CN107067756B - 一种基于大数据分析的智能交通指挥系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的智能交通指挥系统，主要包括：汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块；汽车流量获取模块是通过视频监控来获取汽车流量，周期流量数据分析模块包括周期设定单元、数据获取单元、数据分析单元、分析结果驱动单元，智能交通指挥模块包括信号接收单元、交通指挥显示单元、交通指挥设置单元，本发明的智能交通指挥系统应用在新规划道路和拥堵道路，流量较大的方向交通指示灯的时间可以调长，流量小的方向交通指示灯的时间可以减短，整个过程智能控制，有效的缓解了城市道路因为汽车数量不断增加而造成的拥堵，具有很强的实用性。

Description

一种基于大数据分析的智能交通指挥系统
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，具体来讲是涉及一种基于大数据分析的智能交通指挥系统。
背景技术
近几年来，随着国内经济的快速发展，高速公路建设步伐不断加快，全国机动车辆、驾驶员数量迅速增长，交通管理工作日益繁重，压力与日俱增。为了提高公安交通管理工作的科学化、现代化水平，缓解警力不足，加强和保障道路交通的安全、有序和畅通，减少道路交通违法和事故的发生，全国各地建设和使用了大量的“电子警察”、“高清卡口”、“固定式测速”、“区间测速”、“便携式测速”、“视频监控”、“预警系统”、“能见度天气监测系统”、“LED信息发布系统”等交通监控系统设备。尽管修建了大量的交通设施，增加了诸多前端监控设备，但交通拥挤阻塞、交通安全状况仍然十分严重。
国内现有交通控制系统存在以下明显缺陷：现有路口交通信号机普遍功能有限，其对灯色控制方式、感应控制、自我诊断及功能扩充上缺乏弹性应用。具备通讯功能，但多为低速串行通信接口，难以满足系统的可靠性、 实时性要求，致使在不同交通状态时段及突发状态之下所产生的不同交通需求经常需要以人力辅助维持交通秩序；少数交通信号机提供了以太网接口，但或者是使用串口转网络的接口设备，或者使用的网络芯片引脚多，控制复杂，价格昂贵。现有信号控制机系统采用的网络拓扑结构普遍传输距离短，距离越长则数据传输的抗干扰能力越差，且实现方式相当复杂，耗费巨大。现有的交通控制系统很少有利用先进智能算法对历史车流和实时车流信息进行分析生成最优方案，实现对城市交通流的智能控制。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供了一种基于对汽车流量进行周期性分析，然后自动生成最佳交通指示方案的智能交通指挥系统。
本发明的技术方案为：一种基于大数据分析的智能交通指挥系统，主要包括：汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块；所述的汽车流量获取模块是通过视频监控来获取汽车流量，所述的视频监控主要包括：视频拍摄单元、图像信息获取单元、汽车数据统计单元、功能管理单元，所述的视频拍摄单元是通过监测设备对监测区域内穿过的汽车进行视频录像，获得视频文件并将视频文件转换成相应的数字视频数据，然后将数字视频数据存储；所述的图像信息获取单元是对所述的数字视频数据进行处理，获取拍摄中的汽车图像信息；所述的汽车数据统计单元是根据功能管理单元的分类对汽车图像信息进行量化数据统计；所述的功能管理单元是根据需求对汽车的流量数据进行分类设置和统计管理，所述的分类设置主要包括时间和流量方向，所述的时间范围设置单位为年、月、日、时、分、秒，所述的流量方向按照不同的路口方向分布，所述的路口方向主要包括直行、左拐、右拐