CN106297274A - 智慧灯杆及城市路况预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智慧灯杆及城市路况预测方法，包括灯杆基座和灯杆主体；其中，灯杆主体的下端部设置在灯杆基座中；灯杆基座上设置有充电桩安装区；充电桩安装区上设置有充电桩；灯杆主体上设置有信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。灯杆基座上设置有信息查询屏。还包括道路指示牌；其中，道路指示牌设置在灯杆主体上。本发明中智慧灯杆需集成视频监控装置、广播装置、4G基站、环境监测设备、信息指示屏、充电桩、道路指示牌、停车诱导牌等功能，为城市智能交通系统提供必备的供电资源、联通全城的通信网络与数据采集点，进而利用目前的智慧灯杆就可以实现实时路况的预测。

Description

智慧灯杆及城市路况预测方法
技术领域
本发明涉及路况预测，具体地，涉及一种智慧灯杆及城市路况预测方法。
背景技术
智能交通系统将先进的信息技术、数据通讯技术、电子控制技术及计算机处理等技术综合运用于整个交通运输管理体系，通过对交通信息的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，对各种交通情况进行协调和处理，建立起一种实时、准确、高效的综合运输管理体系，为出行者和交通监管部门提供实时交通信息，有效缓解交通拥堵，快速响应突发状况。交通信息的多少对解决方案是否可行有直接影响，信息采集点的建设基本都是通过道路边立杆实现。信息采集点设备费用较低但立杆涉及到道路施工费用昂贵，而且后期维护费用很高，因此信息采集点无法大批量建设，导致了智能交通只停留在局部道路如重点区域或部分功能。
准确、及时预测路况一直是交通组织工作中的难题，尤其是早晚高峰，即便是官方发布的拥堵指数也会有一定的延时。
目前，很多地方展开的路况预测基本通过历史数据和当前车速来进行，存在较大的不确定性。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种智慧灯杆及城市路况预测方法。
根据本发明提供的智慧灯杆，包括灯杆基座和灯杆主体；
其中，所述灯杆主体的下端部设置在所述灯杆基座中；
所述灯杆基座上设置有充电桩安装区；所述充电桩安装区上设置有充电桩；
所述灯杆主体上设置有信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。
优选地，所述灯杆基座上设置有信息查询屏。
优选地，还包括道路指示牌；
其中，所述道路指示牌设置在所述灯杆主体上。
优选地，所述充电桩包括安装壳体；所述安装壳体内侧设置有供电单元；
所述安装壳体包括第一焊接连接件、第一连接带、第二连接带以及第二焊接连接件；所述第一焊接连接件从所述灯杆主体的一侧环抱所述灯杆主体，所述第一焊接连接件从所述灯杆主体的一侧环抱所述灯杆主体，所述第二焊接连接件从所述灯杆主体的另一侧环抱所述灯杆主体；
所述第一连接带的一端连接所述第一焊接连接件，另一端绕过所述灯杆主体连接所述第一焊接连接件；所述第二连接带的一端连接所述第二焊接连接件，另一端绕过所述灯杆主体连接所述第二焊接连接件。
优选地，还包括计算机单元和地面感应线圈；
其中，所述计算机单元电连接地面感应线圈、信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。
本发明提供的基于所述的智慧灯杆的城市路况预测方法，包括如下步骤：
步骤S1：实时采集目标道路的图像，配合地面感应线圈，实时采集道路上的交通负荷数据和交通事件；
步骤S2：进行车辆抓拍，获取车辆的车辆状态信息；
步骤S3：对采集的交通负荷数据、交通事件、环境信息和车辆信息进行处理和挖掘，形成基础数据表；
步骤S4：根据所述基础数据表进行拥堵情况的预测，具体为，对目标道路的平均通行时间进行预测。
优选地，所述交通负荷数据包括如下任一种或任多种数据：
-通行车辆的流量；
-通行车辆的密度；
-通行车辆的平均车速；
-所述交通事件包括如下任一种或任多种事件：
-交通事故；
-道路施工；
-车辆抛锚。
优选地，所述车辆状态信息包括如下任一种或任多种信息：
显示信号灯状态、停车线位置、车道、车辆的车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车辆类型、时间、地点、车、及行驶方向。
优选地，所述基础数据表包括如下任一或任多项目：
不同时段、不同天气、不同照度下的车流量；
不同时段、不同天气、不同照度下的平均通行时间；
不同时段、不同天气、不同照度下交通事故发生概率；
在任一通行车辆的流量、密度、平均车速下交通事故发生的概率；
交通事故对通行车辆、平均通行时间的影响因子；
每条目标道路车辆的各个来源道路所占比例和各个去向道路所占比例；
目标道路的平均通行路径长度。
优选地，所述步骤S4包括：
步骤S401：根据当前实时的车流量、道路平均通行长度、平均通行时间以及去向道路所占比例计算后续设定时刻还在目标道路上的车流量；
