CN110473421A - 基于5g通信网络的智能交通导航系统 - Google Patents

基于5g通信网络的智能交通导航系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于5G通信网络的智能交通导航系统，包括：采集摄像头，设置于道路的路边或是路口的位置上；云服务器，通过5G通信网络与采集摄像头连接，实时接收采集摄像头输出的车辆视频，并对道路视频进行识别分析，识别出道路是否处于拥堵状态，并在确定拥堵状态后，进一步分析拥堵原因，并将拥堵原因输出；车载终端，通过5G通信网络与云服务器连接，实时接收云服务器的绕路路线和拥堵原因，其内具有显示屏和语音模块，以将绕路路线显示和播报出来。本发明的基于5G通信网络的智能交通导航系统，通过采集摄像头、云服务器和车载终端的设置，便可实现实时检测路况然后进行绕路推荐的效果了。

Description

基于5G通信网络的智能交通导航系统
技术领域
本发明涉及一种导航系统，更具体的说是涉及一种基于5G通信网络的智能交通导航系统。
背景技术
随着国内汽车保有量的逐渐提升，国内城市道路的交通压力也就越来越大，尤其是城市内主干道的交通，非常容易出现堵塞的问题，大大的影响到人们的出行。
因而现有的地图导航系统都会具备对于道路的拥堵情况进行检测的功能，然后在用户使用的过程中正在地图上标示出来，以让用户得知，进而选择不太拥堵的路线，然而目前现有的地图导航系统对于拥堵情况的数据采集主要还是通过用户上报、路边监控摄像头以及车辆的行驶情况进行采集，通过整合上述数据得出相应的道路拥堵情况，然而上述方式判断道路是否拥堵时，需要对数据进行相应的计算分析后才能得知道路拥堵情况，如此便会出现路况实时更新较差的问题，造成道路拥堵的情况具有多种多样，由车辆较多、发生事故以及施工等各种因素会造成道路堵塞，而不同原因造成的道路堵塞所产生的拥堵时间也就不同，例如若是发生事故和施工造成的道路堵塞时间相比于车辆较多造成的道路堵塞要长的多，而有时候堵塞时间不长的情况的下，不绕路能够相比于绕路花费的时间更少，而现有的路况检测方式无法有效的检测出上述因素，因此还是不够智能。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种智能化程度更高的基于5G通信网络的智能交通导航系统。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于5G通信网络的智能交通导航系统，包括：
采集摄像头，设置于道路的上方或是路口的上方，用于实时拍摄道路上的道路视频，后实时传输出去；
云服务器，通过5G通信网络与采集摄像头连接，实时接收采集摄像头输出的车辆视频，并对道路视频进行识别分析，识别出道路是否处于拥堵状态，并在确定拥堵状态后，进一步分析拥堵原因，并将拥堵原因输出，同时根据拥堵原因输出若干条绕路路线；
车载终端，通过5G通信网络与云服务器连接，实时接收云服务器的绕路路线和拥堵原因，其内具有显示屏和语音模块，以将绕路路线显示和播报出来，同时语音模块采集车主选择的绕路路线反馈至云服务器内，云服务器在接收到反馈信号后，对反馈信号进行收集，同时根据反馈信号调整输出的绕路路线。
作为本发明的进一步改进，所述云服务器输出的绕路路线具有推荐优先级，并在输出绕路路线之前进行更新，该推荐优先级由以下步骤得出：
步骤一，在输出绕路路线之前计算绕路路线的通过时间，收集每条绕路路线的反馈信号计算出每条绕路路线的用户选择情况；
步骤二，按照通过时间的长短和用户选择的多少对每条绕路路线进行划分优先级，其中通过时间越短，用户选择的越少的绕路路线的推荐优先级越高；
其中，语音模块在播报绕路路线时，同时播报各个绕路路线的优先级。
作为本发明的进一步改进，所述云服务器识别道路是否处于拥堵状态的步骤如下：
步骤三，检测识别非拥堵时的视频内道路上的车辆数量变化，获取道路上的车流量模型，根据车流量模型计算非拥堵时道路车辆的最大数量；
步骤四，检测识别当前时刻视频内道路上的车辆数量，并将该车辆数量与步骤三中获取到车辆的最大数量进行比较，若该车辆数量大于最大数量，则表示此时的道路处于拥堵状态，若该车辆数量小于最大数量，则表示此时的道路未处于拥堵状态。
作为本发明的进一步改进，所述云服务器分析拥堵原因的步骤具体包括：
步骤五，识别提取视频道路中的车道线和各个车辆以及各个车辆位置，形成以车道为基准的长条方框模型和以车辆为基准的方块模型，且方块模型在方框模型内的位置与车辆在道路上的位置一一对应，同时设置两个方框模型之间的最距离阈值范围；
