CN116110228A - 一种基于区块链的城市交通快速化引导系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及道路车辆的交通控制系统领域，尤其为一种基于区块链的城市交通快速化引导系统，包括：数据采集模块：用于采集路口车辆流通数据信息；区块链搭建模块：用于根据路口车辆流通数据信息划分区块链；数据分析模块：用于通过搭建引导模型对城市交通进行交通引导分析；交通引导模块：根据数据分析模块获取的分析结果进行交通引导。本发明通过区块链进行划分，各区域中心的节点对划分的区域中存在交通拥挤状况的区域的交通状况进行分析和引导，在对城市交通以延误时间最短为目标进行快速引导的同时，监测影响交通的因素，通过连接车联网和交管系统，对监测的异常情况进行引导和处理，以快速恢复城市交通的正常状态。
Description
技术领域
本发明涉及道路车辆的交通控制系统领域，尤其是一种基于区块链的城市交通快速化引导系统。
背景技术
城市交通信号协调控制是提升干线通行效率的重要手段，但由于道路、交通条件的复杂多样性，干线协调控制仍然存在诸多问题。
现有公开号为CN115527372A的系统中，基于大量的路口车流数据对每个路口进行特征分析，得到该路口在各个时段内的特征参数，基于特征参数以及实时数据对路口进行拥堵性预测，其计算过程耗费时间较长，且对于突发情况缺乏引导和处理方法。故本发明提出一种基于区块链的城市交通快速化引导系统，在对城市交通以延误时间最短为目标进行快速引导的同时，监测影响交通的因素，通过连接车联网和交管系统，对监测的异常情况进行引导和处理，以快速恢复城市交通的正常状态。
发明内容
本发明的目的是通过提出一种基于区块链的城市交通快速化引导系统，以解决上述背景技术中提出的缺陷。
本发明采用的技术方案如下：
提供一种基于区块链的城市交通快速化引导系统，包括：
数据采集模块：用于采集路口车辆流通数据信息；
区块链搭建模块：用于根据路口车辆流通数据信息划分区块链；
数据分析模块：用于通过搭建引导模型对城市交通进行交通引导分析；
交通引导模块：根据数据分析模块获取的分析结果进行交通引导。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据采集模块通过路口摄像头采集车辆流通数据信息图像，并在采集的车辆流通数据信息图的特征图上设置固定尺寸和比例的候选框对车辆进行识别。
作为本发明的一种优选技术方案：所述区块链搭建模块基于城市道路框架与路口车辆流通数据信息，搭建引入去中心化结构的区块链。
作为本发明的一种优选技术方案：所述区块链将城市划分为多个区域，将区域内的车辆流通数据信息存储在各区域中心的节点中，每个节点对出现交通拥堵的区域通过数据分析模块进行交通引导分析，并通过交通引导模块进行引导。
作为本发明的一种优选技术方案：所述区块链中，通过对连续M帧图像进行判断，信号周期阈值结束后，正常行驶车辆仍未通过红绿灯时，判断存在交通拥堵情况。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据采集模块对采集发生交通事故的图像通过区块链搭建模块搭建的区块链上传至交通事故区域所属的交警支队。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据分析模块通过搭建引导模型，将Pareto排序机制和粒子群算法相结合，引入混合多样性策略支配解的排序进行车辆引导寻优。
作为本发明的一种优选技术方案：所述引导模型如下：搭建车速引导下的延误模型，每一辆车的延误表示为：
；
其中，为引导条件下车辆k在路段的实际行驶时间，为车辆以自由流速度通过交叉口的时间，为交叉口i至交叉口j的距离，为车辆k的实际引导速度，为车辆的自由流速度；
停车次数：
；
；
；
其中，β为绿信比，y为流量比，为信号周期下的车辆到达率，为不饱和状态下的平均过剩滞留排队长度，e为数学常量，s为饱和流率，q为车辆到达率，ε为饱和度；
构建如下的目标函数A和B：
；
其中，N为交叉口i协调方向通过车辆数，m为交叉口协调方向进口车道数，为交叉口i协调方向车道的平均停车次数。
作为本发明的一种优选技术方案：所述车辆引导寻优的步骤如下：
S1：随机生成Ｍ个粒子，并将其存储于位置中，将粒子的个体最优位置设置为当前位置，设初始非支配解集，并给定非支配解集的规模A，令迭代次数K=0；
S2：将中的非支配解集更新到中，并依据混合多样性策略对排序，形成，令；令K=K+1，开始循环迭代；
S3：通过更新粒子的速度和位置，获取更新后粒子的个体最优位置和全局最优解，其中粒子的全局最优解是在前20%的非支配解中随机取值，将产生的子代种群与合并，并将其存储于中，此时中存在2Ｍ个粒子；
S4：依据混合多样性策略对进行排序，选取前Ｍ个粒子组成的下一代种群，更新中各粒子的位置，并将中的非支配解更新到中；
S5：对进行局部搜索，删除其中的被支配解，依据混合多样性策略对进行排序；若，则取前个粒子来构成；否则，；
S6：若达到最大迭代次数，优化结束，输出的支配解；否则，返回S3继续迭代。
作为本发明的一种优选技术方案：所述交通引导模块连接车联网系统，通过对影响城市交通的车辆进行智能识别，并联系所述影响城市交通的车辆的车主进行挪车。
本发明提供的基于区块链的城市交通快速化引导系统，与现有技术相比，其有益效果有：
本发明通过区块链进行划分，各区域中心的节点对划分的区域中存在交通拥挤状况的区域的交通状况进行分析和引导，在对城市交通以延误时间最短为目标进行快速引导的同时，监测影响交通的因素，通过连接车联网和交管系统，对监测的异常情况进行引导和处理，以快速恢复城市交通的正常状态。
附图说明
图1为本发明优选实施例的系统框图。
