CN112419713A - 一种基于云计算的城市交通监测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的城市交通监测系统，包括数据采集模块、环境分析模块、健康分析模块和异常处理分配模块；所述数据采集模块用于采集城市交通信息；所述环境分析模块用于判断分析城市交通的异常状况，本发明对驾驶员所处区域的城市交通环境进行分析，避免恶劣的外部环境容易影响驾车安全；所述健康分析模块用于对城市交通中驾驶员的健康信息进行分析，发明能够对城市交通中的驾驶员个体进行健康检测分析，方便快速有效地掌握城市交通驾驶员的健康状况，无需后续花费大量精力进行检测；所述异常处理分配模块用于筛选推荐城市交通异常情况的维护人员，本发明在城市交通中发生交通事故等异常情况时，能够第一时间进行事故救援。

Description

一种基于云计算的城市交通监测系统
技术领域
本发明属于城市交通领域，涉及城市交通监测系统，具体是一种基于云计算的城市交通监测系统。
背景技术
城市交通是指城市(包括市区和郊区)道路(地面、地下、高架、水道、索道等)系统间的公众出行和客货输送。在人类把车辆作为交通工具之前，城市公众出行以步行为主，或以骑牲畜、乘轿等代步。货物转移多靠肩挑或利用简单的运送工具运输。车辆出现后，马车很快成为城市交通工具的主体。1819年巴黎市街上首先出现了为城市公众租乘服务的公共马车，从此产生了城市公共交通，开创了城市交通的新纪元。
公开号为CN 203250414 U的基于无线传感网的城市交通信息监测系统，型将无线传感网技术应用到城市交通信息监测系统上，城市交通信息采集器通过无线传感网将交通信息发送到网关节点，网关节点通过串口传输信息到数据处理服务中心，数据处理服务中心实现信息的发布、统计及维护。本实用新型依靠无线方式组网，无需布线，扩展灵活，不占空间，低能耗、高效率，绿色环保，成本低，易于被采用，为出行的人们提供交通监测数据，为各项交通法规的制度提供参考依据，但是该专利无法对城市交通环境、城市交通中的驾驶个体进行分析。
现有技术中，当前城市交通监测系统功能较为单一，一般用于城市交通的实时监测和事故后视频查看，无法对驾驶员所处区域的城市交通环境进行分析，当前城市交通某个区域环境恶劣时，驾驶员驾驶车辆驶入该区域时，恶劣的外部环境容易影响驾车安全；当前城市交通监测系统无法对城市交通中的驾驶员个体进行健康检测分析，无法快速有效地掌握城市交通驾驶员的健康状况，后续需要花费大量精力进行检测，费时费力；当城市交通中发生交通事故等异常情况时，通常的方式为人工拨打事故救援电话，这种方式较为缓慢，且效率低下，无法做到第一时间的救援，为此，我们提出一种基于云计算的城市交通监测系统。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于云计算的城市交通监测系统，本发明对驾驶员所处区域的城市交通环境进行分析，当前城市交通某个区域环境恶劣时，在驾驶员驾驶车辆驶入该区域时进行报警和显示，避免恶劣的外部环境容易影响驾车安全；本发明能够对城市交通中的驾驶员个体进行健康检测分析，方便快速有效地掌握城市交通驾驶员的健康状况，无需后续花费大量精力进行检测，省时省力；本发明在城市交通中发生交通事故等异常情况时，能够第一时间进行事故救援，快速且高效。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)当前城市交通监测系统功能较为单一，一般用于城市交通的实时监测和事故后视频查看，无法对驾驶员所处区域的城市交通环境进行分析，当前城市交通某个区域环境恶劣时，驾驶员驾驶车辆驶入该区域时，恶劣的外部环境容易影响驾车安全；
(2)当前城市交通监测系统无法对城市交通中的驾驶员个体进行健康检测分析，无法快速有效地掌握城市交通驾驶员的健康状况，后续需要花费大量精力进行检测，费时费力；
(3)当城市交通中发生交通事故等异常情况时，通常的方式为人工拨打事故救援电话，这种方式较为缓慢，且效率低下，无法做到第一时间的救援。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于云计算的城市交通监测系统，包括定位模块、数据采集模块、报警模块、显示模块、环境分析模块、脸部识别模块、健康分析模块和异常处理分配模块；
所述数据采集模块用于采集城市交通信息；
所述定位模块用于定位采集城市交通中驾驶员的地理位置，并将驾驶员的地理位置发送至云平台；所述显示模块用于显示城市交通的实况信息和报警信号；所述报警模块用于城市交通发生异常情况时发送报警信号至显示模块；
所述环境分析模块用于判断分析城市交通的异常状况，具体判断分析过程如下：
S1：将城市交通划分为若干个区域o，获取区域当天24小时的天气预报数据，从而获取区域的降雨值JYo；
S2：获取区域的路段车流量，并将区域的路段车流量标记为CLo；
S3：获取区域的路段能见度，并将区域的路段能见度标记为NJo；
S4：去量纲后利用公式计算得出区域的环境恶劣值HEo，具体公式如下：
Figure BDA0002768696770000031
其中a1、a2和a3均为预设比例系数固定数值；
S5：若环境恶劣值HEo超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；
若环境恶劣值HEo未超过设定的环境恶劣阈值，则不生成异常信号；