步骤六，判断方块模型是否在方框模型内整齐排列，且完全填充方框模型，若为整齐排列，且完全填充方框模型，则判断为车辆较多导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆较多，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离大于或属于距离阈值范围，同时完全填充方框模型，则判断为车辆穿插导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆穿插，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离小于距离阈值范围，同时完全填充方框模型，则判断车辆事故导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆事故，若整齐排列，且未完全填充方框模型，则判断为道路施工导致的拥堵，输出拥堵原因为道路施工，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离小于最大距离阈值，同时未完全填充方框模型，则判断为车辆事故和道路施工组合导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆事故与道路施工组合。作为本发明的进一步改进，所述步骤五中识别车道线和车辆的方式是通过识别车道线和车辆与道路路面色差的方式来识别。
本发明的有益效果，通过采集摄像头的设置，便可有效的实现实时拍摄道路视频的效果，而通过云服务器的设置，便可有效的接收到采集摄像头的视频，并对视频进行分析，然后分析出拥堵原因，并且根据拥堵原因输出相应的绕路路线，然后通过车载终端的设置，便可有效的实现接收绕路路线并播放给用户了，用户便可通过选择绕路路线的方式绕开拥堵路段，因而相比于现有技术中的绕路推荐的方式，考虑的拥堵原因，使得用户能够选择更为合适的绕路路线。
附图说明
图1为本发明的基于5G通信网络的智能交通导航系统的模块框图；
图2为车辆过多拥堵的模型示意图；
图3为车辆穿插拥堵的模型示意图；
图4为车辆事故拥堵的模型示意图；
图5为道路施工拥堵的模型示意图；
图6为车辆事故、道路施工组合拥堵的模型示意图。
具体实施方式
下面将结合附图所给出的实施例对本发明做进一步的详述。
参照图1所示，本实施例的一种基于5G通信网络的智能交通导航系统，包括：采集摄像头1，设置于道路的上方或是路口的上方，用于实时拍摄道路上的道路视频，后实时传输出去；
云服务器2，通过5G通信网络与采集摄像头1连接，实时接收采集摄像头1输出的车辆视频，并对道路视频进行识别分析，识别出道路是否处于拥堵状态，并在确定拥堵状态后，进一步分析拥堵原因，并将拥堵原因输出，同时根据拥堵原因输出若干条绕路路线；
车载终端3，通过5G通信网络与云服务器2连接，实时接收云服务器2的绕路路线和拥堵原因，其内具有显示屏和语音模块，以将绕路路线显示和播报出来，同时语音模块采集车主选择的绕路路线反馈至云服务器2内，云服务器2在接收到反馈信号后，对反馈信号进行收集，同时根据反馈信号调整输出的绕路路线，在使用本实施例的导航系统的过程中，首先将采集摄像头1安装到道路的上方或是路口的上方，以俯视拍摄道路上的车辆情况，然后铜鼓嚄G通信网络将云服务器2和采集摄像头1连接，同时还连接车载终端3，之后整个系统便开始运作，采集摄像头1实时的拍摄道路上的道路视频，然后实时的传输到云服务器2内，然后云服务器2通过识别分析的方式，判断道路是否处于拥堵状态，且处于拥堵状态时同时分析出拥堵原因，然后依据拥堵原因输出绕路路线，之后云服务器2将接收到的道路视频、绕路路线和拥堵原因直接传输给车载终端3，车载终端3上通过显示屏显示出拥堵道路的地图，同时显示出绕路路线，显示方式可如现有技术中的百度地图推荐多条导航路线的方式来实现，并且语音模块播报绕路路线，同时发出提问给驾驶员，让驾驶员选择绕路路线，然后反馈给云服务器2，以一般市区道路为例，假设主干道为A，在主干道A的旁边相并排的有B、C、D三个支干道，此时主干道A被判断堵的情况下，车载终端3便会显示出地图，同时将B、C、D三个支干道标红，同时在右上角的位置上分屏显示当前采集摄像头1拍摄的A主干道上的道路视频，同时语音模块播报以下内容：主干道A目前处于拥堵状态，拥堵原因为车辆过多，现可通过B、C、D三个支干道绕过拥堵路段，请驾驶员进行选择，此时驾驶员可回复继续前进，则表示选择主干道A为前进方向，那么地图上就仅标红主干道A，或者驾驶员可回复B或C或D，那么便会根据驾驶员回复的内容在地图上标红对应的道路，在驾驶员回复完成以后，语音模块回复已选择继续前进、B道路、C道路或D道路，对于驾驶员进行反馈，其中A、B、C和D表示道路名称，例如莫干山路，如此通过上述方式，便可让驾驶员了解到拥堵发生的原因，选择更好的路线了，便不会出现，在出现施工拥堵的时候，而驾驶员执意选择主干道导致被长时间拥堵的问题，或者在出现车辆过多拥堵的时候，驾驶员进行绕路而花费时间更长的问题，而由于5G通信网络的数据高速传输的特性，可大大的降低通信过程中的延迟，能够快速建立其云服务器2与车载终端3之间的通信，可实现视频的极低延时的传输，保证运行过程中的反应速度，其中本实施例中的云服务器2与车载终端3之间的通信采用扩散式通信，即在装有车载终端3的车辆到达拥堵路段附近时，云服务器2便会与车载终端3通信，因此驾驶员若是不打算经过拥堵路段以及其附近的话，也可回复不经过给语音模块，语音模块便会反馈未选择给云服务器2。
