CN112289063A - 基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,包括数据收集单元、数据存储单元、数据分析单元、数据处理单元和执行调度单元,通过设置数据分析单元,对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,对住户和商户的用电量和用水量进行预计计算,并计算出预计分水总量和预计分电总量,使城市内的自然水资源和电力资源进行合理调度,为资源分配提供数据基础,增加数据的说服力;通过设置数据处理单元,对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,并利用执行调度单元进行相应调度处理,并标记出推荐路线发送至智能汽车进行引导,极大的提升了交通运行效率,减少了道路拥堵情况的发生。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据存储管理系统,具体为基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统。
背景技术
智慧城市起源于传媒领域,是指利用各种信息技术或创新概念,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,以及改善市民生活质量。智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市中各行各业的城市信息化高级形态,实现信息化、工业化与城镇化深度融合,有助于缓解“大城市病”,提高城镇化质量,实现精细化和动态管理,并提升城市管理成效和改善市民生活质量。
现有的城市中因为各个行政区域内的人口密集程度和产业结构不同,没有基于人口大数据进行数据化分析,使得资源分配不均衡导致城市的服务质量不达标,同时充分利用道路监控系统对道路情况进行分析,并利用分析结果对智能汽车的行驶路线进行规划,从而对城市的道路拥挤状况进行缓解,为此,我们提出基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统。
发明内容
本发明的目的就在于提出基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,通过设置数据分析单元,对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,将住户分为三个年龄段,并对不同年龄段的住户设置相应的用电标准数据和用水标准数据,并根据商户的功耗和商户的规模数据对商户的用电量和用水量进行预计计算,并计算出预计分水总量和预计分电总量,通过执行调度单元将数据发送至相应供应系统进行合理分配,使城市内的自然水资源和电力资源进行合理调度,为资源分配提供数据基础,增加数据的说服力;通过设置数据处理单元,对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,并利用执行调度单元进行相应调度处理,提前对道路交通状况进行评估,并标记出推荐路线发送至智能汽车进行引导,同时获取智能汽车的状态,并进行道路救援,极大的提升了交通运行效率,减少了道路拥堵情况的发生。
本发明所解决的技术问题为:
(1)如何通过设置数据分析单元,对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,将住户分为三个年龄段,并对不同年龄段的住户设置相应的用电标准数据和用水标准数据,并根据商户的功耗和商户的规模数据对商户的用电量和用水量进行预计计算,并计算出预计分水总量和预计分电总量,通过执行调度单元将数据发送至相应供应系统进行合理分配,解决现有技术下难以解决的城市资源难以合理分配的问题;
(2)如何通过设置数据处理单元,对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,并利用执行调度单元进行相应调度处理,解决现有技术下难以对道路交通状态进行预先干预和疏导的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,包括数据收集单元、数据存储单元、数据分析单元、数据处理单元和执行调度单元;
所述数据收集单元用于收集监控影像数据和智能汽车数据,并将其一同传输至数据存储单元进行存储,所述监控影像数据包括监控地点数据、影像时间数据和影像内容数据,影像内容数据表示设置在城市交通道路上的摄像头所获取的监控影像,所述智能汽车数据包括车辆状态数据和车辆位置数据,车辆状态数据表示车辆处于正常状态或故障状态;
