CN113112807A - 融合4g探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法 - Google Patents
融合4g探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113112807A CN113112807A CN202110420118.XA CN202110420118A CN113112807A CN 113112807 A CN113112807 A CN 113112807A CN 202110420118 A CN202110420118 A CN 202110420118A CN 113112807 A CN113112807 A CN 113112807A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- probe
- highway
- mobile phone
- layer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000000523 sample Substances 0.000 title claims abstract description 52
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 abstract description 2
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 abstract description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000011273 social behavior Effects 0.000 description 2
- 241000533950 Leucojum Species 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
Abstract
本发明公开了一种融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，包括探测系统、数据传输系统以及管理系统；所述探测系统包括4G探针和高速机电系统；所述数据传输系统包括源数据存储层、数据汇集层和数据交换层；所述管理系统包括数据处理端和移动端；探测系统将采集到的数据传递至数据传输系统的源数据存储层进行保存，数据集成层根据数据流向和功能实现封装或拆分，数据采用数据管道技术实现对接与转换，为源数据存储层和数据交换层提供数据；数据处理端接收数据交换层的数据后进行分析、处理。本发明能够对高速公路上的人、车进行有效监测，从而全面高速公路上的路况、车辆及人流等情况，从而便于对高速路网的全面管控。
Description
技术领域
本发明涉及道路交通技术领域，尤其涉及一种融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法。
背景技术
目前，高速公路上面架设了较多的摄像头、事件驱动一体机、微波测速设备、ETC检测器等设备，用来监测道路情况与车辆运行情况。但是高速公路交通参与者，除了车辆外，最重要的是参与交通行为的人，上述已有设备很难在高速公路通行中找到参与交通行为的人的情况。如果能成功的探测到交通参与的人情况，对于交通过程管控、交通行为最重要的安全保障、保畅促通，应急反应等具有非常重要的意义。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，能够对高速公路上的人、车进行有效监测，从而全面高速公路上的路况、车辆及人流等情况，从而便于对高速路网的全面管控。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的：一种融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：包括探测系统、数据传输系统以及管理系统；所述探测系统包括4G探针和高速机电系统；所述数据传输系统包括源数据存储层、数据汇集层和数据交换层；所述管理系统包括数据处理端和移动端；
其中，探测系统沿高速公路间隔分布，并通过4G探针和高速机电系统实时监控高速公路上驾乘人员、车辆、路况以及天气相关信息，并将采集到的数据传递至数据传输系统的源数据存储层进行保存，数据集成层根据数据流向和功能实现封装或拆分，数据采用数据管道技术实现对接与转换，为源数据存储层和数据交换层提供数据；数据处理端接收数据交换层的数据后进行分析、处理，并根据移动端的需求通过互联网将数据信息发送给移动端；同时，将移动端上传的数据，根据需求传递给数据交换层，数据交换层再通过数据汇集层传递给目标端手机。
进一步地，所述高速路机电系统包括摄像头、事件一体机、微波监测仪以及气象监测仪。
进一步地，所述数据管道技术指将数据从一个系统抽取出来，经过转换，最终再加载到其他数据库或数据仓库中；它是在批处理中使用的管道，而数据管道以流式计算的形式来执行，流式计算表示任何事件在发生时才被处理。
进一步地，所述4G探针工作过程中对目标手机的IMSI/IMEI码进行采集。
进一步地，数据处理端根据摄像头和4G探针传递的数据，当同一车牌的车辆路过不同探测系统时，对比重复的IMSI/IMEI码，获取到IMSI/IMEI码多次重复时，判定该车辆随行的驾乘人员数量为重复的IMSI/IMEI码的数量。
进一步地，数据处理端分析车辆移动轨迹过程中，通过相邻4G探针对同一手机信号进行监测，当手机信号逐渐远离前一4G探针，并移动至相邻两4G探针交接处时，进入后一4G探针的探测范围，当后一4G探针监测到该手机信号逐渐增强后，向数据处理端重新传递该手机信号，数据处理端根据手机所通过的4G探针的位置及探测范围，分析出该手机信号的移动轨迹及移动速度。
进一步地，数据处理端根据分析出的车辆随行人员信息以及随行人员手机信号信息，分析出车辆的移动轨迹及移动速度。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：通过4G探针与高速机电系统的结合，能够对高速功率上的所有情况进行采集，并将数据传递至数据处理端，数据处理端有效获取人、车、路、天气、突发事件等协同行为；通过数据处理端能够快速有效分析出车上人员数量，并且能够有效地分析出车辆、位置以及移动轨迹和移动速度，从而清楚地获取路况信息，更便于对道路沿途的交通指挥、旅游/商业等信息的推广，从而方便道路管理及车辆出行。