作为改进的一种具体实施方式，所述云服务器2输出的绕路路线具有推荐优先级，并在输出绕路路线之前进行更新，该推荐优先级由以下步骤得出：
步骤一，在输出绕路路线之前计算绕路路线的通过时间，收集每条绕路路线的反馈信号计算出每条绕路路线的用户选择情况；
步骤二，按照通过时间的长短和用户选择的多少对每条绕路路线进行划分优先级，其中通过时间越短，用户选择的越少的绕路路线的推荐优先级越高；
其中，语音模块在播报绕路路线时，同时播报各个绕路路线的优先级，通过推荐优先级的设置，便可提供给驾驶员一个选择推荐，使得不熟悉的驾驶员能够选择更好的绕路线路，同时也可避免大量驾驶员选择同一条绕路线路，进而导致绕路线路拥堵的问题，其中绕路路线的通过时间通过估算得出，估算方式便可首先估算出绕路路线长度，然后除以畅通时估算的平均速度，如此便可有效的计算通过时间。
作为改进的一种具体实施方式，所述云服务器2识别道路是否处于拥堵状态的步骤如下：
步骤三，检测识别非拥堵时的视频内道路上的车辆数量变化，获取道路上的车流量模型，根据车流量模型计算非拥堵时道路车辆的最大数量；
步骤四，检测识别当前时刻视频内道路上的车辆数量，并将该车辆数量与步骤三中获取到车辆的最大数量进行比较，若该车辆数量大于最大数量，则表示此时的道路处于拥堵状态，若该车辆数量小于最大数量，则表示此时的道路未处于拥堵状态，通过步骤三的设置，可实现系统具有自学习状态，自动了解到道路畅通时的车流量情况，而通过步骤四的设置，便可通过识别视频中车辆数量的方式，有效的判断道路是否处于拥堵状态了。
作为改进的一种具体实施方式，所述云服务器2分析拥堵原因的步骤具体包括：
步骤五，识别提取视频道路中的车道线和各个车辆以及各个车辆位置，形成以车道为基准的长条方框模型和以车辆为基准的方块模型，且方块模型在方框模型内的位置与车辆在道路上的位置一一对应，同时设置两个方框模型之间的最距离阈值范围；
步骤六，判断方块模型是否在方框模型内整齐排列，且完全填充方框模型，若为整齐排列，且完全填充方框模型，则判断为车辆较多导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆较多，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离大于或属于距离阈值范围，同时完全填充方框模型，则判断为车辆穿插导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆穿插，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离小于距离阈值范围，同时完全填充方框模型，则判断车辆事故导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆事故，若整齐排列，且未完全填充方框模型，则判断为道路施工导致的拥堵，输出拥堵原因为道路施工，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离小于最大距离阈值，同时未完全填充方框模型，则判断为车辆事故和道路施工组合导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆事故与道路施工组合，通过上述步骤，便可通过建立模型的方式来自动判断出拥堵原因了，而至于判断原理则为在车辆都正常的情况下，车辆构成的方块模型与车道构成的方框模型内是均匀排列的，且都会在方框模型内，整体显示较为整齐，同时在距离阈值范围内填充满整个方框模型，如此便表示车辆过多导致的拥堵，如图2所示，那么在出现穿插变道、交通事故的情况下，方块模型在方框模型内不是整齐排列，因为会有穿插车辆和事故车辆，如此也就能够有效的判断出穿插拥堵和事故拥堵，如图3、图4所示，而在施工的过程中，车道内某个区域会完全没有车辆，因此方块模型便不能够完全填充方框模型，因此也能够有效的判断出施工拥堵，如图5所示，而在发生施工道路事故的时候，因为事故车辆和施工，方块模型便无法在阈值范围内进行完全填充方框模型，如此便能够判断出事故和施工组合拥堵，如图6所示，这样便可自动化的判断出拥堵产生的原因了，当然本实施例中为了增加判断的准确性，也可在云服务器2安排一个人工查看视频，通过人工加自动识别组合的方式，能够更加的准确判断出拥堵原因了。
