CN114387783A - 一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,包括自适应检测仪器、全光通讯模块和SMOOTH交通信号控制模块;其中,所述自适应检测仪器安装于预设的控制区域,用于对控制区域进行自适应监控和检测,生成对应的检测信号;所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器检测到的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号;所述SMOOTH交通信号控制模块用于转换并分析所述光纤信号,定制对应的交通控制策略,并基于所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并反馈至预设的控制终端。
Description
技术领域
本发明涉及全光通讯网络、交通信号和工业物联网通讯网络控制技术领域,特别涉及一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统。
背景技术
目前,交通信号的控制关系着交通的发达程度,已公开的专利CN102473349A提供了一种交通信号控制系统,用于对交通信号进行采集和搜索,从而及时的对交通进行反馈,在此启发上,本技术方案提供了一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,网中直到端用户节点之间的信号通道仍然保持着光的形式,即端到端的完全的光路,中间没有电转换的介入,从而提高交通信号的采集能力,及时对交通信号进行反应,减少交通事故的风险,有效的辅助工作人员在控制区域内进行道路疏通等工作。
发明内容
本发明提供一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,用以解决上述背景技术中出现的情况。
本发明提供一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,包括自适应检测仪器、全光通讯模块和SMOOTH交通信号控制模块;其中,
所述自适应检测仪器安装于预设的控制区域,用于对控制区域进行自适应监控和检测,生成对应的检测信号;
所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器检测到的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号;
所述SMOOTH交通信号控制模块用于转换并分析所述光纤信号,定制对应的交通控制策略,并基于所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并反馈至预设的控制终端。
作为本发明的一种实施例,所述自适应检测仪器至少包括检测雷达、监控设备、地磁监测仪器和自适应检测端;其中,
所述检测雷达用于定期扫描控制区域内的路道进行路况检测,生成对应的路况检测信息;
所述监控设备安装于控制区域内的路道的预设位置,用于对控制区域内的路道的交通情况进行监控,确定交通监控信息;
所述地磁监测仪用于检测路道上车辆情况,并对对应的车辆进行识别,确定车辆识别信息;
所述自适应检测端用于采集并处理路况检测信息、交通监控信息和车辆识别信息,对控制区域进行自适应监控和检测,并生成对应的检测信号。
作为本发明的一种实施例,所述控制区域包括基准子区控制区域和协调子区控制区域;其中,
所述基准子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,在预设的控制区域中划分出子区域,并对所述子区域进行筛选,确定基准子控制区域;
所述协调子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,过滤子区域中的基准子控制区域,确定过滤子区域,并获取过滤子区域的区域功能,通过所述区域功能,确定协调子区域控制区域。
作为本发明的一种实施例,所述全光通讯模块至少包括ONU集中通讯设备、光纤汇聚仪和全光网络交换机;其中,
所述ONU集中通讯设备用于通过集中的ONU设备,构建ONU集中通讯网络;
所述光纤汇聚仪用于对已有光纤通路进行汇聚,扩大通信网络的容量和业务种类,确定光纤汇聚通路;
所述全光网络交换机采用于基于所述光纤汇聚通路,进行网络传输;
所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号。
作为本发明的一种实施例,所述ONU集中通讯设备,包括若干ONU设备、核心功能模块、集中供电源、公共管理模块和若干通信接口;其中,
所述集中供电源包括交流变直流或直流变交流,用于对ONU设备进行供电;
所述核心功能模块用于向用户端提供用户服务接口,并根据通信接口对用户端接收到的用户端控制信号进行信令转换;
所述公共管理模块用于对集中供电源的运行、管理和维护。
作为本发明的一种实施例,所述核心功能模块包括用户和服务复用功能单元、传输复用功能单元和ODN接口单元;其中,
所述用户和服务复用单元用于装配用户信息、分配并传输用户信息和连接ODN接口单元;
所述传输复用单元用于接收ODN接口单元的检测信号,并对所述检测信号进行筛选和发送;
所述ODNODN接口单元用于在传输复用单元对检测信号进行光/电转换。
作为本发明的一种实施例,所述SMOOTH交通信号控制模块,包括路口注册管理单元、交通需求参数单元、交通控制策略单元和发送单元;其中,
所述路口注册管理单元用于对控制区域中的子区域内的路道信息进行注册、统计和管理,确定注册信息;
