CN109785621B - 一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，包括以下步骤：S1，控制器根据无线收发单元收到远程终端发送的发出红外信号，控制器控制红外发送单元发送红外；控制器记录红外发送单元发送红外的时间；S2，红外第一接收单元和红外第二接收单元接收到该红外信号，分别记录接收到红外的时间；S3，获取道路第一出入口与道路第二出入口间的进出车辆数、各种车辆类型以及车辆进出时间；S4，判断车辆车流噪声是否大于预设车流噪声阈值。本发明能够降低噪声污染，提高道路两侧居民夜间睡眠质量。

Description

一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法

技术领域

本发明涉及一种环保技术领域，特别是涉及一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法。

背景技术

噪声泛指人们不需要的、有害的声音。噪声污染、水污染和空气污染，是世界的三大公害。噪声大体可分为：交通噪声、工业噪声、生活噪声和其他噪声。噪声对人类带来的危害是非常大的。研究表明，50分贝左右的噪声会影响休息和睡眠，进而影响到人体正常的生理功能。噪声能引发多种疾病，因此人们把噪声称为无形杀手。它的损害以神经系统症状最明显，会出现头晕、头痛、失眠、易疲劳、爱激动、记忆力衰退、注意力不集中等症状，并伴有耳鸣、听力减退。许多证据表明，噪声还是造成心脏病和高血压的重要原因。生活在道路两侧的居民时常在美梦中惊醒，如何改善此等情况是现目前亟待解决的问题。

随着社会经济的快速发展，尤其是城镇化水平的日益提高，道路交通噪声扰民问题不断凸显，各省市为此也开展了专项整治行动，并采取加大监测点位及次数的方式，但此种方式有一定的局限性，控制方式较为局限，且不能根据不同时段精细调节，反馈不及时。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种依托大数据的道路交通噪声优选智能控制方法。通过检测、计算、反馈至红绿灯等，做到精准控制不同车型的车流量。优点有“及时”、“动态调节”、“精准”，同时在现有道路设施基础上改造难度小、投资小等特点。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，在道路一侧或者两侧的设备杆上设置有用于升降装置上下升降的轨道，在所述升降装置上安装有红外发送单元、无线收发单元和控制器，红外发送单元的红外信号输入端与控制器的红外信号输出端相连，无线收发单元的无线收发信号端与控制器的无线收发信号端相连，控制器的升降信号输出端与升降装置的信号输入端相连；

还包括设置于道路第一出入口处的红外第一接收单元、第一控制器和第一无线收发单元，红外第一接收单元的红外信号输出端与第一控制器的红外信号输入端相连，第一无线收发单元的无线收发信号端与第一控制器的无线收发信号端相连；

以及设置于道路第二出入口处的红外发送第二单元、第三控制器和第三无线收发单元，红外第二接收单元的无线信号输入端与第二控制器的红外信号输出端相连，第二无线收发单元的无线收发信号端与第二控制器的无线收发信号端相连；

包括以下步骤：

S1，控制器根据无线收发单元收到远程终端发送的发出红外信号，控制器控制红外发送单元发送红外；控制器记录红外发送单元发送红外的时间；

S2，红外第一接收单元和红外第二接收单元接收到该红外信号，分别记录接收到红外的时间；

S3，获取道路第一出入口与道路第二出入口间的进出车辆数、各种车辆类型以及车辆进出时间；

S4，判断车辆车流噪声是否大于预设车流噪声阈值：

若车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，则将显示信息发送到车辆端，提示行驶的车辆降低速度；

若车辆车流噪声是小于或者等于预设车流噪声阈值，显示车辆车流噪声值，返回步骤S1。

在本发明的一种优选实施方式中，步骤S4中，车辆噪声的计算方法为：

其中，P₁为大型车车流噪声，P₂为中型车车流噪声，P₃为小型车车流噪声。

在本发明的一种优选实施方式中，大型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₁为大型车车流噪声；n₁为道路第一出入口与道路第二出入口间大型车的总量，z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离，t₁为监测段所有大型车车辆通过的时间；N₁为单位时间T内大型车通过的数量，r为道路中心线到升降装置的距离，ψ为升降装置与道路第一出入口和道路第二出入口处间的夹角，ΔL₁为大型车的修正量；

