CN114333336A - 一种高速公路小区间车流检测及管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于高速公路交通控制技术领域，具体涉及一种高速公路小区间车流检测及管理方法。将其间无岔路分支的一段高速公路车道选定一个检测路段，将该检测路段分隔为大区间路段和一个小区间路段，在每个小区检测节点处均设置一个小区检测站，该小区检测站固定在小区检测节点的护栏处；以获取小区检测节点的车辆实际车速和所行驶车道的信息，并按设定的置信度和置信区间对实际车速信息进行筛选和储存。对大区间路段的限速具有影响的因素包括车辆实际车速、各个大区间路段的道路特点、自然环境、相邻大区间路段的道路拥堵情况、高速入口和高速出口的进出车辆数量等进行借鉴，以及对高速入口进入车辆数量进行约束，实现道路压力的均衡。

Description

一种高速公路小区间车流检测及管理方法

技术领域

本发明属于高速公路交通控制技术领域，具体涉及一种高速公路小区间车流检测及管理方法。

背景技术

由于高速公路的不同路段的车速不仅受到雨雪等天气因素的影响，还会受到事故、节假日以及路段特点的影响，因此，有必要设计一种更加精细的车流速度检测方法从而方便与对高速车流进行管理。

发明内容

为了解决现有技术中无法对高速公路上的车速进行精细测量并实现精细管理的问题，本方案提供了一种高速公路小区间车流检测及管理方法。

本发明所采用的技术方案为：

一种高速公路小区间车流检测方法，包括以下步骤：

步骤A1：将其间无岔路分支的一段高速公路车道选定一个检测路段，按照道路特点将该检测路段分隔为多个连续的大区间路段，每个大区间路段的终点作为下一个大区间路段的起点；

步骤A2：将每个大区间路段等距离分隔为多个连续的小区间路段；每个小区间路段的终点作为下一个小区间路段的起点；每个小区间路段的起点位置选定为小区检测节点，在每个小区检测节点处均设置一个小区检测站，该小区检测站固定在小区检测节点的护栏处；

小区检测站包括有图像采集器、车速检测器和小区控制器；所述图像采集器用于对经过的车辆进行图像采集，小区控制器根据所采集的图像中车辆与小区检测站之间的车道隔离线数量判断车辆的行驶车道；所述车速检测器用于对车速进行检测；

步骤A3：在每个大区间路段的起点处均设置有车辆检测站，每个车辆检测站处均配置一个站点管理器，站点管理器与对应大区间路段中的全部小区控制器进行通信连接，以获取小区检测节点的车辆实际车速和所行驶车道的信息，并按设定的置信度和置信区间对实际车速信息进行筛选和储存。

可选的：在每个大区间路段的起点处均设置有车辆检测站；该车辆检测站包括有门型支架和摄像头，所述门型支架横跨高速公路单向方向的全部车道，摄像头设置于门型支架上，在每个车道的正上方均对应设置一个摄像头，摄像头的指向均竖向向下，并分别用于统计该大区间路段中各个车道的车辆数量。

可选的：所述道路特点包括隧道、桥梁、车道数量、弯道、上坡或下坡。

可选的：所述小区检测站还包括柱杆、环形绑带和C形定位器；所述柱杆竖向布置，在柱杆的下部设置有两个C形定位器，两个C形定位器一上一下布置；所述小区间路段的边沿处设置有护栏，该护栏包括有桩柱；所述C形定位器能够咬合桩柱的外侧壁并由C形定位器的内侧设置的磁铁进行磁吸定位；C形定位器的外侧设置有凹槽，环形绑带能够嵌入到凹槽内并将所述C形定位器捆绑固定到桩柱上；所述图像采集器、车速检测器和小区控制器均固定在柱杆的上部且均高于护栏。

可选的：在柱杆的上端设置有支撑台，所述小区控制器位于支撑台下方并固定在柱杆上；所述图像采集器和车速检测器均设置支撑台上，在支撑台上还设置有太阳能板，所述太阳能板能够为设置于小区控制器内的蓄电池充电。

