【成品论文】2024年华为杯研赛E题25页高质量成品论文（后续会更新

您的点赞收藏是我继续更新的最大动力！

一定要点击如下的卡片链接，那是获取资料的入口！

点击链接加入【2024华为杯研赛资料汇总】：https://qm.qq.com/q/Mxv2XNWxUc https://qm.qq.com/q/Mxv2XNWxUc 

高速公路应急车道紧急启用模型

高速公路拥堵现象的原因众多，除了交通事故外，最典型的就是部分路段出 现瓶颈现象，主要原因是车辆汇聚，而拥堵后又容易蔓延。高速公路一些特定的 路段容易形成堵点，如匝道出入口或桥梁入口等。当然，有些高速公路受各种因 素的影响，车道较少，通行能力受限也是主要因素之一。交通事故是偶然的，随 机的，难以控制，不在本题的讨论范围内。拓宽路幅也可以很好地解决拥堵，但 这也不是本题需要考虑的。这里，我们仅考虑在现有条件下，如何最大限度地利 用资源？对于某些特定的情况，如果能在道路拥堵前采取一定措施，就可以化解 一次拥堵。

高速公路建设时，往往会在右侧增设应急车道，以应对工程救险、消防救援、 医疗救护等应急车辆需求。通常情况下，应急车道是救生通道，不能随意占用， 但若合理使用，比如在某路段通过上、中、下游交通流量的监控发现很有可能会 发生拥堵，而该路段没有发生事故的情况下，允许使用应急车道，及时降低车流 密度，很有可能会避免一次大拥堵。高速管理部门一直在探索如何合理使用应急 车道，多数情况下，管理者往往通过多路段的视频监控，凭借经验决定是否允许 临时使用应急车道。这样的做法一方面因缺少理论依据容易引起争议，另一方面 对缓解拥堵效果也难以评价。所以建立数学模型发掘高速公路特定路段即将发生 拥堵的条件，评估临时借用应急车道对缓解道路拥堵的作用具有重要的理论和现 实意义。

如果在紧急情况下临时使用应急车道，需要在高速公路沿线布置 一些告示装置（包括显示屏或语音），用于实时发布沿线车辆可利用（结束）应 急车道的通告。当通过报警或无人机巡查发现该路段有交通事故发生时，再通过 告示装置让正在应急车道上的车辆撤到行车道上（为了提高车辆撤离的效率，可 通过无人机或沿途的高清摄像头将还在应急车道上的车牌显示在路旁的告示装 置上），这样可以不影响道路救援。

数据说明

（ 1 ） 四 个 文 件 夹 （ 32.31.250.107 ， 32.31.250.105 ， 32.31.250.108 ， 32.31.250.103）对应于四个视频观测点（图 1 路段示意图）获取的视频数据。 视频格式为 mp4。

（2）可采用 python 读取视频信息，命令如下： import cv2

def get_video_info(video_path):

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

if not cap.isOpened():

print("无法打开视频文件") return

# 获取视频总帧数

total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取视频帧率

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 获取视频时长（秒）

duration = total_frames / fps

print(f"视频总帧数: {total_frames}") print(f"视频帧率: {fps}")

print(f"视频时长（秒）: {duration}") cap.release()

get_video_info(video_path) video_path：视频所在路径

详细建模思路：

要解决“高速公路应急车道紧急启用模型 ”问题，我们需要分步骤来处理相关问 题。下面提供了一种思路，包括数据分析、模型建立和模型验证。首先根据提供 的数据说明我们大致知道这是一道图像处理题，那么建模忠哥这边最擅长的就是 图像处理数据，所以这道题交给我们是放心的。

问题一

1. 某路段（长度约 5000m，行车道 2+应急车道 1）上有四个视频观测点（见示 意图 1）。请基于该路段四个视频数据解决如下问题：

（1）针对题目提供的数据，统计四个观测点的交通流参数随时间的变化规律（更 精细的统计可以更有利于未来建模）；

（2）建立交通流拥堵模型，利用交通流在四个观测点的基本参数（车流密度、 流量、速度等）以及道路情况（两行车道），给出从第三点到第四点之间路段可  能（没有拥堵之前）出现持续（比如持续时间半小时）拥堵状态的实时预警（比 如拥堵 10 分钟前预警）及依据；（3） 请利用视频数据验证所建模型的有效性。

在问题 1 的第（1）部分，要求对四个观测点的视频数据进行统计分析，提取交 通流参数随时间的变化规律。这一问题的核心是通过分析视频数据中提取的车辆 流量信息，揭示每个观测点在不同时段的交通状态，从而为后续的问题 1 的第二 小问建立交通拥堵模型提供数据支持。所以第一小问提取的大致思路如下