S6：云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警模块，报警模块接收控制指令产生报警信号，同时报警信号传输至显示模块；
所述健康分析模块用于对城市交通中驾驶员的健康信息进行分析；所述脸部识别模块用于录入城市交通中驾驶员的脸部信息，并将脸部信息发送至云平台；所述异常处理分配模块用于筛选推荐城市交通异常情况的维护人员。
进一步地，所述路段能见度的检测设备具体为路段能见度检测器、能见度观测仪以及能见度天气现象仪中的一种或多种；
所述路段车流量的检测设备具体为车流量检测器、道路流量检测器和车流量观测仪中的一种或多种。
进一步地，所述健康分析模块的具体分析过程如下：
SS1：获取城市交通图片中的驾驶员，并将驾驶员标记为i，设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取驾驶员前14天的体温TWiu，u＝1，……，14；
SS2：遍历驾驶员前14天体温获取体温最大值TWimax和体温最小值TWimin，设定一个体温安全阈值TWy；
SS3：若TWimin＞TWy，则判定该驾驶员的体温处于危险等级，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；
若TWimax≤TWy，则判定驾驶员的体温处于无危险等级，初检通过，进入下一步骤；
SS4：获取驾驶员前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；
SS5：若驾驶员前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；
若驾驶员前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，进入下一步骤；
SS6：初检通过的驾驶员的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台。
进一步地，所述异常处理分配模块的具体过程如下：
P1：当驾驶员发生异常情况时，获取驾驶员的实时地理位置，以驾驶员所处位置为原点建立二维坐标系，并以半径R划分指定范围；
P2：获取驾驶员实时地理位置的所有处理点CJv，v＝1，……，n，利用公式计算每个处理点CJv与驾驶员的距离JLv，筛选出距离JLv小于半径R的处理点，并将这些处理点标记为待选处理点CJe，e＝1，……，n；
P3：获取待选处理点CJe的处理速度CJes、处理效率CJex以及处理量CJl；
P4：去量纲后，利用公式计算得出待选人员的处理推荐值TJe，具体公式如下：
Figure BDA0002768696770000051
其中b1、b2和b3均为预设比例系数固定数值；
P5：获取处理推荐值TJe最大的待选处理点，将该待选处理点归类为正选处理点，同时该处理点的处理量增加一次；
P6：异常处理分配模块将处理信号立即发送至该正选处理点，正选处理点根据实时地理位置前往查看。
进一步地，所述城市交通信息包括城市交通图片、城市交通实时视频和驾驶员信息，驾驶员信息包括个人信息、健康信息以及车辆信息；
所述个人信息包括姓名、性别、年龄、实名认证手机号码、身份证号码以及驾龄；
所述健康信息包括体温数据和活动轨迹；
所述车辆信息包括车辆颜色、车型以及车牌号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过环境分析模块判断分析城市交通的异常状况，将城市交通划分为若干个区域o，获取区域当天24小时的天气预报数据，从而获取区域的降雨值JYo；获取区域的路段车流量，并将区域的路段车流量标记为CLo；获取区域的路段能见度，并将区域的路段能见度标记为NJo；去量纲后利用公式
Figure BDA0002768696770000061
计算得出区域的环境恶劣值HEo，其中a1、a2和a3均为预设比例系数固定数值；若环境恶劣值HEo超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；若环境恶劣值HEo未超过设定的环境恶劣阈值，则不生成异常信号；云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警模块，报警模块接收控制指令产生报警信号，同时报警信号传输至显示模块，本发明对驾驶员所处区域的城市交通环境进行分析，当前城市交通某个区域环境恶劣时，在驾驶员驾驶车辆驶入该区域时进行报警和显示，避免恶劣的外部环境容易影响驾车安全。
2、本发明通过健康分析模块对城市交通中驾驶员的健康信息进行分析，获取城市交通图片中的驾驶员，并将驾驶员标记为i，设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取驾驶员前14天的体温TWiu，u＝1，……，14；遍历驾驶员前14天体温获取体温最大值TWimax和体温最小值TWimin，设定一个体温安全阈值TWy；若TWimin＞TWy，则判定该驾驶员的体温处于危险等级，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；若TWimax≤TWy，则判定驾驶员的体温处于无危险等级，初检通过，进一步获取驾驶员前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；若驾驶员前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；若驾驶员前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，初检通过的驾驶员的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台，本发明能够对城市交通中的驾驶员个体进行健康检测分析，方便快速有效地掌握城市交通驾驶员的健康状况，无需后续花费大量精力进行检测，省时省力。