基于上述的高速公路小区间车流检测方法的车流管理方法，包括小区间限速管理方法，该小区间限速管理方法包括以下步骤：

步骤B1：在所述门型支架上设置多个LED显示板；在每个车道的上方均对应一个LED显示板，各个LED显示板分别显示对应车道的限速值；

步骤B2：各个LED显示板均与站点管理器通信连接，站点管理器根据对应大区间路段中的各个小区间检测点的实际车速修改大区间路段的各个车道的限速值，并由LED显示板显示。

可选的：还包括大区间限速管理办法，该大区间限速管理方法包括以下步骤：

步骤C1：将一个检测路段中的所有车辆检测站处的站点管理器共同通信连接一个云端服务器；所述云端服务器采集检测路段上任意大区间路段的车辆数量，并比较相邻大区间路段的车辆数量；

步骤C2：当任一个大区间路段的车辆数量持续增加并超过阈值或/和超过指定时间时，所述云端服务器控制该大区间路段前方的一个或多个大区间路段的车辆检测站进行限速值修改。

可选的：所述门型支架上还设置有环境检测器，所述环境检测器包括有雨滴传感器、光强度传感器和风速风向传感器；雨滴传感器、光强度传感器和风速风向传感器与站点管理器电性连接；所述云端服务器内设置有数据库，所述数据库内储存有各个大区间路段道路特点的路面摩擦模型、能见度模型和自然风影响模型，所述雨滴传感器用于检测降雨情况以使云端服务器匹配路面摩擦模型，所述光强度传感器用于检测光照强度以使云端服务器匹配能见度模型，风速风向传感器用于检测风速和风向以使云端服务器匹配自然风影响模型；所述云端服务器根据路面摩擦模型、能见度模型和自然风影响模型修改各个大区间路段的限速值。

可选的：还包括检测路段限速方法，该检测路段限速方法包括以下步骤：

步骤D1：云端服务器将检测路段的车辆数量与相临的多个高速入口收费站进入的车辆数量按照推定到达时间进行关联，并人为给定关联度，关联度为同时通过高速入口和检测路段的车辆数量在从该高速入口进入的全部车辆数量的占比；

步骤D2：云端服务器根据关联度和通过高速入口收费站的车辆数量，对各个大区间路段的限速值进行修改。

可选的：还包括检测路段限流方法，该检测路段限流方法包括以下步骤：

步骤E1：云端服务器将车辆数量持续增加并超过阈值或/和超过指定时间的大区间路段标记为预拥堵路段；

步骤E2：云端服务器对同一检测路段上的预拥堵路段数量进行统计，根据预拥堵路段的数量对与该检测路段具有关联度的高速入口处收费站的通道数量进行调度控制，以限制从该高速入口进入车辆的速度。

本发明的有益效果为：

1.本方案中不仅按照路段特点将高速公路分隔为多个大区间路段，还将大区间路段分隔为多个小区间路段，从而方便于根据实际道路特点对车辆速度进行检测，并且利用大数据测量的方式，能够有效的提高车速检测的准确性，进而方便于对道路压力的改善；

2.本方案中设置了车辆检测站和小区检测站，其中车辆检测站过设置竖向朝下的摄像头，对车辆的数量进行统计，并且采用的门型支架进行支撑，从而无需在施工过程中破坏路面；而小区检测站能够安装到高速公路路边的护栏上，从而能够实现该小区检测站的简便安装，同时能够有效的保证小区检测站安装高度的同一性；

3.本方案中通过对限速进行调整，用于保证高速公路车辆的行驶过程中的道路压力的均衡性，而对大区间路段的限速具有影响的因素包括各个小区间处的车辆实际车速、各个大区间路段的道路特点、自然环境、相邻大区间路段的道路拥堵情况、高速入口和高速出口的进出车辆数量等；此外，还可以通过对大区间路段拥堵情况的预测对高速入口进入车辆数量进行约束，实现道路压力的均衡。

附图说明

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是高速公路大区间和小区间的划分结构图；

图2是小区检测站的结构图；

图3是高速公路搭配车辆检测站的状态图；

图4是车辆检测站、小区检测站和云端服务器的通信关系图；

图5是高速公路的车流智能管理模型。

附图说明：1-高速公路车道；101-高速出口；102-高速入口；2-车辆检测站；201-站点管理器；202-环境检测器；203-摄像头；204-LED显示板；205-投影设备；3-小区检测站；301-太阳能板；302-图像采集器；303-车速检测器；304-柱杆；305-小区控制器；306-环形绑带；307-C形定位器；4-云端服务器。

