隧道通行速度控制方法、装置及计算机设备与流程

1.本技术涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种隧道通行速度控制方法、装置及计算机设备。

背景技术：

2.随着公路建设的不断推进，隧道里程不断增加，隧道运营安全问题显得越来越突出，特别是隧道又是各种交通事故多发地带，而交通事故大多为车辆追尾或车辆撞侧壁。其中大部分追尾事故，导致车辆追尾的主要原因则是车辆超速。想要降低隧道内交通事故，控制车速就非常重要了。
3.因此，如何在隧道的封闭环境里面通过诱导的方式控制车辆的车速，成为目前亟需解决的问题。

技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种隧道通行速度控制方法、装置及计算机设备，用于控制隧道内车辆的通行速度。
5.本发明实施例提供一种隧道通行速度控制方法，所述方法包括：获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。
6.本发明实施例提供一种隧道通行速度控制装置，所述装置包括：获取模块，用于获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；所述获取模块，还用于根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算模块，用于计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；所述计算模块，还用于根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；控制模块，用于通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流
速度。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述隧道通行速度控制方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述隧道通行速度控制方法。
9.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的隧道通行速度控制方法。
10.本发明提供一种隧道通行速度控制方法、装置及计算机设备，首先获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；然后根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；最后通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。从而通过本发明可实现控制隧道内车辆的通行速度。
附图说明
11.图1为本技术提供的一种隧道通行速度控制方法流程图；图2为本技术提供的隧道通行速度控制装置的结构示意图；图3为本技术提供的计算机设备的示意图。
具体实施方式
12.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术实施例技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
13.请参阅图1所示，为本发明实施例提供的一种隧道通行速度控制方法，用于执行步骤s101-步骤s105：步骤s101，获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据。
14.具体的，本发明实施在隧道内每隔一定的距离安装对应的摄像头和雷达，使得通过摄像头和雷达获取的数据监控对应隧道内对应的位置区域。
15.需要说明的是，本实施例中的最大限速和最大限速对应的安全距离为交通部门根据实际需求进行设置的，每个位置区域对应的最大限速可以为相同，也可以不同，本实施例对此不做具体限定。
16.步骤s102，根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度。
17.对于本实施例，可以根据单独的雷达数据确定对应位置区域内的车辆密度和平均
行驶速度，可以根据单独的视频数据确定对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度，还可以根据雷达数据和视频数据共同确定对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度，即对雷达数据和视频数据确定的车辆密度和平均行驶速度进行加权计算得到对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度。
18.在本发明提供的一个可选实施例中，所述根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度，包括：步骤s201，根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内各个车辆的行驶速度及各个车辆的位置坐标。
19.步骤s202，根据所述各个车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度，根据所述各个车辆的位置坐标及所述位置区域的面积计算所述车辆密度。
20.需要说明的是，由于在实际行驶过程中会存在车辆故障或是车祸的发生，一旦上述情况的发生势必导致对应车辆的行驶速度为0，而出现的少量行驶速度为0的车辆在对计算时会影响平均行驶速度，因此本实施例需要对上述出现的噪声数据进行过滤，以此保证获取的平均行驶速度的准确性。具体的，所述根据所述各个车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度，包括：过滤停止时间超过预置数值的车辆，停止车辆为行驶速度为0 的车辆；根据过滤后的车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度。其中，预置数值可以为5分钟、10分钟或是20分钟等，本实施例对此不做具体限定。