所述交通需求参数单元用于基于所述注册信息,采集不同子区域的路道上对应的光纤信号,并将所述光纤信号进行转换,确定对应的检测信号,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数;
所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;
所述发送单元用于通过所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并将所述交通信号控制指令发送至预设的控制终端。
作为本发明的一种实施例,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数,包括以下步骤:
其中,t1代表第1个交通管理轨迹点对应的时间,tn代表第n个交通管理轨迹点对应的时间,n代表时间轨迹点集合中的时间的总个数,代表t1时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,代表tn时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,代表t1时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,代表tn时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标;
步骤S2:通过所述时间轨迹点集合、交通管理轨迹点对应的横坐标组和纵坐标组,计算交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离:
其中,h代表交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离,df,g为轨迹点集合中第f个交通管理轨迹点和第g个模拟的交通管理轨迹线对应的交通管理轨迹点之间的误差距离,θ为预设的轨迹距离影响参数,为tf时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,为第g个模拟的交通管理轨迹线的时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,为tf时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,为第g个模拟的交通管理轨迹线对应的时间交通管理轨迹点的纵坐标,f,g为变量,1≤f且g≤n,f≠g,n代表时间轨迹点集合中的时间的总个数,且1<n;
步骤S3:根据所述交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离,建立交通轨迹线方程η:
其中,η代表交通轨迹线方程,为t0时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,t0代表交通管理轨迹点的中点时间,为ti时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,,为ti+1时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,为ti时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,ti代表第i个交通管理轨迹点对应的时间,i∈(1,n),tn代表第n个交通管理轨迹点对应的时间,为ti-1时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,,λ为轨迹线影响参数,κ为距离纠正系数;
步骤S4:通过所述交通轨迹线方程η,调整并采集交通管理轨迹点,沿所述交通管理轨迹点,计算对应的路道的交通需求参数。
作为本发明的一种实施例,所述交通控制策略单元,包括交通流量子单元、控制模式自选择子单元、方案自生成子单元和控制策略自适应子单元;其中,所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;所述交通流量子单元用于通过检测信号和交通需求参数,获取目标控制区域内的交通流量数据;其中,
所述交通流量子单元包括交通流量变化预测,所述交通流量变化预测包括以下步骤:
步骤S01:获取交通流量数据组{α1,α2,…,αp},通过所述交通流量数据组,计算交通流量预测变化参数β:
步骤S02:根据所述交通流量预测变化参数β,建立预测训练模型:
其中,为交通流量数据的回归变化系数,μ′为交通流量变化预测的第一训练函数,μ″为交通流量变化预测的第二训练函数,σ为交通流量预测正系数,为预测第一制约因子,为预测第二制约因子,αg为交通流量数据组中第g个流量数据对应的第一预测数据,g=1,2,…,p,p代表交通流量数据组中流量数据的总个数,βg为交通流量数据组中第g个流量数据对应的第二预测数据,ε为交通流量预测负影响函数,ω′g为第一松弛变量组中第g个第一松弛变量,ω″g为第二松弛变量组中第g个第二松弛变量,r为常数,且1<r;
步骤S03:根据所述预测训练模型,计算交通流量变化预测数据:
其中,Tq为交通流量变化预测数据组中第q个预测数据,γq为第q个预测数据对应的交通流量综合系数,g<q,g=1,2,…,p;所述控制模式自选择子单元用于将所述交通流量数据传输至预设的交通算法模型,对控制区域和自适应检测仪器的控制模式进行选择,确定自适应选择结果;
所述方案自生成子单元用于将所述自适应选择结果传输至预设的交通算法模型,自生成对应的方案,并预测所述方案的实施时间;