具体实施方式

下面将结合附图，对本实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本方案中选定一个高速公路车道1作为检测路段，该检测路段其间无岔路分支，按照道路特点将该检测路段分隔为多个连续的大区间路段，如图1所示，示出了两个大区间路段，而在实际分段中，可以包括k(1)-k(m)，共计m个大区间路段，每个大区间路段的终点作为下一个大区间路段的起点，所述道路特点包括隧道、桥梁、车道数量、弯道、上坡或下坡，由于高度公路上具有相同特点的路段上的同一辆车在该路段上车速往往不会产生较大区别，因此，能够使得所测得的处车速能够代表车辆在该路段上的行驶速度。此外，将每个大区间路段等距离分隔为多个连续的小区间路段，k(1，1)-k(1，n)；每个小区间路段的终点作为下一个小区间路段的起点。

实施例1

如图2所示，本实施例设计了一种小区检测站3，小区检测站3包括有图像采集器302、车速检测器303和小区控制器305、柱杆304、环形绑带306和C形定位器307等结构。该小区检测站3能够在小区间路段处的高速公路边沿上的设置有护栏上进行安装，从而能够方便于对车辆所行驶的车道以及对车辆所行驶的车速进行快速检测，从而实现高速公路上车辆的车道信息和车速信息进行快速采样。

所述高速公路的边沿处往往设置有护栏，该护栏包括有桩柱；小区检测站3通过固定到护栏的桩柱，不仅能够方便于对小区检测站3的安装高度进行统一，还能够借用现有结构，提高安装的便捷性。

所述柱杆304竖向布置，在使用时，该柱杆304起到竖向支撑作用。

在柱杆304的下部设置有两个C形定位器307，两个C形定位器307一上一下布置，所述C形定位器307能够咬合桩柱的外侧壁并由C形定位器307的内侧设置的磁铁进行磁吸定位。

在C形定位器307的外侧设置有凹槽，环形绑带306能够嵌入到凹槽内并将所述C形定位器307捆绑固定到桩柱上。通过C形定位器307能够方便于图像采集器302和车速检测器303的检测高度的调整，并被曝光狗避免利用环形绑带306捆绑过程中的移位。

在柱杆304的上端设置有支撑台，所述小区控制器305位于支撑台下方并固定在柱杆304上。

所述图像采集器302设置支撑台上，所述图像采集器302用于对经过的车辆进行图像采集，小区控制器305根据车辆与小区检测站3之间的车道隔离线数量判断车辆的行驶车道。车速检测器303设置在在支撑台上，该车速检测器303用于对车速进行检测。小区控制器305固定在柱杆304的上部，设置在支撑台上方的太阳能板301能够为设置于小区控制器305内的蓄电池充电。该小区检测站3安装后，所述图像采集器302、车速检测器303和小区控制器305均固定在柱杆304的上部且均高于护栏，并均朝向于高速公路。

本实施例中的小区检测站3在使用时，每个小区间路段的起点位置选定为小区检测节点，在每个小区检测节点处均设置一个小区检测站3，该小区检测站3固定在小区检测节点的护栏处。该小区检测节点是对各个车道上的车辆的车速进行采样的采样点，能够辅助于工作人员获得更多的实际车速信息，从而有助于大数据分析以及道路压力的均衡管理。

通过小区检测站的设置，能够使得大区间路段中进行多点测速，从而能够提高测速的准确性。

实施例2

如图3所示，本实施例设计了一种车辆检测站2，车辆检测站2设置在每个大区间路段的起点处，并与该大区间路段内的所有小区间路段的小区检测站3进行通信连接。以获取小区检测节点的车辆实际车速和所行驶车道的信息，并按设定的置信度和置信区间对实际车速信息进行筛选和储存。