附图说明
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
实施例：参见图1，一种融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，包括探测系统、数据传输系统以及管理系统；所述探测系统包括4G探针和高速机电系统。所述数据传输系统包括源数据存储层、数据汇集层和数据交换层；所述管理系统包括数据处理端和移动端。
其中，探测系统沿高速公路间隔分布，并通过4G探针和高速机电系统实时监控高速公路上驾乘人员、车辆、路况以及天气相关信息。所述4G探针集成有GPS和北斗双模定位模块；这样，能够通过4G探针的位置信息以及其探测的区域，获取该区域内的车辆及驾乘人员的位置信息，同时，能够分析获取车辆及手机信号移动的轨迹及移动速度。所述4G探针支持2G、3G以及4G全频段；从而能够有效地对所有手机信号进行探测。工作过程中，所述4G探针工作过程中对目标手机的IMSI/IMEI码进行采集；通过识别和采集该IMSI/IMEI码能够快速获取手机的系统及硬件信号，从而能够分析出手机的品牌、型号等，进而能够通过广播的方式，向手机发送交通路况信息、商业信息、旅游信息等广播信息。数据处理端根据摄像头和4G探针传递的数据，当同一车牌的车辆路过不同探测系统时，对比重复的IMSI/IMEI码，获取到IMSI/IMEI码多次重复时，判定该车辆随行的驾乘人员数量为重复的IMSI/IMEI码的数量。数据处理端分析车辆移动轨迹过程中，通过相邻4G探针对同一手机信号进行监测，当手机信号逐渐远离前一4G探针，并移动至相邻两4G探针交接处时，进入后一4G探针的探测范围，当后一4G探针监测到该手机信号逐渐增强后，向数据处理端重新传递该手机信号，数据处理端根据手机所通过的4G探针的位置及探测范围，分析出该手机信号的移动轨迹及移动速度。数据处理端根据分析出的车辆随行人员信息以及随行人员手机信号信息，分析出车辆的移动轨迹及移动速度。
所述高速路机电系统包括摄像头、事件一体机、微波监测仪以及气象监测仪；从而全面检测高速公路上人、车、路以及天气等各种情况。实施时，高速路机电系统还包括收费系统、ETC、高速通以及其它社会资源系统。工作过程中实时监控高速路上的各种数据，如:收费站收费处车辆卡口数据包含:(1)车辆收费数据,(2)信息管理数据,(3)统计数据;视频设备管理系统数据(1)视频信息,(2)摄像机运行状态信息;交通事件检测系统数据1)视频事件检测到的事件信息，(2)摄像机运行状态信息;交通诱导系统数据：(1)可变情报板的运行状态，(2)可变情报板实时播放信息;交通流检测系统数据：(1)交通流数据,(2)车检器运行状态信息;交通气象监测系统数据：(1)气象信息,(2)气象监测设备的运行状态信息;信息报送数据采集;各级高速公路管理机构报送的公路网运行信息;公路交通突发（阻断）事件信息;其他无法通过自动报送的人工采集信息；合理的利用这些数据，才能完成对高速路网全面的管控。
探测系统将采集到的数据传递至数据传输系统的源数据存储层进行保存，数据集成层根据数据流向和功能实现封装或拆分，数据采用数据管道技术实现对接与转换，为源数据存储层和数据交换层提供数据；数据处理端接收数据交换层的数据后进行分析、处理，并根据移动端的需求通过互联网将数据信息发送给移动端；同时，将移动端上传的数据，根据需求传递给数据交换层，数据交换层再通过数据汇集层传递给目标端手机。其中，所述数据管道技术指将数据从一个系统抽取出来，经过转换，最终再加载到其他数据库或数据仓库中；它是在批处理中使用的管道，而数据管道以流式计算的形式来执行，流式计算表示任何事件在发生时才被处理。
工作过程中：
源数据变化捕获是数据集成的起点，获取数据源变化主要有三种方式：基于日志的解析模式；基于增量条件查询模式；数据源主动Push模式。
基于日志的解析模式常用于各种类型的数据库，例如MySQL的Binlog、Oracle的Redo&Achieve Log、SQL Server Change Tracking & CDC等。不同数据库日志解析的原理差别很大，以MySQL Binlog模式为例，解析程序本身是一个Slave，能够实时收到MySQLMaster的数据流推送，并解析还原成DDL和DML操作。而SQL Server的CT模式下，增量是通过定期查询Change Tracking表实现的。
基于增量条件的查询模式不依赖于源端开启日志记录，但对于数据源通常有额外的格式要求。例如，数据库表或文档对象需要有标志更新时间的字段，这在一些业务系统中是无法满足的。
数据源主动Push模式的常见形式为业务插码，即应用系统通过打点或者配置切面的方式，将数据变化封装为事件，额外发送一份给数据集成平台。这种方式一般需要对源端系统代码进行一定程度的修改。数据源主动push模式下，由于事件发送和业务处理很难做到事务一致性，所以当出现异常时，数据一致性就无从保证，比较适合对于数据一致性要求不高的场景，例如用户行为分析。
通常而言，基于数据库的日志进行增量捕获应当被优先考虑。其具备以下几个显著优点：能够完整获取数据变化的操作类型，尤其是Delete操作，这是增量条件查询模式很难做到的；不依赖特别的数据字段语义，例如更新时间；多数情况下具备较强的实时性。开启数据库日志通常会对源库性能产生一定的影响，需要额外的存储空间，甚至一些解析方法也会对源库资源造成额外消耗。因此，实施过程中需要在DBA的配合下，根据数据库特点和解析原理进行DB部署规划。
数据汇集层：
当各类数据从源端抽取后，首先应当被写入一个数据汇集层，然后再进行后继的转换处理，直至将最终结果写入目的地。数据汇集层的作用主要有两点：
首先，数据汇集层将异构的数据源数据存储为统一的格式，并且为后继的处理提供一致的访问接口。这就将处理逻辑和数据源解耦开来，同时屏蔽了数据抽取过程中可能发生的异常对后继作业的影响。
其次，数据汇集层独立于数据源，可被多次访问，亦可根据业务需要缓存全部或一定期限的原始数据，这为转换分析提供了更高的灵活度。当业务需求发生变化时，无需重复读取源端数据，直接基于数据汇集层就可以开发新的模型和应用。数据汇集层可基于任意支持海量/高可用的文件系统、数据仓库或者消息队列构建，常见的方案包括HDFS、Hbase、Kafka等。