所述控制策略自适应子单元用于通过所述实施时间和方案,定制对应的交通控制策略。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。
在附图中:
图1为本发明实施例中一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统;
图2为本发明实施例中一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统;
图3为本发明实施例中一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
需说明的是,当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件,它可以直接在另一个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件被称为是“连接于”另一个部件,它可以是直接或者间接连接至该另一个部件上。
需要理解的是,术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的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,需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
实施例1:
本发明实施例提供了一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,包括自适应检测仪器、全光通讯模块和SMOOTH交通信号控制模块;其中,
所述自适应检测仪器安装于预设的控制区域,用于对控制区域进行自适应监控和检测,生成对应的检测信号;
所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器检测到的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号;
所述SMOOTH交通信号控制模块用于转换并分析所述光纤信号,定制对应的交通控制策略,并基于所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并反馈至预设的控制终端。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本发明实施例提供了一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,包括自适应检测仪器、全光通讯模块和SMOOTH交通信号控制模块;自适应检测仪器安装于预设的控制区域,用于对控制区域进行自适应监控和检测,生成检测信号;全光通讯模块用于将自适应检测仪器的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号;SMOOTH交通信号控制模块用于对所述光纤信号进行转换,确定交通需求参数,并通过所述交通需求参数,生成对应的交通信号控制指令,通过光纤通路,提高交通信号管理的效率,及时对交通场景进行灵活变通,提高交通的管理的效率,通过及时生成方案策略,减轻工作人员的负担。
实施例2:
本技术方案提供了一种实施例,所述自适应检测仪器至少包括检测雷达、监控设备、地磁监测仪器和自适应检测端;其中,
所述检测雷达用于定期扫描控制区域内的路道进行路况检测,生成对应的路况检测信息;
所述监控设备安装于控制区域内的路道的预设位置,用于对控制区域内的路道的交通情况进行监控,确定交通监控信息;
所述地磁监测仪用于检测路道上车辆情况,并对对应的车辆进行识别,确定车辆识别信息;
所述自适应检测端用于采集并处理路况检测信息、交通监控信息和车辆识别信息,对控制区域进行自适应监控和检测,并生成对应的检测信号。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的自适应检测仪器包括检测雷达、监控设备、地磁监测仪器和自适应检测端;其中,所述检测雷达用于定期扫描控制区域内的路道进行路况检测,生成对应的路况检测信息;所述监控设备安装于控制区域内的路道的预设位置,用于对控制区域内的路道的交通情况进行监控,确定交通监控信息;所述地磁监测仪用于检测路道上车辆情况,并对对应的车辆进行识别,确定车辆识别信息;所述自适应检测端用于通过路况检测信息、交通监控信息和车辆识别信息,对控制区域进行自适应监控和检测,并生成对应的检测信号,通过自适应检测仪,对路况进行智能监控,提高路况精准检测,提供了一种路况精准识别。
实施例3:
本技术方案提供了一种实施例,所述控制区域包括基准子区控制区域和协调子区控制区域;其中,
所述基准子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,在预设的控制区域中划分出子区域,并对所述子区域进行筛选,确定基准子控制区域;
所述协调子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,过滤子区域中的基准子控制区域,确定过滤子区域,并获取过滤子区域的区域功能,通过所述区域功能,确定协调子区域控制区域。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的控制区域包括基准子区控制区域和协调子区控制区域;基准子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,在预设的控制区域中划分出子区域,并对所述子区域进行筛选,确定基准子控制区域;所述协调子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,过滤子区域中的基准子控制区域,确定过滤子区域,并获取过滤子区域的区域功能,通过所述区域功能,确定协调子区域控制区域,通过对控制区域的划分,提高对控制区域的区域功能的集成实现,对不同路段的路况可以进行精准划分。
