CN111210629B - 一种基于路灯杆的智慧交通控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于路灯杆的智慧交通控制方法及系统，该方法包括：当检测到的路灯杆L_n在t时刻检测到的交通流信息λ_nt小于交通流阈值λ时，开启边缘控制模式：判断路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标数量D_nt是否大于0，如果是，则向路灯杆L_n及其前方路灯杆中的边缘计算单元发送提高灯光亮度的控制指令，如果不是，则判断路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标数量D_nt＝0持续的时间是否达到预设时间，如果已达到，则向该路灯杆L_n发送降低灯光亮度的控制指令。本发明能够根据交通的实际情形，灵活控制照明模块的灯光使用，这样有利于节约电能，降低交通成本，符合绿色环保的要求。

Description

一种基于路灯杆的智慧交通控制方法及系统

技术领域

本发明涉及大规模城市智慧交通与自动驾驶控制技术领域，特别是涉及一种基于路灯杆的智慧交通控制方法及系统。

背景技术

当今的路灯杆能够利用图像处理、单灯控制、系统集成等技术，集智能照明、移动网络覆盖、充电和视频监控等多种功能于一身，在减小设备使用总空间的同时，为人们的生活提供了极大的便利。国家大力推进智慧城市建设，鼓励利用各种信息技术或创新理念，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，改善市民生活质量，而智慧交通系统便是智慧城市建设的核心部分。但是如今的交通系统对交通环境信息的采集尚不够全面、不够精确，并且将路侧数据传至云服务器的延时性较高，如专利-《基于智慧灯杆的智慧交通系统》中的主动感知设备只运用了摄像头，非常容易受天气和光线影响；又如专利-《智慧交通系统》主要针对逃逸事故进行报警、追踪，如果数据延时高，则会很大程度上影响处理效果。

因此，希望有一种技术方案来克服或减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于路灯杆的智慧交通控制方法及系统来克服或减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。

为实现上述目的，本发明提供一种基于路灯杆的智慧交通控制方法，该方法包括：

步骤1，设置交通路网：在道路的一侧或两侧间隔设置多个路灯杆，以其中一端的路灯杆为起点，依序对交通路网中的路灯杆进行编号，其中，L_n为编号为n的路灯杆，1≤n≤N，N为交通路网中的路灯杆的总数量，每个路灯杆通过多个交通感知设备的信息融合来采集相应检测路段内的交通信息，并通过相应的边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据；

步骤2，根据采集到的交通信息对路灯杆的照明模块的开启、关闭以及亮度调节进行控制，该控制方法具体包括：

步骤21，每个路灯杆的初始状态设置为低亮度；

步骤22，在智慧交通系统云服务平台预先设置交通流阈值λ、持续高亮度照明时间τ、交通路网中的相邻两个路灯杆之间的距离d的数值，当检测到编号为n的路灯杆L_n在t时刻检测到的交通流信息λ_nt小于交通流阈值λ时，开启步骤23至步骤26提供的边缘控制模式；

步骤23，智慧交通系统云服务平台读取接收到的每个路灯杆返回的数据R_nt＝(D_nt,v_nt,T)，其中：R_nt为路灯杆L_n在边缘控制模式下在t时刻返回的信息；D_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标数量，v_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标中的最小速度，T为D_nt为某一值的持续时间；

步骤24，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt是否大于0，如果是，则由智慧交通系统云服务平台向路灯杆L_n及其前方

个路灯杆中的边缘计算单元发送提高灯光亮度的控制指令，其中，[]为取整符号，如果不是，则进入步骤25；

步骤25，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt＝0持续的时间是否达到预设时间t₁，如果已达到，则由智慧交通系统云服务平台向该路灯杆L_n发送降低灯光亮度的控制指令；

步骤26，判断路灯杆L_n检测到的交通流信息λ_nt是否大于交通流阈值λ，如果是，则关闭边缘控制模式。

进一步地，所述步骤1中的“通过相应的边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据”的具体方法包括：

对比路灯杆L_n在第m-1帧检测的交通数据A_n(m-1)与第m帧检测的交通数据A_nm，如果在预设时间段t₂内A_nm＝A_n(m-1)，则所述边缘计算单元停止向智慧交通系统云服务平台发送数据，并开始计时，用静态帧持续时间代替；如果A_nm≠A_n(m-1)，则所述边缘计算单元恢复向智慧交通系统云服务平台发送数据，同时发送静态帧计时结果。

进一步地，所述步骤1中“向智慧交通系统云服务平台发送数据”中的数据由目标的位置、速度和类别信息组成。

进一步地，所述基于路灯杆的智慧交通控制方法还包括：

步骤3，根据采集到的交通信息对交通拥堵情况进行检测，该检测方法包括：

步骤31，通过每个路灯杆的交通感知设备检测其所覆盖的相应检测路段内的目标信息，该目标信息包括目标i进入该检测路段的时刻t_ei、当前检测时刻t_now、目标i进入该检测路段时的位置p_ei、当前检测时刻t_now目标i所在的位置p_nowi、以及当前检测时刻t_now该检测路段内的车辆数量n；