步骤S402：根据来源道路的车流量、来源道路转到目标道路的比例，计算出后续设定时刻来源道路转到目标道路上的车流量；
步骤S403：根据后续设定时刻还在目标道路上的车流量、后续设定时刻来源道路转到该条道路上的车流量结合当前的照度信息、时间和天气计算出在后续设定时刻理论正常通行时间和交通事故的情况下的通行时间；
步骤S404：根据当前实时的车流量计算出交通事故的发生概率，对理论正常通行时间和交通事故情况的通行时间进行加权平均，最终得出在后续设定时刻车辆的平均通行时间。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明中智慧灯杆需集成视频监控装置、广播装置、4G基站、环境监测设备、信息指示屏、充电桩、道路指示牌、停车诱导牌等功能，为城市智能交通系统提供必备的供电资源、联通全城的通信网络与数据采集点，进而利用目前的智慧灯杆就可以实现实时路况的预测；
2、本发明通过对采集的交通负荷数据、交通事件、环境信息和车辆信息进行处理和挖掘，形成基础数据表，进而通过基础数据表对目标道路的平均通行时间进行预测；
3、本发明中智慧灯杆结构简单，部件合理，易于推广。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明中智慧灯杆的结构示意图；
图2为本发明中城市路况预测方法的步骤流程图。
图中：
1为灯杆基座；
2为灯杆主体；
3为信息指示屏；
4为信息查询屏；
5为道路指示牌；
6为视频监控装置；
7为交通信号灯；
8为路灯；
9为4G基站。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
在本是实例中，本发明提供的智慧灯杆，包括灯杆基座和灯杆主体；
其中，所述灯杆主体的下端部设置在所述灯杆基座中；
所述灯杆基座上设置有充电桩安装区；所述充电桩安装区上设置有充电桩；
所述灯杆主体上设置有信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。
所述灯杆基座上设置有信息查询屏。
本发明提供的智慧灯杆，还包括道路指示牌；其中，所述道路指示牌设置在所述灯杆主体上。
所述充电桩包括安装壳体；所述安装壳体内侧设置有供电单元；
所述安装壳体包括第一焊接连接件、第一连接带、第二连接带以及第二焊接连接件；所述第一焊接连接件从所述灯杆主体的一侧环抱所述灯杆主体，所述第一焊接连接件从所述灯杆主体的一侧环抱所述灯杆主体，所述第二焊接连接件从所述灯杆主体的另一侧环抱所述灯杆主体；
所述第一连接带的一端连接所述第一焊接连接件，另一端绕过所述灯杆主体连接所述第一焊接连接件；所述第二连接带的一端连接所述第二焊接连接件，另一端绕过所述灯杆主体连接所述第二焊接连接件。
本发明提供的智慧灯杆，还包括计算机单元和地面感应线圈；其中，所述计算机单元电连接地面感应线圈、信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。
本发明提供的基于、项所述的智慧灯杆的城市路况预测方法，包括如下步骤：
步骤S1：实时采集目标道路的图像，配合地面感应线圈，实时采集道路上的交通负荷数据和交通事件；
步骤S2：进行车辆抓拍，获取车辆的车辆状态信息；
步骤S3：对采集的交通负荷数据、交通事件、环境信息和车辆信息进行处理和挖掘，形成基础数据表；
步骤S4：根据所述基础数据表进行拥堵情况的预测，具体为，对目标道路的平均通行时间进行预测。
所述交通负荷数据包括如下任一种或任多种数据：
-通行车辆的流量；
-通行车辆的密度；
-通行车辆的平均车速；
-所述交通事件包括如下任一种或任多种事件：
-交通事故；
-道路施工；
-车辆抛锚。
所述车辆状态信息包括如下任一种或任多种信息：
显示信号灯状态、停车线位置、车道、车辆的车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车辆类型、时间、地点、车、及行驶方向。
所述基础数据表包括如下任一或任多项目：
不同时段、不同天气、不同照度下的车流量；
不同时段、不同天气、不同照度下的平均通行时间；
不同时段、不同天气、不同照度下交通事故发生概率；
在任一通行车辆的流量、密度、平均车速下交通事故发生的概率；
交通事故对通行车辆、平均通行时间的影响因子；
每条目标道路车辆的各个来源道路所占比例和各个去向道路所占比例；
目标道路的平均通行路径长度。
所述步骤S4包括：
步骤S401：根据当前实时的车流量、道路平均通行长度、平均通行时间以及去向道路所占比例计算后续设定时刻还在目标道路上的车流量；
步骤S402：根据来源道路的车流量、来源道路转到目标道路的比例，计算出后续设定时刻来源道路转到该条道路上的车流量；
步骤S403：根据后续设定时刻还在目标道路上的车流量、后续设定时刻来源道路转到该条道路上的车流量结合当前的照度信息、时间和天气计算出在后续设定时刻理论正常通行时间和交通事故的情况下的通行时间；