21.具体的，雷达数据包括车辆的坐标、纵向速度和横向速度，视频数据包括车辆的车牌信息，所述根据所述各个车辆的位置坐标及所述位置区域的面积计算所述车辆密度，包括：步骤s2021，对所述车辆的坐标、纵向速度和横向速度进行聚类。
22.需要说明的是，通过雷达数据获取车辆坐标时，会存在大车存在多个坐标的情况，因此本实施例需要基于车辆的坐标、纵向速度和横向速度进行聚类，使得属于获取的属于同一个车辆的坐标对应一个聚簇，以便于基于得到的聚簇判断车辆的类型，也就是车辆长度。
23.步骤s2022，若同一聚类中的存在多个坐标，则根据同一聚类中距所述雷达的最远点和最近点的纵向相对距离，确定所述聚类中的车辆类型为中车、大车或超大车；若同一聚类中仅包含一个坐标，则确定所述聚类中的车辆类型为小车。
24.在本实施例中，若同一聚类中的存在多个坐标，说明该聚类对应的为非小车，此时需要根据聚类中距雷达的最远点和最近点的纵向相对距离，确定所述聚类中的车辆类型为中车、大车或超大车。具体的，若纵向相对距离小于第一数值，则确定所述聚类中的车辆类型为中车；若纵向相对距离在第一数值到第二数值之间，则确定所述聚类中的车辆类型为大车；若纵向相对距离大于第二数值，则确定所述聚类中的车辆类型为超大车。例如，若纵向相对距离小于4.8米，判断为中车；纵向相对距离在4.8米到12米之间，判断为大车；纵向相对距离大于12米，判断为超大车。
25.步骤s2023，通过所述车牌信息确定对应车辆的车辆类型。
26.其中，步骤s2023为步骤s2022的并列步骤，即步骤s2023是通过查车牌信息对应的属性信息来确定对应车辆的车辆类型。该车牌信息具体可以为车牌号。
27.步骤s2024，获取通过雷达数据确定的车辆类型和通过所述视频数据确定的车辆
类型分别对应的第一面积和第二面积。
28.步骤s2025，对所述第一面积和所述第二面积进行加权计算得到各个车辆的车辆面积。
29.步骤s2026，通过计算车辆面积的和值与所述位置区域的面积的商得到所述车辆密度。
30.需要说明的是，由于仅通过雷达数据确定的车辆类型或是仅通过视频数据确定的车辆类型会存在不准确的情况，因此本实施例需要基于雷达数据和视频数据共同确认车辆的车辆类型，即基于雷达数据得到的第一面积和基于视频数据得到的第二面积进行加权计算得到各个车辆的车辆面积，以此保证车辆面积确定的准确性。
31.步骤s103，计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值。
32.步骤s104，根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度。
33.其中，区域长度用于表示对应位置区域的长度。
34.在本发明提供的一个可选实施例中，所述根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度，包括：通过下述公式计算所述车辆最大行驶速度：其中，为车辆最大行驶速度，为速度差值，为距离差值，为所述最大限速，为所述最大限速对应的安全距离，为所述平均行驶速度，为所述车辆密度对应的车间距离，和为权重系数，该权重系数具体可以根据实际需求进行设定，。
35.在本实施例中，若，则执行，则执行，若，则执行，则执行。
36.例如，=80，=200，=60，=100，和均为0.5，则通过公式计算车辆的最大行驶速度为69.9。即在所在位置区域的当前密度下车辆的最大行驶速度为69.9。
37.在本发明提供的另一个可选实施例中，所述根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度之前，所述方法还包括：确定是否存在停止时间超过预置数值的目标车辆；若存在所述目标车辆，则获取所述目标车辆所对应的车道标识以及在所述目标车辆之后行驶的各个车辆距所述目标车辆的距离以及车道标识对应的平均行驶速度；所述根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度，包括：通过下述公式计算所述车道标识对应的车辆最大行驶速度：
其中，为车道标识为对应的车辆最大行驶速度，为所述最大限速，为所述最大限速对应的安全距离，为车道标识为对应的平均行驶速度，为在所述目标车辆之后行驶的车辆数量，为第个在目标车辆之后行驶车辆距所述目标车辆的距离。为对应位置区域内对应车道行驶车辆的平均行驶速度，目标车辆为车道标识所在车道的故障车辆或事故车辆，即停止时间超过预置数值的车辆。
38.在本实施例中，考虑到隧道中存在的故障车辆或事故车辆，本实施例针对隧道中不同的车道状态确定对应的车辆最大行驶速度，即通过上述公式计算不同车道标识对应的车辆最大行驶速度。
39.步骤s105，通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。
40.具体的，本实施例将车辆最大行驶速度反馈给智能诱导控制器，智能诱导控制器根据原先制定的策略控制诱导灯的闪烁流速度，诱导灯将以此速度向前流水跑动。在本实施例中，在得到车辆行驶速度之后，可以预置映射表控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度，该预置映射表中存储有行驶速度与诱导灯的闪烁流速度的对应关系。
41.在本发明提供的一个可选实施例中，还可以根据公路隧道智能模型确定对应的诱导灯的闪烁流速度、诱导灯的颜。其中，公路隧道智能模型以车辆最大行驶速度为样本数据，诱导灯的闪烁流速度和诱导灯的颜为标签进行神经网络模型进行训练得到公路隧道智能模型。