中型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₂为中型车车流噪声；n₂为道路第一出入口与道路第二出入口间中型车的总量，t₂为监测段所有中型车车辆通过的时间；N₂为单位时间T内中型车通过的数量，ΔL₂为中型车的修正量；

小型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₃为小型车车流噪声；n₃为道路第一出入口与道路第二出入口间小型车的总量，t₃为监测段所有小型车车辆通过的时间；N₃为单位时间T内小型车通过的数量，ΔL₃为小型车的修正量。

在本发明的一种优选实施方式中，道路中心线到升降装置的距离的计算方法为：

其中，v₀为红外的传播速度，t₀为红外发送单元发送红外信号时的时间，t_ξ为第一无线收发单元收到该红外信号的时间；t_ζ为第二无线收发单元收到该红外信号的时间；z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离。

在本发明的一种优选实施方式中，升降装置与道路第一出入口和道路第二出入口处间的夹角的计算方法为：

其中，v₀为红外的传播速度，t₀为红外发送单元发送红外信号时的时间，t_ξ为第一无线收发单元收到该红外信号的时间；t_ζ为第二无线收发单元收到该红外信号的时间；z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括在道路第一出入口和道路第二出入口分别设置有用于检测车辆高度的第一高度检测器和第二高度检测器，所述第一高度检测器的高度信号输出端与第一控制器的高度信号输入端相连，所述第二高度检测器的高度信号输出端与第二控制器的高度信号输入端相连；当车辆高度高于预设第一高度阈值，该车辆为大型车；当车辆高度低于预设第二高度阈值，该车辆为小型车，所述预设第二高度阈值低于预设第一高度阈值，当车辆高度处于预设第一高度阈值和预设第二高度阈值之间，则该车辆为中型车。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括在道路第一出入口的进口和道路第二出入口的进口分别设置有用于车辆放行的第一红绿灯和第二红绿灯，第一红绿灯的信号输入端与第一控制器的控制信号输出端相连，第二红绿灯的信号输入端与第二控制器的控制信号输出端相连；当车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，第一控制器输出信号给第一红绿灯，控制道路第一出入口减少进入车辆，和/或第二控制器输出信号给第二红绿灯，控制道路第二出入口减少进入车辆。实现与交通信号灯相联动，控制小车道、中型车道和大型车道的红绿灯变化。

在本发明的一种优选实施方式中，进出车辆数的判断方法为：

S81，在道路第一出入口和道路第二出入口设置有用于拍摄进入检测段和离开检测段的车辆类型摄像头，所述摄像头的图像信号输出端与控制器的图像信号输入端相连；

S82，控制器获取到摄像头拍摄的图像后，进行以下步骤：

S821，先将获取的图像利用加权平均法转换成灰度图像，然后再利用类间方差阀值分割法做二值化，消除噪声；

S822，对步骤S821中获取的图像利用中值滤波得到平滑图像；

S823，对步骤S822中获取的平滑图像利用梯度算子算法得到锐化图像；

S833，提取车辆的图像轮廓，利用正投影计算该图像轮廓的面积：

若计算得到的图像轮廓面积大于预设图像轮廓第一面积，则该车辆为大型车辆；

若计算得到的图像轮廓面积小于预设图像轮廓第二面积，所述预设图像轮廓第一面积大于预设图像轮廓第二面积，则该车辆为小型车辆；

若计算得到的图像轮廓面积在预设图像轮廓第一面积和预设图像轮廓第二面积间，则该车辆为中型车辆；

S83，统计大型车辆数量、小型车辆数量和中型车辆数量：

S831，若监测段的大型车辆数量大于或者等于预设大型车辆阈值，则开启备用大型车道，大型车辆往备用大型车道行驶；

若监测段的中型车辆数量大于或者等于预设中型车辆阈值，则开启备用中型车道，中型车辆往备用大型车道行驶；

若监测段的小型车辆数量大于或者等于预设小型车辆阈值，则开启备用小型车道，小型车辆往备用大型车道行驶。实现对监测段的车辆智能化控制。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括：远程终端向控制器发送获取未降速车辆的身份信息，该身份信息为车辆车牌，远程终端在车牌数据库中查找该车辆车牌的车主信息，该车主信息包括车主人脸信息，查找车主人脸信息或车辆车牌最近一个月内通过监测站的监测数据；判断车主的行驶状况。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括：向附近楼层居民楼发送防噪音处理方法，该处理方法包括：