步骤32，根据步骤31检测到的目标信息，利用下式(1)计算目标i进入检测路段以来的平均速度

步骤33，根据步骤31检测到的目标信息以及步骤32计算得到的目标i进入检测路段以来的平均速度

利用下式(2)计算该检测路段内所有车辆的平均行程速度

步骤34，判断是否同时满足如下三个条件，如果是，则判定为该检测路段正处于交通拥堵状态，否则判定为未发生拥堵：

条件一，

v_m为在智慧交通系统云服务平台中对路灯杆L_n所在检测路段预先设置的速度阈值；

条件二，η≥η₀，η为路灯杆L_n所在检测路段的车道占有率，η₀为车道占有率阈值；

条件三，t_l≥t₀，t_l为

和η均超过其相应阈值的持续时间，t₀为

和η均超过其相应阈值的持续时间阈值。

进一步地，所述路灯杆整体构造成盆栽状，其包括置于路侧的基座，所述基座的顶面上设置有杆状的主干部，所述主干部侧面设置有至少两个朝所述主干部的外侧伸展的支干部，所述支干部设置成树叶状或花朵状，每一所述支干部设置有若干感知设备安装槽；所述基座具有中空的设备容置腔，所述边缘计算单元设置在所述设备容置腔内，所述边缘计算单元与安装在所述感知设备安装槽中的交通感知设备信号连接，所述边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据。

进一步地于，所述主干部的顶部设置有根据气象配置显示相应颜色的气象预警模块，其信号连接所述边缘计算单元，所述主干部临近其顶部的侧面上下隔开设置两对树叶状的所述支干部，每一个所述树叶状支干部的根部连接到所述主干部，头部悬置，从该根部至头部倾斜向上设置，所述照明模块设置在上方的所述树叶状支干部临近所述头部的下表面，在每一个所述感知设备安装槽内安装雷达设备、摄像头和WIFI探针中的一种交通感知设备，在上方的一对所述树叶状支干部大于下方的一对所述树叶状支干部的向外侧伸展的面积，所述雷达设备和WIFI探针安装在上方的所述树叶状支干部的下表面，所述摄像头安装在下方的所述树叶状支干部的下表面，上下两对所述树叶状支干部之间布置有微基站模块，所述主干部的侧壁还设置有用于显示检测到的交通拥堵情况的显示模块，在所述设备容置腔中设置充电桩和自检模块，其中，所述基座的侧面开设有供所述充电桩与外部用电设备相连接的接口和充电使用的二维码，所述自检模块处于常开状态，并与所述边缘计算单元、气象预警模块、显示模块、充电桩、安装在所述支干部中的雷达设备、摄像头和WIFI探针的工作电路电连接。

本发明还提供一种基于路灯杆的智慧交通控制系统，所述基于路灯杆的智慧交通控制系统包括：

交通路网，其具有间隔设置在道路的一侧或两侧的多个路灯杆以及与各所述路灯杆信息交互的智慧交通系统云服务平台，以其中一端的路灯杆为起点，依序对交通路网中的路灯杆进行编号，其中，L_n为编号为n的路灯杆，1≤n≤N，N为交通路网中路灯杆的总数量，每个路灯杆通过多个交通感知设备的信息融合来采集相应检测路段内的交通信息，并通过相应的边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向所述智慧交通系统云服务平台发送数据；

其中，每个路灯杆的初始状态为低亮度，所述智慧交通系统云服务平台设有灯光智能控制装置，所述灯光智能控制装置根据所述路灯杆采集到的交通信息对所述路灯杆的照明模块的开启、关闭以及亮度调节进行控制的方法包括：

所述灯光智能控制装置中预先设置交通流阈值λ、持续高亮度照明时间τ、交通路网中相邻两个路灯杆之间的距离d的数值，当检测到编号为n的路灯杆L_n在t时刻检测到的交通流信息λ_nt小于交通流阈值λ时，开启如下边缘控制模式：

首先，读取接收到的每个路灯杆返回的数据R_nt＝(D_nt,v_nt,T)，其中：R_nt为路灯杆L_n在边缘控制模式下在t时刻返回的信息；D_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标数量，v_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标中的最小速度，T为D_nt为某一值的持续时间；

然后，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt是否大于0，如果是，则由智慧交通系统云服务平台向路灯杆L_n及其前方

个路灯杆中的边缘计算单元发送提高灯光亮度的控制指令，其中，[]为取整符号，如果不是，则进入步骤25；

再者，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt＝0持续的时间是否达到预设时间t₁，如果已达到，则由智慧交通系统云服务平台向该路灯杆L_n发送降低灯光亮度的控制指令；