实施例4:
本技术方案提供了一种实施例,所述全光通讯模块至少包括ONU集中通讯设备、光纤汇聚仪和全光网络交换机;其中,
所述ONU集中通讯设备用于通过集中的ONU设备,构建ONU集中通讯网络;
所述光纤汇聚仪用于对已有光纤通路进行汇聚,扩大通信网络的容量和业务种类,确定光纤汇聚通路;
所述全光网络交换机采用于基于所述光纤汇聚通路,进行网络传输;
所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的全光通讯模块,包括ONU集中通讯设备、光纤汇聚仪和全光网络交换机;ONU集中通讯设备用于通过集中的设备,构建ONU集中通讯网络;光纤汇聚仪用于利用已有光纤扩大通信网络的容量和业务种类;全光网络交换机采用于利用光纤电缆作为传输介质进行网络传输;全光通讯模块用于将自适应检测仪器的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号,通过光纤信号,提高信号传输效率和传输速度,提高交通检测信号的检测效率。
实施例5:
本技术方案提供了一种实施例,所述ONU集中通讯设备,包括若干ONU设备、核心功能模块、集中供电源、公共管理模块和若干通信接口;其中,
所述集中供电源包括交流变直流或直流变交流,用于对ONU设备进行供电;
所述核心功能模块用于向用户端提供用户服务接口,并根据通信接口对用户端接收到的用户端控制信号进行信令转换;
所述公共管理模块用于对集中供电源的运行、管理和维护。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的ONU集中通讯设备,包括若干ONU设备、核心功能模块、集中供电源、公共管理模块和若干通信接口;集中供电源包括交流变直流或直流变交流;核心功能模块用于向用户端提供用户服务接口,并根据通信接口对用户端接收到的用户端控制信号进行信令转换;公共管理模块提供集中供电源的运行、管理和维护,方便管理。
实施例6:
本技术方案提供了一种实施例,所述核心功能模块包括用户和服务复用功能单元、传输复用功能单元和ODN接口单元;其中,
所述用户和服务复用单元用于装配用户信息、分配并传输用户信息和连接ODN接口单元;
所述传输复用单元用于接收ODN接口单元的检测信号,并对所述检测信号进行筛选和发送;
所述ODNODN接口单元用于在传输复用单元对检测信号进行光/电转换。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的核心功能模块包括用户和服务复用功能单元、传输复用功能单元和ODN接口单元;用户和服务复用单元用于装配用户信息、分配并传输用户信息和连接ODN接口单元;所述传输复用单元用于接收ODN接口单元的检测信号,并对所述检测信号进行筛选和发送;所述ODNODN接口单元用于在光信号和电信号之间进行转换。
实施例7:
根据图2所示,本技术方案提供了一种实施例,所述SMOOTH交通信号控制模块,包括路口注册管理单元、交通需求参数单元、交通控制策略单元和发送单元;其中,
所述路口注册管理单元用于对控制区域中的子区域内的路道信息进行注册、统计和管理,确定注册信息;
所述交通需求参数单元用于基于所述注册信息,采集不同子区域的路道上对应的光纤信号,并将所述光纤信号进行转换,确定对应的检测信号,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数;
所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;
所述发送单元用于通过所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并将所述交通信号控制指令发送至预设的控制终端。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的SMOOTH交通信号控制模块,包括路口注册管理单元、交通需求参数单元、交通控制策略单元和发送单元;路口注册管理单元用于对控制区域中的子区域内的路道信息进行注册、统计和管理,确定注册信息;所述交通需求参数单元用于基于所述注册信息,采集不同子区域的路道上对应的检测信号,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数;所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,定制对应的交通控制策略;所述发送单元用于通过所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并将所述交通信号控制指令发送至预设的控制终端。
实施例8:
本技术方案的本技术方案提供了一种实施例,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数,包括以下步骤:
其中,t1代表第1个交通管理轨迹点对应的时间,tn代表第n个交通管理轨迹点对应的时间,n代表时间轨迹点集合中的时间的总个数,代表t1时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,代表tn时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,代表t1时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,代表tn时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标;
步骤S2:通过所述时间轨迹点集合、交通管理轨迹点对应的横坐标组和纵坐标组,计算交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离:
其中,h代表交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离,df,g为轨迹点集合中第f个交通管理轨迹点和第g个模拟的交通管理轨迹线对应的交通管理轨迹点之间的误差距离,θ为预设的轨迹距离影响参数,为tf时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,为第g个模拟的交通管理轨迹线的时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,为tf时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,为第g个模拟的交通管理轨迹线对应的时间交通管理轨迹点的纵坐标,f,g为变量,1≤f且g≤n,f≠g,n代表时间轨迹点集合中的时间的总个数,且1<n;
步骤S3:根据所述交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离,建立交通轨迹线方程η:
其中,η代表交通轨迹线方程,为t0时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,t0代表交通管理轨迹点的中点时间,为ti时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,,为ti+1时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,为ti时间对应的交通管理轨迹点的纵坐标,ti代表第i个交通管理轨迹点对应的时间,i∈(1,n),tn代表第n个交通管理轨迹点对应的时间,为ti-1时间对应的交通管理轨迹点的横坐标,,λ为轨迹线影响参数,κ为距离纠正系数;
步骤S4:通过所述交通轨迹线方程η,调整并采集交通管理轨迹点,沿所述交通管理轨迹点,计算对应的路道的交通需求参数。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数,处理并分析自适应检测仪器检测到的检测信号,采集时间轨迹点集合{t1,t2,…,tn}、交通管理轨迹点对应的横坐标组和纵坐标组便于对交通管理轨迹点进行精准采样,通过所述时间轨迹点集合、交通管理轨迹点对应的横坐标组和纵坐标组,计算交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离h,为计算实时的采样轨迹点进行精准采样,及时调整和校准模拟轨迹线,根据所述交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离,建立交通轨迹线方程η,通过所述交通轨迹线方程η,调整并采集交通管理轨迹点,沿所述交通管理轨迹点,计算对应的路道的交通需求参数,通过对模拟路线的信息采集和实施采样的轨迹点之间的路线校准,提高轨迹点的精准采样
实施例9:
本技术方案提供了一种实施例,所述交通控制策略单元,包括交通流量子单元、控制模式自选择子单元、方案自生成子单元和控制策略自适应子单元;其中,
所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;
所述交通流量子单元用于通过检测信号和交通需求参数,获取目标控制区域内的交通流量数据;其中,
所述交通流量子单元包括交通流量变化预测,所述交通流量变化预测包括以下步骤:
步骤S01:获取交通流量数据组{α1,α2,…,αp},通过所述交通流量数据组,计算交通流量预测变化参数β:
步骤S02:根据所述交通流量预测变化参数β,建立预测训练模型:
其中,为交通流量数据的回归变化系数,μ′为交通流量变化预测的第一训练函数,μ″为交通流量变化预测的第二训练函数,σ为交通流量预测正系数,为预测第一制约因子,为预测第二制约因子,αg为交通流量数据组中第g个流量数据对应的第一预测数据,g=1,2,…,p,p代表交通流量数据组中流量数据的总个数,βg为交通流量数据组中第g个流量数据对应的第二预测数据,ε为交通流量预测负影响函数,ω′g为第一松弛变量组中第g个第一松弛变量,ω″g为第二松弛变量组中第g个第二松弛变量,r为常数,且1<r;
步骤S03:根据所述预测训练模型,计算交通流量变化预测数据:
其中,Tq为交通流量变化预测数据组中第q个预测数据,γq为第q个预测数据对应的交通流量综合系数,g<q,g=1,2,…,p;
所述控制模式自选择子单元用于将所述交通流量数据传输至预设的交通算法模型,对控制区域和自适应检测仪器的控制模式进行选择,确定自适应选择结果;
所述方案自生成子单元用于将所述自适应选择结果传输至预设的交通算法模型,自生成对应的方案,并预测所述方案的实施时间;
所述控制策略自适应子单元用于通过所述实施时间和方案,定制对应的交通控制策略。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于:
本技术方案的交通控制策略单元,包括交通流量子单元、控制模式自选择子单元、方案自生成子单元和控制策略自适应子单元,所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;所述交通流量子单元用于通过检测信号和交通需求参数,获取目标控制区域内的交通流量数据;所述交通流量子单元包括交通流量变化预测,所述交通流量变化预测包括以下步骤:获取交通流量数据组{α1,α2,…,αp},通过所述交通流量数据组,计算交通流量预测变化参数β:根据所述交通流量预测变化参数β,建立预测训练模型:根据所述预测训练模型,计算交通流量变化预测数据Tq:所述控制模式自选择子单元用于将所述交通流量数据传输至预设的交通算法模型,对控制区域和自适应检测仪器的控制模式进行选择,确定自适应选择结果;所述方案自生成子单元用于将所述自适应选择结果传输至预设的交通算法模型,自生成对应的方案,并预测所述方案的实施时间;所述控制策略自适应子单元用于通过所述实施时间和方案,定制对应的交通控制策略,通过交通流量数据试下精准的控制策略自适应生成,不仅减轻了自适应检测仪的检测成本,提高交通检测效率,通过光纤管理技术,提高整个通讯网络的传输效率,减轻工作人员的工作负担。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,包括自适应检测仪器、全光通讯模块和SMOOTH交通信号控制模块;其中,
所述自适应检测仪器安装于预设的控制区域,用于对控制区域进行自适应监控和检测,生成对应的检测信号;
所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器检测到的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号;
所述SMOOTH交通信号控制模块用于转换并分析所述光纤信号,定制对应的交通控制策略,并基于所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并反馈至预设的控制终端。
2.如权利要求1所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述自适应检测仪器至少包括检测雷达、监控设备、地磁监测仪器和自适应检测端;其中,
所述检测雷达用于定期扫描控制区域内的路道进行路况检测,生成对应的路况检测信息;
所述监控设备安装于控制区域内的路道的预设位置,用于对控制区域内的路道的交通情况进行监控,确定交通监控信息;
所述地磁监测仪用于检测路道上车辆情况,并对对应的车辆进行识别,确定车辆识别信息;
所述自适应检测端用于采集并处理路况检测信息、交通监控信息和车辆识别信息,对控制区域进行自适应监控和检测,并生成对应的检测信号。
3.如权利要求1或权利要求2所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述控制区域包括基准子区控制区域和协调子区控制区域;其中,
所述基准子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,在预设的控制区域中划分出子区域,并对所述子区域进行筛选,确定基准子控制区域;
所述协调子区控制区域用于通过预设的区域划分方案,过滤子区域中的基准子控制区域,确定过滤子区域,并获取过滤子区域的区域功能,通过所述区域功能,确定协调子区域控制区域。
4.如权利要求1所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述全光通讯模块至少包括ONU集中通讯设备、光纤汇聚仪和全光网络交换机;其中,
所述ONU集中通讯设备用于通过集中的ONU设备,构建ONU集中通讯网络;
所述光纤汇聚仪用于对已有光纤通路进行汇聚,扩大通信网络的容量和业务种类,确定光纤汇聚通路;
所述全光网络交换机采用于基于所述光纤汇聚通路,进行网络传输;
所述全光通讯模块用于将自适应检测仪器的检测信号转化为光纤信号,并在自适应检测仪器和SMOOTH交通信号控制模块之间传输所述光纤信号。
5.如权利要求4所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述ONU集中通讯设备,包括若干ONU设备、核心功能模块、集中供电源、公共管理模块和若干通信接口;其中,
所述集中供电源包括交流变直流或直流变交流,用于对ONU设备进行供电;
所述核心功能模块用于向用户端提供用户服务接口,并根据通信接口对用户端接收到的用户端控制信号进行信令转换;
所述公共管理模块用于对集中供电源的运行、管理和维护。
6.如权利要求5所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述核心功能模块包括用户和服务复用功能单元、传输复用功能单元和ODN接口单元;其中,
所述用户和服务复用单元用于装配用户信息、分配并传输用户信息和连接ODN接口单元;
所述传输复用单元用于接收ODN接口单元的检测信号,并对所述检测信号进行筛选和发送;
所述ODNODN接口单元用于在传输复用单元对检测信号进行光/电转换。
7.如权利要求1所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述SMOOTH交通信号控制模块,包括路口注册管理单元、交通需求参数单元、交通控制策略单元和发送单元;其中,
所述路口注册管理单元用于对控制区域中的子区域内的路道信息进行注册、统计和管理,确定注册信息;
所述交通需求参数单元用于基于所述注册信息,采集不同子区域的路道上对应的光纤信号,并将所述光纤信号进行转换,确定对应的检测信号,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数;