所述数据存储单元存储有各行政区内的城市人口住户登记数据和商户数据,所述城市人口住户登记数据包括住户量数据和年龄段占比数据,年龄段占比数据表示将人群按年龄分为青少年、中年和老年后各自在整体人群中的数量比例,所述商户数据包括商户类型数据和商户规模数据,商户类型是指该商户是高功耗商户还是低功耗商户,商户规模是指商户面积和人员规模,所述数据存储单元还存储有城市交通道路电子地图;
所述数据分析单元用于对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,得到预计分水总量和预计分电总量并将其一同发送至执行调度单元,所述数据分析单元还用于对道路交通状态进行分析,并将得到的车道通畅信号、车道拥堵信号和监控地点数据一同传输至数据处理单元;
所述数据处理单元对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,得到线路引导信号和道路救援信号并将其发送至执行调度单元;
所述执行调度单元得到预计分水总量和预计分电总量并将其分发至供水系统和供电系统进行资源调度,执行调度单元得到线路引导信号和道路救援信号并对其进行识别,当识别到线路引导信号时,从数据处理单元中提取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图绘制出推荐路线绕过拥堵路段,并将绘制好推荐路线的城市交通道路电子地图发送至智能汽车的车载显示屏幕上,当识别到道路救援信号时,从数据处理单元中提取对应智能汽车的车辆位置数据并将其发送至道路救援系统进行车辆救援。
本发明的进一步技术改进在于:所述电力分配和水量供应规划分析的具体步骤如下:
步骤一:从数据存储单元提取城市人口住户登记数据和商户数据,并将城市人口住户登记数据内的住户量数据标记为Zhi,i表示行政区的编号,i=1,2,3……n1,将城市人口住户登记数据内的年龄段占比数据标记为Nd1、Nd2和Nd3,其中,Nd1表示青少年占比数据,Nd2表示中年占比数据,Nd3表示老年占比数据,将商户类型数据标记为GH,将商户规模数据中的商户面积数据标记为MJ,将商户规模数据中的人员规模数据标记为RY;
步骤二:将住户量数据分别与青少年占比数据、中年占比数据和老年占比数据进行作积运算,得到青少年人数数据并将其标记为QNi,得到中年人数数据并将其标记为ZNi,得到老年人数数据并将其标记为LNi,在数据分析单元中预设有青少年用水标准数据和青少年用电标准数据并分别将其标记为QS和QD,预设有中年人用水标准数据和中年人用电标准数据并分别将其标记为ZS和ZD,预设有老年人用水标准数据和老年人用电标准数据并分别将其标记为LS和LD;
步骤三:将青少年人数数据分别与青少年用水标准数据和青少年用电标准数据相乘,得到青少年用水总量和青少年用电总量并分别标记为ZQSi和ZQDi,将中年人数数据分别与中年人用水标准数据和中年人用电标准数据相乘,得到中年人用水总量和中年人用电总量并分别标记为ZSSi和ZZDi,将老年人数数据分别与老年人用水标准数据和老年人用电标准数据相乘,得到老年人用水总量和老年人用电总量并分别标记为ZLSi和ZLDi;
步骤四:对青年人用水总量、中年人用水总量和老年人用水总量进行累计求和得到对应行政区的预计民用水总量,对青年人用电总量、中年人用电总量和老年人用电总量进行累计求和得到对应行政区的预计用电总量,将预计民用水总量乘以用水偏差系数得到预计民用分水总量,将预计民用电总量乘以用电偏差系数得到预计民用分电总量;
步骤五:在数据分析单元中预设有商户用水标准数据和商户用电标准数据,对商户类型数据进行判断,当商户类型数据为高功耗商户时,将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:高功耗商户用水总量=(商户面积数据×面积用水影响系数+人员规模数据×人员用水影响系数)×商户用水标准数据×高功耗用水倍数,得到高功耗商户用水总量;将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:高功耗商户用电总量=(商户面积数据×面积用电影响系数+人员规模数据×人员用电影响系数)×商户用电标准数据×高功耗用电倍数,得到高功耗商户用电总量;
当商户类型数据为低功耗商户时,将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:低功耗商户用水总量=(商户面积数据×面积用水影响系数+人员规模数据×人员用水影响系数)×商户用水标准数据,得到低功耗商户用水总量;将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:低功耗商户用电总量=(商户面积数据×面积用电影响系数+人员规模数据×人员用电影响系数)×商户用电标准数据,得到低功耗商户用电总量;
步骤六:对预计民用分水总量、高功耗商户用水总量和低功耗商户用水总量进行求和得到预计分水总量,对预计民用分电总量、高功耗商户用电总量和低功耗商户用水总量进行求和得到预计分电总量。