车辆检测站2包括该车辆检测站2包括有门型支架、摄像头203、LED显示板204、站点管理器201和投影设备205等结构。站点管理器201可以是现有的电脑、服务器或工控机等设备，其主要实现摄像头203的数据的接收、储存和转发等功能，以及实现LED显示板204的显示控制，以及投影设备205的开闭控制或/和投影设备中预存的投影模型的切换控制，能够实现以上功能的现有设备均可以认为是实施例的站点管理器201。

所述门型支架横跨高速公路单向方向的全部车道，摄像头203设置于门型支架上，在每个车道的正上方均对应设置一个摄像头203，摄像头203的指向竖向向下，并分别用于统计该大区间路段中各个车道的车辆数量和采集经过该检测节点的车辆速度。一个摄像头203对应检测一个车道的经过的车辆数量。通过竖向朝下的摄像头203，对车辆的数量进行统计，并且采用的门型支架进行支撑，从而无需在施工过程中破坏路面，从而能够降低应用成本，其安装也不会影响高速公路的使用。

在每个车道的上方均设置一个LED显示板204，所述LED显示板204用于提示限速；各个LED显示板204均与站点管理器201通信连接；所有的车辆检测站2处的站点管理器201共同通信连接有一个云端服务器4；所述云端服务器4采集所有大区间路段的车辆数量，从而能够以此为依据对每个大区间处的车辆限速值进行调整。

每个车辆检测站2处均配置一个站点管理器201，站点管理器201与对应的全部小区控制器305进行通信连接，以获取小区检测节点的车辆实际车速和所行驶车道的信息，并按设定的置信度和置信区间对实际车速信息进行筛选和储存。置信度和置信区间可以按照需要进行人为指定，或者根据历史数据人为分析得出。

设置在所述门型支架上的投影设备205，其指向竖向向下，并能够投影减速带和行车方向提示；当车辆检测站2更改的限速提示小于标准限速时，该投影设备205投影减速带标识，从而提示车辆减速；而当需要车辆从高速公路车道1的高速出口101进行提示分流时，该投影设备205可以投影分流指示箭头，从而引导一部分车辆从高速公路的高速出口101处离开高速公路，从而减少高速公路上的行车压力。利用投影设备205能够更加清晰的对行车司机进行提示，从而方便于司机进行减速，从而均衡高速公路各个路段的道路压力。由于投影设备205的减速标识为非物料减速带，即使车辆超速，或者限速值临时变化时，也不会影响高速公路的行车安全性。此外，利用改变限速值的方式进行限速，其原理在于利用遵守限速要求的车道对不遵守的车辆进行限速，当大多数车辆均按照限速值要求行驶时，将会有更多的车辆被迫或从众的降速到限速值范围内，从而达到高速公路分区段车速管理的效果。

实施例3

如图1至图4所示，利用实施例1和实施例2的结构，本实施例设计了一种高速公路小区间车流检测方法，该车流检测方法包括以下步骤：

步骤A1：将其间无岔路分支的一段高速公路车道选定一个检测路段，按照道路特点将该检测路段分隔为多个连续的大区间路段，每个大区间路段的终点作为下一个大区间路段的起点；

步骤A2：将每个大区间路段等距离分隔为多个连续的小区间路段；每个小区间路段的终点作为下一个小区间路段的起点；每个小区间路段的起点位置选定为小区检测节点，在每个小区检测节点处均设置一个小区检测站，该小区检测站固定在小区检测节点的护栏处；

步骤A3：在每个大区间路段的起点处均设置有车辆检测站，每个车辆检测站处均配置一个站点管理器，站点管理器与对应大区间路段中的全部小区控制器进行通信连接，以获取小区检测节点的车辆实际车速和所行驶车道的信息，并按设定的置信度和置信区间对实际车速信息进行筛选和储存。具体的，各个小区控制器305对小区检测节点处经过的车辆进行车速采样和图像采集，根据车辆与小区检测站3之间的车道隔离线数量判断车辆的行驶车道，在获取车辆所行驶的车道信息以及车辆的实时车速后，将这些信息上传至车辆检测站2处的站点管理器201上，由站点管理器201按照设定的置信区间和置信度进行筛选，如此即可获得大量车道与车速的对应信息，能够为道路压力的均衡和分析提供参考和借鉴。

