CN211044514U

CN211044514U - 一种基于5g车联网数据挖掘的智能路况监测系统

Info

Publication number: CN211044514U
Application number: CN202020190188.1U
Authority: CN
Inventors: 王柄钞; 段慧华
Original assignee: Southwest Petroleum University
Current assignee: Southwest Petroleum University
Priority date: 2020-02-19
Filing date: 2020-02-19
Publication date: 2020-07-17
Anticipated expiration: 2030-02-19

Abstract

本实用新型公开的属于智能路况监测技术领域，具体为一种基于5G网络车联网数据挖掘的智能路况监测系统，其包括终端层、网络层、平台应用层，所述终端层包括车载设备、智能交通设备、智能可穿戴设备，所述终端层利用光纤连接5G终端并利用5G网络将采集的道路实时数据发送至网络层，所述网络层包括5G基站、MEC云平台，所述MEC云平台在5G核心网络边缘提供服务环境和数据挖掘能力，MEC云平台通过光纤直连RSU设备将挖掘的有效路况信息通过RSU设备实时推送给平台应用层，平台应用层包括交通管理部门道路可视化终端、车载终端、手机app，所述平台应用层通过5G蜂窝网络与RSU设备连接接收并展示实时路况信息，从而方便交通管理部门的管理和人们的生活出行。

Description

一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统

技术领域

本实用新型涉及一种智能路况监测领域，具体为一种基于5G网络车联网数据挖掘的智能路况监测系统。

背景技术

近年来，汽车数量的日益增长导致出行效率、环境保护、交通安全等问题日益突出，车联网的发展得到了广泛的应用。然而随着互联网和移动网络设备的不断发展，基于车联网的智能道路检测技术尚未形成一个成熟的体系，其主要原因是网络支持还不够完善。与4G网络相比，5G拥有超高移动、超高流量密度、超高连接数密度、超低能耗等特性，可以使得车载单元在高速移动的情况下获得更好的性能，车联网无需单独建设基站和服务基础设施。

如果能利用5G的网络的性能优势，及时地向出行者提供准确的交通状态并及时做出交通诱导，那么就能很好的降低交通拥堵带来的影响，因此亟需研发一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统。

发明内容

本实用新型目的是为了克服4G通讯网络术在车联网的不足，降低汽车数量的日益增长导致交通拥堵带来的影响，提供了一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统，为交通管理部门的综合性辅助决策提供了可靠的依据，针对出行者可以根据具体的交通状态来选择合理的出行路线，从而避免交通拥堵带来的困扰。

本实用新型所采用的技术方案是：

本实用新型一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统，主要由终端层、网络层、平台应用层组成。所述终端层由车载设备、道路智能设备、智能可穿戴设备组成，所述终端层实现道路的全面感知与检测及感知数据的结构化处理；所述网络层由5G基站、MEC云平台、5G核心网、RSU组成，所述网络层将基础设施的结构化数据上传到平台应用层，并且根据平台应用层业务需求提供隔离的网络资源；所述平台应用层由交通管理部门道路可视化终端、车载终端、手机app组成，所述平台应用层将实时路况信息利用终端实时可视化展示。

作为本实用新型所述的一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统的一种优选方案，其中：所述车载设备由车载显示器、OBU、智能后视镜组成，所述车载显示器、OBU、智能后视镜与5G终端光纤连接，通过5G网络将数据实时发送给MEC云平台；所述道路智能设备由电子路牌、交通灯、抓拍摄像机组成，所述电子路牌、交通灯、抓拍摄像机与5G终端光纤连接，通过5G网络将数据实时发送给MEC云平台；所述智能可穿戴设备由智能手环、智能戒指组成，所述智能手环、智能戒指与5G终端光纤连接，通过5G网络将数据实时发送给MEC云平台。

作为本实用新型所述的一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统的一种优选方案，其中：所述MEC云平台由硬件资源层、虚拟抽象层、数据处理存储分析层组成，所述MEC云平台为平台应用层提供不同应用终端的API，所述MEC云平台在5G核心网络边缘提供服务环境和数据挖掘能力并减少网络操作和服务交付的时延。所述硬件资源层由计算资源、存储资源、网络资源、加速器资源组成，所述虚拟抽象层由KVM虚拟机、轻量化OpenStack组成，所述数据处理存储分析层由数据解析、数据去重、数据清洗、数据标准化、Hadoop分布式数据存储、Mysql关系数据库、检索、Spark SQL、运算、实时分析组成。

作为本实用新型所述的一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统的一种优选方案，其中：所述交通管理部门道路可视化终端由应急指挥调度、交通态势监控、勤务可视化、预案预警可视化、交通基础设施运维可视化、分析研判组成。所述应急指挥调度支持指挥中心视频会议、远程监控、报警案件加载，所述交通态势监控实现管理者远程实时监控路网运行状况，所述勤务可视化实现管理人员实时掌握勤务人员的部署和动态，所述预案预警可视化实现管理者对应急事件预警、预案部署、应急资源管理，所述交通基础设施运维可视化帮助管理人员全面感知和检测基础设施状态，所述分析研判对历史交通流、交通违法数据汇形成报表为管理者在交通组织方面提供决策依据。所述车载终端由智慧路况、停车诱导、最优出行规划组成，所述智慧路况车载终端实时显示各路段拥挤情况，所述停车诱导车载终端实时显示最近停车位置推荐停车路线，所述最优出行规划车载终端显示最优出行路线、最优出行时间、预计到达时间。所述手机app由智慧路况、拥堵数据、违章信息查询、停车诱导、违法高发地、最优出行规划组成。所述拥堵数据手机app实时显示拥堵路段长度，所述违章信息查询用户可在手机app查询违章信息，所述违法高发地手机app可实时播报违法高发地位置。

作为本实用新型所述的一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统的一种优选方案，其中：所述MEC云平台通过光纤直连RSU设备，将路况信息通过RSU实时推送给所述交通管理部门道路可视化终端、车载终端、手机app，所述交通管理部门道路可视化终端、车载终端、手机app通过5G蜂窝网络与RSU连接接收实时路况信息。

本实用新型的优点：利用5G对车联网数据的传输具有更高的精准性和可靠性，为交通管理部门的综合性辅助决策提供了可靠的依据，为出行者避免了交通拥堵带来的困扰。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施方式的技术方案，下面将结合附图和详细实施方式对本实用新型进行详细说明，显而易见地，以下附图仅表示出了本实用新型的某些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图，其中：

图1是本实用新型的整体结构示意图。

图2是MEC云平台的内部结构示意图。

图3是网络层与平台应用层业务流示意图。

具体实施方式

为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本实用新型的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本实用新型，但是本实用新型还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本实用新型内涵的情况下做类似推广，因此本实用新型不受下面公开的具体实施方式的限制。

其次，本实用新型利用示意图进行详细描述，在详述本实用新型实施方式时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本实用新型保护的范围。

以下结合实施例对本实用新型的特征和性能作进一步的详细描述。

实施例一

结合图1说明本实施方式，本实施方式所述一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统整体包括终端层1、网络层2、平台应用层3。终端层1包括车载设备7、智能交通设备11、智能可穿戴设备14，车载设备7包括车载显示器4、OBU 5、智能后视镜6，智能交通设备11包括电子路牌8、交通灯9、抓拍摄像机10，智能可穿戴设备14包括智能手环12、智能戒指13。网络层2包括上游5G基站15、MEC云平台16、下游5G基站17。平台应用层3包括交通管理部门道路可视化终端18、车载终端19、手机app 20。首先车载显示器4、OBU5、智能后视镜6、电子路牌8、交通灯9、抓拍摄像机10、智能手环12、智能戒指13与5G终端光纤连接，利用上游5G基站15将道路信息实时发送给MEC云平台16，MEC云平台16下沉到网络层对低时延的业务进行实时数据挖掘、快速决策并将汇聚的路况信息通过下游的5G基站，发送给平台应用层3。终端层1实现道路的全面感知与检测，同时实现感知数据的结构化处理，网络层2将基础设施的结构化数据上传到平台应用层3并根据平台应用层3不同终端的业务需求提供隔离的网络资源，平台应用层3将实时路况信息利用终端实时可视化展示。

实施例二

结合图1、2说明说明本实施方式，所述MEC云平台16包括硬件资源层23、虚拟抽象层24、数据处理存储分析层25，MEC云平台16为平台应用层3提供不同应用终端的API 42，MEC云平台16在5G核心网络边缘提供服务环境和数据挖掘能力并减少网络操作和服务交付的时延。硬件资源层23包括计算资源26、存储资源27、网络资源28、加速器资源29，计算资源26、存储资源27、网络资源28是用于MEC云平台16进行云计算的资源且服务器规模为30台，虚拟抽象层24包括KVM虚拟机30、轻量化OpenStack 31；虚拟抽象层24将轻量化OpenStack31用于KVM虚拟机30虚拟机部署；数据处理存储分析层25包括数据解析32、数据去重33、数据清洗34、数据标准化35、Mysql关系数据库36、Hadoop分布式数据存储37、实时分析38、运算39、Spark SQL40、检索41。MEC云平台16将采集的交通数据依次经过数据解析32、数据去重33、数据清洗34、数据标准化35过程，实时采集的数据存储在Mysql关系数据库36中，历史数据利用Hadoop分布式数据存储37，然后通过spark读取Mysql关系数据库36中的数据依次进行实时分析38、运算39、SparkSQL40处理、检索41过程，最后将实时道路情况通过5G网络传输到平台应用层3。

实施例三

结合图1、3，说明说明本实施方式，所述MEC云平台16通过光纤直连RSU设备43，将路况信息通过RSU设备43实时推送给所述交通管理部门道路可视化终端18、车载终端19、手机app20。所述交通管理部门道路可视化终端18、车载终端19、手机app20通过5G蜂窝网络与RSU设备43连接，并接收实时路况信息。所述交通管理部门道路可视化终端18通过LED大屏显示，交通管理部门道路可视化终端18包括预案预警可视化53、勤务可视化54、交通态势监控55、应急指挥调度56、分析研判57、交通基础设施运维可视化58功能；预案预警可视化53实现管理者对应急事件预警、预案部署、应急资源的管理，勤务可视化54实现管理人员实时掌握勤务人员的部署和动态并支持勤务布岗、勤务监督、勤务考核，交通态势监控55实现管理者远程实时监控道路运行状况，应急指挥调度56支持指挥中心视频会议、远程监控、报警案件加载，分析研判57对历史交通流、交通违法数据汇形成报表为管理者在交通组织方面提供决策依据，交通基础设施运维可视化58帮助管理人员全面感知和检测基础设施状态。所述车载终端19包括最优出行规划50、停车诱导51、智慧路况52，最优出行规划50车载终端显示最优出行路线、最优出行时间、预计到达时间，停车诱导51车载终端实时显示最近停车位置推荐停车路线，智慧路况52车载终端实时显示各路段人流量、车辆数目。所述手机app20包括最优出行规划44、违法高发地45、停车诱导46、智慧路况47、拥堵数据48、违章信息查询49；用户在出行的过程中利用手机app20输入起始地和目标终点之后手机app20将进行最优出行规划44，手机app20实时播报违法高发地45的准确位置，手机app20实时显示附近停车位置进行停车诱导46，手机app20实时显示智慧路况52包括各路段人流量、车辆数目，所述拥堵数据48通过手机app20实时显示拥堵路段长度，用户利用手机app20查询违章信息49。

Claims

1.一种基于5G车联网数据挖掘的智能路况监测系统，其特征在于，包括终端层(1)、网络层(2)、平台应用层(3)，所述终端层(1)通过5G网络连接网络层(2)，网络层(2)通过5G网络连接平台应用层(3)，所述终端层(1)包括车载设备(7)、智能交通设备(11)、智能可穿戴设备(14)，所述车载设备(7)包括车载显示器(4)、OBU(5)、智能后视镜(6)，所述智能交通设备(11)包括电子路牌(8)、交通灯(9)、抓拍摄像机(10)，所述智能可穿戴设备(14)包括智能手环(12)、智能戒指(13)，车载显示器(4)、OBU(5)、智能后视镜(6)、电子路牌(8)、交通灯(9)、抓拍摄像机(10)、智能手环(12)、智能戒指(13)利用光纤分别连接5G终端，并利用5G网络通过上游5G基站(15)将采集的道路实时数据发送至网络层(2)。