CN108922187B - 一种智能交通系统 - Google Patents

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    • GPHYSICS
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Abstract

本发明提供了一种智能交通系统,包括交通数据采集模块、拥堵建模模块、第一拥堵系数计算模块、第二拥堵系数计算模块和道路选择模块,所述交通数据采集模块用于采集道路交通实时数据,所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,所述道路选择模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定行驶道路。本发明的有益效果为:提供了一种智能交通系统,通过建立拥堵模型,计算第一拥堵系数和第二拥堵系数,实现了对拥堵道路的规避,有效缓解了交通拥堵。

Description

一种智能交通系统
技术领域
本发明涉及交通技术领域,具体涉及一种智能交通系统。
背景技术
城市交通系统是承载人类活动的基本构件之一,是城市繁荣、有序和高速发展的主要支撑条件。然而,现代城市在快速发展过程中遇到了日益严重的交通问题,严重影响着城市的经济建设和运转效率,给人们的工作和生活带来了种种不便与损害,己经成为制约城市可持续发展的主要瓶颈。
为了解决交通拥堵带来的一系列问题,近年来各国政府不断加大对交通基础设施建设的投入。然而依照国内外的交通数据,试图只用简单的增加交通基础设施来解决交通问题,往往是代价昂贵而且效果欠佳。由于基础设施得到改善,这诱发私家车的进一步增长,从而进一步提高了交通需求,使得原来道路交通拥堵现象非但没得到解决反而加重了。在这种情况下,智能交通系统应运而生。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种智能交通系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了一种智能交通系统,包括交通数据采集模块、拥堵建模模块、第一拥堵系数计算模块、第二拥堵系数计算模块和道路选择模块,所述交通数据采集模块用于采集道路交通实时数据,所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,所述道路选择模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定行驶道路。
本发明的有益效果为:提供了一种智能交通系统,通过建立拥堵模型,计算第一拥堵系数和第二拥堵系数,实现了对拥堵道路的规避,有效缓解了交通拥堵。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图;
附图标记:
交通数据采集模块1、拥堵建模模块2、第一拥堵系数计算模块3、第二拥堵系数计算模块4、道路选择模块5。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1,本实施例的一种智能交通系统,包括交通数据采集模块1、拥堵建模模块2、第一拥堵系数计算模块3、第二拥堵系数计算模块4和道路选择模块5,所述交通数据采集模块1用于采集道路交通实时数据,所述拥堵建模模块2用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,所述第一拥堵系数计算模块3用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,所述第二拥堵系数计算模块4用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,所述道路选择模块5用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定行驶道路。
本实施例提供了一种智能交通系统,通过建立拥堵模型,计算第一拥堵系数和第二拥堵系数,实现了对拥堵道路的规避,有效缓解了交通拥堵。
优选的,所述拥堵建模模块2用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,具体为:
将道路交通实时数据发送至拥堵建模模块2,若任意两辆或者两辆以上相连的车辆之间距离小于S,S介于两米到四米之间,则相连的车辆构成一个拥堵单元,道路上所有的拥堵单元构成该条道路的拥堵模型。
本优选实施例根据道路交通实时数据定义拥堵单元,实现了道路拥堵模型建模,为后续第一拥堵系数和第二拥堵系数的计算奠定了基础,该模型符合道路的拥堵情况,即当车辆之间的距离不足以行驶另一车辆时,车辆处于拥堵状态。
优选的,所述第一拥堵系数计算模块3用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,具体为:
采用下式计算道路的第一拥堵系数:
Figure BDA0001738188360000021
式中,E1表示道路的第一拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,ni代表第i个拥堵单元中的车辆,L表示道路长度,车辆在道路中的位置为从车辆到车道入口距离,如果第i个拥堵单元中车辆数为奇数,则yi表示中间车的在道路的位置,如果第i个拥堵单元中车辆数为偶数,则yi表示第
Figure BDA0001738188360000022
辆车在道路的位置;
同样长度的拥堵单元在道路不同位置所起的作用不同,本优选实施例根据拥堵单元的位置确定第一拥堵系数,实现了道路拥堵情况的准确描述。
优选的,所述第二拥堵系数计算模块4用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,具体为:
在道路的入口设置一个高度G1的探测器,一个高度为G2的探测器,计算道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G1的探测器连线构成的夹角以及道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G2的探测器连线构成的夹角;
采用下式计算道路的第二拥堵系数:
Figure BDA0001738188360000031
式中,E2表示道路的第二拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,
Figure BDA0001738188360000032
表示第i个拥堵单元的首车的位置,
Figure BDA0001738188360000033
表示第i个拥堵单元的末车的位置;
本优选实施利用拥堵单元的角度来描述第二拥堵系数,且采用不同高度的探测器来计算第二拥堵系数,能够更加准确表达道路拥堵情况。
优选的,所述道路选择模块5用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定行驶道路,具体为:
根据道路第一拥堵系数和第二拥堵系数计算道路的拥堵因子:
E=log[(E1+E2)2+1]+(E1+E2)2
式中,E表示道路的拥堵因子;
计算每条道路上的拥堵因子,将每条道路的拥堵因子在道路入口处显示,选择拥堵因子最小的道路作为行驶道路。
本优选实施例根根据道路的第一拥堵系数和第二拥堵系数确定道路的拥堵因子,综合考虑了拥堵单元在道路的位置和与探测器构成的角度,提升了拥堵描述的准确性,为后续道路的准确选择,缓解交通拥堵奠定了基础。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解,可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现,处理器可以在一个或多个下列单元中实现:专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现,实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时,可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术监控区域应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (1)