实施例4

图1至图4所示，利用实施例1和实施例2的结构，本实施例设计了一种高速公路的车流管理方法，该车流管理方法包括小区间限速管理方法、大区间限速管理办法和检测路段限速方法。图1和图3中不同高速公路车道之间的分界由平行于高速公路的虚线表示，而图1和图3中的实线代表高速公路的隔离实线或行车边界，而箭头代表的是行车方向；小区间路段之间的分界由垂直于高速公路的虚线表示。

该小区间限速管理方法包括以下步骤：

步骤B1：在所述门型支架上设置多个LED显示板204；在每个车道的上方均对应一个LED显示板204，各个LED显示板204分别显示对应车道的限速值；

步骤B2：各个LED显示板204均与站点管理器201通信连接，站点管理器201根据对应大区间路段中的各个小区间检测点的实际车速修改大区间路段的各个车道的限速值，并由LED显示板204显示。

该大区间限速管理方法包括以下步骤：

步骤C1：将一个检测路段中的所有车辆检测站2处的站点管理器201共同通信连接一个云端服务器4；所述云端服务器4采集检测路段上任意大区间路段的车辆数量，并比较相邻大区间路段的车辆数量；

步骤C2：当任一个大区间路段的车辆数量持续增加并超过阈值或/和超过指定时间时，所述云端服务器4控制该大区间路段来车方向的前方的一个或多个大区间路段的车辆检测站2进行限速值修改。

比如：k(4)路段的车辆检测站2对k(4)路段的车辆进量进行检测，该检测结果可以作为k(3)路段车辆的出量，而利用k(3)路段车辆的进量减去出量即为该k(3)路段的车辆数量，当该k(3)路段的车辆数量持续增加指定时间后，或者该车辆数量达到设定阈值时，利用云端服务器4控制该k(3)路段来车方向的前方的k(2)路段降低限速数值，从而降低车辆进入k(3)路段的车辆数量，此外，还可以根据设定的规律，控制k(1)路段的限速数值与k(2)路段的限速数值进行联动，从而降低k(2)路段不发生拥堵的概率。

此外还可以通过对环境的检测进行高速公路大区间的限速管理，所述门型支架上还设置有环境检测器202，所述环境检测器202包括有雨滴传感器、光强度传感器和风速风向传感器；雨滴传感器、光强度传感器和风速风向传感器与站点管理器201电性连接；所述云端服务器4内设置有数据库，所述数据库内储存有各个车辆检测站2的路面摩擦模型、能见度模型和自然风影响模型，所述雨滴传感器用于检测降雨情况以使云端服务器匹配路面摩擦模型，所述光强度传感器用于检测光照强度以使云端服务器匹配能见度模型，风速风向传感器用于检测风速和风向以使云端服务器匹配自然风影响模型；所述云端服务器4根据路面摩擦模型、能见度模型和自然风影响模型修改各个大区间路段的限速值。路面摩擦模型应当是路面摩擦系数与车速限速值的对应关系曲线，能见度模型应当是车辆能见度距离与车速限速值的对应关系曲线，自然风影响模型应当是风速和风险与车速限速值的对应关系曲线。

该检测路段限速方法包括以下步骤：

步骤D1：云端服务器4将检测路段的车辆数量与相临的多个高速入口102收费站进入的车辆数量按照推定到达时间进行关联，并人为给定关联度，关联度为同时通过高速入口和检测路段的车辆数量在从该高速入口进入的全部车辆数量的占比，比如：关联度为0.5，则认为从该高速入口进入的车辆中，会有50%的车辆会经过进入该检车路段；

步骤D2：云端服务器4可以根据关联度和通过高速入口102收费站的车辆数量，以及从该高速入口进入的车辆到达检测路段的距离，对进入检测路段的车辆数量进行预估，从而通过对各个大区间路段的限速值的修改，从而减小同一时间到达同一个大区间路段的车辆的概率。

实施例5

图1至图4所示，利用实施例1和实施例2的结构以及现有的高速入口102的收费站结构，本实施例设计了一种高速公路的车流管理方法，该车流管理方法还包括检测路段限流方法，该检测路段限流方法包括以下步骤：

