CN115830845A - 一种基于大数据的交通运行监测管控系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的交通运行监测管控系统及方法，属于交通大数据领域；通过对不同路口的不同交通运行状态下行人和车辆的通行行为进行监测和分析评估，获取到不同方面各个道路路口对应的安全威胁状态，通过不同维度的数据采集和分析评估，可以有效提高路口交通运行监测分析的准确性；将不同交通状态方面对应的安全威胁情况进行整合获取威胁评估系数，通过威胁评估系数来对分监测时段内道路路口的交通运行的安全威胁状态进行评估和分类；本发明用于解决现有方案中没有从不同的维度对路口交通运行时的安全威胁进行监测评估并动态管理值守人员，导致路口交通运行监测管控的整体效果不佳的技术问题。

Description

一种基于大数据的交通运行监测管控系统及方法

技术领域

本发明涉及交通大数据领域，具体涉及一种基于大数据的交通运行监测管控系统及方法。

背景技术

交通运行监测管控是用于对道路、路口的车辆通行行为以及行人通行行为进行监测、分析以及管控，以此来提高交通运行的安全性和通畅性。

现有的交通运行监测管控方案在实施时，大多数还是停留在通过定期或者不定期的安排人员进行值守和管理，或者基于交通运行的大数据，根据车流量和人流量来安排不同的人员去进行值守和管理，但是对于不同位置的路口交通运行，没有从不同的维度对路口交通运行时的安全威胁进行监测评估并动态管理值守人员，导致路口交通运行监测管控的整体效果不佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的交通运行监测管控系统及方法，用于解决现有方案中没有从不同的维度对路口交通运行时的安全威胁进行监测评估并动态管理值守人员，导致路口交通运行监测管控的整体效果不佳的技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的交通运行监测管控系统，包括：

路口监测模块，用于在预设的分监测时段内，在路口绿灯状态和红灯状态下分别对道路路口的交通行为进行监测以及数据统计，得到路口监测集并上传至服务器和数据库；路口监测集包含绿灯监测数据和红灯监测数据；

路口分析模块，用于根据路口监测集从不同的维度来对路口的违规状态进行分析，得到包含第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号的路口分析数据并上传至服务器和数据库；

运行管控模块，用于获取各个道路路口在不同分监测时段监测分析得到的路口分析数据并联立整合，来对各个道路路口整体的交通运行状态进行评估，并自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果。

优选地，当路口为绿灯时，将不礼让行人的车辆标记为违规车辆，对违规车辆进行编号统计并标记为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；

获取违规车辆的车牌号并将其设定为识别标志，根据识别标志获取违规车辆的类型；获取不同的车辆类型对应的车辆类型权重并标记；统计不同违规类型车辆的总数并设定为违规车辆总数；统计正常通行的总人数并设定为正常行人数；标记的各项数据构成绿灯监测数据。

优选地，当路口为红灯时，将闯红灯的行人标记为违规行人，对违规行人进行编号统计并标记为j，j∈{1，2，3，...，m}，m为正整数；

获取违规行人对应的违规类型以及对应的行为类型权重并标记；统计不同违规类型行人的总数并设定为违规行人总数；统计正常通行的总车辆数并设定为正常车辆总数；标记的各项数据构成红灯监测数据。

优选地，路口分析模块的工作步骤包括：获取路口监测集中的绿灯监测数据和红灯监测数据；

获取绿灯监测数据中标记的车辆类型权重、违规车辆总数和正常行人数；提取三项数据的数值并联立获取路口绿灯状态下对应的绿灯评估系数；

获取红灯监测数据中标记的行为类型权重、违规行人总数和正常车辆总数；提取三项数据的数值并联立获取路口红灯状态下对应的红灯评估系数。

优选地，将绿灯评估系数和红灯评估系数进行联立，通过计算获取路口的威胁评估系数；根据威胁评估系数来对路口的安全威胁进行分析。

优选地，获取预设的威胁评估阈值，并将威胁评估系数与威胁评估阈值进行匹配，得到第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号；

根据第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号分别将高安全威胁、中等安全威胁和低安全威胁的总次数加一；

