CN115457759A - 基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统和方法，涉及道路交通技术领域，包括数据抽取与筛选模块、区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块、路况预测模块、车辆路况获取模块，可以实现路端采集实时路况信息并实时上传至车路协同区域中心节点和云端、自动提取图片及视频、自动分析道路拥堵情况，最终提供给车端的功能。

Description

基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统和方法
技术领域
本发明涉及道路交通技术领域，特别是涉及一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统和方法。
背景技术
车辆导航需要实时交通路况信息，车路协同场景会利用路端设备收集实时道路视频和感知信息，相比基于地图软件和打车软件的路况数据，车路协同采集的数据具有实时、准确、全天候等特点，其视频和图像数据更直观更丰富。充分利用车路协同采集的数据进行路况分析，不仅能够满足车辆导航的需求，还可以为车辆自动驾驶系统和辅助驾驶系统提供更准确的规划决策数据。现有方案大多基于车载导航系统或手机地图APP导航功能采集数据，数据的真实性较难保证，对于车辆类型（如货车、卡车等）、车速、行人、临时道路信息（如障碍物、交通管制、事故等）无法提供实时、准确、空天视角的准确信息。
发明内容
本发明针对上述技术问题，克服现有技术的缺点，提供一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，包括：
数据抽取与筛选模块、区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块、路况预测模块、车辆路况获取模块，区域中心节点路况分析模块连接数据抽取与筛选模块，云端计算中心模块连接区域中心节点路况分析模块，区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块均连接路况预测模块，车辆路况获取模块连接路况预测模块，
数据抽取与筛选模块实时按一定频率抽取路端采集的视频、感知信息，经过筛选后将有效信息自动上传至云端计算中心模块供区域中心节点路况分析模块使用；
路况预测模块根据路端采集的视频信息和感知信息计算实时行人信息、各类车辆信息，并根据上述信息生成道路拥堵等级信息，并更新至实时道路交通情况数据库；路况预测模块根据路端采集的视频信息使用交通事故检测模型分析道路事故情况，进行分类分级后，更新至实时道路交通情况数据库；
车辆路况获取模块根据输入的实时道路交通信息数据进行路径规划优化。
本发明进一步限定的技术方案是：
前所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，行人信息包括行人数量、行人类别，车辆信息包括车辆数量、车辆类型、车速。
前所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，路况预测模块提供接口供接入车路协同网络的车辆获取实时道路交通数据。
前所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，接口包括但不限于MQTT、HTTP、RPC接口，道路交通数据包括但不限于文字、语音、图片、视频。
前所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块根据视频图像信息和感知检测结果，检测计算实时车流量、人流量、拥堵情况、事故情况，生成图文信息；路况预测模块根据时间因素、位置因素、邻近区域信息、历史路况信息，预测未来一段时间内路况信息，并根据实时路况信息进行修正。
前所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，接入车路协同网络的车辆使用公共API或SDK的方式获取实时道路交通数据，车辆根据实时位置和目的地路线获取不同区域的实时路况信息和未来路况预测信息，供导航软件、自动驾驶系统、辅助驾驶系统决策使用，车辆驾驶员根据实时位置和目的地路线按需查看实时路况图片和视频信息。
本发明的另一目的在于提供一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析方法，包括：
（1）数据抽取、筛选
针对路端设备采集的视频数据、感知结果按一定的频率进行检测，初步分析计算车流量、车辆类型、行人情况，并按初步分析结果调整频率，分析后将原始数据与初步分析结果上传至区域中心节点和云端，供区域中心节点进一步计算分析；