；所述的周期流量数据分析模块包括周期设定单元、数据获取单元、数据分析单元、分析结果驱动单元，所述的周期设定单元为按照时间单位来设置需要分析的周期时间段，所述的数据获取单元从汽车数据统计单元中来获取周期内的汽车流量数据，所述的数据分析单元是分析每个流量方向的汽车流量数据，从而得出最佳的交通指挥数据，所述的分析结果驱动单元是根据交通指挥数据对智能交通指挥模块进行驱动，达到最佳的交通指挥效果；所述的智能交通指挥模块包括信号接收单元、交通指挥显示单元、交通指挥设置单元，所述的信号接收单元用于接收从分析结果驱动单元传递过来的驱动信号，所述的交通指挥显示单元主要包括交通指示灯和时间显示灯，所述的交通指挥设置单元为根据分析结果自动设置并控制每个流量方向的交通指示灯搭配和时间显示灯的时间。
进一步的，所述的图像信息获取单元主要是通过车牌信息来获取不同的汽车数据，通过车牌定位和车牌字符识别对视频图像进行汽车数据获取，所述的车牌定位无法定位具体位置时，则记录为无车牌信息车辆；所述的车牌字符识别包括汉字识别、字母识别、数字识别，并根据车牌字符将车辆按照区域进行登记划分，所述的区域以行政区域对应的车辆信息区分。
进一步的，所述的车牌字符识别是采用深层搜索法对图像中文字进行获取的，具体的实施方法为：在二值轮廓文字位图中进行搜索，设背景为白色，前景为黑色，像素点（i，j）的值记为V（i，j），V（i，j）=1为白色，V（i，j）=O为黑色，像素单元U（i，j）的像素单元值记为V（U（i，j）），像素单元U（i，j）的四个像素点中有一个像素点的值为O，则称该像素单元为有效像素单元；像素单元的四个像素点的值都为1，则称该像素单元为无效像素单元，以S（i，j）所列顺序，首先取U（i+2，j），把从U（i，j）到U（i+2*1，j）再到U（i+2*2，j）这样搜索像素单元的顺序称为A方向；令A方向起始搜索像素单元为Ua0（i，j）=U（i，j），则令A方向搜索的第一个像素单元为Ua1（i，j），Ua1（i，j）=U（i+2*1，j），第k个像素单元为Uak（i，j），Uak（i，j）=U（i+2*I，j），则A方向搜索的递推公式可以表示为Uak（i，j）=U（i+2*k，j）；其中k=1，2，3，⋯，然后取U（i+2，j+1），把从U（i，j）到U（i+2*1，j+1*1）再到U（i+2*2，j+1*2）这样搜索像素单元的顺序称为B方向;则B方向搜索的递推公式可表示为Ubk（i，j）=U（i+2*k，j+1*k）,其中k=1，2，3，⋯，再取U（i+2，j+2）,从U（i，j）到U（i+2*1，j+2*1）再到U（i+2*2，j+2*2），这样依次搜索像素单元的顺序称为C方向；递推公式可以表示为Uck（i，j）=U（i+2*k，j+2*k）,其中k=1，2，3，⋯，然后依次是D方向，E方向，直到取U（i+2，j-1），从U（i，j）到U（i+2*1，j-1*1）再到U（i+2*2，j-1*2）这样搜索像素单元的顺序称为P方向；递推公式可以表示为Upk（i，j）=U（i+2*k，j-1*k）,其中k=1，2，3，⋯，实验表明按S（i，j）所列顺序从A方向到P方向深层搜索扫描一遍不能保证把连续轮廓线扫完，所以在扫描一遍完成后，需判断S（i，j）中U（i+2，j），U（i+2，j+2），U（i，j+2），U（i-2，j+2），U（i-2，j），U（i-2，j-2），U（i，j-2），U（i+2，j-2）八个像素单元的值来作进一步处理，把这八个像素单元统称为节终止单元集，记为W（i，j），W（i，j）=｛U（i+2，j），U（i+2，j+2），U（i，j+2），U（i-2，j+2），U（i-2，j），U（i-2，j-2），U（i，j-2），U（i+2，j-2）｝。