作为改进的一种具体实施方式，所述步骤五中识别车道线和车辆的方式是通过识别车道线和车辆与道路路面色差的方式来识别，通过上述方式，便可简单有效的构建出方框模型和方框模型了。
综上所述，本实施例的智能交通导航系统，通过采集摄像头1、云服务器2和车载终端3的组合作用，便可简单有效的实现识别道路的拥堵状态，并且分析出拥堵原因后输出绕路路线了。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于5G通信网络的智能交通导航系统，其特征在于：包括：
采集摄像头(1)，设置于道路的上方或是路口的上方，用于实时拍摄道路上的道路视频，后实时传输出去；
云服务器(2)，通过5G通信网络与采集摄像头(1)连接，实时接收采集摄像头(1)输出的车辆视频，并对道路视频进行识别分析，识别出道路是否处于拥堵状态，并在确定拥堵状态后，进一步分析拥堵原因，并将拥堵原因输出，同时根据拥堵原因输出若干条绕路路线；
车载终端(3)，通过5G通信网络与云服务器(2)连接，实时接收云服务器(2)的绕路路线和拥堵原因，其内具有显示屏和语音模块，以将绕路路线显示和播报出来，同时语音模块采集车主选择的绕路路线反馈至云服务器(2)内，云服务器(2)在接收到反馈信号后，对反馈信号进行收集，同时根据反馈信号调整输出的绕路路线。
2.根据权利要求1所述的基于5G通信网络的智能交通导航系统，其特征在于：所述云服务器(2)输出的绕路路线具有推荐优先级，并在输出绕路路线之前进行更新，该推荐优先级由以下步骤得出：
步骤一，在输出绕路路线之前计算绕路路线的通过时间，收集每条绕路路线的反馈信号计算出每条绕路路线的用户选择情况；
步骤二，按照通过时间的长短和用户选择的多少对每条绕路路线进行划分优先级，其中通过时间越短，用户选择的越少的绕路路线的推荐优先级越高；
其中，语音模块在播报绕路路线时，同时播报各个绕路路线的优先级。
3.根据权利要求1或2所述的基于5G通信网络的智能交通导航系统，其特征在于：所述云服务器(2)识别道路是否处于拥堵状态的步骤如下：
步骤三，检测识别非拥堵时的视频内道路上的车辆数量变化，获取道路上的车流量模型，根据车流量模型计算非拥堵时道路车辆的最大数量；
步骤四，检测识别当前时刻视频内道路上的车辆数量，并将该车辆数量与步骤三中获取到车辆的最大数量进行比较，若该车辆数量大于最大数量，则表示此时的道路处于拥堵状态，若该车辆数量小于最大数量，则表示此时的道路未处于拥堵状态。
4.根据权利要求3所述的基于5G通信网络的智能交通导航系统，其特征在于：所述云服务器(2)分析拥堵原因的步骤具体包括：
步骤五，识别提取视频道路中的车道线和各个车辆以及各个车辆位置，形成以车道为基准的长条方框模型和以车辆为基准的方块模型，且方块模型在方框模型内的位置与车辆在道路上的位置一一对应，同时设置两个方框模型之间的最距离阈值范围；
步骤六，判断方块模型是否在方框模型内整齐排列，且完全填充方框模型，若为整齐排列，且完全填充方框模型，则判断为车辆较多导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆较多，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离大于或属于距离阈值范围，同时完全填充方框模型，则判断为车辆穿插导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆穿插，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离小于距离阈值范围，同时完全填充方框模型，则判断车辆事故导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆事故，若整齐排列，且未完全填充方框模型，则判断为道路施工导致的拥堵，输出拥堵原因为道路施工，若未整齐排列，且相邻的两个方面模型之间的距离小于最大距离阈值，同时未完全填充方框模型，则判断为车辆事故和道路施工组合导致的拥堵，输出拥堵原因为车辆事故与道路施工组合。
5.根据权利要求4所述的基于5G通信网络的智能交通导航系统，其特征在于：所述步骤五中识别车道线和车辆的方式是通过识别车道线和车辆与道路路面色差的方式来识别。
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