基于雾计算的智能交通管控方法及系统技术方案

本申请提供的基于雾计算的智能交通管控方法及系统，目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，预测出全局车辆行驶轨迹符合行驶范围并计算出行驶范围向量，将多个目标车辆拍摄图像整体解析参考平均解析车辆行驶描述策略进行加权，可以预测出期望平均解析车辆行驶描述策略，通过期望平均解析车辆行驶描述策略和参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异，以及预先设置的差异行驶预先设置的范围对期望车辆行驶轨迹进行控制，可以准确的确定每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹，实现了对目标车辆拍摄图像车辆行驶对应的交通车流量的均衡，有效降低目标车辆拍摄图像使用过程中出现交通堵塞的行驶范围。现交通堵塞的行驶范围。现交通堵塞的行驶范围。

【技术实现步骤摘要】
基于雾计算的智能交通管控方法及系统


[0001]本申请涉及交通管控
，具体而言，涉及基于雾计算的智能交通管控方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能的不断发展，可将收到的各类数据和信息在平台进行加工、整理并为指挥者进行分析、研判、决策提供科学、准确的数据，从而对相关事件进行提前处置和果断部署。这样能有效地避免交通堵塞的情况，提高车辆通过的效率，然而，在智能交通管控技术中还存在一些缺陷。