远程终端接收到车辆车流噪声值后，分别向居民楼发送车辆车流噪声值，当居民楼房间内的车辆车流噪声接收器接收到车辆车流噪声值后，比较车辆车流噪声值与车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值的大小：

若车辆车流噪声值大于或者等于车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值，则车辆车流噪声接收器向防噪声装置发送控制信号，防噪声装置打开；

若车辆车流噪声值小于车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值，则车辆车流噪声接收器进行以下判断：

若在未接收到远程终端信号开启防噪声装置之前，防噪声装置已开启，则车辆车流噪声接收器不向防噪声装置关闭信号；

若在接收到远程终端信号开启防噪声装置后，防噪声装置才开启，则车辆车流噪声接收器向防噪声装置发送关闭信号，防噪声装置关闭。实现对居民楼内的防噪声智能控制。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明能够降低噪声污染，提高道路沿线两侧居民夜间睡眠质量。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明流程示意框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本发明提供了一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，在道路一侧或者两侧的设备杆(例如电线杆或者路灯杆)上设置有用于升降装置上下升降的轨道，在所述升降装置上安装有红外发送单元、无线收发单元和控制器，红外发送单元的红外信号输入端与控制器的红外信号输出端相连，无线收发单元的无线收发信号端与控制器的无线收发信号端相连，控制器的升降信号输出端与升降装置的信号输入端相连；

还包括设置于道路第一出入口处的红外第一接收单元、第一控制器和第一无线收发单元，红外第一接收单元的红外信号输出端与第一控制器的红外信号输入端相连，第一无线收发单元的无线收发信号端与第一控制器的无线收发信号端相连；

以及设置于道路第二出入口处的红外发送第二单元、第三控制器和第三无线收发单元，红外第二接收单元的无线信号输入端与第二控制器的红外信号输出端相连，第二无线收发单元的无线收发信号端与第二控制器的无线收发信号端相连；

包括以下步骤：

S1，控制器根据无线收发单元收到远程终端发送的发出红外信号，控制器控制红外发送单元发送红外；控制器记录红外发送单元发送红外的时间；

S2，红外第一接收单元和红外第二接收单元接收到该红外信号，分别记录接收到红外的时间；

S3，获取道路第一出入口与道路第二出入口间的进出车辆数、各种车辆类型以及车辆进出时间；其中，各种车辆类型包括大型车、中型车和小型车。

S4，判断车辆车流噪声是否大于预设车流噪声阈值：

若车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，则将显示信息发送到车辆端，提示行驶的车辆降低速度；

若车辆车流噪声是小于或者等于预设车流噪声阈值，显示车辆车流噪声值，返回步骤S1。

在本发明的一种优选实施方式中，步骤S4中，车辆噪声的计算方法为：

其中，P₁为大型车车流噪声，P₂为中型车车流噪声，P₃为小型车车流噪声。

在本发明的一种优选实施方式中，大型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₁为大型车车流噪声；n₁为道路第一出入口与道路第二出入口间大型车的总量，z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离，t₁为监测段所有大型车车辆通过的时间；N₁为单位时间T内大型车通过的数量，r为道路中心线到升降装置的距离，ψ为升降装置与道路第一出入口和道路第二出入口处间的夹角，ΔL₁为大型车的修正量；

中型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₂为中型车车流噪声；n₂为道路第一出入口与道路第二出入口间中型车的总量，t₂为监测段所有中型车车辆通过的时间；N₂为单位时间T内中型车通过的数量，ΔL₂为中型车的修正量；

小型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₃为小型车车流噪声；n₃为道路第一出入口与道路第二出入口间小型车的总量，t₃为监测段所有小型车车辆通过的时间；N₃为单位时间T内小型车通过的数量，ΔL₃为小型车的修正量。

在本发明的一种优选实施方式中，道路中心线到升降装置的距离的计算方法为：

其中，v₀为红外的传播速度，t₀为红外发送单元发送红外信号时的时间，t_ξ为第一无线收发单元收到该红外信号的时间；t_ζ为第二无线收发单元收到该红外信号的时间；z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离。