本发明的进一步技术改进在于:所述道路交通状态分析的具体步骤如下:
A1:从数据存储单元中提取监控影像数据,并将其内的监控地点数据标记为Pj,j表示监控摄像头的编号,j=1,2,3……n3,影像时间数据标记为SJ,影像内容数据标记为YX;
A2:提取五个同一监控地点数据对应影像内容数据,五个影像内容数据对应的影像时间数据间隔两分钟,对五个影像内容数据的车流数量进行识别获取,并对获取的车流数量进行求和然后再除以五,得到对应监控地点十分钟内的平均车流数量并将其标记为车流均值数据CL,数据分析单元中预设有一个车流过载标准数据并将其标记为CLs,将车流均值数据与车流过载标准数据进行比较,当车流均值数据小于车流过载标准数据时,生成车道通畅信号,当车流均值数据大于等于车流过载标准数据时,生成车道拥堵信号。
本发明的进一步技术改进在于:所述数据处理单元进行信号识别和交通路线规划的具体步骤如下:
B1:当识别到车道通畅信号时,不进行任何操作,当识别到车道拥堵信号时,则进行B2步骤;
B2:从数据存储单元中获取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图上对监控地点数据进行标记,从数据存储单元中提取智能汽车数据并将其内的车辆状态数据标记为CZk,车辆位置数据标记为WZk,k表示智能汽车的编号,k=1,2,3……n3,并将车辆位置数据在城市交通道路电子地图进行标记,在城市交通道路电子地图上建立监控地点数据标记位置与车辆位置数据标记位置的虚拟连线,并生成连线距离数据,将连线距离数据与该城市交通道路电子地图的比例尺进行作商运算,得到实际距离数据;
B3:对实际距离数据进行筛选,当实际距离数据大于五千米时,不进行任何操作,当实际距离数据小于等于五千米时,对车辆状态数据进行判断,当车辆状态数据显示对应智能汽车为正常状态时,生成线路引导信号,当车辆状态数据显示对应智能汽车为故障状态时,生成道路救援信号。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明在使用时,数据收集单元收集监控影像数据和智能汽车数据,并将其一同传输至数据存储单元进行存储,数据分析单元对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,得到预计分水总量和预计分电总量并将其一同发送至执行调度单元,执行调度单元得到预计分水总量和预计分电总量并将其分发至供水系统和供电系统进行资源调度,通过设置数据分析单元,对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,将住户分为三个年龄段,并对不同年龄段的住户设置相应的用电标准数据和用水标准数据,并根据商户的功耗和商户的规模数据对商户的用电量和用水量进行预计计算,并计算出预计分水总量和预计分电总量,通过执行调度单元将数据发送至相应供应系统进行合理分配,使城市内的自然水资源和电力资源进行合理调度,为资源分配提供数据基础,增加数据的说服力;
2、数据分析单元对道路交通状态进行分析,并将得到的车道通畅信号、车道拥堵信号和监控地点数据一同传输至数据处理单元,数据处理单元对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,得到线路引导信号和道路救援信号并将其发送至执行调度单元,执行调度单元得到线路引导信号和道路救援信号并对其进行识别,当识别到线路引导信号时,从数据处理单元中提取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图绘制出推荐路线绕过拥堵路段,并将绘制好推荐路线的城市交通道路电子地图发送至智能汽车的车载显示屏幕上,当识别到道路救援信号时,从数据处理单元中提取对应智能汽车的车辆位置数据并将其发送至道路救援系统进行车辆救援,通过设置数据处理单元,对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,并利用执行调度单元进行相应调度处理,提前对道路交通状况进行评估,并标记出推荐路线发送至智能汽车进行引导,同时获取智能汽车的状态,并进行道路救援,极大的提升了交通运行效率,减少了道路拥堵情况的发生。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,包括数据收集单元、数据存储单元、数据分析单元、数据处理单元和执行调度单元;
所述数据收集单元用于收集监控影像数据和智能汽车数据,并将其一同传输至数据存储单元进行存储,所述监控影像数据包括监控地点数据、影像时间数据和影像内容数据,影像内容数据表示设置在城市交通道路上的摄像头所获取的监控影像,所述智能汽车数据包括车辆状态数据和车辆位置数据,车辆状态数据表示车辆处于正常状态或故障状态;