3、本发明通过异常处理分配模块筛选推荐城市交通维护人员，当驾驶员发生异常情况时，获取驾驶员的实时地理位置，以驾驶员所处位置为原点建立二维坐标系，并以半径R划分指定范围；获取驾驶员实时地理位置的所有处理点CJv，v＝1，……，n，利用公式计算每个处理点CJv与驾驶员的距离JLv，筛选出距离JLv小于半径R的处理点，并将这些处理点标记为待选处理点CJe，e＝1，……，n；获取待选处理点CJe的处理速度CJes、处理效率CJex以及处理量CJl；去量纲后，利用公式
Figure BDA0002768696770000071
计算得出待选人员的处理推荐值TJe，其中b1、b2和b3均为预设比例系数固定数值；获取处理推荐值TJe最大的待选处理点，将该待选处理点归类为正选处理点，同时该处理点的处理量增加一次；异常处理分配模块将处理信号立即发送至该正选处理点，正选处理点根据实时地理位置前往查看，本发明在城市交通中发生交通事故等异常情况时，能够第一时间进行事故救援，快速且高效。
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为本发明的整体系统框图。
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，一种基于云计算的城市交通监测系统，包括定位模块、数据采集模块、报警模块、显示模块、环境分析模块、脸部识别模块、健康分析模块和异常处理分配模块；
所述数据采集模块用于采集城市交通信息，城市交通信息包括城市交通图片、城市交通实时视频和驾驶员信息，其中驾驶员信息包括个人信息、健康信息以及车辆信息，并将个人信息、健康信息和车辆信息均发送至云平台内存储，个人信息包括姓名、性别、年龄、实名认证手机号码、身份证号码以及驾龄，健康信息包括体温数据和活动轨迹，车辆信息包括车辆颜色、车型以及车牌号；
所述定位模块用于定位采集城市交通中驾驶员的地理位置，并将驾驶员的地理位置发送至云平台；所述显示模块用于显示城市交通的实况信息和报警信号；所述报警模块用于城市交通发生异常情况时发送报警信号至显示模块；
所述环境分析模块用于判断分析城市交通的异常状况，具体判断分析过程如下：
S1：将城市交通划分为若干个区域o，获取区域当天24小时的天气预报数据，从而获取区域的降雨值JYo；
S2：获取区域的路段车流量，并将区域的路段车流量标记为CLo；
S3：获取区域的路段能见度，并将区域的路段能见度标记为NJo；
S4：去量纲后利用公式计算得出区域的环境恶劣值HEo，具体公式如下：
Figure BDA0002768696770000081
其中a1、a2和a3均为预设比例系数固定数值；
S5：若环境恶劣值HEo超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；
若环境恶劣值HEo未超过设定的环境恶劣阈值，则不生成异常信号；
S6：云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警模块，报警模块接收控制指令产生报警信号，同时报警信号传输至显示模块。
其中，所述路段能见度的检测设备具体为路段能见度检测器、能见度观测仪以及能见度天气现象仪中的一种或多种；所述路段车流量的检测设备具体为车流量检测器、道路流量检测器和车流量观测仪中的一种或多种。
所述健康分析模块用于对城市交通中驾驶员的健康信息进行分析，具体分析过程如下：
SS1：获取城市交通图片中的驾驶员，并将驾驶员标记为i，设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取驾驶员前14天的体温TWiu，u＝1，……，14；
SS2：遍历驾驶员前14天体温获取体温最大值TWimax和体温最小值TWimin，设定一个体温安全阈值TWy；
SS3：若TWimin＞TWy，则判定该驾驶员的体温处于危险等级，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；
若TWimax≤TWy，则判定驾驶员的体温处于无危险等级，初检通过，进入下一步骤；
SS4：获取驾驶员前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；
SS5：若驾驶员前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；
若驾驶员前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，进入下一步骤；
SS6：初检通过的驾驶员的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台。
