CN115100854A - 智能网联道路边缘节点的数据存储方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了智能网联道路边缘节点的数据存储方法；包括如下步骤：步骤S10、通过设备管理模块对远程检测设备进行控制管理，采集基础数据信息；步骤S20、通过基础数据处理模块对采集到的基础数据信息进行检测识别形成数据信息；步骤S30、将处理后获得的数据信息存储至边缘存储模块，并上传中心备份；步骤S40、通过数据应用模块进行数据应用，在数据应用时，直接调用边缘存储模块中的数据信息；步骤S50、通过信息传输发布模块将数据应用后得到的信息通过通信技术传输至信息接收平台进行相应的信息发布。本发明提高数据匹配速度快，降低信息延迟低，解决智能网联道路数据量日渐增大而导致信息传输延迟越来越高的问题。

Description

智能网联道路边缘节点的数据存储方法
技术领域
本发明涉及交通管理技术领域，特别涉及智能网联道路边缘节点的数据存储方法。
背景技术
伴随着无人驾驶的飞速发展，智能网联道路作为无人驾驶重要基础设施对无人驾驶具有重要作用。智能网联道路采用先进的无线通信和互联网等技术，全方位进行车-车、车-路实时信息交互，开展车辆主动安全控制和道路协同管理，保证交通安全，提高通行效率。
随着自动驾驶等级的提升，车内外布设更多线程的传感器，一辆自动驾驶汽车每天可以产生高达大约25TB的原始数据。若数据量都上传至云端中心，云端不仅计算压力大，而且不能满足智能网联道路信息处理低延时性，巨大的数据量、冗长的数据传输链路以及复杂的数据处理算法都增加着数据处理时间。
因此，对于智能网联道路数据量日渐增大，处理过程越来越复杂，如何信息传输延迟高的问题成为本领域技术人员急需解决的技术问题。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供智能网联道路边缘节点的数据存储方法，实现的目的是对于智能网联道路数据量日渐增大，处理过程越来越复杂，解决信息传输延迟越来越高的问题。
为实现上述目的，本发明公开了智能网联道路边缘节点的数据存储方法；包括如下步骤：
步骤S10、通过设备管理模块对远程检测设备进行控制管理，采集基础数据信息；
步骤S20、通过基础数据处理模块对采集到的所述基础数据信息进行检测识别形成数据信息，具体为对所述基础数据信息进行车辆、道路、行人以及非机动车的检测识别；
步骤S30、将处理后获得的所述数据信息存储至边缘存储模块，并上传中心备份；
步骤S40、通过数据应用模块进行数据应用，在数据应用时，直接调用所述边缘存储模块中的所述数据信息，且所述数据信息直接在相应的所述边缘存储模块进行运算处理，并将处理运算后的结果存储至相应的所述边缘存储模块；
步骤S50、通过信息传输发布模块将所述数据应用后得到的信息通过通信技术传输至信息接收平台进行相应的信息发布。
优选的，所述远程检测设备包括摄像头和激光雷达；所述摄像头和所述激光雷达均通过远程操控获取道路信息。
优选的，所述设备管理模块对所述远程检测设备进行远程控制，包括开启、中止、关闭，并对交通流量检测、交通事故检测等场景下调整所述远程检测设备采集所述基础数据信息的方位角度、分辨率以及扫描范围。
优选的，所述基础数据处理模块对采集到的所述基础数据信息进行检测识别形成数据信息的过程具体如下：
对所述车辆进行检测识别具体包括车辆牌照、车辆位置和行驶方向；
对所述道路、所述行人及所述非机动车检测识别具体包括道路标志标线、道路抛洒物位置、异物位置、行人位置、非机动车位置、移动速度和行驶方向；
将自动驾驶汽车数据行驶产生的路况数据与基础采集数据处理模块信息进行融合、比对、校正，完善机动车、行人、道路三个属性信息。
优选的，所述数据应用是根据需求直接调用所述边缘存储模块中的所述数据信息，并根据信息接收的对象不同，将所述数据信息分为针对车辆、交通管理者和行人三种。
优选的，所述信息发布包括基础车路协同通信技术，将数据处理信息发送至车辆端车载显示屏设备、道路段可变信息屏设备，或者通过交通广播对所述数据应用进行发布。
优选的，所述边缘存储模块中的所述数据信息按照车辆、道路、行人及非机动车形成矩阵化管理。
优选的，每两个所述边缘存储模块均进行数据交互，通过协同有效帮助用户解决在不同的所述边缘存储模块之间的流畅切换。