图中各个标记的意义为：100、数据采集模块；200、区块链搭建模块；300、数据分析模块；400、交通引导模块。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明优选实施例提供了一种基于区块链的城市交通快速化引导系统，包括：
数据采集模块100：用于采集路口车辆流通数据信息；
区块链搭建模块200：用于根据路口车辆流通数据信息划分区块链；
数据分析模块300：用于通过搭建引导模型对城市交通进行交通引导分析；
交通引导模块400：根据数据分析模块300获取的分析结果进行交通引导。
所述数据采集模块100通过路口摄像头采集车辆流通数据信息图像，并在采集的车辆流通数据信息图的特征图上设置固定尺寸和比例的候选框对车辆进行识别。
所述区块链搭建模块200基于城市道路框架与路口车辆流通数据信息，搭建引入去中心化结构的区块链。
所述区块链将城市划分为多个区域，将区域内的车辆流通数据信息存储在各区域的中心节点中，每个节点对出现交通拥堵的区域通过数据分析模块进行交通引导分析，并通过交通引导模块进行引导。
所述区块链中，通过对连续M帧图像进行判断，信号周期阈值结束后，正常行驶车辆仍未通过红绿灯时，判断存在交通拥堵情况。
所述数据采集模块100对采集发生交通事故的图像通过区块链搭建模块200搭建的区块链上传至交通事故区域所属的交警支队。
所述数据分析模块300通过搭建引导模型，将Pareto排序机制和粒子群算法相结合，引入混合多样性策略支配解的排序进行车辆引导寻优。
所述引导模型如下：搭建车速引导下的延误模型，每一辆车的延误表示为：
；
其中，为引导条件下车辆k在路段的实际行驶时间，为车辆以自由流速度通过交叉口的时间，为交叉口i至交叉口j的距离，为车辆k的实际引导速度，为车辆的自由流速度；
停车次数：
；
；
；
其中，β为绿信比，y为流量比，为信号周期下的车辆到达率，为不饱和状态下的平均过剩滞留排队长度，e为数学常量，s为饱和流率，q为车辆到达率，ε为饱和度；
本实施例中，交通流量和饱和度是固定的，但实际情况中，交通拥堵的情况可能会发生动态变化，例如交通事故、特殊活动等等。因此，考虑将交通拥堵的动态变化考虑在内。根据实时交通状态来调整绿信比、流量比等参数，以更好地适应交通拥堵的情况，其实施为结合实时更新交通状态的方式，引入新的参数来动态调整绿信比和流量比。具体来说，发明人根据实时交通状态来计算动态绿信比和动态流量比，以更好地适应交通拥堵的情况。具体如下：
动态绿信比：，其中，为动态绿信比，为基础绿信比，为交通状态因子，表示交通拥堵程度的变化。
动态流量比：，其中，为动态流量比，为基础流量比，为交通状态因子，表示交通拥堵程度的变化。
交通状态因子采用实时交通数据进行计算，具体根据路段车辆数量、车速、路面状况等信息，计算交通状态因子。具体来说，有以下几种方式：
1. 车辆平均速度：根据车辆平均速度来计算交通状态因子，速度越慢，交通状态因子越大。
2. 路段拥堵程度：根据路段车辆数量和路面状况来计算交通状态因子，车辆数量越多，路面状况越糟，交通状态因子越大。
3. 路段通过时间：根据路段通过时间来计算交通状态因子，通过时间越长，交通状态因子越大。
基于以上交通状态因子，可以利用以下公式来计算动态绿信比和动态流量比：
，其中，为车辆平均速度，为路段车辆数量，为路段通过时间，α、β、γ为权重系数。
以上公式中，权重系数可以通过数据训练来确定。同时，需要注意的是，交通状态因子计算的精度和实时性对优化结果有较大的影响，因此需要选择合适的传感器和监控设备，并采用高效的数据处理算法来提高计算精度和实时性。
构建如下的目标函数A和B，其中目标函数A是交叉口的平均延误，目标函数B是交叉口协调方向车道的平均停车次数；
；
其中，N为交叉口i协调方向通过车辆数，m为交叉口协调方向进口车道数，为交叉口i协调方向车道的平均停车次数。
所述车辆引导寻优的步骤如下：
S1：随机生成Ｍ个粒子，并将其存储于位置中，将粒子的个体最优位置设置为当前位置，设初始非支配解集，并给定非支配解集的规模A，令迭代次数K=0；
S2：将中的非支配解集更新到中，并依据混合多样性策略对排序，形成，令；令K=K+1，开始循环迭代；
S3：通过更新粒子的速度和位置，获取更新后粒子的个体最优位置和全局最优解，其中粒子的全局最优解是在前20%的非支配解中随机取值，将产生的子代种群与合并，并将其存储于中，此时中存在2Ｍ个粒子；
S4：依据混合多样性策略对进行排序，选取前Ｍ个粒子组成的下一代种群，更新中各粒子的位置，并将中的非支配解更新到中；
S5：对进行局部搜索，删除其中的被支配解，依据混合多样性策略对进行排序；若，则取前个粒子来构成；否则，；
S6：若达到最大迭代次数，优化结束，输出的支配解；否则，返回S3继续迭代。
所述交通引导模块400连接车联网系统，通过对影响城市交通的车辆进行智能识别，并联系所述影响城市交通的车辆的车主进行挪车。
本实施例中，数据采集模块通过各路口监控摄像头采集各路口的交通图像，并对采集的交通图像进行识别处理，对于识别出现交通事故时，通过区块链搭建模块200搭建的区块链将交通事故图像上传至事故地点所在区域的交警支队及时进行处理。区块链中，通过对车辆的路口通过情况进行监测，当多辆行驶车辆在两个信号周期仍未通过路口时，判断可能出现交通拥堵现象，将该区域的车辆流通数据上传至数据分析模块300进行交通引导分析。
数据分析模块300搭建车速引导下的延误模型，设路段，每一辆车的延误表示为：
；
其中，为车辆k的实际引导速度，为车辆的自由流速度；
设，，得到车辆的停车次数：
；
其中，为信号周期下的车辆到达率，为不饱和状态下的平均过剩滞留排队长度，e为数学常量，s为饱和流率，q为车辆到达率，ε为饱和度；
以车辆延误时间最短、停车次数最少为目标分别构建上行车道和下行车道的目标函数A和B，设路口内上行方向和下行方向均堵车，且车道数均为6：
；
其中，和分别为交叉口i的上行方向和下行方向通过的车辆数，m为交叉口协调方向进口车道数，为交叉口i协调方向车道的平均停车次数；
通过初始化、非支配解集更新排序、粒子最优更新、非劣解集更新、局部搜索和判断是否满足算法终止条件六个步骤对目标函数A和B进行引导寻优，生成最佳的交通引导方案，经由交通引导模块400对城市交通进行快速引导。
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精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：包括：
数据采集模块（100）：用于采集路口车辆流通数据信息；
区块链搭建模块（200）：用于根据路口车辆流通数据信息划分区块链；
数据分析模块（300）：用于通过搭建引导模型对城市交通进行交通引导分析；
交通引导模块（400）：根据数据分析模块（300）获取的分析结果进行交通引导。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述数据采集模块（100）通过路口摄像头采集车辆流通数据信息图像，并在采集的车辆流通数据信息图的特征图上设置固定尺寸和比例的候选框对车辆进行识别。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述区块链搭建模块（200）基于城市道路框架与路口车辆流通数据信息，搭建引入去中心化结构的区块链。
4.根据权利要求3所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述区块链将城市划分为多个区域，将区域内的车辆流通数据信息存储在各区域中心的节点中，每个节点对出现交通拥堵的区域通过数据分析模块进行交通引导分析，并通过交通引导模块进行引导。
5.根据权利要求4所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述区块链中，通过对连续M帧图像进行判断，信号周期阈值结束后，正常行驶车辆仍未通过红绿灯时，判断存在交通拥堵情况。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述数据采集模块（100）对采集发生交通事故的图像通过区块链搭建模块（200）搭建的区块链上传至交通事故区域所属的交警支队。
7.根据权利要求1所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述数据分析模块（300）通过搭建引导模型，将Pareto排序机制和粒子群算法相结合，引入混合多样性策略支配解的排序进行车辆引导寻优。
8.根据权利要求7所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述引导模型如下：搭建车速引导下的延误模型，每一辆车的延误表示为：
；
其中，为引导条件下车辆k在路段的实际行驶时间，为车辆以自由流速度通过交叉口的时间，为交叉口i至交叉口j的距离，为车辆k的实际引导速度，为车辆的自由流速度；
停车次数：
；
；
；
其中，β为绿信比，y为流量比，为信号周期下的车辆到达率，为不饱和状态下的平均过剩滞留排队长度，e为数学常量，s为饱和流率，q为车辆到达率，ε为饱和度；
构建如下的目标函数A和B：
；
其中，N为交叉口i协调方向通过车辆数，m为交叉口协调方向进口车道数，为交叉口i协调方向车道的平均停车次数。
9.根据权利要求8所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述车辆引导寻优的步骤如下：
S1：随机生成Ｍ个粒子，并将其存储于位置中，将粒子的个体最优位置设置为当前位置，设初始非支配解集，并给定非支配解集的规模A，令迭代次数K=0；
S2：将中的非支配解集更新到中，并依据混合多样性策略对排序，形成，令；令K=K+1，开始循环迭代；
S3：通过更新粒子的速度和位置，获取更新后粒子的个体最优位置和全局最优解，其中粒子的全局最优解是在前20%的非支配解中随机取值，将产生的子代种群与合并，并将其存储于中，此时中存在2Ｍ个粒子；
S4：依据混合多样性策略对进行排序，选取前Ｍ个粒子组成的下一代种群，更新中各粒子的位置，并将中的非支配解更新到中；
S5：对进行局部搜索，删除其中的被支配解，依据混合多样性策略对进行排序；若，则取前个粒子来构成；否则，；
S6：若达到最大迭代次数，优化结束，输出的支配解；否则，返回S3继续迭代。
10.根据权利要求1所述的基于区块链的城市交通快速化引导系统，其特征在于：所述交通引导模块（400）连接车联网系统，通过对影响城市交通的车辆进行智能识别，并联系所述影响城市交通的车辆的车主进行挪车。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2003300354A1 (en) * | 2002-12-20 | 2004-07-22 | Ansaldo Sts Usa, Inc. | Dynamic optimizing traffic planning method and system |
| WO2017166474A1 (zh) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于交叉口群的交通控制方法及系统 |
| US10102265B1 (en) * | 2017-04-12 | 2018-10-16 | Vijay K. Madisetti | Method and system for tuning blockchain scalability for fast and low-cost payment and transaction processing |
| CN109887274A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-14 | 南京邮电大学 | 一种基于车辆平均延误的区域交通协调优化控制系统和方法 |
| WO2020192120A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 江苏智通交通科技有限公司 | 一种基于出行结构的城市路网诱导方案发布方法和系统 |
| CN112418081A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 南京森林警察学院 | 一种空地联合快速勘察交通事故的方法及系统 |
| CN113190653A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-07-30 | 南京慧链和信数字信息科技研究院有限公司 | 一种基于区块链的交通数据监测系统 |
| CN113963553A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-21 | 西安工业大学 | 一种道路交叉口信号灯绿信比控制方法、装置和设备 |
| CN114743396A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-07-12 | 江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司 | 基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统及其调度方法 |
| CN115577858A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-01-06 | 山东能源数智云科技有限公司 | 基于区块链的碳排放量预测方法、装置及电子设备 |
-
2023
- 2023-04-06 CN CN202310354008.7A patent/CN116110228B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2003300354A1 (en) * | 2002-12-20 | 2004-07-22 | Ansaldo Sts Usa, Inc. | Dynamic optimizing traffic planning method and system |
| WO2017166474A1 (zh) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于交叉口群的交通控制方法及系统 |
| US10102265B1 (en) * | 2017-04-12 | 2018-10-16 | Vijay K. Madisetti | Method and system for tuning blockchain scalability for fast and low-cost payment and transaction processing |
| CN109887274A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-14 | 南京邮电大学 | 一种基于车辆平均延误的区域交通协调优化控制系统和方法 |
| WO2020192120A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 江苏智通交通科技有限公司 | 一种基于出行结构的城市路网诱导方案发布方法和系统 |
| CN112418081A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 南京森林警察学院 | 一种空地联合快速勘察交通事故的方法及系统 |
| CN113190653A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-07-30 | 南京慧链和信数字信息科技研究院有限公司 | 一种基于区块链的交通数据监测系统 |
| CN113963553A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-21 | 西安工业大学 | 一种道路交叉口信号灯绿信比控制方法、装置和设备 |
| CN114743396A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-07-12 | 江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司 | 基于粒子群优化算法的交通诱导调度系统及其调度方法 |
| CN115577858A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-01-06 | 山东能源数智云科技有限公司 | 基于区块链的碳排放量预测方法、装置及电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 毛晗 等: "基于信号灯控制的交叉路口智能网联车辆协同通行方法研究", 太原学院学报(自然科学版), vol. 40, no. 04, pages 59 - 64 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116110228B (zh) | 2023-07-07 |
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