42.进一步的，在本发明提供的一个实施例中，在获取所述目标车辆所对应的车道标识之后，所述方法还包括：所述隧道内的车辆广播所述车道标识对应的故障信息；向隧道外预置范围内的车辆发送所述车道标识对应的故障信息以及所述隧道内的车辆最大行驶速度。例如，当隧道发生交通事故或者火灾后，可以根据视频摄像头或雷达检测的情况，通知诱导控制器将诱导灯转变成红，可以提前警告车辆前路发生事故让其减速停车或者变道。隧道出现交通事故和火灾，诱导灯可以调整成红，警告人车规避风险。
43.在本实施例中，相对于现有隧道内诱导灯的闪烁速度或颜在需要发生变化的时候只能通过人工的方式进行调整相比，本实施例通过公路隧道智能模型控速诱导灯的闪烁流速度、诱导灯的颜，从而通过本实施例可以提高诱导灯的显示效果，进而提高驾驶人员的驾驶体验。
44.本发明实施例提供一种隧道通行速度控制方法，首先获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；然后根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；最
后通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。从而通过本发明可实现控制隧道内车辆的通行速度。
45.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
46.在一实施例中，提供一种隧道通行速度控制装置，该隧道通行速度控制装置与上述实施例中隧道通行速度控制方法一一对应。如图2所示，所述装置各功能模块详细说明如下：获取模块21，用于获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；所述获取模块21，还用于根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算模块22，用于计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；所述计算模块22，还用于根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；控制模块23，用于通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。
47.在本发明提供的一个可选实施例中，获取模块21，具体用于：根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内各个车辆的行驶速度及各个车辆的位置坐标；根据所述各个车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度，根据所述各个车辆的位置坐标及所述位置区域的面积计算所述车辆密度。
48.在本发明提供的一个可选实施例中，所述雷达数据包括车辆的坐标、纵向速度和横向速度，所述视频数据包括车辆的车牌信息，计算模块22，具体用于：对所述车辆的坐标、纵向速度和横向速度进行聚类；若同一聚类中的存在多个坐标，则根据同一聚类中距所述雷达的最远点和最近点的纵向相对距离，确定所述聚类中的车辆类型为中车、大车或超大车；若所述同一聚类中仅包含一个坐标，则确定所述聚类中的车辆类型为小车；通过所述车牌信息确定对应车辆的车辆类型；获取通过雷达数据确定的车辆类型和通过所述视频数据确定的车辆类型分别对应的第一面积和第二面积；对所述第一面积和所述第二面积进行加权计算得到各个车辆的车辆面积；通过计算所述车辆面积的和值与所述位置区域的面积的商得到所述车辆密度。
49.在本发明提供的一个可选实施例中，计算模块22，具体用于：过滤停止时间超过预置数值的车辆，停止车辆为行驶速度为0 的车辆；根据过滤后的车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度。
50.在本发明提供的一个可选实施例中，计算模块22，具体用于：
通过下述公式计算所述车辆最大行驶速度：其中，为所述车辆最大行驶速度，为所述最大限速，为所述最大限速对应的安全距离，为所述平均行驶速度，为所述车辆密度对应的车间距离，和为权重系数。
51.在本发明提供的一个可选实施例中，获取模块21，还用于：确定是否存在停止时间超过预置数值的目标车辆；若存在所述目标车辆，则获取所述目标车辆所对应的车道标识以及在所述目标车辆之后行驶的各个车辆距所述目标车辆的距离以及车道标识对应的平均行驶速度；计算模块22，具体用于：通过下述公式计算所述车道标识对应的车辆最大行驶速度：其中，为车道标识为对应的车辆最大行驶速度，为所述最大限速，为所述最大限速对应的安全距离，为车道标识为对应的平均行驶速度，为在所述目标车辆之后行驶的车辆数量，为第个在目标车辆之后行驶车辆距所述目标车辆的距离。
52.在本发明提供的一个可选实施例中，所述装置还包括：发送模块24，用于向所述隧道内的车辆广播所述车道标识对应的故障信息；向所述隧道外预置范围内的车辆发送所述车道标识对应的故障信息以及所述隧道内的车辆最大行驶速度。
53.关于装置的具体限定可以参见上文中对于隧道通行速度控制方法的限定，在此不再赘述。上述设备中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
54.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种隧道通行速度控制方法。
55.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧
道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。
56.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。