在本发明的一种优选实施方式中，升降装置与道路第一出入口和道路第二出入口处间的夹角的计算方法为：

其中，v₀为红外的传播速度，t₀为红外发送单元发送红外信号时的时间，t_ξ为第一无线收发单元收到该红外信号的时间；t_ζ为第二无线收发单元收到该红外信号的时间；z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括在道路第一出入口和道路第二出入口分别设置有用于检测车辆高度的第一高度检测器和第二高度检测器，所述第一高度检测器的高度信号输出端与第一控制器的高度信号输入端相连，所述第二高度检测器的高度信号输出端与第二控制器的高度信号输入端相连；当车辆高度高于预设第一高度阈值，该车辆为大型车；当车辆高度低于预设第二高度阈值，该车辆为小型车，所述预设第二高度阈值低于预设第一高度阈值，当车辆高度处于预设第一高度阈值和预设第二高度阈值之间，则该车辆为中型车。在本实施方式中，也可以在道路第一出入口和道路第二出入口分别设置有用于称量车辆重量的第一地秤和第二地秤，所述第一地秤的重量信号输出端与第一控制器的重量信号输入端相连，所述第二地秤的重量信号输出端与第二控制器的重量信号输入端相连；当车辆重量重于预设第一重量阈值，该车辆为大型车；当车辆重量轻于预设第二重量阈值，该车辆为小型车，所述预设第二重量阈值小于预设第一重量阈值，当车辆重量处于预设第一重量阈值和预设第二重量阈值之间，则该车辆为中型车。测量车辆重量更为准确，减小误差。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括在道路第一出入口的进口和道路第二出入口的进口分别设置有用于车辆放行的第一红绿灯和第二红绿灯，第一红绿灯的信号输入端与第一控制器的控制信号输出端相连，第二红绿灯的信号输入端与第二控制器的控制信号输出端相连；当车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，第一控制器输出信号给第一红绿灯，控制道路第一出入口减少进入车辆，和/或第二控制器输出信号给第二红绿灯，控制道路第二出入口减少进入车辆。在本实施方式中，也可以在道路第一出入口的进口和道路第二出入口的进口分别设置有用于车辆放行的第一门匝和第二门匝，第一门匝的信号输入端与第一控制器的控制信号输出端相连，第二门匝的信号输入端与第二控制器的控制信号输出端相连；当车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，第一控制器输出信号给第一门匝，控制道路第一出入口减少进入车辆，和/或第二控制器输出信号给第二门匝，控制道路第二出入口减少进入车辆。防止驾驶员不遵守交通，保证监测段的车辆数。

在本发明的一种优选实施方式中，进出车辆数的判断方法为：

S81，在道路第一出入口和道路第二出入口设置有用于拍摄进入检测段和离开检测段的车辆类型摄像头，所述摄像头的图像信号输出端与控制器的图像信号输入端相连；

S82，控制器获取到摄像头拍摄的图像后，进行以下步骤：

S821，先将获取的图像利用加权平均法转换成灰度图像，然后再利用类间方差阀值分割法做二值化，消除噪声；

S822，对步骤S821中获取的图像利用中值滤波得到平滑图像；

S823，对步骤S822中获取的平滑图像利用梯度算子算法得到锐化图像；

S833，提取车辆的图像轮廓，利用正投影计算该图像轮廓的面积：

若计算得到的图像轮廓面积大于预设图像轮廓第一面积，则该车辆为大型车辆；

若计算得到的图像轮廓面积小于预设图像轮廓第二面积，所述预设图像轮廓第一面积大于预设图像轮廓第二面积，则该车辆为小型车辆；

若计算得到的图像轮廓面积在预设图像轮廓第一面积和预设图像轮廓第二面积间，则该车辆为中型车辆；

S83，统计大型车辆数量、小型车辆数量和中型车辆数量：

S831，若监测段的大型车辆数量大于或者等于预设大型车辆阈值，则开启备用大型车道，大型车辆往备用大型车道行驶；

若监测段的中型车辆数量大于或者等于预设中型车辆阈值，则开启备用中型车道，中型车辆往备用大型车道行驶；

若监测段的小型车辆数量大于或者等于预设小型车辆阈值，则开启备用小型车道，小型车辆往备用大型车道行驶。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括：远程终端向控制器发送获取未降速车辆的身份信息，该身份信息为车辆车牌，远程终端在车牌数据库中查找该车辆车牌的车主信息，该车主信息包括车主人脸信息，查找车主人脸信息或车辆车牌最近一个月内通过监测站的监测数据；判断车主的行驶状况。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括：向附近楼层居民楼发送防噪音处理方法，该处理方法包括：