步骤E1：云端服务器4将车辆数量持续增加并超过阈值或/和超过指定时间的大区间路段标记为预拥堵路段；

步骤E2：云端服务器4对同一检测路段上的预拥堵路段数量进行统计，根据预拥堵路段的数量对与该检测路段具有关联度的高速入口102处收费站的通道数量进行调度控制，以限制从该高速入口进入车辆的速度。当收费站的通道数量减少时，能减少该高速入口进入的车辆的数量；而当收费站的通道数量增加时，能增加该高速入口进入的车辆的数量。

在车辆检测站2的所述门型支架上还可以设置投影设备205，其指向竖向向下，并用于投影减速带和行车方向提示；而当需要车辆从高速公路车道1的高速出口101进行提示分流时，该投影设备205可以投影分流指示箭头，从而引导一部分车辆从高速公路的高速出口101处离开高速公路，从而减少和均衡高速公路上的行车压力。

而随着以后人工智能的发展和ETC门架监控的完善和发展，在不久的将来，应该可以借助人工智能搭建出小区间管理系统的模型，如图5所示，利用人工智能对各个大区间路段和小区间大区间路段的车辆数量以及车流速度的采集，以及对各个高速出入口的ETC门架监控所获取的车辆信息，以及高速公路各个交通卡口的数据的采集和深度学习，未来能够将高速公路网格化，最小区间可到1km，实时刻画并预测处每个小区间路段中的交通状况。在人工智能的加持下，实现小区间内实时车流数据、车型数据（小车、客车、货车等）、道路压力值（畅通、缓行、拥堵）、车流分析数据（分钟、小时、天、月、年）、车流预测（主要针对缓行和拥堵）、交通事故数据、气象数据、通行数据分析（易堵时间、易发交通事故时间、易堵原因等）、预警预报（实时拥堵、预测拥堵、异常通行、危化车辆、极端天气等）等，为交通管理者提供精细化的管理思路和方法，实现一区一策和分区施策，解决一些交通管理安全隐患源头的问题，由被动交通管理转变为主动风险识别，从而达到提前干预、降低安全风险等效果。

上述实施例仅仅是为了清楚的说明所做的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种高速公路小区间车流检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤A1：将其间无岔路分支的一段高速公路车道（1）选定一个检测路段，按照道路特点将该检测路段分隔为多个连续的大区间路段，每个大区间路段的终点作为下一个大区间路段的起点；

步骤A2：将每个大区间路段等距离分隔为多个连续的小区间路段；每个小区间路段的终点作为下一个小区间路段的起点；每个小区间路段的起点位置选定为小区检测节点，在每个小区检测节点处均设置一个小区检测站（3），该小区检测站（3）固定在小区检测节点的护栏处；

小区检测站（3）包括有图像采集器（302）、车速检测器（303）和小区控制器（305）；所述图像采集器（302）用于对经过的车辆进行图像采集，小区控制器（305）根据所采集的图像中车辆与小区检测站（3）之间的车道隔离线数量判断车辆的行驶车道；所述车速检测器（303）用于对车速进行检测；

步骤A3：在每个大区间路段的起点处均设置有车辆检测站（2），每个车辆检测站（2）处均配置一个站点管理器（201），站点管理器（201）与对应大区间路段中的全部小区控制器（305）进行通信连接，以获取小区检测节点的车辆实际车速和所行驶车道的信息，并按设定的置信度和置信区间对实际车速信息进行筛选和储存。

2.根据权利要求1所述的高速公路小区间车流检测方法，其特征在于：所述车辆检测站（2）包括有门型支架和摄像头（203），所述门型支架横跨高速公路单向方向的全部车道，摄像头（203）设置于门型支架上，在每个车道的正上方均对应设置一个摄像头（203），摄像头（203）的指向均竖向向下，并分别用于统计该大区间路段中各个车道的车辆数量。