（2）区域中心节点路况分析
区域中心节点汇总多个路端设备的视频数据、感知结果和初步分析结果，根据区域地图和道路情况，分析汇总区域道路人流、车流、车速、拥堵情况，检测道路交通事故情况以及其它道路交通事件，并将分析结果传送至相邻其它区域中心节点和云端计算中心；
（3）云端计算中心
负责城市整体交通路况分析和协调各节点任务，根据需要参与区域中心节点的分析计算任务，并将分析结果传送至区域中心节点和相邻节点；
（4）路况预测
路况分析系统根据时间、地理信息、历史路况信息、邻近区域路况和实时路况信息预测未来一段时间内的道路拥堵状况，并根据车辆目的地进行线路推荐；
（5）车辆路况获取
路况分析系统所产生的分析结果、图像、视频信息、预测信息、推荐信息以公共服务的形式提供出来，车载系统、无人驾驶系统、辅助驾驶系统可通过API、MQTT在内的多种方式获取，展示播放到车载大屏或者供无人驾驶系统、辅助驾驶系统规划决策使用。
本发明的有益效果是：
（1）本发明充分利用路端采集数据的实时性、准确性和客观性，采用空天视角使用路况分析系统实时分析和预测区域路况分析，供车量的自动驾驶系统、辅助驾驶系统和驾驶员决策时使用，真正实现全景化、实时、准确的规划和预测；
（2）本发明基于多区域车路协同网络的历史路况数据和实时路况信息可以更准确预测道路未来一段时间内的交通状况，并按照车辆目的地不同更准确的推荐高效行车路线，避免拥堵，为快捷通畅的城市交通提供更准确高效的数据支持。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
本实施例提供的一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，包括：数据抽取与筛选模块、区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块、路况预测模块、车辆路况获取模块，区域中心节点路况分析模块连接数据抽取与筛选模块，云端计算中心模块连接区域中心节点路况分析模块，区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块均连接路况预测模块，车辆路况获取模块连接路况预测模块。
数据抽取与筛选模块实时按一定频率抽取路端采集的视频、感知信息，经过筛选后将有效信息自动上传至云端计算中心模块供区域中心节点路况分析模块使用；路况预测模块根据路端采集的视频信息和感知信息计算实时行人信息（行人数量、行人类别）、各类车辆信息（车辆数量、车辆类型、车速），并根据上述信息生成道路拥堵等级信息，并更新至实时道路交通情况数据库；路况预测模块根据路端采集的视频信息使用交通事故检测模型分析道路事故情况，进行分类分级后，更新至实时道路交通情况数据库；车辆路况获取模块根据输入的实时道路交通信息数据进行路径规划优化。
路况预测模块提供接口（包括但不限于MQTT、HTTP、RPC接口）供接入车路协同网络的车辆获取实时道路交通数据（包括但不限于文字、语音、图片、视频）。区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块根据视频图像信息和感知检测结果，检测计算实时车流量、人流量、拥堵情况、事故情况，生成图文信息；路况预测模块根据时间因素、位置因素、邻近区域信息、历史路况信息，预测未来一段时间内路况信息，并根据实时路况信息进行修正。接入车路协同网络的车辆使用公共API或SDK的方式获取实时道路交通数据，车辆根据实时位置和目的地路线获取不同区域的实时路况信息和未来路况预测信息，供导航软件、自动驾驶系统、辅助驾驶系统决策使用，车辆驾驶员根据实时位置和目的地路线按需查看实时路况图片和视频信息。
分析方法，如图1：
（1）数据抽取、筛选
针对路端设备采集的视频数据、感知结果按一定的频率进行检测，初步分析计算车流量、车辆类型、行人情况，并按初步分析结果调整频率，分析后将原始数据与初步分析结果上传至区域中心节点和云端，供区域中心节点进一步计算分析；
（2）区域中心节点路况分析
区域中心节点汇总多个路端设备的视频数据、感知结果和初步分析结果，根据区域地图和道路情况，分析汇总区域道路人流、车流、车速、拥堵情况，检测道路交通事故情况以及其它道路交通事件，并将分析结果传送至相邻其它区域中心节点和云端计算中心；
（3）云端计算中心
负责城市整体交通路况分析和协调各节点任务，根据需要参与区域中心节点的分析计算任务，并将分析结果传送至区域中心节点和相邻节点；
（4）路况预测