远程终端接收到车辆车流噪声值后，分别向居民楼发送车辆车流噪声值，当居民楼房间内的车辆车流噪声接收器接收到车辆车流噪声值后，比较车辆车流噪声值与车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值的大小：

若车辆车流噪声值大于或者等于车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值，则车辆车流噪声接收器向防噪声装置发送控制信号，防噪声装置打开；

若车辆车流噪声值小于车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值，则车辆车流噪声接收器进行以下判断：

若在未接收到远程终端信号开启防噪声装置之前，防噪声装置已开启，则车辆车流噪声接收器不向防噪声装置关闭信号；

若在接收到远程终端信号开启防噪声装置后，防噪声装置才开启，则车辆车流噪声接收器向防噪声装置发送关闭信号，防噪声装置关闭。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，在道路一侧或者两侧的设备杆上设置有用于升降装置上下升降的轨道，在所述升降装置上安装有红外发送单元、无线收发单元和控制器，红外发送单元的红外信号输入端与控制器的红外信号输出端相连，无线收发单元的无线收发信号端与控制器的无线收发信号端相连，控制器的升降信号输出端与升降装置的信号输入端相连；

还包括设置于道路第一出入口处的红外第一接收单元、第一控制器和第一无线收发单元，红外第一接收单元的红外信号输出端与第一控制器的红外信号输入端相连，第一无线收发单元的无线收发信号端与第一控制器的无线收发信号端相连；

以及设置于道路第二出入口处的红外接收第二单元、第二控制器和第二无线收发单元，红外第二接收单元的无线信号输入端与第二控制器的红外信号输出端相连，第二无线收发单元的无线收发信号端与第二控制器的无线收发信号端相连；

包括以下步骤：

S1，控制器根据无线收发单元收到远程终端发送的发出红外信号，控制器控制红外发送单元发送红外；控制器记录红外发送单元发送红外的时间；

S2，红外第一接收单元和红外第二接收单元接收到所述红外信号，分别记录接收到红外的时间；

S3，获取道路第一出入口与道路第二出入口间的进出车辆数、各种车辆类型以及车辆进出时间；

其进出车辆数的判断方法为：

S81，在道路第一出入口和道路第二出入口设置有用于拍摄进入检测段和离开检测段的车辆类型摄像头，所述摄像头的图像信号输出端与控制器的图像信号输入端相连；

S82，控制器获取到摄像头拍摄的图像后，进行以下步骤：

S821，先将获取的图像利用加权平均法转换成灰度图像，然后再利用类间方差阀值分割法做二值化，消除噪声；

S822，对步骤S821中获取的图像利用中值滤波得到平滑图像；

S823，对步骤S822中获取的平滑图像利用梯度算子算法得到锐化图像；

S833，提取车辆的图像轮廓，利用正投影计算该图像轮廓的面积：

若计算得到的图像轮廓面积大于预设图像轮廓第一面积，则该车辆为大型车辆；

若计算得到的图像轮廓面积小于预设图像轮廓第二面积，所述预设图像轮廓第一面积大于预设图像轮廓第二面积，则该车辆为小型车辆；

若计算得到的图像轮廓面积在预设图像轮廓第一面积和预设图像轮廓第二面积间，则该车辆为中型车辆；

S83，统计大型车辆数量、小型车辆数量和中型车辆数量：

S831，若监测段的大型车辆数量大于或者等于预设大型车辆阈值，则开启备用大型车道，大型车辆往备用大型车道行驶；

若监测段的中型车辆数量大于或者等于预设中型车辆阈值，则开启备用中型车道，中型车辆往备用大型车道行驶；

若监测段的小型车辆数量大于或者等于预设小型车辆阈值，则开启备用小型车道，小型车辆往备用大型车道行驶；

S4，判断车辆车流噪声是否大于预设车流噪声阈值：

若车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，则将显示信息发送到车辆端，提示行驶的车辆降低速度；

若车辆车流噪声是小于或者等于预设车流噪声阈值，显示车辆车流噪声值，返回步骤S1。

2.根据权利要求1所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，步骤S4中，车辆噪声的计算方法为：