所述脸部识别模块用于录入城市交通中驾驶员的脸部信息，并将脸部信息发送至云平台；所述异常处理分配模块用于筛选推荐城市交通异常情况的维护人员，具体过程如下：
P1：当驾驶员发生异常情况时，获取驾驶员的实时地理位置，以驾驶员所处位置为原点建立二维坐标系，并以半径R划分指定范围；
P2：获取驾驶员实时地理位置的所有处理点CJv，v＝1，……，n，利用公式计算每个处理点CJv与驾驶员的距离JLv，筛选出距离JLv小于半径R的处理点，并将这些处理点标记为待选处理点CJe，e＝1，……，n；
P3：获取待选处理点CJe的处理速度CJes、处理效率CJex以及处理量CJl；
P4：去量纲后，利用公式计算得出待选人员的处理推荐值TJe，具体公式如下：
Figure BDA0002768696770000101
其中b1、b2和b3均为预设比例系数固定数值；
P5：获取处理推荐值TJe最大的待选处理点，将该待选处理点归类为正选处理点，同时该处理点的处理量增加一次；
P6：异常处理分配模块将处理信号立即发送至该正选处理点，正选处理点根据实时地理位置前往查看。
一种基于云计算的城市交通监测系统，工作时，通过数据采集模块采集城市交通信息，城市交通信息包括城市交通图片、城市交通实时视频和驾驶员信息，驾驶员信息包括个人信息、健康信息以及车辆信息，并将个人信息、健康信息和车辆信息均发送至云平台内存储，个人信息包括姓名、性别、年龄、实名认证手机号码、身份证号码以及驾龄，健康信息包括体温数据和活动轨迹，车辆信息包括车辆颜色、车型以及车牌号；
而后通过定位模块定位采集城市交通中驾驶员的地理位置，并将驾驶员的地理位置发送至云平台；所述显示模块用于显示城市交通的实况信息和报警信号；所述报警模块用于城市交通发生异常情况时发送报警信号至显示模块
通过环境分析模块判断分析城市交通的异常状况，将城市交通划分为若干个区域o，获取区域当天24小时的天气预报数据，从而获取区域的降雨值JYo；获取区域的路段车流量，并将区域的路段车流量标记为CLo；获取区域的路段能见度，并将区域的路段能见度标记为NJo；去量纲后利用公式
Figure BDA0002768696770000111
计算得出区域的环境恶劣值HEo，其中a1、a2和a3均为预设比例系数固定数值；若环境恶劣值HEo超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；若环境恶劣值HEo未超过设定的环境恶劣阈值，则不生成异常信号；云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警模块，报警模块接收控制指令产生报警信号，同时报警信号传输至显示模块。
通过健康分析模块对城市交通中驾驶员的健康信息进行分析，获取城市交通图片中的驾驶员，并将驾驶员标记为i，设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取驾驶员前14天的体温TWiu，u＝1，……，14；遍历驾驶员前14天体温获取体温最大值TWimax和体温最小值TWimin，设定一个体温安全阈值TWy；若TWimin＞TWy，则判定该驾驶员的体温处于危险等级，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；若TWimax≤TWy，则判定驾驶员的体温处于无危险等级，初检通过，进一步获取驾驶员前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；若驾驶员前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；若驾驶员前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，初检通过的驾驶员的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台。
通过异常处理分配模块筛选推荐城市交通维护人员，当驾驶员发生异常情况时，获取驾驶员的实时地理位置，以驾驶员所处位置为原点建立二维坐标系，并以半径R划分指定范围；获取驾驶员实时地理位置的所有处理点CJv，v＝1，……，n，利用公式计算每个处理点CJv与驾驶员的距离JLv，筛选出距离JLv小于半径R的处理点，并将这些处理点标记为待选处理点CJe，e＝1，……，n；获取待选处理点CJe的处理速度CJes、处理效率CJex以及处理量CJl；去量纲后，利用公式
Figure BDA0002768696770000121
计算得出待选人员的处理推荐值TJe，其中b1、b2和b3均为预设比例系数固定数值；获取处理推荐值TJe最大的待选处理点，将该待选处理点归类为正选处理点，同时该处理点的处理量增加一次；异常处理分配模块将处理信号立即发送至该正选处理点，正选处理点根据实时地理位置前往查看。
上述公式均是去量化取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.一种基于云计算的城市交通监测系统，其特征在于，包括定位模块、数据采集模块、报警模块、显示模块、环境分析模块、脸部识别模块、健康分析模块和异常处理分配模块；
所述数据采集模块用于采集城市交通信息；