威胁评估系数以及对应的第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号构成路口分析数据。

优选地，运行管控模块的工作步骤包括：在总监测时段内，统计不同路口分析数据中高安全威胁的总次数、中等安全威胁的总次数和低安全威胁的总次数；获取道路路口的位置坐标及其对应的路口权重值并标记；提取各项数据的数值并整合获取路口对应的管控系数。

优选地，将若干个管控系数降序排列，并根据预设的划分比例将排序的管控系数划分成三个集合，并依次将从前往后排序的集合设定为第一管控集、第二管控集和第三管控集，并在后续相同的监测时段动态安排各个管控集对应的人员前去管控。

优选地，第一管控集、第二管控集和第三管控集对应的人员总数以及人员级别依次降低。

为了解决问题，本发明还公开了一种基于大数据的交通运行监测管控方法，包括：

在预设的分监测时段内，对道路路口的交通行为进行监测以及数据统计，得到路口监测集；路口监测集包含绿灯监测数据和红灯监测数据；

根据路口监测集从不同的维度来对路口的违规状态进行分析，得到包含威胁评估系数以及第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号的路口分析数据；

获取各个道路路口在不同分监测时段监测分析得到的路口分析数据并联立整合，来对各个道路路口整体的交通运行状态进行评估，并自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果。

相比于现有方案，本发明实现的有益效果：

本发明公开的一方面，通过对不同路口的不同交通运行状态下行人和车辆的通行行为进行监测和分析评估，获取到不同方面各个道路路口对应的安全威胁状态，通过不同维度的数据采集和分析评估，可以有效提高路口交通运行监测分析的准确性。

本发明公开的另一方面，先将不同交通状态方面对应的安全威胁情况进行整合获取威胁评估系数，通过威胁评估系数来对分监测时段内道路路口的交通运行的安全威胁状态进行评估和分类，可以为后续不同安全威胁级别的道路路口动态安排人员进行值守和处理提供了可靠的数据支持；再将总监测时段内监测获取的路口安全威胁进行联立整合，根据联立整合的结果自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明一种基于大数据的交通运行监测管控系统的模块框图。

图2为本发明一种基于大数据的交通运行监测管控方法的流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。

实施例一

如图1所示，本发明为一种基于大数据的交通运行监测管控系统，包括路口监测模块、路口分析模块、运行管控模块、服务器和数据库；

在现有的交通路口管控方案中，由于行人以及车辆不按规则在道路上通行，导致路口时常有交通意外产生，为了提高路口通行的安全，需要定期或者不定期的安排人员进行值守和处理；本发明实施例中，通过对不同位置路口的不同交通运行状态下行人和车辆的通行行为进行监测和分析评估，获取到不同方面各个道路路口对应的安全威胁状态，并将不同监测结果关联的安全威胁状态进行整合，来自适应的动态安排不同人数以及不同级别的人员进行值守和处理，可以有效提高路口交通运行监测管控的整体效果。

路口监测模块包含绿灯监测单元和红灯监测单元，用于在预设的分监测时段内，分监测时段的单位为分钟，具体的分监测时段可以设置为15分钟，对道路路口的交通行为进行监测以及数据统计，得到路口监测集并上传至服务器和数据库；路口监测集包含绿灯监测数据和红灯监测数据；包括：

当路口为绿灯时，通过绿灯监测单元将不礼让行人的车辆标记为违规车辆，对违规车辆进行编号统计并标记为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数，表示为总的数量；

其中，不礼让行为车辆的判定是在绿灯的情况下，路人在斑马线上等待车辆通过，可以基于现有的路口交通摄像头的摄像视频来识别判断，识别判断为现有的常规技术手段，具体的步骤这里不做赘述；

获取违规车辆的车牌号并将其设定为识别标志，根据识别标志获取违规车辆的类型；车辆类型包括但不限于轿车、货车和卡车；

设定不同的车辆类型均对应一个不同的车辆类型权重，将获取的违规车辆的类型与所有的车辆类型进行匹配获取对应的车辆类型权重并标记为CQi；

其中，这里对不同的车辆类型进行匹配获取对应的车辆类型权重的目的是实现文本的车辆类型进行数字化和差异化表示，可以突出不同类型车辆造成的安全威胁不同，比如货车的安全威胁要大于轿车的安全威胁，可以有效提高道路路口安全威胁计算分析的准确性；