针对实时ETL场景，推荐使用Kafka或类似具有海量数据持久化能力的消息队列来做数据汇集层，这会为后继的流式处理提供便捷。同时，利用Kafka的数据回收机制，可以根据业务需要自动保留一定时间或大小的原始数据。
数据转换：
当数据进入汇集层后，一般会用于两个典型的后继处理场景：数仓构建和数据流服务。数仓构建包括模型定义和预计算两部分。数据工程师根据业务分析需要，使用星型或雪花模型设计数据仓库结构，利用数据仓库中间件完成模型构建和更新。
本发明通过4G探针与高速机电系统的结合，能够对高速功率上的所有情况进行采集，并将数据传递至数据处理端，数据处理端有效获取人、车、路、天气、突发事件等协同行为；通过数据处理端能够快速有效分析出车上人员数量，并且能够有效地分析出车辆、位置以及移动轨迹和移动速度，从而清楚地获取路况信息，更便于对道路沿途的交通指挥、旅游/商业等信息的推广，从而方便道路管理及车辆出行。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (7)
1.一种融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：包括探测系统、数据传输系统以及管理系统；所述探测系统包括4G探针和高速机电系统；所述数据传输系统包括源数据存储层、数据汇集层和数据交换层；所述管理系统包括数据处理端和移动端；
其中，探测系统沿高速公路间隔分布，并通过4G探针和高速机电系统实时监控高速公路上驾乘人员、车辆、路况以及天气相关信息，并将采集到的数据传递至数据传输系统的源数据存储层进行保存，数据集成层根据数据流向和功能实现封装或拆分，数据采用数据管道技术实现对接与转换，为源数据存储层和数据交换层提供数据；数据处理端接收数据交换层的数据后进行分析、处理，并根据移动端的需求通过互联网将数据信息发送给移动端；同时，将移动端上传的数据，根据需求传递给数据交换层，数据交换层再通过数据汇集层传递给目标端手机。
2.根据权利要求1所述的融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：所述高速路机电系统包括摄像头、事件一体机、微波监测仪以及气象监测仪。
3.根据权利要求1所述的融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：所述数据管道技术指将数据从一个系统抽取出来，经过转换，最终再加载到其他数据库或数据仓库中；它是在批处理中使用的管道，而数据管道以流式计算的形式来执行，流式计算表示任何事件在发生时才被处理。
4.根据权利要求1所述的融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：所述4G探针工作过程中对目标手机的IMSI/IMEI码进行采集。
5.根据权利要求4所述的融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：数据处理端根据摄像头和4G探针传递的数据，当同一车牌的车辆路过不同探测系统时，对比重复的IMSI/IMEI码，获取到IMSI/IMEI码多次重复时，判定该车辆随行的驾乘人员数量为重复的IMSI/IMEI码的数量。
6.根据权利要求5所述的融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：数据处理端分析车辆移动轨迹过程中，通过相邻4G探针对同一手机信号进行监测，当手机信号逐渐远离前一4G探针，并移动至相邻两4G探针交接处时，进入后一4G探针的探测范围，当后一4G探针监测到该手机信号逐渐增强后，向数据处理端重新传递该手机信号，数据处理端根据手机所通过的4G探针的位置及探测范围，分析出该手机信号的移动轨迹及移动速度。
7.根据权利要求6所述的融合4G探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法，其特征在于：数据处理端根据分析出的车辆随行人员信息以及随行人员手机信号信息，分析出车辆的移动轨迹及移动速度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110420118.XA CN113112807A (zh) | 2021-04-19 | 2021-04-19 | 融合4g探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110420118.XA CN113112807A (zh) | 2021-04-19 | 2021-04-19 | 融合4g探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113112807A true CN113112807A (zh) | 2021-07-13 |
Family
ID=76718457
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110420118.XA Pending CN113112807A (zh) | 2021-04-19 | 2021-04-19 | 融合4g探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113112807A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113965901A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-21 | 山东高速股份有限公司 | 一种基于无线探针的高速公路隧道人员监控方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108346289A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-07-31 | 重庆交通大学 | 一种高速公路人车关联系统及方法 |