进一步的，所述的数据分析单元是利用周期性进行区域划分，首先对区域内的目标进行离散化处理，然后根据设置的时间边界和类别进行目标的一致性拟合，对得到的拟合结果进行矢量化处理，所述的离散化处理是通过多层次栅格化方式进行处理的；所述的边界是通过周期的起始点进行跟踪得到的，所述的类别是对获得的边界通过顺时针和逆时针两种方向进行边界跟踪处理，合并同类型目标，最后得到模拟划分，以此得到最佳精确化的分析结果。
进一步的，所述的汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块之间通过无线通信系统连接，所述的无线通信系统为智能蜂窝调制解调器通信系统，智能蜂窝技术是指基站采用具有高分辨阵列信号处理能力的自适应天线系统，智能的监测移动台所处的位置，并以一定的方式将确定的信号功率传递给移动台的蜂窝小区，采用自适应天线阵接收技术，可以极大地降低多址干扰，增加系统容量，可以将信号的有效区域控制在移动台附近半径为100-200波长的范围内，干扰减小，能够显著地提高系统容量，改善系统性能。
进一步的，所述的分析结果驱动单元是通过微处理器经可编程逻辑控制器CPLD扩展I/O，CPLD的地址译码通过EMIF总线与外部程序存储器NAND Flash连接，或同时与IDE硬盘连接，CPLD由于其速度快、体积小、功耗低、编程灵活、可反复修改逻辑，通过光电隔离及驱动电路来对交通指挥显示单元进行驱动。
进一步的，所述的汽车数据统计单元与交通管理系统的服务器连接，同时将流量数据与各级交通管理系统进行数据共享，通过协同仿真及策略评价对所述的智能交通指挥系统中的不同交通流量状态下的控制手段和方案进行优化调整。
本发明的智能交通指挥系统的运行原理为：汽车流量获取模块通过视频监控获取汽车流量信息，通过监测设备对监测区域内穿过的汽车进行视频录像，获得视频文件并将视频文件转换成相应的数字视频数据，然后将数字视频数据存储，然后对所述的数字视频数据进行处理，获取拍摄中的汽车图像信息根据功能管理单元的分类对汽车图像信息进行量化数据统计；根据需求对汽车的流量数据进行分类设置和统计管理，按照时间单位来设置需要分析的周期时间段，从汽车数据统计单元中来获取周期内的汽车流量数据，分析每个流量方向的汽车流量数据，从而得出最佳的交通指挥数据，根据交通指挥数据对智能交通指挥模块进行驱动，达到最佳的交通指挥效果，根据分析结果自动设置并控制每个流量方向的交通指示灯搭配和时间显示灯的时间。
与现有技术相比，本发明的智能交通指挥系统，可以周期性的统计汽车流量，并且根据前一个周期内的流量数据，来调节不同流量方向的交通指示灯的指示时间，在新规划道路和拥堵道路上应用，流量较大的方向交通指示灯的时间可以调长，流量小的方向交通指示灯的时间可以减短，整个过程智能控制，有效的缓解了城市道路因为汽车数量不断增加而造成的拥堵，具有很强的实用性。
附图说明
图1是本发明一种基于大数据分析的智能交通指挥系统组织结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例：如图1所示，一种基于大数据分析的智能交通指挥系统，主要包括：汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块；
汽车流量获取模块是通过视频监控来获取汽车流量，视频监控主要包括：视频拍摄单元、图像信息获取单元、汽车数据统计单元、功能管理单元，视频拍摄单元是通过监测设备对监测区域内穿过的汽车进行视频录像，获得视频文件并将视频文件转换成相应的数字视频数据，然后将数字视频数据存储；图像信息获取单元是对数字视频数据进行处理，获取拍摄中的汽车图像信息；图像信息获取单元主要是通过车牌信息来获取不同的汽车数据，通过车牌定位和车牌字符识别对视频图像进行汽车数据获取，车牌定位无法定位具体位置时，则记录为无车牌信息车辆；车牌字符识别包括汉字识别、字母识别、数字识别，并根据车牌字符将车辆按照区域进行登记划分，区域以行政区域对应的车辆信息区分。