其中，P₁为大型车车流噪声，P₂为中型车车流噪声，P₃为小型车车流噪声。

3.根据权利要求2所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，大型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₁为大型车车流噪声；n₁为道路第一出入口与道路第二出入口间大型车的总量，z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离，t₁为监测段所有大型车车辆通过的时间；N₁为单位时间T内大型车通过的数量，r为道路中心线到升降装置的距离，ψ为升降装置与道路第一出入口和道路第二出入口处间的夹角，ΔL₁为大型车的修正量；

中型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₂为中型车车流噪声；n₂为道路第一出入口与道路第二出入口间中型车的总量，t₂为监测段所有中型车车辆通过的时间；N₂为单位时间T内中型车通过的数量，ΔL₂为中型车的修正量；

小型车车流噪声的计算方法为：

其中，P₃为小型车车流噪声；n₃为道路第一出入口与道路第二出入口间小型车的总量，t₃为监测段所有小型车车辆通过的时间；N₃为单位时间T内小型车通过的数量，ΔL₃为小型车的修正量。

4.根据权利要求3所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，道路中心线到升降装置的距离的计算方法为：

其中，v₀为红外的传播速度，t₀为红外发送单元发送红外信号时的时间，t_ξ为第一无线收发单元收到所述红外信号的时间；t_ζ为第二无线收发单元收到所述红外信号的时间；z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离。

5.根据权利要求3所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，升降装置与道路第一出入口和道路第二出入口处间的夹角的计算方法为：

其中，v₀为红外的传播速度，t₀为红外发送单元发送红外信号时的时间，t_ξ为第一无线收发单元收到所述红外信号的时间；t_ζ为第二无线收发单元收到所述红外信号的时间；z为道路第一出入口与道路第二出入口间的距离。

6.根据权利要求1所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，还包括在道路第一出入口和道路第二出入口分别设置有用于检测车辆高度的第一高度检测器和第二高度检测器，所述第一高度检测器的高度信号输出端与第一控制器的高度信号输入端相连，所述第二高度检测器的高度信号输出端与第二控制器的高度信号输入端相连；当车辆高度高于预设第一高度阈值，该车辆为大型车；当车辆高度低于预设第二高度阈值，该车辆为小型车，所述预设第二高度阈值低于预设第一高度阈值，当车辆高度处于预设第一高度阈值和预设第二高度阈值之间，则该车辆为中型车。

7.根据权利要求1所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，还包括在道路第一出入口的进口和道路第二出入口的进口分别设置有用于车辆放行的第一红绿灯和第二红绿灯，第一红绿灯的信号输入端与第一控制器的控制信号输出端相连，第二红绿灯的信号输入端与第二控制器的控制信号输出端相连；当车辆车流噪声大于预设车流噪声阈值，第一控制器输出信号给第一红绿灯，控制道路第一出入口减少进入车辆，和/或第二控制器输出信号给第二红绿灯，控制道路第二出入口减少进入车辆。

8.根据权利要求1所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，还包括：远程终端向控制器发送获取未降速车辆的身份信息，该身份信息为车辆车牌，远程终端在车牌数据库中查找该车辆车牌的车主信息，该车主信息包括车主人脸信息，查找车主人脸信息或车辆车牌最近一个月内通过监测站的监测数据；判断车主的行驶状况。

9.根据权利要求1所述的依托大数据的道路交通噪声智能优化控制方法，其特征在于，还包括：向附近楼层居民楼发送防噪音处理方法，该处理方法包括：

远程终端接收到车辆车流噪声值后，分别向居民楼发送车辆车流噪声值，当居民楼房间内的车辆车流噪声接收器接收到车辆车流噪声值后，比较车辆车流噪声值与车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值的大小：

若车辆车流噪声值大于或者等于车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值，则车辆车流噪声接收器向防噪声装置发送控制信号，防噪声装置打开；

若车辆车流噪声值小于车辆车流噪声接收器中预设噪声阈值，则车辆车流噪声接收器进行以下判断：

若在未接收到远程终端信号开启防噪声装置之前，防噪声装置已开启，则车辆车流噪声接收器不向防噪声装置关闭信号；

若在接收到远程终端信号开启防噪声装置后，防噪声装置才开启，则车辆车流噪声接收器向防噪声装置发送关闭信号，防噪声装置关闭。

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