| CN110737653A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-31 | 天津锐网科技股份有限公司 | 一种基于微服务的一体化企业数据处理系统及方法 |
-
2021
- 2021-04-19 CN CN202110420118.XA patent/CN113112807A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108346289A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-07-31 | 重庆交通大学 | 一种高速公路人车关联系统及方法 |
| CN110737653A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-31 | 天津锐网科技股份有限公司 | 一种基于微服务的一体化企业数据处理系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| DATAPIPELINE数见科技: "在构建实时数据集成平台时,就一些技术选型问题，建议做以下考量", 《知乎，HTTPS://WWW.ZHIHU.COM/QUESTION/20495233/ANSWER/894134186》 * |
| 大宇进阶之路: "数据管道（data pipeline）与ETL管道（ETL pipeline）的区别", 《CSDN ，HTTPS://BLOG.CSDN.NET/WJZHOLMES/ARTICLE/DETAILS/105430284》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113965901A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-21 | 山东高速股份有限公司 | 一种基于无线探针的高速公路隧道人员监控方法 |
| CN113965901B (zh) * | 2021-10-22 | 2024-02-13 | 山东高速股份有限公司 | 一种基于无线探针的高速公路隧道人员监控方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109754594B (zh) | 一种路况信息获取方法及其设备、存储介质、终端 | |
| Chauhan et al. | Embedded CNN based vehicle classification and counting in non-laned road traffic | |
| JP2022006181A (ja) | 交通監視方法、装置、機器及び記憶媒体 | |
| CN109804367A (zh) | 使用边缘计算的分布式视频存储和搜索 | |
| DE102019217763A1 (de) | V2x-unterstütztes unbemanntes luftfahrzeug | |
| US20200042657A1 (en) | Multi-dimensional event model generation | |
| KR20190072437A (ko) | Ｖ2ｘ 적용 자율협력도로와 커넥티드카 시험 시스템 및 방법 | |
| CN109784254B (zh) | 一种车辆违规事件检测的方法、装置和电子设备 | |
| Soriano et al. | Smart mobility trends: Open data and other tools | |
| CN110956812B (zh) | 一种公路稽查数据云端快速分析处理方法 | |
| CN111222375A (zh) | 车辆行驶轨迹生成方法、系统及服务器 | |
| US10922826B1 (en) | Digital twin monitoring systems and methods | |
| CN114492022A (zh) | 路况传感数据处理方法、装置、设备、程序以及存储介质 | |
| CN113112807A (zh) | 融合4g探针与高速机电系统的高速公路全息感知方法 | |
| CN113487877A (zh) | 一种道路车辆违规停车监控方法 | |
| CN111613056A (zh) | 一种交通异常事件检测方法及装置 | |
| CN112839319A (zh) | 蜂窝车联网信息处理方法、装置、系统、终端及存储介质 | |
| CN110517493B (zh) | 一种跨区域机动车综合信息获取方法及系统 | |
| Huang et al. | Sensing Multi-modal Mobility Patterns: A Case Study of Helsinki using Bluetooth Beacons and a Mobile Application | |
| US10953871B2 (en) | Transportation infrastructure communication and control | |
| JP7232727B2 (ja) | 地図データ管理装置及び地図データ管理方法 | |
| US20150373113A1 (en) | Operating techniques for a storage network system | |
| Kabashkin | Dependability of v2i services in the communication network of the intelligent transport systems | |
| Syed et al. | Predicting Real-time Crash Risks during Hurricane Evacuation Using Connected Vehicle Data | |
| Šarić et al. | Smart parking system in the city of Dubrovnik |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210713 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |