CN115810264A - 交通安全导流方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种交通安全导流方法和系统，其中方法包括获取关于潜在交通安全事件的信息，所述潜在交通安全事件是由车辆检测并上报给基础设施的或者由基础设施检测到的；确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引，所述交通安全导流指引包括指导车辆采取针对所述潜在交通安全事件的规避措施的信息；以及将所述交通安全导流指引发送给相应的车辆。

Description

交通安全导流方法和系统

技术领域

本发明涉及道路交通安全技术领域，更具体地，涉及一种交通安全导流方法和系统。

背景技术

近年来，随着自动驾驶、辅助驾驶、智能汽车等技术的发展，越来越多的汽车配备了不同程度的环境感知能力和通信互联能力。如今，汽车通常都配置有多个不同类型的传感器，例如摄像头、雷达、激光雷达等等，从而使汽车可以通过自身的车载传感器来获取周围环境的感知信息，进而为不同等级的自动驾驶(L0—L5)做出自动驾驶决策提供支持。同时，汽车也普遍配置有各类通信设备，例如用于与云端互联的LTE/5G通信模块、用于V2X(也称车联网)通信的V2X通信模块等等。

然而，车载传感器或车辆本身的计算能力存在局限性。对于路面交通环境中出现的突发事件或偶发事件，例如遇到鲁莽驾驶车辆，目前的自动驾驶或辅助驾驶可能并不总是能够有效的处理和应对，存在安全隐患。此外，当遇到需要避让的紧急通行车辆时，目前的自动驾驶或辅助驾驶也缺乏应对的手段，并且即便是处于手动驾驶状态下的车辆，也经常不清楚该如何有效避让来提高紧急通行车辆的通行效率。

发明内容

提供本发明内容以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

针对以上问题，本发明旨在提供一种改进的交通安全导流系统，以进一步改善交通环境的安全和通行效率。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于交通安全导流的方法，所述方法包括：

获取关于潜在交通安全事件的信息，所述潜在交通安全事件是由车辆检测并上报给基础设施的或者由基础设施检测到的；

确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引，所述交通安全导流指引包括指导车辆采取针对所述潜在交通安全事件的规避措施的信息；以及

将所述交通安全导流指引发送给相应的车辆。

根据本发明的进一步实施例，所述潜在安全事件是非正常驾驶行为，并且确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引进一步包括：

评估所述非正常驾驶行为的风险等级，其中所述风险等级至少包括需要向相关车辆发出提示的高风险和不需要发出提示的低风险；以及

响应于风险等级评估结果，为相关车辆确定不同的交通安全导流指引。

根据本发明的进一步实施例，评估所述非正常驾驶行为的风险等级进一步包括：

基于发生所述非正常驾驶行为的车辆的车牌号来查询发生所述非正常驾驶行为的车辆的历史驾驶行为。

根据本发明的进一步实施例，基于发生所述非正常驾驶行为的车辆的车牌号来查询发生所述非正常驾驶行为的车辆的历史驾驶行为进一步包括：

向城市大脑查询与所述车牌号相关联的历史交通违章记录，并且当存在历史交通违章记录或违章记录数量达到一定阈值时，将风险等级确定为高风险；或者

如果查询到所述车牌号曾经被多次上报不同的非正常行驶行为的记录，将当前的非正常驾驶行为的风险等级确定为高风险。

根据本发明的进一步实施例，所述方法进一步包括：

响应于所述非正常驾驶行为的风险等级被评估为高风险，将发生所述非正常驾驶行为的车辆标识为潜在安全隐患车辆；

对所述潜在安全隐患车辆进行实时追踪和风险评估；

根据实时风险评估结果确定更新的交通安全导流指引；以及

将经更新的交通安全导流指引发送给相应的车辆。

根据本发明的进一步实施例，所述方法进一步包括：

响应于实时风险评估的结果为低风险，取消所述潜在安全隐患车辆的标识并停止实时追踪。

根据本发明的进一步实施例，所述潜在安全事件是紧急通行车辆，并且确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引进一步包括：

为所述紧急通行车辆和其他相关车辆确定不同的交通安全导流指引。

根据本发明的进一步实施例，为所述紧急通行车辆和其他相关车辆确定不同的交通安全导流指引进一步包括：

为所述紧急通行车辆和所述其他相关车辆提供车道级导流指引，以使所述相关车辆协同移动以为所述紧急通行车辆腾出供快速通行的通道。

根据本发明的进一步实施例，所述方法进一步包括：

为所述紧急通行车辆提供全局最优路线规划；

对所述紧急通行车辆进行实时追踪，并基于所述紧急通行车辆的实时车速和位置计算其通过各个路口的时间；以及

根据计算出的通过各个路口的时间，发送信号灯控制指令给相应的交通信号灯。

根据本发明的另一方面，提供了一种交通安全导流系统，所述系统包括：

基础设施，所述基础设施被配置成执行如本发明所述的交通安全导流方法；以及

车辆，所述车辆被配置成根据接收到的交通安全导流指引做出响应。

根据本发明的进一步实施例，所述基础设施进一步包括：

路边传感器，所述路边传感器被配置成检测和/或追踪潜在交通安全事件；

信息通信技术设备，所述信息通信技术设备被配置成接收车辆上报的关于潜在交通安全事件的信息，以及向车辆发送交通安全导流指引；以及

计算单元，所述计算单元进一步包括城市大脑以及一个或多个MEC服务器，用于确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引。

根据本发明的又一方面，提供了一种车辆，所述车辆包括：

通信设备，所述通信设备被配置成接收来自基础设施的交通安全导流指引；以及

车机系统，所述车机系统被配置成根据接收到的交通安全导流指引做出响应。

根据本发明的进一步实施例，所述车辆进一步包括：

车载传感器，所述车载传感器被配置成检测潜在交通安全事件，并且

所述通信设备被进一步配置成：将所检测到的潜在交通安全事件上报给基础设施。

根据本发明的进一步实施例，所述车机系统被配置成根据接收到的交通安全导流指引做出响应进一步包括以下的一项或多项：

向车辆的驾驶员发出警示提示；或者

指令所述车辆的自动驾驶系统或驾驶辅助系统执行相应的安全措施。

根据本发明的进一步实施例，所述警示提示或所述安全措施包括以下的一项或多项：

注意被标识的潜在安全隐患车辆；

减速；或

变道。

与现有技术相比，本发明提供的安全交通导流方法和系统至少具有以下优点：

1、对于路面交通环境中出现的潜在交通安全事件，例如鲁莽驾驶车辆，能够向相关车辆提供及时的安全导流指引，消除了安全隐患；

2、针对紧急通行车辆，能够为其以及其他相关车辆提供车道级导流指引，有效提高了紧急通行车辆的通行效率；以及

3、道路基础设施和车辆通过本发明的安全导流机制有效协同，提升了道路整体安全和通行效率，并且能够同时覆盖具备V2X能力的车辆和仅具备数据通信能力的车辆。

通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图，这些及其他特点和优点将变得显而易见。应该理解，前面的概括说明和下面的详细描述只是说明性的，不会对所要求保护的各方面形成限制。

附图说明

为了能详细地理解本发明的上述特征所用的方式，可以参照各实施例来对以上简要概述的内容进行更具体的描述，其中一些方面在附图中示出。然而应该注意，附图仅示出了本发明的某些典型方面，故不应被认为限定其范围，因为该描述可以允许有其它等同有效的方面。

图1示出了根据本发明的一个实施例的交通安全导流系统的示例架构图。

图2示出了根据本发明的一个实施例的交通安全导流的示例场景图。

图3示出了根据本发明的另一实施例的交通安全导流的示例场景图。

图4是根据本发明的一个实施例的交通安全导流方法的示例流程图。

图5示出了根据本发明的一个实施例的车辆的示例结构图。

具体实施方式

下面结合附图详细描述本发明，本发明的特点将在以下的具体描述中得到进一步的显现。

图1示出了根据本发明的一个实施例的交通安全导流系统的示例架构图。如图1中所示，交通安全导流系统可至少包括基础设施(也称“道路基础设施”或“交通基础设施”)和车辆。

基础设施可包括各类路边传感器，包括但不限于相机、雷达、以及激光雷达等。可以理解，此处提到的路边传感器旨在与安装在车辆上的车载传感器予以区分，并且不仅表示被安装在道路两边的传感器，而是泛指安装在道路的任意位置的传感器。此外，路边传感器可被安装在道路网络中的任何合适的位置，例如安装在交汇路口、道路两侧、上下匝道或诸如此类。

基础设施还可包括各类ICT(信息通信技术)设备，包括但不限于RSU(路侧单元)设备、LTE/5G基站等。这些ICT设备可与车辆以及云端的服务器进行通信。

基础设施还可包括各类计算单元，例如MEC(Multi-access Edge Computing，多接入边缘计算)服务器、城市大脑(City Brain或Smart City)等等，用于处理感测到或接收到的数据信息。城市大脑通常由政府或公共部门运营或接入到各政府或公共部门的各类平台或数据库，包括但不限于交通管理部门、消防部门、公安部门、公共医疗卫生部门等，在一个理想的实施方式中，城市大脑可综合一个城市各个公共部门的管理和运营功能。

基础设施还可通过设置在道路上的传感器来感测环境以及环境中的对象。环境可包括但不限于：天气、道路特征、异常活动等。对象可包括交通参与者，包括但不限于车辆、行人、非机动车(例如自行车、滑板车)、动物、静态障碍物(例如散落在道路上的货物、落石等)。

车辆可包括各种车载传感器，包括但不限于相机、雷达、以及激光雷达等。车辆还可包括各种通信设备，用于支持车辆与其他车辆、基础设施、人、云等任何事物的通信。根据车辆具备的通信能力的不同，可分为具备V2X能力的车辆和不具V2X能力的车辆。具备V2X能力的车辆可通过V2X通信与附近的其他V2X车辆或RSU进行通信。不具备V2X能力的车辆则可通过诸如LTE/5G之类的蜂窝数据通信能力来与云端或基础设施进行通信。

图2示出了根据本发明的一个实施例的交通安全导流的示例场景图。如图2中所示，道路上有若干车辆正在行驶，包括车辆A、车辆B、车辆C、车辆D，以及其他车辆(未示出)。突然，车辆B发生了非正常驾驶行为(例如激烈驾驶行为或鲁莽驾驶行为)，例如车辆B从其原先车道变道切入车辆A所在车道，不仅速度很快，且给车辆A的安全余量很小，导致车辆A不得不进行紧急制动以避免碰撞。针对车辆B的这一非正常驾驶行为，车辆A可向附近的基础设施(例如RSU)上报。非正常驾驶行为还可包括但不限于违反交通信号灯(例如闯红灯)、违反速度限制(例如超速或在高速公路上低速行驶)、违反交通标志(例如实线变道、逆行、侵占非机动车道)。此外，非正常驾驶行为不仅包括违反交通规则的驾驶行为，也包括不违反交通规则但容易引发交通安全事故的驾驶行为，例如频繁变道、激烈驾驶等。

上报既可以由车辆A的车主进行上报，也可以由车辆A的车载系统自动上报。此外，车辆B的这一非正常驾驶行为，同样可能被除车辆A之外的其他车辆所检测到，因此也可以由其他车辆上报。类似地，也可能被基础设施自身检测到，例如通过路面监控摄像头捕捉到。可以设想，在同一非正常驾驶行为被多辆车辆或基础设施检测到的情况下，该非正常驾驶行为的检测置信度就越高。

在一个示例中，上报的非正常驾驶行为信息中至少包括该非正常驾驶行为车辆的车牌号，并且可选地，还可包括该车辆的车身颜色、品牌、车型等其他信息。基础设施收到上报的非正常驾驶行为信息或其自己检测到非正常驾驶行为信息后，可进一步查询该车辆的历史驾驶行为记录。在一个非限制性示例中，车辆可直接将非正常驾驶行为信息上报给基础设施中的城市大脑，也可经由基础设施中的RSU再上报给城市大脑。城市大脑可基于上报的信息中的车牌来查询该车辆的交通违章记录，城市大脑在查询后，若发现该车辆存在多次违章记录，则可将该车辆标识为潜在安全隐患车辆，并将结果反馈回请求查询的RSU。在另一示例中，这一结果还可反馈给该请求查询的RSU相邻的一个或多个RSU。

RSU在收到城市大脑反馈的结果后，将这一潜在安全隐患车辆的信息通过诸如V2X通信发送给其范围内的所有车辆，以为这些车辆提供安全导流指引。例如，可提醒这些车辆注意该潜在安全隐患车辆和/或采取安全预防措施，例如减速或变换车道以远离该车辆。收到提醒的车辆的车机系统可经由语音、屏幕或HUD显示等向用户提供安全导流提示，例如提醒其哪辆车是潜在安全隐患车辆，建议减速或变换车道以远离该车辆。

在另一示例中，城市大脑可能查询不到该车牌的历史交通违章记录。这可能是因为各种原因，例如该车辆当前由一不同的驾驶员所驾驶，该车辆历史驾驶记录良好但因紧急情况不得不做出非正常驾驶行为，例如车辆上有需要紧急送往医院的乘客等等。然而，无论出于何种目的，向周边车辆发送安全导流指引以避免潜在风险对于提升交通安全而言都是有必要的。

在一可选实施例中，为了提升非正常驾驶行为或潜在安全隐患车辆的判定置信度，可对该车辆进行实时追踪及风险评估。在一个示例中，基础设施中的RSU和路面传感器可对被上报或已标识为潜在安全隐患车辆的实时位置和车速进行检测和追踪，并由MEC基于其后续的驾驶行为来评估其实时风险。例如，当检测到该车辆不断地变换车道或连续发生违反交通规则的驾驶行为时，该车辆的实时风险等级可被提升。反之，当后续一段时间内都没有检测到该车辆有非正常驾驶行为时，则该车辆的实时风险等级可被逐渐降低，直至取消潜在安全隐患车辆的标识并取消对其进行实时检测和追踪。实时风险等级可影响基础设施和城市大脑对其执行针对性安全导流措施的方式，例如当风险等级较低时，可以仅仅是提醒其他车辆关注，而当风险等级较高时，则提醒其他车辆主动避让。

在又一可选实施例中，被检测到非正常驾驶行为的车辆也可以得到基础设施或其他车辆的安全导流指引(例如提醒)，尤其是当该非正常驾驶行为是无意识造成的情况下，该车辆的驾驶用户有很大概率在后续驾驶中会注意其驾驶行为。

图3示出了根据本发明的另一实施例的交通安全导流的示例场景图。如图3中所示，有一辆紧急通行车辆正在执行任务，需要尽可能快地通行。在图3的示例中，该紧急通行车辆是救护车。可以理解，紧急通行车辆可包括但不限于：救护车、警车、消防车、抢险车，或任何经交通管理部门授权具有特殊路权的车辆。如之前所提到的，目前的自动驾驶或辅助驾驶缺乏应对这类紧急通行车辆的手段，并且许多驾驶员也可能不清楚该如何有效避让来提高紧急通行车辆的通行效率，例如正行驶在道路外侧车道的车辆的驾驶员可能会驾驶车辆往路边靠，留出道路中间供紧急通行车辆通行，但行驶在中间车道的驾驶员可能就不清楚该如何避让。这些情况导致紧急通行车辆有时无法快速通行，尤其是在原本就拥堵的路况条件下(例如早晚高峰)，要快速通行更加困难。

在本发明的交通安全导流架构下，紧急通行车辆首先将目的地发送给城市大脑，城市大脑可根据实时路况为其规划耗时最短的全局优选路径规划，并将该路径规划发送给该紧急通行车辆。随后，紧急通行车辆就可根据城市大脑所规划的导航路径进行行驶。

在行驶过程中，基础设施(例如RSU和传感器)可检测到该紧急通行车辆，或者附近车辆可检测到该紧急通行车辆并上报给基础设施。随后，基础设施可向该紧急通行车辆以及附近相关车辆发送安全导流指引。在一个示例中，该安全导流指引可以是车道级的移动指引。例如，发送给其他车辆(例如目前行驶在内侧车道上的车辆A和车辆C)的安全导流指引可以是变道到外侧车道，腾出中间的内侧车道供紧急通行车辆通行。同时，发送给该紧急通行车辆可以是沿中间的内侧车道行驶。通过这一安全导流指引，可有效提升紧急通行车辆沿途的通行效率。

在进一步实施例中，基础设施中的RSU和传感器可实时检测和追踪该紧急通行车辆的实时位置和速度，并报告给MEC或城市大脑。MEC或城市大脑可进一步计算该紧急通行车辆途径各个路口的预计时间，并进而适时调整交通信号灯，使得紧急通行车辆可以最快速度通行各个路口。

可以理解，以上描述的图2和图3的场景仅仅是示例。本发明的交通安全导流还可适用于任何交通环境中存在异常情况的场景。例如，道路路况条件差、路上存在障碍物、道路积水、交通事故、路政施工等等，都可以由车辆上报或基础设施自己检测到，并随后通过V2X或LTE/5G等通信方式通知给过往车辆，为这些车辆提供交通安全导流指引。

图4是根据本发明的一个实施例的交通安全导流方法400的示例流程图。方法400可由如图1中所描绘的交通安全导流系统架构中的基础设施来执行。方法400开始于步骤402，获取关于潜在交通安全事件的信息。潜在交通安全事件可以是任何可能影响交通安全的事件。根据本发明的一个实施例，潜在交通安全事件可包括非正常驾驶行为、紧急通行车辆、以及上述的任何交通环境中存在的异常情况。在一个示例中，获取潜在交通安全事件信息可包括接收由车辆上报的潜在交通安全事件信息。例如，车辆可经由V2X网络将潜在交通安全事件信息报告给基础设施中的RSU，并由RSU转发给城市大脑，或者车辆也可经由LTE/5G直接将潜在交通安全事件信息报告给城市大脑。在另一示例中，获取潜在交通安全事件信息可包括由基础设施检测到潜在交通安全事件，例如由基础设施中的传感器或RSU直接检测到潜在交通安全事件的发生。

在步骤404，确定用于受该潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引。交通安全导流指引可包括指导车辆采取规避措施的信息，以便提升车辆及整体交通安全性及道路通行效率。交通安全导流指引可包括以下中的至少一者：提示注意、降低车速、变换车道、车道内靠一侧避让、禁止通行、重新规划路线等。

在潜在交通安全事件是非正常驾驶行为的示例中，基础设施可进一步评估该非正常驾驶行为的风险等级。风险等级可至少包括需要向相关车辆发出提示的高风险和不需要发出提示的低风险两个等级，但也可根据需要包括更多个不同的风险等级。在一个非限制性示例中，评估风险等级可包括基于发生该非正常驾驶行为的车辆的车牌号来查询其历史驾驶行为。例如，可通过城市大脑来查询该车牌号的历史交通违章记录来确定。当存在历史交通违章记录或违章记录数量达到一定阈值时，将风险等级确定为高风险。此外，附加地或替代地，如果查询到系统中存在该车牌号曾经被多次上报不同的非正常行驶行为的记录，则本次上报的非正常驾驶行为也可以被确定为高风险等级。

响应于该潜在交通安全事件的风险等级评估结果，为相关联车辆确定不同的交通安全导流指引。例如，当风险等级评估结果为高风险时，可将该非正常驾驶行为的车辆标识为潜在安全隐患车辆，并给出相关联车辆进行主动避让的交通安全导流指引，例如主动减速、主动变道、或提示驾驶员注意或自动驾驶系统/驾驶辅助系统密切注意该车辆的交通安全导流指引。可以理解，当存在两个以上的风险等级时，上述例举的交通安全导流指引可进一步对应于不同的风险等级来给出。此外，可以设想，在风险等级评估结果为低风险时，即判断认为该非正常驾驶行为为误报或偶发，则可相应地决定不将该非正常驾驶行为的车辆标识为潜在安全隐患车辆，也无需进一步给出交通安全导流指引。

在潜在交通安全事件是紧急通行车辆的示例中，基础设施可进一步为紧急通行车辆本身和其他相关车辆确定不同的交通安全导流指引。如之前所描述的，针对紧急通行车辆本身，基础设施可为其规划全局最优路线，并为其提供车道级导流指引。与此同时，针对其他相关车辆，也提供相应的车道级导流指引，使得这些车辆可以协同地移动以为紧急通行车辆腾出供快速通行的通道。

在步骤406，将交通安全导流指引发送给相应的车辆。如之前所提到的，基础设施可通过RSU的V2X网络发送给通信范围内的具备V2X能力的车辆，也可经由LTE/5G等蜂窝数据通信由城市大脑直接发送给相关区域内的车辆，尤其是不具备V2X能力的车辆。

在潜在交通安全事件是非正常驾驶行为的示例中，方法还可进一步包括对标识的潜在安全隐患车辆进行实时追踪和风险评估，由此当该车辆被检测到升级的危险驾驶行为时，可进一步提高其风险等级并提供相应的交通安全导流指引。另一方面，如果该车辆的驾驶行为保持正常，则其风险等级可随时间逐步降低，直至取消其潜在安全隐患车辆的标识。

在潜在交通安全事件是紧急通行车辆的示例中，基础设施可进一步对紧急通行车辆进行实时追踪，并基于其实时车速和位置计算其通过各个路口的时间。相应地，基础设施可发送指令给交通信号灯，使信号灯可做出相应调节(例如全程绿灯)以进一步提升紧急通行车辆的通行效率。

图5示出了根据本发明的一个实施例的车辆500的示例结构图。如图5中所示，车辆500可至少包括通信设备501和车机系统502。在一个实施例中，车辆500可以是具备V2X能力的车辆，也可以是仅具备数据通信能力的车辆，例如可以通过LTE/5G等蜂窝数据通信方式连接到基础设施或云服务，用于接收例如来自基础设施的交通安全导流指引。车机系统502可被配置成基于接收到的交通安全导流指引来做出响应。例如，可基于接收到的交通安全导流指引向驾驶员发出警示，提醒其注意潜在交通安全事件。车机系统502也可包括自动驾驶系统或驾驶辅助系统，并根据接收到的交通安全导流指引来执行相应的安全措施，例如减速、变道或保持关注等。

在另一实施例中，车辆500可进一步包括一个或多个车载传感器503，因而具备环境感知能力。车载传感器503可包括但不限于：相机、雷达、以及激光雷达等。车载传感器可被配置成感测潜在交通安全事件，并进而通过通信设备上报给基础设施。

以上所已经描述的内容包括所要求保护主题的各方面的示例。当然，出于描绘所要求保护主题的目的而描述每一个可以想到的组件或方法的组合是不可能的，但本领域内的普通技术人员应该认识到，所要求保护主题的许多进一步的组合和排列都是可能的。从而，所公开的主题旨在涵盖落入所附权利要求书的精神和范围内的所有这样的变更、修改和变化。

Claims (15)

1.一种用于交通安全导流的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取关于潜在交通安全事件的信息，所述潜在交通安全事件是由车辆检测并上报给基础设施的或者由基础设施检测到的；