由于视频数据是该问题的主要数据来源，这意味着我们首先需要从视频中准确识 别和提取交通流相关的关键参数，包括车流密度、车速和交通流量。这些参数的 准确提取是后续分析的基础，其难点在于：车辆识别与跟踪：如何利用计算机视 觉技术从视频中精确识别每辆车的位置、行驶轨迹等信息。时间戳处理：需要为 每辆车记录精确的时间信息，以便分析车辆通过各观测点的时间间隔和流速。

我们需要提前知道一些参数的计算，将视频数据转化成文本数据。下面这写参数 是文章中必须要用到的

（1） 车流密度（单位长度内车辆数）：可以通过统计单位时间内观测到的车辆 数量除以观测路段的长度来计算。

（2） 车流速度：通过跟踪视频中车辆在单位时间内的位移计算平均车速。

（3） 交通流量：统计单位时间内通过观测点的车辆数目，单位为车辆/小时。

交通流量 Q 与车流密度 k 和车速 v 的关系为：Q=k·v

另外针对第一小问还可以补充的一些数据参数：

（1）车辆类型分布 -》不同类型车辆的统计：如小型车（轿车）、中型车（面 包车、轻型货车）、大型车（卡车、客车）等。

车辆类型对交通流的影响：不同车辆的长度、加速度、减速度不同，对交通流的 影响也不同，统计车辆类型有助于精确分析交通流特征。

（2）车头时距（Headway Time）定义：指前后两车通过某观测点的时间间隔。

意义：车头时距反映车流的紧凑程度，较小的车头时距意味着更紧密的车流，可 能预示着交通流的拥堵风险。

（3） 车距（Gap Distance）定义：指前后车辆之间的空间距离。意义：通过监 控车距，可以反映交通流的流畅程度，较小的车距意味着车流更加密集，可能是 潜在的拥堵信号。

（4）. 交通流量饱和度定义：饱和度表示当前车流量与道路最大车流量之间的 比例。意义：饱和度可以帮助评估道路接近拥堵的程度，随着饱和度增加，发生 拥堵的风险也会增加。

（5）. 车辆加速度/减速度定义：车辆在通过观测点时的加速度或减速度变化。

（6）. 车道占用率（Lane Occupancy Rate）定义：单位时间内车道被车辆占用 的比例。意义：车道占用率能够直接反映当前交通流的紧张程度，过高的占用率 是拥堵的前兆。

（7）. 队列长度（Queue Length）定义：在观测点附近形成的车队长度。

意义：队列长度可以帮助评估拥堵的严重程度及影响范围，队列长度越长，交通 恢复的时间越长。

（8）. 车道变换行为定义：车辆在通过观测点时是否发生车道变换。意义：频 繁的车道变换可能导致车流不稳定，也容易引发局部拥堵，监控车道变换行为可 以帮助识别潜在的交通流问题。

（9）. 高峰时段交通流特征定义：统计早晚高峰时段（如 7-9 点、17-19 点）

交通流量、车速等特征。意义：不同时间段的交通流量和特征差异较大，识别高 峰时段的流量变化可以帮助设计更针对性的拥堵预警模型。

（10）. 车流稳定性定义：分析车辆速度、密度等参数随时间的波动情况。 意义：较大的波动性可能预示着交通流的不稳定，容易引发拥堵。

针对问题 1（1）的算法步骤

Step1  视频载入：依次载入每个观测点的视频文件，并对视频帧进行初始化处 理，准备后续的分析。

Step2 车辆识别：采用基于计算机视觉的车辆检测算法对每一帧中的车辆进行识 别，获取车辆在视频中的位置坐标。

Step3 车辆跟踪：通过车辆跟踪算法，确定车辆在不同时刻的运动轨迹，从而记 录每辆车通过观测点的时间信息。

Step4 从视频数据中提取关键的交通流参数，包括车流密度、平均车速和交通流 量，

最后针对每个观测点的交通流参数，进行随时间变化的分析。主要处理步骤如下： 将每个观测点的交通流参数按时间段进行统计分析，生成相应的时间序列数据。 根据各观测点的车流密度、车速和流量随时间的变化趋势，绘制出流量-时间、 密度-时间及速度-时间的曲线图，揭示不同观测点的交通流特性及变化规律。

最后还需要对所提出来交通流分析方法的准确性和有效性确认

针对问题 1（2）的 数据要建立一个交通流拥堵模型，利用四个观测点的交通流 数据（车流密度、流量、速度等）以及道路条件，重点是预测从第三点到第四点 之间路段可能即将出现的持续拥堵。为了实现此目标，我们可以基于基本交通流 理论和交通流稳定性分析，结合实时数据建立一个预警模型。

大致的思路如下

利用较为金典 LWR（Lighthill-Whitham-Richards）模型：通过交通流守恒方程， 描述从第三到第四观测点之间的交通流演化。结合临界密度和流量，判断交通流 是否进入不稳定区域。基于交通流参数的变化趋势，给出拥堵前的实时预警。

完整的建模过程。