车牌字符识别是采用深层搜索法对图像中文字进行获取的，具体的实施方法为：在二值轮廓文字位图中进行搜索，设背景为白色，前景为黑色，像素点（i，j）的值记为V（i，j），V（i，j）=1为白色，V（i，j）=O为黑色，像素单元U（i，j）的像素单元值记为V（U（i，j）），像素单元U（i，j）的四个像素点中有一个像素点的值为O，则称该像素单元为有效像素单元；像素单元的四个像素点的值都为1，则称该像素单元为无效像素单元，以S（i，j）所列顺序，首先取U（i+2，j），把从U（i，j）到U（i+2*1，j）再到U（i+2*2，j）这样搜索像素单元的顺序称为A方向；令A方向起始搜索像素单元为Ua0（i，j）=U（i，j），则令A方向搜索的第一个像素单元为Ua1（i，j），Ua1（i，j）=U（i+2*1，j），第k个像素单元为Uak（i，j），Uak（i，j）=U（i+2*I，j），则A方向搜索的递推公式可以表示为Uak（i，j）=U（i+2*k，j）；其中k=1，2，3，⋯，然后取U（i+2，j+1），把从U（i，j）到U（i+2*1，j+1*1）再到U（i+2*2，j+1*2）这样搜索像素单元的顺序称为B方向;则B方向搜索的递推公式可表示为Ubk（i，j）=U（i+2*k，j+1*k）,其中k=1，2，3，⋯，再取U（i+2，j+2）,从U（i，j）到U（i+2*1，j+2*1）再到U（i+2*2，j+2*2），这样依次搜索像素单元的顺序称为C方向；递推公式可以表示为Uck（i，j）=U（i+2*k，j+2*k）,其中k=1，2，3，⋯，然后依次是D方向，E方向，直到取U（i+2，j-1），从U（i，j）到U（i+2*1，j-1*1）再到U（i+2*2，j-1*2）这样搜索像素单元的顺序称为P方向；递推公式可以表示为Upk（i，j）=U（i+2*k，j-1*k）,其中k=1，2，3，⋯，实验表明按S（i，j）所列顺序从A方向到P方向深层搜索扫描一遍不能保证把连续轮廓线扫完，所以在扫描一遍完成后，需判断S（i，j）中U（i+2，j），U（i+2，j+2），U（i，j+2），U（i-2，j+2），U（i-2，j），U（i-2，j-2），U（i，j-2），U（i+2，j-2）八个像素单元的值来作进一步处理，把这八个像素单元统称为节终止单元集，记为W（i，j），W（i，j）=｛U（i+2，j），U（i+2，j+2），U（i，j+2），U（i-2，j+2），U（i-2，j），U（i-2，j-2），U（i，j-2），U（i+2，j-2）｝。
汽车数据统计单元是根据功能管理单元的分类对汽车图像信息进行量化数据统计；功能管理单元是根据需求对汽车的流量数据进行分类设置和统计管理，分类设置主要包括时间和流量方向，时间范围设置单位为年、月、日、时、分、秒，流量方向按照不同的路口方向分布，路口方向主要包括直行、左拐、右拐；
周期流量数据分析模块包括周期设定单元、数据获取单元、数据分析单元、分析结果驱动单元，周期设定单元为按照时间单位来设置需要分析的周期时间段，数据获取单元从汽车数据统计单元中来获取周期内的汽车流量数据，数据分析单元是分析每个流量方向的汽车流量数据，从而得出最佳的交通指挥数据，分析结果驱动单元是根据交通指挥数据对智能交通指挥模块进行驱动，达到最佳的交通指挥效果；数据分析单元是利用周期性进行区域划分，首先对区域内的目标进行离散化处理，然后根据设置的时间边界和类别进行目标的一致性拟合，对得到的拟合结果进行矢量化处理，离散化处理是通过多层次栅格化方式进行处理的；边界是通过周期的起始点进行跟踪得到的，类别是对获得的边界通过顺时针和逆时针两种方向进行边界跟踪处理，合并同类型目标，最后得到模拟划分，以此得到最佳精确化的分析结果。