确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引，所述交通安全导流指引包括指导车辆采取针对所述潜在交通安全事件的规避措施的信息；以及

将所述交通安全导流指引发送给相应的车辆。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在安全事件是非正常驾驶行为，并且确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引进一步包括：

评估所述非正常驾驶行为的风险等级，其中所述风险等级至少包括需要向相关车辆发出提示的高风险和不需要发出提示的低风险；以及

响应于风险等级评估结果，为相关车辆确定不同的交通安全导流指引。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，评估所述非正常驾驶行为的风险等级进一步包括：

基于发生所述非正常驾驶行为的车辆的车牌号来查询发生所述非正常驾驶行为的车辆的历史驾驶行为。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于发生所述非正常驾驶行为的车辆的车牌号来查询发生所述非正常驾驶行为的车辆的历史驾驶行为进一步包括：

向城市大脑查询与所述车牌号相关联的历史交通违章记录，并且当存在历史交通违章记录或违章记录数量达到一定阈值时，将风险等级确定为高风险；或者

如果查询到所述车牌号曾经被多次上报不同的非正常行驶行为的记录，将当前的非正常驾驶行为的风险等级确定为高风险。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

响应于所述非正常驾驶行为的风险等级被评估为高风险，将发生所述非正常驾驶行为的车辆标识为潜在安全隐患车辆；

对所述潜在安全隐患车辆进行实时追踪和风险评估；

根据实时风险评估结果确定更新的交通安全导流指引；以及

将经更新的交通安全导流指引发送给相应的车辆。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

响应于实时风险评估的结果为低风险，取消所述潜在安全隐患车辆的标识并停止实时追踪。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在安全事件是紧急通行车辆，并且确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引进一步包括：

为所述紧急通行车辆和其他相关车辆确定不同的交通安全导流指引。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，为所述紧急通行车辆和其他相关车辆确定不同的交通安全导流指引进一步包括：

为所述紧急通行车辆和所述其他相关车辆提供车道级导流指引，以使所述相关车辆协同移动以为所述紧急通行车辆腾出供快速通行的通道。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

为所述紧急通行车辆提供全局最优路线规划；

对所述紧急通行车辆进行实时追踪，并基于所述紧急通行车辆的实时车速和位置计算其通过各个路口的时间；以及

根据计算出的通过各个路口的时间，发送信号灯控制指令给相应的交通信号灯。

10.一种交通安全导流系统，其特征在于，所述系统包括：

基础设施，所述基础设施被配置成执行如权利要求1－9中的任意一项所述的方法；以及

车辆，所述车辆被配置成根据接收到的交通安全导流指引做出响应。

11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述基础设施进一步包括：

路边传感器，所述路边传感器被配置成检测和/或追踪潜在交通安全事件；

信息通信技术设备，所述信息通信技术设备被配置成接收车辆上报的关于潜在交通安全事件的信息，以及向车辆发送交通安全导流指引；以及

计算单元，所述计算单元进一步包括城市大脑以及一个或多个MEC服务器，用于确定用于受所述潜在交通安全事件影响的相关车辆的交通安全导流指引。

12.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：

通信设备，所述通信设备被配置成接收来自基础设施的交通安全导流指引；以及

车机系统，所述车机系统被配置成根据接收到的交通安全导流指引做出响应。

13.如权利要求12所述的车辆，其特征在于，所述车辆进一步包括：

车载传感器，所述车载传感器被配置成检测潜在交通安全事件，并且

所述通信设备被进一步配置成：将所检测到的潜在交通安全事件上报给基础设施。

14.如权利要求12所述的车辆，其特征在于，根据接收到的交通安全导流指引做出响应进一步包括以下的一项或多项：

向车辆的驾驶员发出警示提示；或者

指令所述车辆的自动驾驶系统或驾驶辅助系统执行相应的安全措施。

15.如权利要求14所述的车辆，其特征在于，所述警示提示或所述安全措施包括以下的一项或多项：

注意被标识的潜在安全隐患车辆；

减速；或

变道。

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