊标记。在每天的零时，上位机需要对第二天的日期、星期、天气情况进行判断，并出与之相符合的监控排布方式。当历史记录中无法到相对应的监控排布方式时，可以选择与之具有多个重合条件的监控排布方式进行监控，并将该记录作为新的记录进行保存以供后续使用。
37.如图2所示，本技术实施例提供了一种道路监测系统，系统包括：数据获取模块，数据获取模块用于获取待监测路口的历史车流量数据；运算模块，运算模块用于根据历史车流量数据设置监测路口的第一监控排布；控制模块，控制模块用于通过第一监控排布控制监测设备对路口进行监测，并获得监测数据；数据处理模块，数据处理模块用于根据获取的监测数据对第一监控排布进行修正；其中，第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。本技术提供的系统根据上述模块控制毫米波雷达、录像设备和红外线感应器在合适的时间打开和关闭来对路口的车流量等信息进行监控，在满足监控车辆的同时还能减小毫米波雷达、录像设备和红外线感应器的工作负担，从而增加监测设备的使用寿命，降低了监测设备的维修成本。
38.本技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于当执行计算机程序时，实现如上述的道路监测方法。
39.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现如上述的道路监测方法。
40.以上对本技术实施例所提供的一种道路监测方法、系统、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的技术方案及其核心思想；本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例的技术方案的范围。