智能交通指挥模块包括信号接收单元、交通指挥显示单元、交通指挥设置单元，信号接收单元用于接收从分析结果驱动单元传递过来的驱动信号，交通指挥显示单元主要包括交通指示灯和时间显示灯，交通指挥设置单元为根据分析结果自动设置并控制每个流量方向的交通指示灯搭配和时间显示灯的时间。
其中，汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块之间通过无线通信系统连接，无线通信系统为智能蜂窝调制解调器通信系统，智能蜂窝技术是指基站采用具有高分辨阵列信号处理能力的自适应天线系统，智能的监测移动台所处的位置，并以一定的方式将确定的信号功率传递给移动台的蜂窝小区，采用自适应天线阵接收技术，可以极大地降低多址干扰，增加系统容量，可以将信号的有效区域控制在移动台附近半径为100-200波长的范围内，干扰减小，能够显著地提高系统容量，改善系统性能。
分析结果驱动单元是通过微处理器经可编程逻辑控制器CPLD扩展I/O，CPLD的地址译码通过EMIF总线与外部程序存储器NAND Flash连接，或同时与IDE硬盘连接，CPLD由于其速度快、体积小、功耗低、编程灵活、可反复修改逻辑，通过光电隔离及驱动电路来对交通指挥显示单元进行驱动。
汽车数据统计单元与交通管理系统的服务器连接，同时将流量数据与各级交通管理系统进行数据共享，通过协同仿真及策略评价对智能交通指挥系统中的不同交通流量状态下的控制手段和方案进行优化调整。
本发明的智能交通指挥系统的运行原理为：汽车流量获取模块通过视频监控获取汽车流量信息，通过监测设备对监测区域内穿过的汽车进行视频录像，获得视频文件并将视频文件转换成相应的数字视频数据，然后将数字视频数据存储，然后对数字视频数据进行处理，获取拍摄中的汽车图像信息根据功能管理单元的分类对汽车图像信息进行量化数据统计；根据需求对汽车的流量数据进行分类设置和统计管理，按照时间单位来设置需要分析的周期时间段，从汽车数据统计单元中来获取周期内的汽车流量数据，分析每个流量方向的汽车流量数据，从而得出最佳的交通指挥数据，根据交通指挥数据对智能交通指挥模块进行驱动，达到最佳的交通指挥效果，根据分析结果自动设置并控制每个流量方向的交通指示灯搭配和时间显示灯的时间。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (1)

1.一种基于大数据分析的智能交通指挥系统，其特征在于，主要包括：汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块；所述的汽车流量获取模块是通过视频监控来获取汽车流量，所述的视频监控主要包括：视频拍摄单元、图像信息获取单元、汽车数据统计单元、功能管理单元，所述的视频拍摄单元是通过监测设备对监测区域内穿过的汽车进行视频录像，获得视频文件并将视频文件转换成相应的数字视频数据，然后将数字视频数据存储；所述的图像信息获取单元是对所述的数字视频数据进行处理，获取拍摄中的汽车图像信息；所述的汽车数据统计单元是根据功能管理单元的分类对汽车图像信息进行量化数据统计；所述的功能管理单元是根据需求对汽车的流量数据进行分类设置和统计管理，所述的分类设置主要包括时间和流量方向，所述的时间范围设置单位为年、月、日、时、分、秒，所述的流量方向按照不同的路口方向分布，所述的路口方向主要包括直行、左拐、右拐；所述的周期流量数据分析模块包括周期设定单元、数据获取单元、数据分析单元、分析结果驱动单元，所述的周期设定单元为按照时间单位来设置需要分析的周期时间段，所述的数据获取单元从汽车数据统计