所述数据存储单元存储有各行政区内的城市人口住户登记数据和商户数据,所述城市人口住户登记数据包括住户量数据和年龄段占比数据,年龄段占比数据表示将人群按年龄分为青少年、中年和老年后各自在整体人群中的数量比例,所述商户数据包括商户类型数据和商户规模数据,商户类型是指该商户是高功耗商户还是低功耗商户,商户规模是指商户面积和人员规模,所述数据存储单元还存储有城市交通道路电子地图;
所述数据分析单元用于对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,得到预计分水总量和预计分电总量并将其一同发送至执行调度单元,所述数据分析单元还用于对道路交通状态进行分析,并将得到的车道通畅信号、车道拥堵信号和监控地点数据一同传输至数据处理单元;
所述数据处理单元对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,得到线路引导信号和道路救援信号并将其发送至执行调度单元;
所述执行调度单元得到预计分水总量和预计分电总量并将其分发至供水系统和供电系统进行资源调度,执行调度单元得到线路引导信号和道路救援信号并对其进行识别,当识别到线路引导信号时,从数据处理单元中提取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图绘制出推荐路线绕过拥堵路段,并将绘制好推荐路线的城市交通道路电子地图发送至智能汽车的车载显示屏幕上,当识别到道路救援信号时,从数据处理单元中提取对应智能汽车的车辆位置数据并将其发送至道路救援系统进行车辆救援。
所述电力分配和水量供应规划分析的具体步骤如下:
步骤一:从数据存储单元提取城市人口住户登记数据和商户数据,并将城市人口住户登记数据内的住户量数据标记为Zhi,i表示行政区的编号,i=1,2,3……n1,将城市人口住户登记数据内的年龄段占比数据标记为Nd1、Nd2和Nd3,其中,Nd1表示青少年占比数据,Nd2表示中年占比数据,Nd3表示老年占比数据,将商户类型数据标记为GH,将商户规模数据中的商户面积数据标记为MJ,将商户规模数据中的人员规模数据标记为RY;
步骤二:将住户量数据分别与青少年占比数据、中年占比数据和老年占比数据进行作积运算,得到青少年人数数据并将其标记为QNi,得到中年人数数据并将其标记为ZNi,得到老年人数数据并将其标记为LNi,在数据分析单元中预设有青少年用水标准数据和青少年用电标准数据并分别将其标记为QS和QD,预设有中年人用水标准数据和中年人用电标准数据并分别将其标记为ZS和ZD,预设有老年人用水标准数据和老年人用电标准数据并分别将其标记为LS和LD;
步骤三:将青少年人数数据分别与青少年用水标准数据和青少年用电标准数据相乘,得到青少年用水总量和青少年用电总量并分别标记为ZQSi和ZQDi,将中年人数数据分别与中年人用水标准数据和中年人用电标准数据相乘,得到中年人用水总量和中年人用电总量并分别标记为ZSSi和ZZDi,将老年人数数据分别与老年人用水标准数据和老年人用电标准数据相乘,得到老年人用水总量和老年人用电总量并分别标记为ZLSi和ZLDi;
步骤四:对青年人用水总量、中年人用水总量和老年人用水总量进行累计求和得到对应行政区的预计民用水总量,对青年人用电总量、中年人用电总量和老年人用电总量进行累计求和得到对应行政区的预计用电总量,将预计民用水总量乘以用水偏差系数得到预计民用分水总量,将预计民用电总量乘以用电偏差系数得到预计民用分电总量;
步骤五:在数据分析单元中预设有商户用水标准数据和商户用电标准数据,对商户类型数据进行判断,当商户类型数据为高功耗商户时,将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:高功耗商户用水总量=(商户面积数据×面积用水影响系数+人员规模数据×人员用水影响系数)×商户用水标准数据×高功耗用水倍数,得到高功耗商户用水总量;将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:高功耗商户用电总量=(商户面积数据×面积用电影响系数+人员规模数据×人员用电影响系数)×商户用电标准数据×高功耗用电倍数,得到高功耗商户用电总量;
当商户类型数据为低功耗商户时,将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:低功耗商户用水总量=(商户面积数据×面积用水影响系数+人员规模数据×人员用水影响系数)×商户用水标准数据,得到低功耗商户用水总量;将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:低功耗商户用电总量=(商户面积数据×面积用电影响系数+人员规模数据×人员用电影响系数)×商户用电标准数据,得到低功耗商户用电总量;