此外，本发明实施例中的绿灯和红灯均为斑马线区域的红绿灯状态；

统计不同违规类型车辆的总数并设定为违规车辆总数WCi；

统计正常通行的总人数并设定为正常行人数ZRi；

标记的各项数据构成绿灯监测数据；

当路口为红灯时，通过红灯监测单元将闯红灯的行人标记为违规行人，对违规行人进行编号统计并标记为j，j∈{1，2，3，...，m}，m为正整数，表示为总的数量；

获取违规行人对应的违规类型，设定不同的违规类型对应一个不同行人类型权重，将获取的违规行人的违规类型与所有的违规类型进行匹配获取对应的行为类型权重并标记为RQj；违规类型包括但不限于行走违规、机动车违规和非机动车违规；这里的机动车违规和非机动车违规是指骑行的电动车和自行车；这里获取违规类型对应的行人类型权重的目的与车辆类型权重的目的相同；

统计不同违规类型行人的总数并设定为违规行人总数WRj；

统计正常通行的总车辆数并设定为正常车辆总数ZCj；

标记的各项数据构成红灯监测数据；

本发明实施例中，通过从绿灯交通运行方面和红灯交通运行方面分别进行数据采集和标记处理，使得采集的各项数据标准化以及规范化，可以为后续不同方面的安全威胁分析提供可靠的数据支持；

此外，通过从不同的交通状态对车辆和行人的交通行为进行监测和统计整合，可以实现对道路路口的安全威胁进行多维度的监测分析；

路口分析模块包含绿灯整合单元、红灯整合单元和整合评估单元，用于根据路口监测集从不同的维度来对路口的违规状态进行分析，得到路口分析数据并上传至服务器和数据库；包括：

获取路口监测集中的绿灯监测数据和红灯监测数据；

绿灯整合单元，用于将绿灯监测数据中的各项数据进行联立整合获取对应的绿灯评估系数LPX；包括：

获取绿灯监测数据中标记的车辆类型权重CQi、违规车辆总数WCi和正常行人数ZRi；提取三项数据的数值并联立，通过计算获取路口绿灯状态下对应的绿灯评估系数LPX；绿灯评估系数LPX的计算公式为：

式中，r1、r2为预设的均大于零的比例系数，且r1＜r2，r1可以取值为3.374，r2可以取值为4.637；α1为预设的绿灯补偿系数，取值范围为(0,6)，可以取值为1.4132；

需要说明的是，绿灯评估系数是用于将绿灯交通情况下不同行人和车辆的交通行为数据进行整合来对其路口的安全威胁情况进行整体评估的数值；在绿灯评估系数LPX的计算过程中，正常行人数ZRi相同时，违规车辆总数WCi以及车辆类型权重CQi的数值越大，计算获取的绿灯评估系数LPX数值则越小，此时对应的安全威胁则越大；当违规车辆总数WCi为0时，则计算获取的绿灯评估系数LPX数值则越大，此时对应的安全威胁则越小；

红灯整合单元，用于将红灯监测数据中的各项数据进行联立整合获取对应的红灯评估系数HPX；包括：

获取红灯监测数据中标记的行为类型权重RQj、违规行人总数WRj和正常车辆总数ZCj；提取三项数据的数值并联立，通过计算获取路口红灯状态下对应的红灯评估系数HPX；红灯评估系数HPX的计算公式为：

式中，c1、c2为预设的均大于零的比例系数，且c1＜c2，c1可以取值为2.655，c2可以取值为3.721；α2为预设的红灯补偿系数，取值范围为(0,10)，可以取值为1.1537；

需要说明的是，红灯评估系数是用于将红灯交通情况下不同行人和车辆的交通行为数据进行整合来对其路口的安全威胁情况进行整体评估的数值；在红灯评估系数HPX的计算过程中，正常车辆总数ZCj相同时，违规行人总数WRj以及行为类型权重RQj的数值越大，计算获取的红灯评估系数HPX数值则越小，此时对应的安全威胁则越大；当违规行人总数WRj为0时，则计算获取的红灯评估系数HPX数值则越大，此时对应的安全威胁则越小；