路况分析系统根据时间、地理信息、历史路况信息、邻近区域路况和实时路况信息预测未来一段时间内的道路拥堵状况，并根据车辆目的地进行线路推荐；
（5）车辆路况获取
路况分析系统所产生的分析结果、图像、视频信息、预测信息、推荐信息以公共服务的形式提供出来，车载系统、无人驾驶系统、辅助驾驶系统可通过API、MQTT在内的多种方式获取，展示播放到车载大屏或者供无人驾驶系统、辅助驾驶系统规划决策使用。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，其特征在于：包括：
数据抽取与筛选模块、区域中心节点路况分析模块、云端计算中心模块、路况预测模块、车辆路况获取模块，所述区域中心节点路况分析模块连接所述数据抽取与筛选模块，所述云端计算中心模块连接所述区域中心节点路况分析模块，所述区域中心节点路况分析模块、所述云端计算中心模块均连接所述路况预测模块，所述车辆路况获取模块连接所述路况预测模块，
所述数据抽取与筛选模块实时按一定频率抽取路端采集的视频、感知信息，经过筛选后将有效信息自动上传至所述云端计算中心模块供所述区域中心节点路况分析模块使用；
所述路况预测模块根据路端采集的视频信息和感知信息计算实时行人信息、各类车辆信息，并根据上述信息生成道路拥堵等级信息，并更新至实时道路交通情况数据库；所述路况预测模块根据路端采集的视频信息使用交通事故检测模型分析道路事故情况，进行分类分级后，更新至实时道路交通情况数据库；
所述车辆路况获取模块根据输入的实时道路交通信息数据进行路径规划优化。
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，其特征在于：行人信息包括行人数量、行人类别，车辆信息包括车辆数量、车辆类型、车速。
3.根据权利要求1所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，其特征在于：所述路况预测模块提供接口供接入车路协同网络的车辆获取实时道路交通数据。
4.根据权利要求3所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，其特征在于：所述接口包括但不限于MQTT、HTTP、RPC接口，道路交通数据包括但不限于文字、语音、图片、视频。
5.根据权利要求1所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，其特征在于：所述区域中心节点路况分析模块、所述云端计算中心模块根据视频图像信息和感知检测结果，检测计算实时车流量、人流量、拥堵情况、事故情况，生成图文信息；所述路况预测模块根据时间因素、位置因素、邻近区域信息、历史路况信息，预测未来一段时间内路况信息，并根据实时路况信息进行修正。
6.根据权利要求3所述的基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统，其特征在于：接入车路协同网络的车辆使用公共API或SDK的方式获取实时道路交通数据，车辆根据实时位置和目的地路线获取不同区域的实时路况信息和未来路况预测信息，供导航软件、自动驾驶系统、辅助驾驶系统决策使用，车辆驾驶员根据实时位置和目的地路线按需查看实时路况图片和视频信息。
7.一种基于车路协同的道路交通实时路况信息分析方法，其特征在于：应用于权利要求1-6任意一项，包括：
（1）数据抽取、筛选
针对路端设备采集的视频数据、感知结果按一定的频率进行检测，初步分析计算车流量、车辆类型、行人情况，并按初步分析结果调整频率，分析后将原始数据与初步分析结果上传至区域中心节点和云端，供区域中心节点进一步计算分析；
（2）区域中心节点路况分析
区域中心节点汇总多个路端设备的视频数据、感知结果和初步分析结果，根据区域地图和道路情况，分析汇总区域道路人流、车流、车速、拥堵情况，检测道路交通事故情况以及其它道路交通事件，并将分析结果传送至相邻其它区域中心节点和云端计算中心；
（3）云端计算中心
负责城市整体交通路况分析和协调各节点任务，根据需要参与区域中心节点的分析计算任务，并将分析结果传送至区域中心节点和相邻节点；
（4）路况预测
路况分析系统根据时间、地理信息、历史路况信息、邻近区域路况和实时路况信息预测未来一段时间内的道路拥堵状况，并根据车辆目的地进行线路推荐；
（5）车辆路况获取
路况分析系统所产生的分析结果、图像、视频信息、预测信息、推荐信息以公共服务的形式提供出来，车载系统、无人驾驶系统、辅助驾驶系统可通过API、MQTT在内的多种方式获取，展示播放到车载大屏或者供无人驾驶系统、辅助驾驶系统规划决策使用。
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