所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;
所述发送单元用于通过所述交通控制策略,生成对应的交通信号控制指令,并将所述交通信号控制指令发送至预设的控制终端。
8.如权利要求7所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,通过所述检测信号,计算对应的路道的交通需求参数,包括以下步骤:
步骤S1:处理并分析自适应检测仪器检测到的检测信号,采集时间轨迹点集合、交通管理轨迹点对应的横坐标组和纵坐标组;
步骤S2:通过所述时间轨迹点集合、交通管理轨迹点对应的横坐标组和纵坐标组,计算交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离:
步骤S3:根据所述交通管理轨迹点到模拟的交通管理轨迹线的距离,建立交通轨迹线方程:
步骤S4:通过所述交通轨迹线方程,调整并采集交通管理轨迹点,沿所述交通管理轨迹点,计算对应的路道的交通需求参数。
9.如权利要求7所述的一种基于全光通讯网络的交通信号控制系统,其特征在于,所述交通控制策略单元,包括交通流量子单元、控制模式自选择子单元、方案自生成子单元和控制策略自适应子单元;其中,
所述交通控制策略单元用于将所述交通需求参数传输至预设的交通算法模型,并定制对应的交通控制策略;
所述交通流量子单元用于通过检测信号和交通需求参数,获取目标控制区域内的交通流量数据;其中,
所述交通流量子单元包括交通流量变化预测,所述交通流量变化预测包括以下步骤:
步骤S01:获取交通流量数据组,通过所述交通流量数据组,计算交通流量预测变化参数:
步骤S02:根据所述交通流量预测变化参数,建立预测训练模型:
步骤S03:根据所述预测训练模型,计算交通流量变化预测数据:
所述控制模式自选择子单元用于将所述交通流量数据传输至预设的交通算法模型,对控制区域和自适应检测仪器的控制模式进行选择,确定自适应选择结果;
所述方案自生成子单元用于将所述自适应选择结果传输至预设的交通算法模型,自生成对应的方案,并预测所述方案的实施时间;
所述控制策略自适应子单元用于通过所述实施时间和方案,定制对应的交通控制策略。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101169903A (zh) * | 2007-10-19 | 2008-04-30 | 黄辉先 | 一种控制路口交通流的智能交通控制系统 |
JP2009009490A (ja) * | 2007-06-29 | 2009-01-15 | Koyo Electronics Ind Co Ltd | 近接センサおよび近接センサシステム |
CN101552932A (zh) * | 2008-04-01 | 2009-10-07 | 华为技术有限公司 | 光网络传输处理方法、装置和系统 |
CN102473349A (zh) * | 2010-03-17 | 2012-05-23 | 住友电气工业株式会社 | 交通信号控制系统、交通信号控制设备和交通信号控制方法 |
CN106056934A (zh) * | 2016-08-04 | 2016-10-26 | 杭州普乐科技有限公司 | 一种智慧型主动式交通信号控制器及控制方法 |
CN108353217A (zh) * | 2015-09-10 | 2018-07-31 | 环球互连及数据中心公司 | 多租户互连设施中的自动化光纤交叉连接服务 |
CN111968386A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-20 | 四川华控智能交通设施工程有限公司 | 一种智能光电交通控制系统及其控制方法 |
-
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009009490A (ja) * | 2007-06-29 | 2009-01-15 | Koyo Electronics Ind Co Ltd | 近接センサおよび近接センサシステム |
CN101169903A (zh) * | 2007-10-19 | 2008-04-30 | 黄辉先 | 一种控制路口交通流的智能交通控制系统 |
CN101552932A (zh) * | 2008-04-01 | 2009-10-07 | 华为技术有限公司 | 光网络传输处理方法、装置和系统 |
CN102473349A (zh) * | 2010-03-17 | 2012-05-23 | 住友电气工业株式会社 | 交通信号控制系统、交通信号控制设备和交通信号控制方法 |
CN108353217A (zh) * | 2015-09-10 | 2018-07-31 | 环球互连及数据中心公司 | 多租户互连设施中的自动化光纤交叉连接服务 |
CN106056934A (zh) * | 2016-08-04 | 2016-10-26 | 杭州普乐科技有限公司 | 一种智慧型主动式交通信号控制器及控制方法 |
CN111968386A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-20 | 四川华控智能交通设施工程有限公司 | 一种智能光电交通控制系统及其控制方法 |
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