整合评估单元，用于将绿灯评估系数LPX和红灯评估系数HPX进行联立，通过计算获取路口的威胁评估系数WPX；威胁评估系数WPX的计算公式为：

WPX＝(w1×LPX+w2×HPX)/(w1+w2+1.0352)

式中，w1、w2为预设的均大于零的比例系数，且w1+w2＝1，w1可以取值为0.643，w2可以取值为0.357；

需要说明的是，威胁评估系数是用于将不同交通状态方面对应的安全威胁情况进行整合来对道路路口的整体安全威胁进行评估的数值；通过将不同情况下存在的安全威胁进行联立整合，可以有效提高路口安全威胁分析的全面性和多样性。

根据威胁评估系数WPX来对路口的安全威胁进行分析，获取预设的威胁评估阈值WPX0，并将威胁评估系数WPX与威胁评估阈值WPX0进行匹配；

若WPX＜WPX0，则判定该路口的安全威胁高并生成第一路估信号，根据第一路估信号将高安全威胁的总次数GW加一；

若WPX0≤WPX≤WPX0*K％，K为大于一百的实数，则判定该路口的安全威胁中等并生成第二路估信号，根据第二路估信号将中等安全威胁的总次数ZW加一；

若WPX＞WPX0*K％，则判定该路口的安全威胁低并生成第三路估信号，根据第三路估信号将低安全威胁的总次数DW加一；

威胁评估系数以及对应的第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号构成路口分析数据；

本发明实施例中，通过威胁评估系数来对分监测时段内道路路口的交通运行的安全威胁状态进行评估和分类，可以为后续不同安全威胁级别的道路路口动态安排人员进行值守和处理提供了可靠的数据支持；

运行管控模块，用于对各个道路路口整体的交通运行状态进行评估，并自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果；包括：

获取各个道路路口在不同分监测时段监测分析得到的路口分析数据，在总监测时段内，统计不同路口分析数据中高安全威胁的总次数GW、中等安全威胁的总次数ZW和低安全威胁的总次数DW；

其中，总监测时段的单位为分钟，由若干个连续的分监测时段构成；

获取道路路口的位置坐标，将获取的路口位置坐标与数据库中预构建的路口坐标-权重表进行匹配获取对应的路口权重值并标记为LQ；

其中，路口坐标-权重表包含若干个不同的路口坐标以及对应的路口权重值，不同的路口坐标预先设置一个对应的路口权重值，路口权重值可以人为自定义，也可以基于交通大数据中的车流量和人流量来进行设置；

提取各项数据的数值并整合，通过计算获取路口对应的管控系数GKX；管控系数GKX的计算公式为：

GKX＝LQ×(g1×GW+g2×ZW)/(GW+ZW+DW)

式中，g1、g2为预设的均大于零的比例系数，且g1＞g2，g1可以取值为4.352，g2可以取值为2.176；

需要说明的是，管控系数是用于对道路路口的安全威胁情况进行整体评估的数值，分监测时段的设定可以提高监测采集数据的准确性，但是单次的分监测时段内路口交通运行状态的评估结果存在一定的误差，在总监测时段内将若干个分监测时段的监测结果进行联立整合获取管控系数，根据管控系数来确定最终的安全威胁状态，通过分-分-总的分析策略，可以有效提高路口交通运行状态监测分析的准确性和可靠性，同时还可以为后续的人员管控提供可靠的数据支持；

将若干个管控系数GKX降序排列，并根据预设的划分比例将排序的管控系数GKX划分成三个集合，并依次将从前往后排序的集合设定为第一管控集、第二管控集和第三管控集，并在后续相同的监测时段动态安排各个管控集对应的人员前去值守管控；

其中，预设的划分比例可以根据可以安排的总人数以及不同的人员级别进行自定义，这里的人员级别包括但不限于交警、辅警和志愿者；

其中，第一管控集、第二管控集和第三管控集对应的人员总数以及人员级别依次降低；比如，第一管控集中的道路路口可以安排两名交警以及四名辅警和四名志愿者进行值守，第二管控集中的道路路口可以安排一名交警以及两名辅警和四名志愿者进行值守，第三管控集中的道路路口可以安排两名辅警和四名志愿者进行值守，或者只安排四名志愿者进行值守；

需要说明的是，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的比例系数以及分析过程中各个预设的阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