优选的，所述基础数据处理模块、所述边缘存储模块以及所述数据应用模块均与中心云端连接进行数据备份存储。
优选的，所述信息传输发布模块利用车路协同技术，通过车-车通信，车-所述边缘存储模块以及路-所述边缘存储模块通信将所述数据应用后得到的信息及时发布至所述信息接收平台，完成从数据采集到数据应用的流程。
本发明的有益效果：
本发明在数据应用时直接调用边缘存储模块信息，提高数据匹配速度快，降低信息延迟低，解决智能网联道路数据量日渐增大，处理过程越来越复杂而导致信息传输延迟越来越高的问题。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1示出本发明一实施例的流程图。
图2示出本发明一实施例的软件构架图。
具体实施方式
实施例
如图1和图2所示，智能网联道路边缘节点的数据存储方法；包括如下步骤：
步骤S10、通过设备管理模块对远程检测设备进行控制管理，采集基础数据信息；
步骤S20、通过基础数据处理模块对采集到的基础数据信息进行检测识别形成数据信息，具体为对基础数据信息进行车辆、道路、行人以及非机动车的检测识别；
步骤S30、将处理后获得的数据信息存储至边缘存储模块，并上传中心备份；
步骤S40、通过数据应用模块进行数据应用，在数据应用时，直接调用边缘存储模块中的数据信息，且数据信息直接在相应的边缘存储模块进行运算处理，并将处理运算后的结果存储至相应的边缘存储模块；
步骤S50、通过信息传输发布模块将数据应用后得到的信息通过通信技术传输至信息接收平台进行相应的信息发布。
本发明以模块化方式对数据接收、处理，减少大量重复数据，有效提高数据传输效率和质量，从采集得到应用数据到应用到各领域，各模块之间需要协调配合。本着这一需求，将边缘节点设计分为五个模块，其中各个模块间紧密配合，上一模块是下一模块的数据基础，由上到下呈现递进关系。
数据直接在边缘存储模块进行分析和计算，能够避免海量数据在存储平台和计算平台之间频繁移动，将信息以多维度矩阵化方式存储，应用模块在调用数据时，按照属性对象直接查找，降低数据延时，数据匹配速度更快，信息延迟更低，进一步提高应用开发效率。
数据应用模块直接应用在行驶在智能网联道路的车辆上以及道路端，该模块应用广泛，管理员可根据不同的个性化需求进行开发设计，如在交叉口的车辆存在视野盲区，调用边缘数据，提供驾驶员安全信息。
数据应用直接调用边缘存储模块信息，如碰撞预警时，调用本车辆和相邻车俩的行车数据，智能分析其行驶轨迹路径，预判可能出现的碰撞。数据匹配速度快，信息延迟低。
在某些实施例中，远程检测设备包括摄像头和激光雷达；摄像头和激光雷达均通过远程操控获取道路信息。
在实际应用中，激光雷达在恶劣的环境中辅助摄像头采集信息。
在某些实施例中，设备管理模块对远程检测设备进行远程控制，包括开启、中止、关闭，并对交通流量检测、交通事故检测等场景下调整远程检测设备采集基础数据信息的方位角度、分辨率以及扫描范围。
在某些实施例中，基础数据处理模块对采集到的基础数据信息进行检测识别形成数据信息的过程具体如下：
对车辆进行检测识别具体包括车辆牌照、车辆位置和行驶方向；
对道路、行人及非机动车检测识别具体包括道路标志标线、道路抛洒物位置、异物位置、行人位置、非机动车位置、移动速度和行驶方向；
将自动驾驶汽车数据行驶产生的路况数据与基础采集数据处理模块信息进行融合、比对、校正，完善机动车、行人、道路三个属性信息。
在实际应用中，基础数据处理模块通过上述技术手段丰富路况数据类型，提高信息准确性。
在某些实施例中，数据应用是根据需求直接调用边缘存储模块中的数据信息，并根据信息接收的对象不同，将数据信息分为针对车辆、交通管理者和行人三种。
在实际应用中，数据应用模块根据需求直接调用边缘存储模块化信息，提高信息利用效率。根据信息接收的对象不同，将数据应用模块分为针对车辆、交通管理者和行人及非机动车。开发者根据自己的功能需求可方便对应用模块扩展补充。
在某些实施例中，信息发布包括基础车路协同通信技术，将数据处理信息发送至车辆端车载显示屏设备、道路段可变信息屏设备，或者通过交通广播对数据应用进行发布。
在某些实施例中，边缘存储模块中的数据信息按照车辆、道路、行人及非机动车形成矩阵化管理。
在实际应用中，所述边缘存储模块将采用计算和存储能力兼备的硬件设备，满足存储模块的存储和计算信息的要求，提升信息处理速度。