57.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行实现以下步骤：获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。
58.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram
（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
59.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
60.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种隧道通行速度控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度，包括：根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内各个车辆的行驶速度及各个车辆的位置坐标；根据所述各个车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度，根据所述各个车辆的位置坐标及所述位置区域的面积计算所述车辆密度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述雷达数据包括车辆的坐标、纵向速度和横向速度，所述视频数据包括车辆的车牌信息，所述根据所述各个车辆的位置坐标及所述位置区域的面积计算所述车辆密度，包括：对所述车辆的坐标、纵向速度和横向速度进行聚类；若同一聚类中的存在多个坐标，则根据同一聚类中距所述雷达的最远点和最近点的纵向相对距离，确定所述聚类中的车辆类型为中车、大车或超大车；若所述同一聚类中仅包含一个坐标，则确定所述聚类中的车辆类型为小车；通过所述车牌信息确定对应车辆的车辆类型；获取通过雷达数据确定的车辆类型和通过所述视频数据确定的车辆类型分别对应的第一面积和第二面积；对所述第一面积和所述第二面积进行加权计算得到各个车辆的车辆面积；通过计算所述车辆面积的和值与所述位置区域的面积的商得到所述车辆密度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度，包括：过滤停止时间超过预置数值的车辆，停止车辆为行驶速度为0 的车辆；根据过滤后的车辆的行驶速度计算所述平均行驶速度。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度，包括：通过下述公式计算所述车辆最大行驶速度：其中，为所述车辆最大行驶速度，为所述最大限速，为所述最大限速对应的安全距离，为所述平均行驶速度，为所述车辆密度对应的车间距离，和为权重系数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各个位置区域对应的所述距离差
值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度之前，所述方法还包括：确定是否存在停止时间超过预置数值的目标车辆；若存在所述目标车辆，则获取所述目标车辆所对应的车道标识以及在所述目标车辆之后行驶的各个车辆距所述目标车辆的距离以及车道标识对应的平均行驶速度；所述根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度，包括：通过下述公式计算所述车道标识对应的车辆最大行驶速度：其中，为车道标识为对应的车辆最大行驶速度，为所述最大限速，为所述最大限速对应的安全距离，为车道标识为对应的平均行驶速度，为在所述目标车辆之后行驶的车辆数量，为第个在目标车辆之后行驶车辆距所述目标车辆的距离。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆所对应的车道标识之后，所述方法还包括：向所述隧道内的车辆广播所述车道标识对应的故障信息；向所述隧道外预置范围内的车辆发送所述车道标识对应的故障信息以及所述隧道内的车辆最大行驶速度。8.一种隧道通行速度控制装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；所述获取模块，还用于根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算模块，用于计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及所述最大限速和所述平均行驶速度的速度差值；所述计算模块，还用于根据各个位置区域对应的所述距离差值、所述速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；控制模块，用于通过所述车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的隧道通行速度控制方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的隧道通行速度控制方法。

技术总结

本申请提供了一种隧道通行速度控制方法、装置及计算机设备，涉及智能交通领域，用于控制隧道内车辆的通行速度。方法主要包括：获取隧道内各个位置区域对应的最大限速及最大限速对应的安全距离，及通过隧道内各个位置区域安装的雷达和/或摄像头获取的雷达数据和/或视频数据；根据所述雷达数据和/或视频数据获取对应位置区域内的车辆密度和平均行驶速度；计算所述最大限速对应的安全距离和所述车辆密度对应的车间距离的距离差值，以及最大限速和平均行驶速度的速度差值；根据各个位置区域对应的距离差值、速度差值以及区域长度，计算车辆最大行驶速度；通过车辆最大行驶速度控制对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。对应位置区域内诱导灯的闪烁流速度。