实施例二

如图2所示，本发明为一种基于大数据的交通运行监测管控方法，包括：

在预设的分监测时段内，对道路路口的交通行为进行监测以及数据统计，得到路口监测集；路口监测集包含绿灯监测数据和红灯监测数据；

根据路口监测集从不同的维度来对路口的违规状态进行分析，得到包含威胁评估系数以及第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号的路口分析数据；

获取各个道路路口在不同分监测时段监测分析得到的路口分析数据并联立整合，来对各个道路路口整体的交通运行状态进行评估，并自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，包括：

路口监测模块，用于在预设的分监测时段内，在路口绿灯状态和红灯状态下分别对道路路口的交通行为进行监测以及数据统计，得到路口监测集并上传至服务器和数据库；路口监测集包含绿灯监测数据和红灯监测数据；

路口分析模块，用于根据路口监测集从不同的维度来对路口的违规状态进行分析，得到包含第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号的路口分析数据并上传至服务器和数据库；

运行管控模块，用于获取各个道路路口在不同分监测时段监测分析得到的路口分析数据并联立整合，来对各个道路路口整体的交通运行状态进行评估，并自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，当路口为绿灯时，将不礼让行人的车辆标记为违规车辆，对违规车辆进行编号统计并标记为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；

获取违规车辆的车牌号并将其设定为识别标志，根据识别标志获取违规车辆的类型；获取不同的车辆类型对应的车辆类型权重并标记；统计不同违规类型车辆的总数并设定为违规车辆总数；统计正常通行的总人数并设定为正常行人数；标记的各项数据构成绿灯监测数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，当路口为红灯时，将闯红灯的行人标记为违规行人，对违规行人进行编号统计并标记为j，j∈{1，2，3，...，m}，m为正整数；

获取违规行人对应的违规类型以及对应的行为类型权重并标记；统计不同违规类型行人的总数并设定为违规行人总数；统计正常通行的总车辆数并设定为正常车辆总数；标记的各项数据构成红灯监测数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，路口分析模块的工作步骤包括：获取路口监测集中的绿灯监测数据和红灯监测数据；

获取绿灯监测数据中标记的车辆类型权重、违规车辆总数和正常行人数；提取三项数据的数值并联立获取路口绿灯状态下对应的绿灯评估系数；

获取红灯监测数据中标记的行为类型权重、违规行人总数和正常车辆总数；提取三项数据的数值并联立获取路口红灯状态下对应的红灯评估系数。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，将绿灯评估系数和红灯评估系数进行联立，通过计算获取路口的威胁评估系数；根据威胁评估系数来对路口的安全威胁进行分析。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，获取预设的威胁评估阈值，并将威胁评估系数与威胁评估阈值进行匹配，得到第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号；

根据第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号分别将高安全威胁、中等安全威胁和低安全威胁的总次数加一；

威胁评估系数以及对应的第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号构成路口分析数据。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，运行管控模块的工作步骤包括：在总监测时段内，统计不同路口分析数据中高安全威胁的总次数、中等安全威胁的总次数和低安全威胁的总次数；获取道路路口的位置坐标及其对应的路口权重值并标记；提取各项数据的数值并整合获取路口对应的管控系数。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，将若干个管控系数降序排列，并根据预设的划分比例将排序的管控系数划分成三个集合，并依次将从前往后排序的集合设定为第一管控集、第二管控集和第三管控集，并在后续相同的监测时段动态安排各个管控集对应的人员前去管控。

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，第一管控集、第二管控集和第三管控集对应的人员总数以及人员级别依次降低。

10.一种基于大数据的交通运行监测管控方法，应用于权利要求1-9任一项所述的一种基于大数据的交通运行监测管控系统，其特征在于，包括：

在预设的分监测时段内，对道路路口的交通行为进行监测以及数据统计，得到路口监测集；路口监测集包含绿灯监测数据和红灯监测数据；

根据路口监测集从不同的维度来对路口的违规状态进行分析，得到包含威胁评估系数以及第一路估信号、第二路估信号和第三路估信号的路口分析数据；

获取各个道路路口在不同分监测时段监测分析得到的路口分析数据并联立整合，来对各个道路路口整体的交通运行状态进行评估，并自适应的动态安排人员去管理维护来提高交通路口管控的整体效果。

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