最后，判断路灯杆L_n检测到的交通流信息λ_nt是否大于交通流阈值λ，如果是，则关闭边缘控制模式。

进一步地，所述数据传输控制装置具体的“通过相应的边缘计算单元控制所述路灯杆向智慧交通系统云服务平台传输数据”的过程包括：

对比路灯杆L_n在第m-1帧检测的交通数据A_n(m-1)与第m帧检测的交通数据A_nm，如果在预设时间段t₂内A_nm＝A_n(m-1)，则所述边缘计算单元停止向智慧交通系统云服务平台发送数据，并开始计时，用静态帧持续时间代替；如果A_nm≠A_n(m-1)，则所述边缘计算单元恢复向智慧交通系统云服务平台发送数据，同时发送静态帧计时结果。

进一步地，所述基于路灯杆的智慧交通控制系统还包括：

路况检测装置，其用于根据采集到的交通信息对交通拥堵情况进行检测，该检测过程包括：

首先，通过每个路灯杆的交通感知设备检测其所覆盖的相应检测路段内的目标信息，该目标信息包括目标i进入该检测路段的时刻t_ei、当前检测时刻t_now、目标i进入该检测路段时的位置p_ei、当前检测时刻t_now目标i所在的位置p_nowi、以及当前检测时刻t_now该检测路段内的车辆数量n；再利用下式(1)计算目标i进入检测路段以来的平均速度

以及利用下式(2)计算该检测路段内所有车辆的平均行程速度

然后，判断是否同时满足如下三个条件，如果是，则判定为该检测路段正处于交通拥堵状态，否则判定为未发生拥堵：

条件一，

v_m为在智慧交通系统云服务平台中对路灯杆L_n所在检测路段预先设置的速度阈值；

条件二，η≥η₀，η为路灯杆L_n所在检测路段的车道占有率，η₀为车道占有率阈值；

条件三，t_l≥t₀，t_l为条件一和条件二同时满足所持续的时间，t₀为条件一和条件二同时满足所持续的时间阈值。

进一步地，所述路灯杆整体构造成盆栽状，其包括置于路侧的基座，所述基座的顶面上设置有杆状的主干部，所述主干部侧面设置有至少两个朝所述主干部的外侧伸展的支干部，所述支干部设置成树叶状或花朵状，每一所述支干部设置有若干感知设备安装槽；所述基座具有中空的设备容置腔，所述边缘计算单元设置在所述设备容置腔内，所述边缘计算单元与安装在所述感知设备安装槽中的交通感知设备信号连接，所述边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据，所述数据传输控制装置设置在所述边缘计算单元上，所述路况检测装置设置在所述边缘计算单元或智慧交通系统云服务平台上。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

1.本发明能够根据交通的实际情形，灵活控制照明模块的灯光使用，这样有利于节约电能，降低交通成本，符合绿色环保的要求。

2.本发明能够根据交通的实际情形，择优向智慧交通系统云服务平台传送交通数据，从而在很大程度上减少了数据传输量，进而提高了传输速率，降低了传输延迟。

3.本发明能够检测交通拥堵情况，并将前方拥堵的具体信息公布给相关检测路段的车辆和行人，实现超视距感知。

4.本发明将路灯杆整体设置成盆栽状，因此，置于路侧可以起到较好的视觉效果，相比于现有的路灯杆，本实施例提供的路灯杆更加美观，对美化城市道路起到积极作用。

5.本发明在智慧路灯杆上设有充电桩、微基站等设备，为居民提供便利服务。

附图说明

图1为本发明实施例提供的路网灯光控制示意图；

图2为图1中的利用交通路网以及I2V通信的前方交通信息预警示意图；

图3为图1中的路灯杆的内部系统结构示意图；

图4为图1中的路灯杆的外形结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1至图4所示，本实施例提供的基于路灯杆A的智慧交通控制系统包括路灯杆A和智慧交通系统云服务平台B。多个路灯杆A间隔一段距离(比如均匀设置，相邻路灯杆的间距为100m)设置在道路的一侧或两侧，以其中一端的路灯杆A为起点，依序对交通路网中的路灯杆A进行编号，其中，L_n为编号为n的路灯杆A，1≤n≤N，N为交通路网中的路灯杆A的总数量。每个路灯杆A通过多个交通感知设备的信息融合，能够采集相应检测路段内的交通信息。其中，每个路灯杆A具有自身的坐标系，连续多个路灯杆A(监测范围几乎不重叠)均与智慧交通系统云服务平台B进行信息交互，智慧交通系统云服务平台B将各路灯杆A采集到的数据经坐标转换后放入全局坐标系中，形成包括智慧交通系统云服务平台B以及多个路灯杆A在内的“交通路网”，对多段道路组成的区域进行交通信息采集。其中，全局坐标系包含整个路网以及所有的路灯杆A的坐标系。

路灯杆A包括置于路侧的基座1，基座1的竖向截面呈上大下小的梯形状。基座1中空，具有设备容置腔11，用于容置电器设备。基座1的顶面上竖直设置有主干部2，为了加工方便，主干部2设置成与现有的路灯杆类似的直杆状。主干部2具有中空腔，一方面可以节约成本，另一方面方便走线。主干部2的上部侧壁设置有至少两个支干部3，支干部3设置成树叶状或花朵状，并朝主干部2的外侧伸展，使所述路灯杆A整体呈盆栽状。

