(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210760501.4 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 安徽远航交通科技有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区浮 山路 99号英唐科技园10楼 (72)发明人 陈钱　胡金戈　顾成俊　祝上进　 (74)专利代理 机构 合肥正则元起专利代理事务 所(普通合伙) 3416 0 专利代理师 胡玉 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/54(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06Q 50/30(2012.01) H04N 7/18(2006.01) (54)发明名称 一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系 统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于智慧交通事故施救 的车辆调度系统及方法， 涉及城市交通技术领 域， 包括模型构建模块、 视频分析模块以及调度 指挥模块； 模 型构建模块用于构建交通事故检测 模型； 视频分析模块用于逐帧获取交通视频信息 中的图像， 并将图像输入到交通事故检测模型中 进行交通事故识别并获取识别结果； 当识别出交 通事故时， 视频分析模块用于根据预先设置的报 警规则进行报警， 以提醒调度中心的管理人员进 行处理， 提高救援效率； 调度指挥模块接收到事 故调度信号后调取事故发生点周边的交通视频 信息进行分析， 并根据调度系数D T分配对应数量 的救援车辆， 为调度中心的管 理人员安排救援提 供依据， 有效提高调度效率， 实现资源分配利用 最大化。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115171013 A 2022.10.11 CN 115171013 A 1.一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 包括模型构建模块、 调度 中心、 视频采集模块、 视频分析模块以及调度指挥模块； 所述模型构建模块用于收集交通事故监控视频作为视频测试集和图片训练集， 构建交 通事故检测模型并反馈 至调度中心； 所述视频采集模块为分布于道路各方向上摄像头， 用于采集道路上的交通视频信 息并 将采集的交通视频信息上传至 视频分析模块； 所述视频分析模块与调度中心相连接， 用于逐帧获取交通视频信息中的图像， 并将图 像输入到交通事故检测模型中进行交通事故识别并获取识别结果； 当识别出交通事故时， 所述视频分析模块用于根据预先设置的报警规则进行报警， 并发送事故调 度信号至调 度中 心； 所述调度中心用于将事故调度信号发送至调度指挥模块； 所述调度指挥模块接收到事 故调度信号后调取事故发生点周边的交通视频信息进 行分析， 并根据调 度系数DT分配对应 数量的救援车辆进行 疏散救援工作。 2.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 所 述模型构建模块的具体构建步骤为： S1： 收集交通事故监控视频作为视频测试集和图片训练集， 利用视频处理库OpenCV将 视频处理成帧序列， 提取交通事故帧图片与非交通事故帧图片， 分为accidents与no ‑ accidents两类， 对应于交通事故类和非交通事故类； 使用LabelImg对 accidents类图片标 注类别标签， 处 理出ResNet ‑50图片数据集； S2： 搭建ResNet ‑50深度卷积神经网络模型； 其中， ResNet ‑50深度卷积神经网络模型至 少包括一层隐含层； S3： 将ResNet ‑50图片数据集按照设定比例划 分为训练集、 测试集和校验集， 通过训练 集、 测试集和校验集对ResNet ‑50深度卷积神经网络模型进行训练、 测试和校验， 将完成训 练的ResNet ‑50深度卷积神经网络模型 标记为交通事故检测模型。 3.根据权利要求2所述的一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 其 中， 标签分为5类： Damage、 CarD ump、 TwoWheelDump、 PersonD ump以及Fire， 对应 车辆损坏、 翻 车、 非机动车翻车、 人员伤亡以及失火5类交通事故场景。 4.根据权利要求2所述的一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 其 中ResNet ‑50图片数据集的具体获取 方法为： 搜集监控视频200个， 视频长度在0 ‑3分钟之间， 每个视频内容包含事故发生前、 事故发 生中、 和事故 发生后的场景； 取20％监控视频作为视频测试输入， 剩余80 ％进行视频转帧序列处理， 并过滤出667张 accidents类图片与646张no ‑accidents类图片， 组成ResNet ‑50图片数据集， 用于训练与测 试ResNet ‑50模型。 5.根据权利要求3所述的一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 所 述调度指挥模块的具体分析步骤为： D1： 调度指挥模块接收到事故调度信号后， 根据交通事故识别结果确定事故类型； 所述 事故类型包括车辆损坏、 翻车、 非机动车翻车、 人员伤亡以及失火； 设定该事故类型的危险 等级为C1；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115171013 A 2D2： 调取事故发生点周边的交通视频信息并进行分析， 确定此时行人和车辆数量并标 记为待疏散数量R1； 利用公式DT＝C1 ×g1+R1×g2计算得到调度系数DT， 其中g1、 g2为系数 因子。 6.根据权利要求5所述的一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 该 系统还包括数据库， 数据库内存 储有事故类型与危险等级的对照表。 7.根据权利要求6所述的一种基于智慧交通事故施救的车辆调度系统， 其特征在于， 所 述调度指挥模块还 包括： 根据调度系数DT确定救援车辆的数量为L1， 具体为： 数据库内存储有调度系数范围与 救援车辆数量的对照表； 所述调度指挥模块用于将救援车辆数量L1反馈至调度中心， 为调 度中心的管理人员安 排救援提供依据。 8.一种基于智慧交通事故施救的车辆调度方法， 应用于如权利要求1 ‑7任一所述的一 种基于智慧 交通事故施救的车辆调度系统， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤一： 通过模型构建模块收集交通事故监控视频作为视频测试集和图片训练集， 构 建交通事故检测模型； 步骤二： 采集道路上的交通视频信息并上传至视频分析模块； 视频分析模块用于逐帧 获取交通视频信息中的图像， 并将图像输入到交通事故检测模型中进 行交通事故识别并获 取识别结果； 步骤三： 当识别出交通事故时， 所述视频分析模块用于根据预先设置的报警规则进行 报警， 并发送事故调度信号至调度中心； 步骤四： 调度中心利用调度指挥模块调取事故发生点周边的交通视频信息进行分析， 计算得到调度系数DT， 并根据调度系数DT确定救援车辆的数量为L1； 为调度中心的管理人 员安排救援提供依据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115171013 A 3