1.一种智能交通系统,其特征在于,包括交通数据采集模块、拥堵建模模块、第一拥堵系数计算模块、第二拥堵系数计算模块和道路选择模块,所述交通数据采集模块用于采集道路交通实时数据,所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,所述道路选择模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定行驶道路;
所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,具体为:
将道路交通实时数据发送至拥堵建模模块,若任意两辆或者两辆以上相连的车辆之间距离小于S,S介于两米到四米之间,则相连的车辆构成一个拥堵单元,道路上所有的拥堵单元构成该条道路的拥堵模型;
所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,具体为:
采用下式计算道路的第一拥堵系数:
Figure FDA0002903406410000011
式中,E1表示道路的第一拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,ni代表第i个拥堵单元中的车辆,L表示道路长度,车辆在道路中的位置为从车辆到车道入口距离,如果第i个拥堵单元中车辆数为奇数,则yi表示中间车的在道路的位置,如果第i个拥堵单元中车辆数为偶数,则yi表示第
Figure FDA0002903406410000012
辆车在道路的位置;
所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,具体为:
在道路的入口设置一个高度G1的探测器,一个高度为G2的探测器,计算道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G1的探测器连线构成的夹角以及道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G2的探测器连线构成的夹角;
采用下式计算道路的第二拥堵系数:
Figure FDA0002903406410000013
式中,E2表示道路的第二拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,
Figure FDA0002903406410000014
表示第i个拥堵单元的首车的位置,
Figure FDA0002903406410000015
表示第i个拥堵单元的末车的位置;
所述道路选择模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定行驶道路,具体为:
根据道路第一拥堵系数和第二拥堵系数计算道路的拥堵因子:
E=log[(E1+E2)2+1]+(E1+E2)2
式中,E表示道路的拥堵因子;
计算每条道路上的拥堵因子,将每条道路的拥堵因子在道路入口处显示,选择拥堵因子最小的道路作为行驶道路。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102142197A (zh) * 2011-03-31 2011-08-03 汤一平 基于全方位计算机视觉的智能交通信号灯控制装置
CN103280098A (zh) * 2013-05-23 2013-09-04 北京交通发展研究中心 交通拥堵指数计算方法
CN105608431A (zh) * 2015-12-22 2016-05-25 杭州中威电子股份有限公司 一种基于车辆数目与车流速度的高速公路拥堵检测方法
KR101671245B1 (ko) * 2016-07-04 2016-11-01 신명이엔씨(주) 교통혼잡지표 산출 방법 및 장치
CN106683405A (zh) * 2016-12-28 2017-05-17 安徽科力信息产业有限责任公司 基于道路车流密度的道路交通状态评价方法
CN106781488A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 安徽科力信息产业有限责任公司 基于车流密度和车速融合的交通运行状态评价方法
CN106846865A (zh) * 2017-03-01 2017-06-13 青岛海澄知识产权事务有限公司 一种道路拥堵警示装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010210284A (ja) * 2009-03-06 2010-09-24 Denso Corp 交通管理装置および交通管理方法
CN102136194B (zh) * 2011-03-22 2013-06-05 浙江工业大学 基于全景计算机视觉的道路交通状态检测装置
CN102496277B (zh) * 2011-12-09 2014-01-29 北京世纪高通科技有限公司 道路交通信息的获取方法及装置
EP2784997A1 (en) * 2013-03-28 2014-10-01 British Telecommunications public limited company Re-marking of packets for congestion control
CN103366568B (zh) * 2013-06-26 2015-10-07 东南大学 交通路段车辆排队视频检测方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102142197A (zh) * 2011-03-31 2011-08-03 汤一平 基于全方位计算机视觉的智能交通信号灯控制装置
CN103280098A (zh) * 2013-05-23 2013-09-04 北京交通发展研究中心 交通拥堵指数计算方法
CN105608431A (zh) * 2015-12-22 2016-05-25 杭州中威电子股份有限公司 一种基于车辆数目与车流速度的高速公路拥堵检测方法
KR101671245B1 (ko) * 2016-07-04 2016-11-01 신명이엔씨(주) 교통혼잡지표 산출 방법 및 장치
CN106683405A (zh) * 2016-12-28 2017-05-17 安徽科力信息产业有限责任公司 基于道路车流密度的道路交通状态评价方法
CN106781488A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 安徽科力信息产业有限责任公司 基于车流密度和车速融合的交通运行状态评价方法
CN106846865A (zh) * 2017-03-01 2017-06-13 青岛海澄知识产权事务有限公司 一种道路拥堵警示装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
城市快速路交通拥堵特征与实时排队长度确定方法研究;曹静;《中国博士学位论文全文数据库(工程科技Ⅱ辑)》;20170215;全文 *

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