本实施例所提供的路灯杆A设置有多个支干部3，通过在支干部3安装功能各异的交通感知设备，便可以通过交通感知设备全面感知附近的交通环境，识别目标类型以及位置、速度等信息，这些数据经由融合后，能够为精确跟踪监测范围内的目标提供数据支持，从而推进智慧城市建设。此外，本实施例将路灯杆A整体设置成盆栽状，因此，置于路侧可以起到较好的视觉效果，相比于现有的路灯杆，本实施例提供的路灯杆A更加美观，对美化城市道路起到积极作用。

具体地，主干部2临近其顶部的侧面上下隔开设置两对树叶状的支干部3，树叶状支干部3的上表面的法线设置成大致朝竖直向上的方向，树叶状支干部3的下表面的法线设置成大致朝竖直向下的方向。每一个树叶状支干部3的根部32连接到主干部2，树叶状支干部3的头部33悬置。从该根部32至头部33倾斜向上设置，上方的树叶状支干部3临近头部33的下表面设置有照明模块8。上方的一对树叶状支干部3大于下方的一对树叶状支干部3的向外侧伸展的面积，所述雷达设备和WIFI探针安装在上方的树叶状支干部3的下表面，所述摄像头安装在下方的树叶状支干部3的下表面。这样一方面使得下方的树叶状支干部3不会遮挡照明模块8发出的光线，另一方面位于照明模块8上方的树叶状支干部3可以遮挡雨水和日光暴晒，对照明模块8发出的光线起到一定程度的向下收敛汇聚的作用。上下两对树叶状支干部3之间布置有微基站模块9，微基站模块9可以为附近用户提供良好的移动信号。

每一支干部3设置有若干感知设备安装槽31，感知设备安装槽31内安装功能各异的交通感知设备。

每一个感知设备安装槽31安装雷达设备、摄像头和WIFI探针中的一种交通感知设备。其中，该雷达设备包括激光雷达和毫米波雷达，激光雷达用于主动对周围的交通场景进行精准的3D绘制，毫米波雷达可以主动检测进入道路的目标，记录目标的位置、速度并进行跟踪，但无法有效识别目标类型。WIFI探针用于主动检测200m范围内打开WIFI功能的客流量。摄像头可以弥补毫米波雷达的缺陷，用于识别目标并进行分类以及数量统计，分类包括静态、动态以及行人、电动车和汽车等。摄像头还用于感知光线强度。本实施例通过功能各异的交通感知设备采集交通信息，精确地描述附近的交通场景，还能达到节能减排的效果。

主干部2的顶部设置有根据气象配置显示相应颜色的气象预警模块5。气象预警模块5用于指示未来一段时间的天气状况，信息来源于气象站。气象预警模块5可以使用声光方式实现，比如，气象预警模块5为灯的情形下，该灯通过显示不同颜色的方式告知路人预警等级，灯可以按照预警等级逐渐递增，分为蓝、黄、橙、红四色。主干部2的侧壁设置有显示模块6，显示模块6可以是悬挂在主干部2中部的LED屏。

设备容置腔11内配置有充电桩7和自检模块10，其中：基座1的侧面开设有供充电桩7与外部用电设备相连接的接口和充电使用的二维码，用户通过扫描充电桩上的二维码进入充电界面，确认信息无误后开始充电，并可再次扫描二维码确认停止充电，边缘计算单元4对用户使用时间进行计时，并在充电结束时计算费用，生成对应的收款二维码显示在显示模块6上，供用户扫描支付。充电桩等可为附近用户提供生活便利。自检模块10处于常开状态，并与气象预警模块5、显示模块6、充电桩7、安装在所述支干部3中的雷达设备、摄像头和WIFI探针的工作电路连接。当检测到有任一电路发生异常时，通过边缘计算单元向云端服务器反馈信息，提醒工作人员进行维修。每个路灯杆A上的交通感知设备、微基站、充电桩可分别采集交通流数据、基站使用数据、充电数据等信息，可将这些庞大的数据传至智慧交通系统云服务平台B，对大数据进行处理以分析环境和用户行为，为智慧交通系统的进一步发展以及智慧城市的建设奠定基础。

设备容置腔11内还配置有边缘计算单元4，边缘计算单元4通过穿设在主干部2中空腔的光纤或其它无线方式与气象预警模块5、显示模块6、安装在感知设备安装槽31中的交通感知设备、自检模块10连接，用于接收交通感知设备的反馈信息，对信息进行融合，精确跟踪监测范围内的目标。

边缘计算单元4上设置有数据传输控制装置，由数据传输控制装置根据检测路段内的交通信息进行优化处理，再向智慧交通系统云服务平台B发送数据。数据传输控制装置优化处理信息的功能主要体现在如下两方面：

第一方面，数据传输控制装置用于控制边缘计算单元4向智慧交通系统云服务平台B传输数据，其方法具体包括：

当路灯杆A检测到路段内长时间没有目标出现时，数据传输控制装置控制停止传输数据并开始计时，待数据中出现动态目标时再开始传输数据，并将静态帧持续时间一起传至智慧交通系统云服务平台B。其具体包括如下步骤：