3.根据权利要求2所述的高速公路小区间车流检测方法，其特征在于：所述道路特点包括隧道、桥梁、车道数量、弯道、上坡或下坡。

4.根据权利要求1所述的高速公路小区间车流检测方法，其特征在于：所述小区检测站（3）还包括柱杆（304）、环形绑带（306）和C形定位器（307）；所述柱杆（304）竖向布置，在柱杆（304）的下部设置有两个C形定位器（307），两个C形定位器（307）一上一下布置；所述小区间路段的边沿处设置有护栏，该护栏包括有桩柱；所述C形定位器（307）能够咬合桩柱的外侧壁并由C形定位器（307）的内侧设置的磁铁进行磁吸定位；C形定位器（307）的外侧设置有凹槽，环形绑带（306）能够嵌入到凹槽内并将所述C形定位器（307）捆绑固定到桩柱上；所述图像采集器（302）、车速检测器（303）和小区控制器（305）均固定在柱杆（304）的上部且均高于护栏。

5.根据权利要求4所述的高速公路小区间车流检测方法，其特征在于：在柱杆（304）的上端设置有支撑台，所述小区控制器（305）位于支撑台下方并固定在柱杆（304）上；所述图像采集器（302）和车速检测器（303）均设置支撑台上，在支撑台上还设置有太阳能板（301），所述太阳能板（301）能够为设置于小区控制器（305）内的蓄电池充电。

6.基于权利要求3所述的高速公路小区间车流检测方法的车流管理方法，其特征在于：包括小区间限速管理方法，该小区间限速管理方法包括以下步骤：

步骤B1：在所述门型支架上设置多个LED显示板（204）；在每个车道的上方均对应一个LED显示板（204），各个LED显示板（204）分别显示对应车道的限速值；

步骤B2：各个LED显示板（204）均与站点管理器（201）通信连接，站点管理器（201）根据对应大区间路段中的各个小区间检测点的实际车速修改大区间路段的各个车道的限速值，并由LED显示板（204）显示。

7.根据权利要求6所述的车流管理方法，其特征在于：还包括大区间限速管理办法，该大区间限速管理方法包括以下步骤：

步骤C1：将一个检测路段中的所有车辆检测站（2）处的站点管理器（201）共同通信连接一个云端服务器（4）；所述云端服务器（4）采集检测路段上任意大区间路段的车辆数量，并比较相邻大区间路段的车辆数量；

步骤C2：当任一个大区间路段的车辆数量持续增加并超过阈值或/和超过指定时间时，所述云端服务器（4）控制该大区间路段前方的一个或多个大区间路段的车辆检测站（2）进行限速值修改。

8.根据权利要求7所述的车流管理方法，其特征在于：所述门型支架上还设置有环境检测器（202），所述环境检测器（202）包括有雨滴传感器、光强度传感器和风速风向传感器；雨滴传感器、光强度传感器和风速风向传感器与站点管理器（201）电性连接；所述云端服务器（4）内设置有数据库，所述数据库内储存有各个大区间路段道路特点的路面摩擦模型、能见度模型和自然风影响模型，所述雨滴传感器用于检测降雨情况以使云端服务器匹配路面摩擦模型，所述光强度传感器用于检测光照强度以使云端服务器匹配能见度模型，风速风向传感器用于检测风速和风向以使云端服务器匹配自然风影响模型；所述云端服务器（4）根据路面摩擦模型、能见度模型和自然风影响模型修改各个大区间路段的限速值。

9.根据权利要求7所述的车流管理方法，其特征在于：还包括检测路段限速方法，该检测路段限速方法包括以下步骤：

步骤D1：云端服务器（4）将检测路段的车辆数量与相临的多个高速入口（102）收费站进入的车辆数量按照推定到达时间进行关联，并人为给定关联度，关联度为同时通过高速入口和检测路段的车辆数量在从该高速入口进入的全部车辆数量的占比；

步骤D2：云端服务器（4）根据关联度和通过高速入口（102）收费站的车辆数量，对各个大区间路段的限速值进行修改。

10.根据权利要求9所述的车流管理方法，其特征在于：还包括检测路段限流方法，该检测路段限流方法包括以下步骤：

步骤E1：云端服务器（4）将车辆数量持续增加并超过阈值或/和超过指定时间的大区间路段标记为预拥堵路段；

步骤E2：云端服务器（4）对同一检测路段上的预拥堵路段数量进行统计，根据预拥堵路段的数量对与该检测路段具有关联度的高速入口（102）处收费站的通道数量进行调度控制，以限制从该高速入口进入车辆的速度。

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