步骤S404：根据当前实时的车流量计算出交通事故的发生概率，对理论正常通行时间和交通事故情况的通行时间进行加权平均，最终得出在后续设定时刻车辆的平均通行时间。
在本实施例中，本发明提供的智慧灯杆需集成视频监控装置、广播装置、4G基站、环境监测设备、信息指示屏、充电桩、道路指示牌、停车诱导牌等功能，为城市智能交通系统提供必备的供电资源、联通全城的通信网络与数据采集点，进而利用目前的智慧灯杆就可以实现实时路况的预测；本发明通过对采集的交通负荷数据、交通事件、环境信息和车辆信息进行处理和挖掘，形成基础数据表，进而通过基础数据表对目标道路的平均通行时间进行预测；本发明中智慧灯杆结构简单，部件合理，易于推广。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (10)

1.一种智慧灯杆，其特征在于，包括灯杆基座和灯杆主体；
其中，所述灯杆主体的下端部设置在所述灯杆基座中；
所述灯杆基座上设置有充电桩安装区；所述充电桩安装区上设置有充电桩；
所述灯杆主体上设置有信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。
2.根据权利要求1所述的智慧灯杆，其特征在于，所述灯杆基座上设置有信息查询屏。
3.根据权利要求1所述的智慧灯杆，其特征在于，还包括道路指示牌；
其中，所述道路指示牌设置在所述灯杆主体上。
4.根据权利要求1所述的智慧灯杆，其特征在于，所述充电桩包括安装壳体；所述安装壳体内侧设置有供电单元；
所述安装壳体包括第一焊接连接件、第一连接带、第二连接带以及第二焊接连接件；所述第一焊接连接件从所述灯杆主体的一侧环抱所述灯杆主体，所述第一焊接连接件从所述灯杆主体的一侧环抱所述灯杆主体，所述第二焊接连接件从所述灯杆主体的另一侧环抱所述灯杆主体；
所述第一连接带的一端连接所述第一焊接连接件，另一端绕过所述灯杆主体连接所述第一焊接连接件；所述第二连接带的一端连接所述第二焊接连接件，另一端绕过所述灯杆主体连接所述第二焊接连接件。
5.根据权利要求1所述的智慧灯杆，其特征在于，还包括计算机单元和地面感应线圈；
其中，所述计算机单元电连接地面感应线圈、信息指示屏、环境监测设备、广播装置、视频监控装置、交通信号灯、路灯以及4G基站。
6.一种基于权利要求1至5任一项所述的智慧灯杆的城市路况预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：实时采集目标道路的图像，配合地面感应线圈，实时采集道路上的交通负荷数据和交通事件；
步骤S2：进行车辆抓拍，获取车辆的车辆状态信息；
步骤S3：对采集的交通负荷数据、交通事件、环境信息和车辆信息进行处理和挖掘，形成基础数据表；
步骤S4：根据所述基础数据表进行拥堵情况的预测，具体为，对目标道路的平均通行时间进行预测。
7.根据权利要求6所述的城市路况预测方法，其特征在于，所述交通负荷数据包括如下任一种或任多种数据：
-通行车辆的流量；
-通行车辆的密度；
-通行车辆的平均车速；
-所述交通事件包括如下任一种或任多种事件：
-交通事故；
-道路施工；
-车辆抛锚。
8.根据权利要求6所述的城市路况预测方法，其特征在于，所述车辆状态信息包括如下任一种或任多种信息：
显示信号灯状态、停车线位置、车道、车辆的车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车辆类型、时间、地点、车、及行驶方向。
9.根据权利要求6所述的城市路况预测方法，其特征在于，所述基础数据表包括如下任一或任多项目：
不同时段、不同天气、不同照度下的车流量；
不同时段、不同天气、不同照度下的平均通行时间；
不同时段、不同天气、不同照度下交通事故发生概率；
在任一通行车辆的流量、密度、平均车速下交通事故发生的概率；
交通事故对通行车辆、平均通行时间的影响因子；
每条目标道路车辆的各个来源道路所占比例和各个去向道路所占比例；
目标道路的平均通行路径长度。
10.根据权利要求6所述的城市路况预测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
步骤S401：根据当前实时的车流量、道路平均通行长度、平均通行时间以及去向道路所占比例计算后续设定时刻还在目标道路上的车流量；
步骤S402：根据来源道路的车流量、来源道路转到目标道路的比例，计算出后续设定时刻来源道路转到目标道路上的车流量；
步骤S403：根据后续设定时刻还在目标道路上的车流量、后续设定时刻来源道路转到该条道路上的车流量结合当前的照度信息、时间和天气计算出在后续设定时刻理论正常通行时间和交通事故的情况下的通行时间；
步骤S404：根据当前实时的车流量计算出交通事故的发生概率，对理论正常通行时间和交通事故情况的通行时间进行加权平均，最终得出在后续设定时刻车辆的平均通行时间。
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