步骤11，将路灯杆L_n在第m-1帧检测的交通数据A_n(m-1)与第m帧检测的交通数据A_nm进行对比，判断路灯杆A检测路段内在预设时间段t₂(30S)内是否无目标出现，如果是，即A_nm＝A_n(m-1)且保持30s时，停止向智慧交通系统云服务平台B发送数据，并开始计时，用静态帧持续时间代替。如果否，即A_nm≠A_n(m-1)时，则进入步骤12。

步骤12，恢复向智慧交通系统云服务平台B发送数据，同时发送静态帧计时结果(交通信息没有发生变化的时间)。

案例说明：例如，有20mins没有目标经过，当在前30s检测到没有数据变化时停止数据传输并开始计时，到第20分钟出现动态目标时再开始传输数据，省去了中间19分30秒的静态数据，并将静态数据维持时间“19分30秒”一起传至智慧交通系统云服务平台B。

第二方面，数据传输控制装置还用于控制边缘计算单元4向智慧交通系统云服务平台B的传输内容，比如只将感知设备融合后的数据例如目标的位置、速度和类别等信息传至智慧交通系统云服务平台B，而不是将视频等信息全部传至智慧交通系统云服务平台B。这样可以在很大程度上减少数据传输量，从而提高传输速率，降低传输延迟。

上述实施例中，边缘计算单元4与智慧交通系统云服务平台B之间通过远程通信模块进行信息交互。所述远程通信模块支持包括5G、光纤在内的多种通讯方式。

在一个实施例中，边缘计算单元4还可以通过感知模块感知光线强度和行人信息，控制照明模块8的开启、关闭以及亮度，该控制方法具体包括：

步骤21，每个路灯杆A的照明模块8的初始状态为低亮度，路灯杆A中的边缘计算单元4将其收集到的交通流信息通过远程通信模块传送给智慧交通系统云服务平台B。

步骤22，在智慧交通系统云服务平台B上设有灯光智能控制装置，灯光智能控制装置在边缘控制模式下控制照明模块8的开启、关闭以及亮度调节。在智慧交通系统云服务平台B的灯光智能控制装置中预先设置交通流阈值λ、持续高亮度照明时间τ、交通路网中的相邻两个路灯杆A之间的距离(通常为直线距离)d的数值。当检测到编号为n的路灯杆L_n在t时刻检测到的交通流信息λ_nt小于交通流阈值λ时，开启步骤23至步骤26提供的边缘控制模式。例如：在智慧交通系统云服务平台B上设置λ＝5，d＝100m，τ＝60s,其中：λ＝5表示“当道路上的交通流小于5辆(人)/min时，开启边缘控制模式”，τ＝60s表示“为路过的车辆持续提供时长为60s的高亮度照明”，d＝100m表示相邻两个路灯杆A之间的距离为100m。

步骤23，智慧交通系统云服务平台B读取接收到的每个路灯杆A返回的数据R_nt＝(D_nt,v_nt,T)，其中：R_nt为编号为n的路灯杆L_n在边缘控制模式下在t时刻返回的信息；D_nt为编号为n的路灯杆A在t时刻检测到的动态目标数量，v_nt为编号为n的路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标中的最小速度(m/s)，T为D_nt为某一值的持续时间。

步骤24，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt是否大于0，如果是，则由智慧交通系统云服务平台B向路灯杆L_n及其前方

个路灯杆L_n,L_n+1,…L_n+i(共i+1个路灯杆)中的边缘计算单元4发送提高灯光亮度的控制指令；如果不是，则进入步骤25。其中，[]为取整符号。

步骤25，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt＝0持续的时间是否达到预设时间t₁，如果已达到，则由智慧交通系统云服务平台B向该路灯杆L_n中的边缘计算单元4发送降低灯光亮度的控制指令，那么在亮度初始状态基础上已经提高亮度的路灯杆L_n的照明模块8的亮度将由相应的边缘计算单元4调低。

步骤26，判断路灯杆L_n检测到的交通流λ_nt是否大于交通流阈值λ，如果是，则关闭边缘控制模式。

例如：R_nt＝(3,10,20)表示路灯杆L_n在t时刻检测到3个动态目标，并且在(t-20,t)时间段内检测到的动态目标数量均为3,t时刻这3个动态目标中速度最小的目标速度为10m/s。假设当前各照明模块8处于低亮度状态，当2个速度分别为v₁＝10m/s,v₂＝20m/s的动态目标进入路网区域时，被附近的路灯杆L₃感知到，并将信息R_3t＝(2,10,0)传至智慧交通系统云服务平台B，因为要为车辆提供τ＝60s的高亮度照明，而较慢的车辆60s内可行驶10×60＝600m，经过的路灯杆A数量为