步骤六:对预计民用分水总量、高功耗商户用水总量和低功耗商户用水总量进行求和得到预计分水总量,对预计民用分电总量、高功耗商户用电总量和低功耗商户用水总量进行求和得到预计分电总量。
所述道路交通状态分析的具体步骤如下:
A1:从数据存储单元中提取监控影像数据,并将其内的监控地点数据标记为Pj,j表示监控摄像头的编号,j=1,2,3……n3,影像时间数据标记为SJ,影像内容数据标记为YX;
A2:提取五个同一监控地点数据对应影像内容数据,五个影像内容数据对应的影像时间数据间隔两分钟,对五个影像内容数据的车流数量进行识别获取,并对获取的车流数量进行求和然后再除以五,得到对应监控地点十分钟内的平均车流数量并将其标记为车流均值数据CL,数据分析单元中预设有一个车流过载标准数据并将其标记为CLs,将车流均值数据与车流过载标准数据进行比较,当车流均值数据小于车流过载标准数据时,生成车道通畅信号,当车流均值数据大于等于车流过载标准数据时,生成车道拥堵信号。
所述数据处理单元进行信号识别和交通路线规划的具体步骤如下:
B1:当识别到车道通畅信号时,不进行任何操作,当识别到车道拥堵信号时,则进行B2步骤;
B2:从数据存储单元中获取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图上对监控地点数据进行标记,从数据存储单元中提取智能汽车数据并将其内的车辆状态数据标记为CZk,车辆位置数据标记为WZk,k表示智能汽车的编号,k=1,2,3……n3,并将车辆位置数据在城市交通道路电子地图进行标记,在城市交通道路电子地图上建立监控地点数据标记位置与车辆位置数据标记位置的虚拟连线,并生成连线距离数据,将连线距离数据与该城市交通道路电子地图的比例尺进行作商运算,得到实际距离数据;
B3:对实际距离数据进行筛选,当实际距离数据大于五千米时,不进行任何操作,当实际距离数据小于等于五千米时,对车辆状态数据进行判断,当车辆状态数据显示对应智能汽车为正常状态时,生成线路引导信号,当车辆状态数据显示对应智能汽车为故障状态时,生成道路救援信号。
工作原理:本发明在使用时,数据收集单元收集监控影像数据和智能汽车数据,并将其一同传输至数据存储单元进行存储,数据分析单元对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,得到预计分水总量和预计分电总量并将其一同发送至执行调度单元,数据分析单元对道路交通状态进行分析,并将得到的车道通畅信号、车道拥堵信号和监控地点数据一同传输至数据处理单元,数据处理单元对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,得到线路引导信号和道路救援信号并将其发送至执行调度单元,执行调度单元得到预计分水总量和预计分电总量并将其分发至供水系统和供电系统进行资源调度,执行调度单元得到线路引导信号和道路救援信号并对其进行识别,当识别到线路引导信号时,从数据处理单元中提取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图绘制出推荐路线绕过拥堵路段,并将绘制好推荐路线的城市交通道路电子地图发送至智能汽车的车载显示屏幕上,当识别到道路救援信号时,从数据处理单元中提取对应智能汽车的车辆位置数据并将其发送至道路救援系统进行车辆救援。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以及特定的方位构造和操作,因此,不能理解为对本发明的限制。此外,“第一”、“第二”仅由于描述目的,且不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。因此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”“相连”“连接”等应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接连接,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (4)
1.基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,其特征在于:包括数据收集单元、数据存储单元、数据分析单元、数据处理单元和执行调度单元;
所述数据收集单元用于收集监控影像数据和智能汽车数据,并将其一同传输至数据存储单元进行存储,所述监控影像数据包括监控地点数据、影像时间数据和影像内容数据,影像内容数据表示设置在城市交通道路上的摄像头所获取的监控影像,所述智能汽车数据包括车辆状态数据和车辆位置数据,车辆状态数据表示车辆处于正常状态或故障状态;
所述数据存储单元存储有各行政区内的城市人口住户登记数据和商户数据,所述城市人口住户登记数据包括住户量数据和年龄段占比数据,年龄段占比数据表示将人群按年龄分为青少年、中年和老年后各自在整体人群中的数量比例,所述商户数据包括商户类型数据和商户规模数据,商户类型是指该商户是高功耗商户还是低功耗商户,商户规模是指商户面积和人员规模,所述数据存储单元还存储有城市交通道路电子地图;
所述数据分析单元用于对城市的电力分配和水量供应进行规划分析,得到预计分水总量和预计分电总量并将其一同发送至执行调度单元,所述数据分析单元还用于对道路交通状态进行分析,并将得到的车道通畅信号、车道拥堵信号和监控地点数据一同传输至数据处理单元;
所述数据处理单元对接收到的车道通畅信号和车道拥堵信号进行识别并对智能汽车的交通路线进行规划,得到线路引导信号和道路救援信号并将其发送至执行调度单元;
所述执行调度单元得到预计分水总量和预计分电总量并将其分发至供水系统和供电系统进行资源调度,执行调度单元得到线路引导信号和道路救援信号并对其进行识别,当识别到线路引导信号时,从数据处理单元中提取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图绘制出推荐路线绕过拥堵路段,并将绘制好推荐路线的城市交通道路电子地图发送至智能汽车的车载显示屏幕上,当识别到道路救援信号时,从数据处理单元中提取对应智能汽车的车辆位置数据并将其发送至道路救援系统进行车辆救援。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,其特征在于,所述电力分配和水量供应规划分析的具体步骤如下:
步骤一:从数据存储单元提取城市人口住户登记数据和商户数据,并将城市人口住户登记数据内的住户量数据标记为Zhi,i表示行政区的编号,i=1,2,3……n1,将城市人口住户登记数据内的年龄段占比数据标记为Nd1、Nd2和Nd3,其中,Nd1表示青少年占比数据,Nd2表示中年占比数据,Nd3表示老年占比数据,将商户类型数据标记为GH,将商户规模数据中的商户面积数据标记为MJ,将商户规模数据中的人员规模数据标记为RY;
步骤二:将住户量数据分别与青少年占比数据、中年占比数据和老年占比数据进行作积运算,得到青少年人数数据并将其标记为QNi,得到中年人数数据并将其标记为ZNi,得到老年人数数据并将其标记为LNi,在数据分析单元中预设有青少年用水标准数据和青少年用电标准数据并分别将其标记为QS和QD,预设有中年人用水标准数据和中年人用电标准数据并分别将其标记为ZS和ZD,预设有老年人用水标准数据和老年人用电标准数据并分别将其标记为LS和LD;
步骤三:将青少年人数数据分别与青少年用水标准数据和青少年用电标准数据相乘,得到青少年用水总量和青少年用电总量并分别标记为ZQSi和ZQDi,将中年人数数据分别与中年人用水标准数据和中年人用电标准数据相乘,得到中年人用水总量和中年人用电总量并分别标记为ZSSi和ZZDi,将老年人数数据分别与老年人用水标准数据和老年人用电标准数据相乘,得到老年人用水总量和老年人用电总量并分别标记为ZLSi和ZLD i;
步骤四:对青年人用水总量、中年人用水总量和老年人用水总量进行累计求和得到对应行政区的预计民用水总量,对青年人用电总量、中年人用电总量和老年人用电总量进行累计求和得到对应行政区的预计用电总量,将预计民用水总量乘以用水偏差系数得到预计民用分水总量,将预计民用电总量乘以用电偏差系数得到预计民用分电总量;
步骤五:在数据分析单元中预设有商户用水标准数据和商户用电标准数据,对商户类型数据进行判断,当商户类型数据为高功耗商户时,将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:高功耗商户用水总量=(商户面积数据×面积用水影响系数+人员规模数据×人员用水影响系数)×商户用水标准数据×高功耗用水倍数,得到高功耗商户用水总量;将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:高功耗商户用电总量=(商户面积数据×面积用电影响系数+人员规模数据×人员用电影响系数)×商户用电标准数据×高功耗用电倍数,得到高功耗商户用电总量;
当商户类型数据为低功耗商户时,将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:低功耗商户用水总量=(商户面积数据×面积用水影响系数+人员规模数据×人员用水影响系数)×商户用水标准数据,得到低功耗商户用水总量;将商户规模数据中的商户面积数据和人员规模数据代入到公式:低功耗商户用电总量=(商户面积数据×面积用电影响系数+人员规模数据×人员用电影响系数)×商户用电标准数据,得到低功耗商户用电总量;
步骤六:对预计民用分水总量、高功耗商户用水总量和低功耗商户用水总量进行求和得到预计分水总量,对预计民用分电总量、高功耗商户用电总量和低功耗商户用水总量进行求和得到预计分电总量。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,其特征在于,所述道路交通状态分析的具体步骤如下:
A1:从数据存储单元中提取监控影像数据,并将其内的监控地点数据标记为Pj,j表示监控摄像头的编号,j=1,2,3……n3,影像时间数据标记为SJ,影像内容数据标记为YX;
A2:提取五个同一监控地点数据对应影像内容数据,五个影像内容数据对应的影像时间数据间隔两分钟,对五个影像内容数据的车流数量进行识别获取,并对获取的车流数量进行求和然后再除以五,得到对应监控地点十分钟内的平均车流数量并将其标记为车流均值数据CL,数据分析单元中预设有一个车流过载标准数据并将其标记为CLs,将车流均值数据与车流过载标准数据进行比较,当车流均值数据小于车流过载标准数据时,生成车道通畅信号,当车流均值数据大于等于车流过载标准数据时,生成车道拥堵信号。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧城市数据迁移存储管理系统,其特征在于,所述数据处理单元进行信号识别和交通路线规划的具体步骤如下:
B1:当识别到车道通畅信号时,不进行任何操作,当识别到车道拥堵信号时,则进行B2步骤;
B2:从数据存储单元中获取城市交通道路电子地图,在城市交通道路电子地图上对监控地点数据进行标记,从数据存储单元中提取智能汽车数据并将其内的车辆状态数据标记为CZk,车辆位置数据标记为WZk,k表示智能汽车的编号,k=1,2,3……n3,并将车辆位置数据在城市交通道路电子地图进行标记,在城市交通道路电子地图上建立监控地点数据标记位置与车辆位置数据标记位置的虚拟连线,并生成连线距离数据,将连线距离数据与该城市交通道路电子地图的比例尺进行作商运算,得到实际距离数据;
B3:对实际距离数据进行筛选,当实际距离数据大于五千米时,不进行任何操作,当实际距离数据小于等于五千米时,对车辆状态数据进行判断,当车辆状态数据显示对应智能汽车为正常状态时,生成线路引导信号,当车辆状态数据显示对应智能汽车为故障状态时,生成道路救援信号。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115218962A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-21 | 安徽省阜阳市大洋消防器材有限公司 | 一种基于大数据智慧化城市供水的数据收集检测系统 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102081855A (zh) * | 2011-01-21 | 2011-06-01 | 中国电信股份有限公司 | 实时交通信息通知系统、方法及车载终端 |
CN104268802A (zh) * | 2014-10-11 | 2015-01-07 | 国家电网公司 | 采用神经网络模型确定城市居民小区用电需用系数的方法 |
CN105206053A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-30 | 河海大学常州校区 | 一种基于车联网技术的道路综合信息处理系统及其方法 |
CN105762792A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-07-13 | 国家电网公司 | 基于用户行为的户均配变容量的配置方法 |
US20180046149A1 (en) * | 2015-03-11 | 2018-02-15 | Siemens Industry, Inc. | Prediction in building automation |
CN107742418A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-27 | 东南大学 | 一种城市快速路交通拥堵状态及堵点位置自动识别方法 |
CN107944696A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-20 | 国网天津市电力公司 | 基于社区年龄趋势分析的煤改电供能规划方法 |
CN109559543A (zh) * | 2017-09-25 | 2019-04-02 | 河南星云慧通信技术有限公司 | 一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法 |
CN109872504A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-11 | 上海理工大学 | 一种针对高速公路重大事故的实时自主呼救系统 |
CN110716544A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-21 | 广州大学 | 一种辅助无人驾驶汽车的车联网系统及其实现方法 |
CN111815989A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-23 | 勇鸿(重庆)信息科技有限公司 | 一种基于c-v2x技术的道路事故救援方法及系统 |
CN111882867A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-11-03 | 多伦科技股份有限公司 | 一种基于物联网的城市智慧交通预警系统 |
-
2020
- 2020-11-20 CN CN202011309811.1A patent/CN112289063A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102081855A (zh) * | 2011-01-21 | 2011-06-01 | 中国电信股份有限公司 | 实时交通信息通知系统、方法及车载终端 |
CN104268802A (zh) * | 2014-10-11 | 2015-01-07 | 国家电网公司 | 采用神经网络模型确定城市居民小区用电需用系数的方法 |
US20180046149A1 (en) * | 2015-03-11 | 2018-02-15 | Siemens Industry, Inc. | Prediction in building automation |
CN105206053A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-30 | 河海大学常州校区 | 一种基于车联网技术的道路综合信息处理系统及其方法 |
CN105762792A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-07-13 | 国家电网公司 | 基于用户行为的户均配变容量的配置方法 |
CN109559543A (zh) * | 2017-09-25 | 2019-04-02 | 河南星云慧通信技术有限公司 | 一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法 |
CN107742418A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-27 | 东南大学 | 一种城市快速路交通拥堵状态及堵点位置自动识别方法 |
CN107944696A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-20 | 国网天津市电力公司 | 基于社区年龄趋势分析的煤改电供能规划方法 |
CN109872504A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-11 | 上海理工大学 | 一种针对高速公路重大事故的实时自主呼救系统 |
CN110716544A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-21 | 广州大学 | 一种辅助无人驾驶汽车的车联网系统及其实现方法 |
CN111815989A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-23 | 勇鸿(重庆)信息科技有限公司 | 一种基于c-v2x技术的道路事故救援方法及系统 |
CN111882867A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-11-03 | 多伦科技股份有限公司 | 一种基于物联网的城市智慧交通预警系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
詹姆斯 等: "《水资源规划经济学》", 30 November 1984, 北京:水利电力出版社 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115218962A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-21 | 安徽省阜阳市大洋消防器材有限公司 | 一种基于大数据智慧化城市供水的数据收集检测系统 |
CN115218962B (zh) * | 2022-07-29 | 2024-08-30 | 阜阳大洋科技集团有限公司 | 一种基于大数据智慧化城市供水的数据收集检测系统 |
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