技术实现思路

[0003]鉴于此，本申请提供了基于雾计算的智能交通管控方法及系统。
[0004]第一方面，提供一种基于雾计算的智能交通管控方法，所述方法包括：
[0005]获取多个目标车辆拍摄图像每个的参考解析车辆行驶描述策略、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，所述参考解析车辆行驶描述策略表征目标车辆拍摄图像在预先设置的参考周期内解析信息的车辆行驶情况；
[0006]利用所述多个目标车辆拍摄图像的参考解析车辆行驶描述策略，计算出所述多个目标车辆拍摄图像的参考平均解析车辆行驶描述策略；
[0007]确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息；
[0008]利用每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，计算出每一目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围；
[0009]利用所述多个目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围，计算出每一目标车辆拍摄图像的行驶范围向量；
[0010]利用所述多个目标车辆拍摄图像的行驶范围向量和参考解析车辆行驶描述策略，计算出所述多个目标车辆拍摄图像的期望平均解析车辆行驶描述策略；
[0011]基于所述期望平均解析车辆行驶描述策略和所述参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异，以及预先设置的差异行驶预先设置的范围对所述期望车辆行驶轨迹进行控制，确定每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹。
[0012]进一步地，所述获取多个目标车辆拍摄图像每个的参考解析车辆行驶描述策略包括：
[0013]获取多个目标车辆拍摄图像每个在所述预先设置的参考周期内解析出的解析信息；
[0014]根据每一目标车辆拍摄图像在预先设置的参考周期内的解析信息确定每一目标车辆拍摄图像的参考解析车辆行驶描述策略。
[0015]进一步地，所述确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息包括：
[0016]获取所述多个目标车辆拍摄图像每个在所述预先设置的参考周期内每次解析信息所需的消耗时间；
[0017]利用每一目标车辆拍摄图像在所述预先设置的参考周期内每次解析信息所需的消耗时间，计算出每一目标车辆拍摄图像解析信息所需的平均消耗时间；
[0018]确定所述多个目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹所听从的排布信息；
[0019]基于每一目标车辆拍摄图像解析信息所需的平均消耗时间和所述车辆行驶轨迹所听从的排布信息，确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息。
[0020]进一步地，所述利用每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，计算出每一目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围包括：
[0021]基于每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息，计算每一目标车辆拍摄图像车辆行驶对应的期望车辆行驶轨迹的第一行驶范围；
[0022]基于每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息，计算每一目标车辆拍摄图像车辆行驶对应的实时车辆行驶轨迹的第二行驶范围；
[0023]根据每一目标车辆拍摄图像对应的第一行驶范围和第二行驶范围，计算每一目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围。
[0024]进一步地，所述基于所述期望平均解析车辆行驶描述策略和所述参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异，以及预先设置的差异行驶预先设置的范围对所述期望车辆行驶轨迹进行控制，确定每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹包括：
[0025]计算所述期望平均解析车辆行驶描述策略和所述参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异；
[0026]当所述相对差异大于所述预先设置的差异行驶预先设置的范围时，基于对所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中最大期望车辆行驶轨迹的减小，减小当前的期望平均解析车辆行驶描述策略，根据减小后的期望平均解析车辆行驶描述策略更新所述相对差异；
[0027]当所述相对差异小于等于所述预先设置的差异行驶预先设置的范围时，将每一目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹作为每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹；其中，每次减小后的期望车辆行驶轨迹为所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中的最大值；
[0028]其中，在将每一目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹作为每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹之前，所述方法还包括：
[0029]计算所述相对差异与所述预先设置的差异行驶预先设置的范围间的差值；当所述差值小于等于预先设置的预先设置的范围时，执行将每一目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹作为每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹的操作；
[0030]当所述差值大于所述预先设置的预先设置的范围时，基于对所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中最小期望车辆行驶轨迹的增加，增加当前的期望平均解析车辆行驶描述策略，根据增加后的期望平均解析车辆行驶描述策略更新所述相对差异；其中，每次增加后的期望车辆行驶轨迹为所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中的最小值。
[0031]第二方面，提供一种基于雾计算的智能交通管控系统，包括数据采集端和数据处理终端，所述数据采集端和所述数据处理终端通信连接，所述数据处理终端具体用于：
[0032]获取多个目标车辆拍摄图像每个的参考解析车辆行驶描述策略、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，所述参考解析车辆行驶描述策略表征目标车辆拍摄图像在预先设置的参考周期内解析信息的车辆行驶情况；
[0033]利用所述多个目标车辆拍摄图像的参考解析车辆行驶描述策略，计算出所述多个目标车辆拍摄图像的参考平均解析车辆行驶描述策略；
[0034]确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息；
[0035]利用每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，计算出每一目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围；
[0036]利用所述多个目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围，计算出每一目标车辆拍摄图像的行驶范围向量；
[0037]利用所述多个目标车辆拍摄图像的行驶范围向量和参考解析车辆行驶描述策略，计算出所述多个目标车辆拍摄图像的期望平均解析车辆行驶描述策略；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雾计算的智能交通管控方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个目标车辆拍摄图像每个的参考解析车辆行驶描述策略、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，所述参考解析车辆行驶描述策略表征目标车辆拍摄图像在预先设置的参考周期内解析信息的车辆行驶情况；利用所述多个目标车辆拍摄图像的参考解析车辆行驶描述策略，计算出所述多个目标车辆拍摄图像的参考平均解析车辆行驶描述策略；确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息；利用每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，计算出每一目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围；利用所述多个目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围，计算出每一目标车辆拍摄图像的行驶范围向量；利用所述多个目标车辆拍摄图像的行驶范围向量和参考解析车辆行驶描述策略，计算出所述多个目标车辆拍摄图像的期望平均解析车辆行驶描述策略；基于所述期望平均解析车辆行驶描述策略和所述参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异，以及预先设置的差异行驶预先设置的范围对所述期望车辆行驶轨迹进行控制，确定每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个目标车辆拍摄图像每个的参考解析车辆行驶描述策略包括：获取多个目标车辆拍摄图像每个在所述预先设置的参考周期内解析出的解析信息；根据每一目标车辆拍摄图像在预先设置的参考周期内的解析信息确定每一目标车辆拍摄图像的参考解析车辆行驶描述策略。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息包括：获取所述多个目标车辆拍摄图像每个在所述预先设置的参考周期内每次解析信息所需的消耗时间；利用每一目标车辆拍摄图像在所述预先设置的参考周期内每次解析信息所需的消耗时间，计算出每一目标车辆拍摄图像解析信息所需的平均消耗时间；确定所述多个目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹所听从的排布信息；基于每一目标车辆拍摄图像解析信息所需的平均消耗时间和所述车辆行驶轨迹所听从的排布信息，确定每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息、期望车辆行驶轨迹和实时车辆行驶轨迹，计算出每一目标车辆拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围包括：基于每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息，计算每一目标车辆拍摄图像车辆行驶对应的期望车辆行驶轨迹的第一行驶范围；基于每一目标车辆拍摄图像的车辆行驶轨迹排布信息，计算每一目标车辆拍摄图像车辆行驶对应的实时车辆行驶轨迹的第二行驶范围；根据每一目标车辆拍摄图像对应的第一行驶范围和第二行驶范围，计算每一目标车辆
拍摄图像的全局车辆行驶轨迹符合对应的期望车辆行驶轨迹矩阵的行驶范围。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述期望平均解析车辆行驶描述策略和所述参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异，以及预先设置的差异行驶预先设置的范围对所述期望车辆行驶轨迹进行控制，确定每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹包括：计算所述期望平均解析车辆行驶描述策略和所述参考平均解析车辆行驶描述策略间的相对差异；当所述相对差异大于所述预先设置的差异行驶预先设置的范围时，基于对所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中最大期望车辆行驶轨迹的减小，减小当前的期望平均解析车辆行驶描述策略，根据减小后的期望平均解析车辆行驶描述策略更新所述相对差异；当所述相对差异小于等于所述预先设置的差异行驶预先设置的范围时，将每一目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹作为每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹；其中，每次减小后的期望车辆行驶轨迹为所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中的最大值；其中，在将每一目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹作为每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹之前，所述方法还包括：计算所述相对差异与所述预先设置的差异行驶预先设置的范围间的差值；当所述差值小于等于预先设置的预先设置的范围时，执行将每一目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹作为每一目标车辆拍摄图像的目标车辆行驶轨迹的操作；当所述差值大于所述预先设置的预先设置的范围时，基于对所述多个目标车辆拍摄图像当前的期望车辆行驶轨迹中最小期望车辆行驶轨迹的增加，增加当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：费晓霞，
申请(专利权)人：上海德衡数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：