个，所以智慧交通系统云服务平台B根据车辆所在车道判断车辆的行驶路径，向车辆前方路径内(包括L₃)的

个路灯杆，即L₃～L₉发出提高亮度指令(+1是为了应对出现小数的情况,而[]取整会减小应亮灯数目)，车辆前方一段距离内的照明模块8依次亮起，为车辆持续提供时长至少为60s的高亮度照明。当持续10s没有检测到动态目标，即返回数据为

时，智慧交通系统云服务平台B向边缘计算单元4发出降低亮度指令，边缘计算单元4控制此照明模块8降低亮度。其中，λ、τ可针对不同的应用场景设置为不同值。

本实施例可以根据交通的实际情形，灵活控制照明模块的灯光使用，这样有利于节约电能，降低交通成本，符合绿色环保的要求。

在一个实施例中，采用上述实施例提供的基于路灯杆A的智慧交通控制系统还包括路况检测装置，其用于根据采集到的交通信息对交通拥堵情况进行检测，该检测方法包括：

步骤31，通过每个路灯杆A的交通感知设备检测其所覆盖的相应检测路段内的目标信息，该目标信息包括目标i进入该检测路段的时刻t_ei、当前检测时刻t_now、目标i进入该检测路段时的位置p_ei、当前检测时刻t_now目标i所在的位置p_nowi、以及当前检测时刻t_now该检测路段内的车辆数量n。

步骤32，根据步骤31检测到的目标信息，利用下式(1)计算目标i进入检测路段以来的平均速度

步骤33，根据步骤31检测到的目标信息以及步骤32计算得到的目标i进入检测路段以来的平均速度

利用下式(2)计算该检测路段内所有车辆的平均行程速度

步骤34，判断是否同时满足如下三个条件，如果是，则判定为该检测路段正处于交通拥堵状态，否则判定为未发生拥堵：

条件一，

v_m为在智慧交通系统云服务平台B中预先设置的速度阈值，一般取32km/h。

条件二，η≥η₀，η为该检测路段的车道占有率，其可以根据现有交通技术检测得到，η₀为在智慧交通系统云服务平台B中预先设置的车道占有率阈值，一般取30％。

条件三，t_l≥t₀，t_l为条件一和条件二同时满足所持续的时间，即

和η均超过其相应阈值的持续时间，t₀为条件一和条件二同时满足所持续的时间阈值，即

和η均超过其相应阈值的持续时间阈值，t₀通常取3min。该条件主要针对等红灯情况而设定。

例如：根据某时刻t_now某一路灯杆A的交通感知设备检测其所覆盖的相应检测路段内的目标信息，利用式(1)和式(2)计算得到：

交通设备测得此时车道占有率η＝35％，并且

和η均超过指标且已持续t_l＝4min，则此时判定结果为该检测路段正处于交通拥堵状态。

需要说明的是，速度阈值v_m可用平均延误时间

替代，平均延误时间

可根据目标信息，利用式(3)计算得到：

式(3)中，目标i在检测路段已运动的距离为d_i，耗时为t_i2，而在交通流畅时驶过距离d_i的耗时为t_i1，则目标i的延误时间为Δt_i＝t_i2-t_i1。

车道占有率η可用交通流密度替代，交通流密度可通过现有交通技术获得。

下面举例说明本实施例提供的交通检测以及公布方式：

如图2所示，连续多个路灯杆A以及智慧交通系统云服务平台B组成的交通路网可采集一长段距离内的交通数据，当路灯杆A1附近出现异常交通情况时，由边缘计算单元4判断得知，并向智慧交通系统云服务平台B反馈信息，智慧交通系统云服务平台B将警示信息传至A1所在道路的入口附近的路灯杆A2的边缘计算单元4进行公布，公布的方式一方面是通过路灯杆A2的显示模块6告知行人，另一方面是通过I2V通信向附近车载终端广播警示信息如“朝阳路前方500m处发生交通拥堵，建议绕行”。

本实施例通过同时判断检测路段内所有车辆的平均行程速度

车道占有率η、以及t_l，来判断路况拥堵状态，这样可以避免等红灯之类的情况被判定为交通拥堵的误判结果发生。

最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各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；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各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于路灯杆的智慧交通控制方法，其特征在于，包括：

步骤1，设置交通路网：在道路的一侧或两侧间隔设置多个路灯杆，从其中一端的路灯杆为起点，依序对交通路网中的路灯杆进行编号，其中，L_n为编号为n的路灯杆，1≤n≤N，N为交通路网中的路灯杆的总数量，每个路灯杆通过多个交通感知设备的信息融合来采集相应检测路段内的交通信息，并通过相应的边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据；

步骤2，根据采集到的交通信息对路灯杆的照明模块的开启、关闭以及亮度调节进行控制，该控制方法具体包括：

步骤21，每个路灯杆的初始状态设置为低亮度；

步骤22，在智慧交通系统云服务平台预先设置交通流阈值λ、持续高亮度照明时间τ、交通路网中的相邻两个路灯杆之间的距离d的数值，当检测到编号为n的路灯杆L_n在t时刻检测到的交通流信息λ_nt小于交通流阈值λ时，开启步骤23至步骤26提供的边缘控制模式；