单元中来获取周期内的汽车流量数据，所述的数据分析单元是分析每个流量方向的汽车流量数据，从而得出最佳的交通指挥数据，所述的分析结果驱动单元是根据交通指挥数据对智能交通指挥模块进行驱动，达到最佳的交通指挥效果；所述的智能交通指挥模块包括信号接收单元、交通指挥显示单元、交通指挥设置单元，所述的信号接收单元用于接收从分析结果驱动单元传递过来的驱动信号，所述的交通指挥显示单元主要包括交通指示灯和时间显示灯，所述的交通指挥设置单元为根据分析结果自动设置并控制每个流量方向的交通指示灯搭配和时间显示灯的时间；
所述的图像信息获取单元主要是通过车牌信息来获取不同的汽车数据，通过车牌定位和车牌字符识别对视频图像进行汽车数据获取，所述的车牌定位无法定位具体位置时，则记录为无车牌信息车辆；所述的车牌字符识别包括汉字识别、字母识别、数字识别，并根据车牌字符将车辆按照区域进行登记划分，所述的区域以行政区域对应的车辆信息区分；
所述的车牌字符识别是采用深层搜索法对图像中文字进行获取的，具体的实施方法为：在二值轮廓文字位图中进行搜索，设背景为白色，前景为黑色，像素点(i，j)的值记为V(i，j)，V(i，j)＝1为白色，V(i，j)＝O为黑色，像素单元U(i，j)的像素单元值记为V(U(i，j))，像素单元U(i，j)的四个像素点中有一个像素点的值为O，则称该像素单元为有效像素单元；像素单元的四个像素点的值都为1，则称该像素单元为无效像素单元，以S(i，j)所列顺序，首先取U(i+2，j)，把从U(i，j)到U(i+2*1，j)再到U(i+2*2，j)这样搜索像素单元的顺序称为A方向；令A方向起始搜索像素单元为Ua0(i，j)＝U(i，j)，则令A方向搜索的第一个像素单元为Ua1(i，j)，Ua1(i，j)＝U(i+2*1，j)，第k个像素单元为Uak(i，j)，Uak(i，j)＝U(i+2*I，j)，则A方向搜索的递推公式可以表示为Uak(i，j)＝U(i+2*k，j)；其中k＝1，2，3，…，然后取U(i+2，j+1)，把从U(i，j)到U(i+2*1，j+1*1)再到U(i+2*2，j+1*2)这样搜索像素单元的顺序称为B方向；则B方向搜索的递推公式可表示为Ubk(i，j)＝U(i+2*k，j+1*k),其中k＝1，2，3，…，再取U(i+2，j+2),从U(i，j)到U(i+2*1，j+2*1)再到U(i+2*2，j+2*2)，这样依次搜索像素单元的顺序称为C方向；递推公式可以表示为Uck(i，j)＝U(i+2*k，j+2*k),其中k＝1，2，3，…，然后依次是D方向，E方向，直到取U(i+2，j-1)，从U(i，j)到U(i+2*1，j-1*1)再到U(i+2*2，j-1*2)这样搜索像素单元的顺序称为P方向；递推公式可以表示为Upk(i，j)＝U(i+2*k，j-1*k),其中k＝1，2，3，…；
所述的数据分析单元是利用周期性进行区域划分，首先对区域内的目标进行离散化处理，然后根据设置的时间边界和类别进行目标的一致性拟合，对得到的拟合结果进行矢量化处理，所述的离散化处理是通过多层次栅格化方式进行处理的；所述的边界是通过周期的起始点进行跟踪得到的，所述的类别是对获得的边界通过顺时针和逆时针两种方向进行边界跟踪处理，合并同类型目标，最后得到模拟划分；
所述的汽车流量获取模块、周期流量数据分析模块、智能交通指挥模块之间通过无线通信系统连接，所述的无线通信系统为智能蜂窝调制解调器通信系统；
所述的分析结果驱动单元是通过微处理器经可编程逻辑控制器CPLD扩展I/O；
所述的汽车数据统计单元与交通管理系统的服务器连接，同时将流量数据与各级交通管理系统进行数据共享。
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