技术特征：

1.一种道路监测方法，其特征在于，包括：获取待监测路口的历史车流量数据；根据所述历史车流量数据设置监测所述路口的第一监控排布；根据所述第一监控排布控制监测设备对所述路口进行监测，并获得监测数据；根据获取的所述监测数据对所述第一监控排布进行修正；其中，所述第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。2.如权利要求1所述的道路监测方法，其特征在于，所述的根据所述历史车流量数据设置道路第一监控排布的方法包括：根据所述历史车流量数据将全天24小时划分为高峰时段、普通时段和低谷时段；当所述路口处于所述高峰时段时，采用所述第一监控模式监测所述路口的车流量，获得第一车流数据；当所述路口处于所述普通时段时，采用所述第二监控模式监测所述路口的车流量，获得第二车流数据；当所述路口处于所述低谷时段时，采用所述第三监控模式监测所述路口的车流量，获得第三车流数据。3.如权利要求2所述的道路监测方法，其特征在于，所述的根据所述历史车流量数据将全天24小时划分为高峰时段、普通时段和低谷时段的方法包括：从t时刻开始，统计每隔t时段所述路口经过的车辆数量q；将所述车辆数量q与设定的阈值进行比较，若q＜a1，则所统计的时段处于低谷时段；若a1≤q≤a2，所统计的时段处于普通时段；若q＞a2，所统计的时段处于高峰时段；其中，t的单位为h，车辆数量q的单位为辆，a1为第一阈值，a2为第二阈值，a1和a2的单位为辆。4.如权利要求3所述的道路监测方法，其特征在于，所述车辆数量q的计算方法包括：通过所述监测设备对所述车辆的状态进行监控并累计获得所述车辆数量q；所述车辆的状态包括所述车辆与所述监测设备的距离、所述车辆的速度以及所述车辆与所述监测设备的角度；其中，所述车辆与所述监测设备的距离的计算方法包括：；式中，r表示目标车辆与所述监测设备之间的距离；c表示光速；t
r
表示所述监测设备的周期，b
r
为所述监测设备的带宽，δs为所述监测设备的发射信号与返回信号的频率差；所述车辆的速度计算方法包括：；其中，v为被测目标车辆的速度，f为发射频率，f
d
为多普勒频移，c为光速；所述车辆与所述监测设备的角度的计算方法包括：
；式中，θ为所述车辆与所述监测设备的夹角，d为所述监测设备相邻两个信号发射天线的距离，为相邻两个信号发射天线的相位差；λ为电磁波波长；根据获得的所述车辆与所述监测设备的距离判断所述车辆的位移情况，根据所述车辆的速度判断所述车辆的移动快慢，根据所述车辆与所述监测设备的角度判断所述车辆是否经过所述监测设备；当所述车辆与所述监测设备之间的夹角大于60~80
°
时，判定所述车辆经过所述路口，同时将车辆数量q增加1。5.如权利要求2所述的道路监测方法，其特征在于，所述的根据获取的所述监测数据对所述第一监控排布进行修正的方法包括：将所述第一车流数据、所述第二车流数据和所述第三车流数据按照时间的先后顺序整合，得到整合车辆数据；根据所述整合车辆数据设置监控所述路口的第二监控排布；将所述第二监控排布与所述第一监控排布进行拟合；若所述第二监控排布与所述第一监控排布不相同，则将所述第二监控排布覆盖所述第一监控排布。6.如权利要求5所述的道路监测方法，其特征在于，在对所述第二监控排布与所述第一监控排布进行拟合之前，对获得所述第二监控排布的周期与所述第一监控排布的周期进行对比，若周期不同，则不进行所述第二监控排布与所述第一监控排布的拟合操作。7.如权利要求5所述的道路监测方法，其特征在于，若所述第二监控排布与所述第一监控排布不相同，则对获得所述第二监控排布的日期进行判断，若获得所述第二监控排布的日期处于节假日，则不进行所述第一监控排布的覆盖操作。8.如权利要求1所述的道路监测方法，其特征在于，所述的根据所述第一监控排布控制监测设备对所述路口进行监测的方法包括：所述监测设备包括毫米波雷达、录像设备和红外线感应器；当所述第一监控排布处于所述第一监控模式时，所述毫米波雷达和所述录像设备处于开启状态，所述红外线感应器处于关闭状态；当所述第一监控排布处于所述第二监控模式时，所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于开启状态，所述红外线感应器处于关闭状态；当所述第一监控排布处于所述第三监控模式时，所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于触发状态，所述红外线感应器处于开启状态。9.如权利要求8所述的道路监测方法，其特征在于，当所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于开启状态，所述红外线感应器处于关闭状态时，所述录像设备获取车辆信息后触发开启所述毫米波雷达；当所述毫米波雷达处于触发状态，所述录像设备处于触发状态，所述红外线感应器处于开启状态时，所述红外线感应器获取所述车辆信息后触发开启所述录像设备和所述毫米波雷达。10.如权利要求1所述的道路监测方法，其特征在于，所述的获取待监测路口的历史车
流量数据的方法包括如下步骤：从互联网中或交管数据库中获取到所述路口的中的历史车流量数据；将所述历史车流量数据进行编排，得到全天24小时下的车流量信息。11.如权利要求3所述的道路监测方法，其特征在于，所述监测数据还包括所述车辆的型号、车牌以及经过时的时间。12.一种道路监测系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待监测路口的历史车流量数据；运算模块，所述运算模块用于根据所述历史车流量数据设置监测所述路口的第一监控排布；控制模块，所述控制模块用于根据所述第一监控排布控制监测设备对所述路口进行监测，并获得监测数据；数据处理模块，所述数据处理模块用于根据获取的所述监测数据对所述第一监控排布进行修正；其中，所述第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。13.一种电子设备，其特征在于：包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至11任一项所述的道路监测方法。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至11任一项所述的道路监测方法。

技术总结

本申请公开了一种道路监测方法、系统、电子设备及存储介质，包括：获取待监测路口的历史车流量数据；根据历史车流量数据设置监测路口的第一监控排布；通过第一监控排布控制监测设备对路口进行监测，并获得监测数据；根据获取的监测数据对第一监控排布进行修正；其中，第一监控排布包括第一监控模式、第二监控模式和第三监控模式。本申请通过监控排布对监测设备进行控制，使其能够对路口进行分段监测，从而增加了监测设备的使用寿命，降低了使用成本。本。本。