步骤23，智慧交通系统云服务平台读取接收到的每个路灯杆返回的数据R_nt＝(D_nt,v_nt,T)，其中：R_nt为路灯杆L_n在边缘控制模式下在t时刻返回的信息；D_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标数量，v_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标中的最小速度，T为D_nt为某一值的持续时间；

步骤24，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt是否大于0，如果是，则由智慧交通系统云服务平台向路灯杆L_n及其前方

个路灯杆中的边缘计算单元发送提高灯光亮度的控制指令，其中，[]为取整符号，如果不是，则进入步骤25；

步骤25，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt＝0持续的时间是否达到预设时间t₁，如果已达到，则由智慧交通系统云服务平台向该路灯杆L_n发送降低灯光亮度的控制指令；

步骤26，判断路灯杆L_n检测到的交通流信息λ_nt是否大于交通流阈值λ，如果是，则关闭边缘控制模式；

所述步骤1中的“通过相应的边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据”的具体方法包括：

对比路灯杆L_n在第m-1帧检测的交通数据A_n(m-1)与第m帧检测的交通数据A_nm，如果在预设时间段t₂内A_nm＝A_n(m-1)，则所述边缘计算单元停止向智慧交通系统云服务平台发送数据，并开始计时，用静态帧持续时间代替；如果A_nm≠A_n(m-1)，则所述边缘计算单元恢复向智慧交通系统云服务平台发送数据，同时发送静态帧计时结果。

2.如权利要求1所述的基于路灯杆的智慧交通控制方法，其特征在于，所述步骤1中“向智慧交通系统云服务平台发送数据”中的数据由目标的位置、速度和类别信息组成。

3.如权利要求1至2中任一项所述的基于路灯杆的智慧交通控制方法，其特征在于，还包括：

步骤3，根据采集到的交通信息对交通拥堵情况进行检测，该检测方法包括：

步骤31，通过每个路灯杆的交通感知设备检测其所覆盖的相应检测路段内的目标信息，该目标信息包括目标i进入该检测路段的时刻t_ei、当前检测时刻t_now、目标i进入该检测路段时的位置p_ei、当前检测时刻t_now目标i所在的位置p_nowi、以及当前检测时刻t_now该检测路段内的车辆数量n；

步骤32，根据步骤31检测到的目标信息，利用下式(1)计算目标i进入检测路段以来的平均速度

步骤33，根据步骤31检测到的目标信息以及步骤32计算得到的目标i进入检测路段以来的平均速度

利用下式(2)计算该检测路段内所有车辆的平均行程速度

步骤34，判断是否同时满足如下三个条件，如果是，则判定为该检测路段正处于交通拥堵状态，否则判定为未发生拥堵：

条件一，

v_m为在智慧交通系统云服务平台中对路灯杆L_n所在检测路段预先设置的速度阈值；

条件二，η≥η₀，η为路灯杆L_n所在检测路段的车道占有率，η₀为车道占有率阈值；

条件三，t_l≥t₀，t_l为

和η均超过其相应阈值的持续时间，t₀为

和η均超过其相应阈值的持续时间阈值。

4.如权利要求3所述的基于路灯杆的智慧交通控制方法，其特征在于，所述路灯杆整体构造成盆栽状，其包括置于路侧的基座，所述基座的顶面上设置有杆状的主干部，所述主干部侧面设置有至少两个朝所述主干部的外侧伸展的支干部，所述支干部设置成树叶状或花朵状，每一所述支干部设置有若干感知设备安装槽；所述基座具有中空的设备容置腔，所述边缘计算单元设置在所述设备容置腔内，所述边缘计算单元与安装在所述感知设备安装槽中的交通感知设备信号连接，所述边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据。

5.如权利要求4所述的基于路灯杆的智慧交通控制方法，其特征在于，所述主干部的顶部设置有根据气象配置显示相应颜色的气象预警模块，其信号连接所述边缘计算单元，所述主干部临近其顶部的侧面上下隔开设置两对树叶状的所述支干部，每一个所述树叶状支干部的根部连接到所述主干部，头部悬置，从该根部至头部倾斜向上设置，所述照明模块设置在上方的所述树叶状支干部临近所述头部的下表面，在每一个所述感知设备安装槽内安装雷达设备、摄像头和WIFI探针中的一种交通感知设备，在上方的一对所述树叶状支干部大于下方的一对所述树叶状支干部的向外侧伸展的面积，所述雷达设备和WIFI探针安装在上方的所述树叶状支干部的下表面，所述摄像头安装在下方的所述树叶状支干部的下表面，上下两对所述树叶状支干部之间布置有微基站模块，所述主干部的侧壁还设置有用于显示检测到的交通拥堵情况的显示模块，在所述设备容置腔中设置充电桩和自检模块，其中，所述基座的侧面开设有供所述充电桩与外部用电设备相连接的接口和充电使用的二维码，所述自检模块处于常开状态，并与所述边缘计算单元、气象预警模块、显示模块、充电桩、安装在所述支干部中的雷达设备、摄像头和WIFI探针的工作电路电连接。