在实际应用总，边缘存储模块中的数据信息以矩阵化管理更加方便信息直接调取应用。
在某些实施例中，每两个边缘存储模块均进行数据交互，通过协同有效帮助用户解决在不同的边缘存储模块之间的流畅切换。
在某些实施例中，基础数据处理模块、边缘存储模块以及数据应用模块均与中心云端连接进行数据备份存储。
在某些实施例中，信息传输发布模块利用车路协同技术，通过车-车通信，车-边缘存储模块以及路-边缘存储模块通信将数据应用后得到的信息及时发布至信息接收平台，完成从数据采集到数据应用的流程。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.智能网联道路边缘节点的数据存储方法；其特征在于，包括如下步骤：
步骤S10、通过设备管理模块对远程检测设备进行控制管理，采集基础数据信息；
步骤S20、通过基础数据处理模块对采集到的所述基础数据信息进行检测识别形成数据信息，具体为对所述基础数据信息进行车辆、道路、行人以及非机动车的检测识别；
步骤S30、将处理后获得的所述数据信息存储至边缘存储模块，并上传中心备份；
步骤S40、通过数据应用模块进行数据应用，在数据应用时，直接调用所述边缘存储模块中的所述数据信息，且所述数据信息直接在相应的所述边缘存储模块进行运算处理，并将处理运算后的结果存储至相应的所述边缘存储模块；
步骤S50、通过信息传输发布模块将所述数据应用后得到的信息通过通信技术传输至信息接收平台进行相应的信息发布。
2.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述远程检测设备包括摄像头和激光雷达；所述摄像头和所述激光雷达均通过远程操控获取道路信息。
3.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述设备管理模块对所述远程检测设备进行远程控制，包括开启、中止、关闭，并对交通流量检测、交通事故检测等场景下调整所述远程检测设备采集所述基础数据信息的方位角度、分辨率以及扫描范围。
4.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述基础数据处理模块对采集到的所述基础数据信息进行检测识别形成数据信息的过程具体如下：
对所述车辆进行检测识别具体包括车辆牌照、车辆位置和行驶方向；
对所述道路、所述行人及所述非机动车检测识别具体包括道路标志标线、道路抛洒物位置、异物位置、行人位置、非机动车位置、移动速度和行驶方向；
将自动驾驶汽车数据行驶产生的路况数据与基础采集数据处理模块信息进行融合、比对、校正，完善机动车、行人、道路三个属性信息。
5.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述数据应用是根据需求直接调用所述边缘存储模块中的所述数据信息，并根据信息接收的对象不同，将所述数据信息分为针对车辆、交通管理者和行人三种。
6.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述信息发布包括基础车路协同通信技术，将数据处理信息发送至车辆端车载显示屏设备、道路段可变信息屏设备，或者通过交通广播对所述数据应用进行发布。
7.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述边缘存储模块中的所述数据信息按照车辆、道路、行人及非机动车形成矩阵化管理。
8.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，每两个所述边缘存储模块均进行数据交互，通过协同有效帮助用户解决在不同的所述边缘存储模块之间的流畅切换。
9.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述基础数据处理模块、所述边缘存储模块以及所述数据应用模块均与中心云端连接进行数据备份存储。
10.根据权利要求1所述的智能网联道路边缘节点的数据存储方法，其特征在于，所述信息传输发布模块利用车路协同技术，通过车-车通信，车-所述边缘存储模块以及路-所述边缘存储模块通信将所述数据应用后得到的信息及时发布至所述信息接收平台，完成从数据采集到数据应用的流程。
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