所述定位模块用于定位采集城市交通中驾驶员的地理位置，并将驾驶员的地理位置发送至云平台；所述显示模块用于显示城市交通的实况信息和报警信号；所述报警模块用于城市交通发生异常情况时发送报警信号至显示模块；
所述环境分析模块用于判断分析城市交通的异常状况，具体判断分析过程如下：
S1：将城市交通划分为若干个区域o，获取区域当天24小时的天气预报数据，从而获取区域的降雨值JYo；
S2：获取区域的路段车流量，并将区域的路段车流量标记为CLo；
S3：获取区域的路段能见度，并将区域的路段能见度标记为NJo；
S4：去量纲后利用公式计算得出区域的环境恶劣值HEo，具体公式如下：
Figure FDA0002768696760000011
其中a1、a2和a3均为预设比例系数固定数值；
S5：若环境恶劣值HEo超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；
若环境恶劣值HEo未超过设定的环境恶劣阈值，则不生成异常信号；
S6：云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警模块，报警模块接收控制指令产生报警信号，同时报警信号传输至显示模块；
所述健康分析模块用于对城市交通中驾驶员的健康信息进行分析；所述脸部识别模块用于录入城市交通中驾驶员的脸部信息，并将脸部信息发送至云平台；所述异常处理分配模块用于筛选推荐城市交通异常情况的维护人员。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的城市交通监测系统，其特征在于，所述路段能见度的检测设备具体为路段能见度检测器、能见度观测仪以及能见度天气现象仪中的一种或多种；
所述路段车流量的检测设备具体为车流量检测器、道路流量检测器和车流量观测仪中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的城市交通监测系统，其特征在于，所述健康分析模块的具体分析过程如下：
SS1：获取城市交通图片中的驾驶员，并将驾驶员标记为i，设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取驾驶员前14天的体温TWiu，u＝1，……，14；
SS2：遍历驾驶员前14天体温获取体温最大值TWimax和体温最小值TWimin，设定一个体温安全阈值TWy；
SS3：若TWimin＞TWy，则判定该驾驶员的体温处于危险等级，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；
若TWimax≤TWy，则判定驾驶员的体温处于无危险等级，初检通过，进入下一步骤；
SS4：获取驾驶员前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；
SS5：若驾驶员前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许驾驶员驾驶车辆；
若驾驶员前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，进入下一步骤；
SS6：初检通过的驾驶员的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的城市交通监测系统，其特征在于，所述异常处理分配模块的具体过程如下：
P1：当驾驶员发生异常情况时，获取驾驶员的实时地理位置，以驾驶员所处位置为原点建立二维坐标系，并以半径R划分指定范围；
P2：获取驾驶员实时地理位置的所有处理点CJv，v＝1，……，n，利用公式计算每个处理点CJv与驾驶员的距离JLv，筛选出距离JLv小于半径R的处理点，并将这些处理点标记为待选处理点CJe，e＝1，……，n；
P3：获取待选处理点CJe的处理速度CJes、处理效率CJex以及处理量CJl；
P4：去量纲后，利用公式计算得出待选人员的处理推荐值TJe，具体公式如下：
Figure FDA0002768696760000031
其中b1、b2和b3均为预设比例系数固定数值；
P5：获取处理推荐值TJe最大的待选处理点，将该待选处理点归类为正选处理点，同时该处理点的处理量增加一次；
P6：异常处理分配模块将处理信号立即发送至该正选处理点，正选处理点根据实时地理位置前往查看。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的城市交通监测系统，其特征在于，所述城市交通信息包括城市交通图片、城市交通实时视频和驾驶员信息，驾驶员信息包括个人信息、健康信息以及车辆信息；
所述个人信息包括姓名、性别、年龄、实名认证手机号码、身份证号码以及驾龄；
所述健康信息包括体温数据和活动轨迹；
所述车辆信息包括车辆颜色、车型以及车牌号。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114973702A (zh) * 2022-04-21 2022-08-30 安徽皖通科技股份有限公司 基于大数据交通协同指挥系统
CN114973702B (zh) * 2022-04-21 2023-08-11 安徽皖通科技股份有限公司 基于大数据交通协同指挥系统

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