6.一种基于路灯杆的智慧交通控制系统，其特征在于，包括：

交通路网，其具有间隔设置在道路的一侧或两侧的多个路灯杆以及与各所述路灯杆信息交互的智慧交通系统云服务平台，以其中一端的路灯杆为起点，依序对交通路网中的路灯杆进行编号，其中，L_n为编号为n的路灯杆，1≤n≤N，N为交通路网中路灯杆的总数量，每个路灯杆通过多个交通感知设备的信息融合来采集相应检测路段内的交通信息，并通过相应的边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向所述智慧交通系统云服务平台发送数据；

其中，每个路灯杆的初始状态为低亮度，所述智慧交通系统云服务平台设有灯光智能控制装置，所述灯光智能控制装置根据所述路灯杆采集到的交通信息对所述路灯杆的照明模块的开启、关闭以及亮度调节进行控制的方法包括：

所述灯光智能控制装置中预先设置交通流阈值λ、持续高亮度照明时间τ、交通路网中相邻两个路灯杆之间的距离d的数值，当检测到编号为n的路灯杆L_n在t时刻检测到的交通流信息λ_nt小于交通流阈值λ时，开启如下边缘控制模式：

首先，读取接收到的每个路灯杆返回的数据R_nt＝(D_nt,v_nt,T)，其中：R_nt为路灯杆L_n在边缘控制模式下在t时刻返回的信息；D_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标数量，v_nt为路灯杆L_n在t时刻检测到的动态目标中的最小速度，T为D_nt为某一值的持续时间；

然后，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt是否大于0，如果是，则由智慧交通系统云服务平台向路灯杆L_n及其前方

个路灯杆中的边缘计算单元发送提高灯光亮度的控制指令，其中，[]为取整符号，如果不是，则进入步骤25；

再者，判断路灯杆L_n检测到的动态目标数D_nt＝0持续的时间是否达到预设时间t₁，如果已达到，则由智慧交通系统云服务平台向该路灯杆L_n发送降低灯光亮度的控制指令；

最后，判断路灯杆L_n检测到的交通流信息λ_nt是否大于交通流阈值λ，如果是，则关闭边缘控制模式；

数据传输控制装置具体的“通过相应的边缘计算单元控制所述路灯杆向智慧交通系统云服务平台传输数据”的过程包括：

对比路灯杆L_n在第m-1帧检测的交通数据A_n(m-1)与第m帧检测的交通数据A_nm，如果在预设时间段t₂内A_nm＝A_n(m-1)，则所述边缘计算单元停止向智慧交通系统云服务平台发送数据，并开始计时，用静态帧持续时间代替；如果A_nm≠A_n(m-1)，则所述边缘计算单元恢复向智慧交通系统云服务平台发送数据，同时发送静态帧计时结果。

7.如权利要求5或6所述的基于路灯杆的智慧交通控制系统，其特征在于，还包括：

路况检测装置，其用于根据采集到的交通信息对交通拥堵情况进行检测，该检测过程包括：

首先，通过每个路灯杆的交通感知设备检测其所覆盖的相应检测路段内的目标信息，该目标信息包括目标i进入该检测路段的时刻t_ei、当前检测时刻t_now、目标i进入该检测路段时的位置p_ei、当前检测时刻t_now目标i所在的位置p_nowi、以及当前检测时刻t_now该检测路段内的车辆数量n；再利用下式(1)计算目标i进入检测路段以来的平均速度

以及利用下式(2)计算该检测路段内所有车辆的平均行程速度

然后，判断是否同时满足如下三个条件，如果是，则判定为该检测路段正处于交通拥堵状态，否则判定为未发生拥堵：

条件一，

v_m为在智慧交通系统云服务平台中对路灯杆L_n所在检测路段预先设置的速度阈值；

条件二，η≥η₀，η为路灯杆L_n所在检测路段的车道占有率，η₀为车道占有率阈值；

条件三，t_l≥t₀，t_l为条件一和条件二同时满足所持续的时间，t₀为条件一和条件二同时满足所持续的时间阈值。

8.如权利要求7所述的基于路灯杆的智慧交通控制系统，其特征在于，所述路灯杆整体构造成盆栽状，其包括置于路侧的基座，所述基座的顶面上设置有杆状的主干部，所述主干部侧面设置有至少两个朝所述主干部的外侧伸展的支干部，所述支干部设置成树叶状或花朵状，每一所述支干部设置有若干感知设备安装槽；所述基座具有中空的设备容置腔，所述边缘计算单元设置在所述设备容置腔内，所述边缘计算单元与安装在所述感知设备安装槽中的交通感知设备信号连接，所述边缘计算单元按照检测路段内的交通信息向智慧交通系统云服务平台发送数据，所述数据传输控制装置设置在所述边缘计算单元上，所述路况检测装置设置在所述边缘计算单元或智慧交通系统云服务平台上。

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