基于大数据的交通智能管控方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及基于大数据的交通智能管控方法、装置及存储介质，其中方法包括以下：将每个交通枢纽位置作为一个管控节点，为每个管控节点内的红绿灯分配唯一编号；获取每个管控节点处的每个红绿灯位置在第一阈值时间T内所监测到的车流量信息Q；判断是否存在车流量信息Q超过第二阈值的红绿灯位置，若存在则定义车流量信息Q超过第二阈值P的红绿灯位置为目标管控红绿灯；分别获取每个目标管控红绿灯所对应的流入红绿灯在第一阈值时间T所监测得到的车流量信息Q

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的交通智能管控方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及智慧交通
，尤其涉及基于大数据的交通智能管控方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]许多大城市机动车每天还在以成百上千辆的速度增长，车多，路少，这是堵车越来越严重的根本原因。
[0003]一方面，堵车浪费民众大量的时间和精力，增加人们的生产生活成本，影响人们的生活质量；另一方面，堵车还会带来环境污染问题，汽车尾气中包含大量一氧化碳和氮氧化物，这些污染物是造成我国大气污染的重要原因，堵车时，如果不熄火，在怠速状态下，汽车尾气排放量是正常行驶的20
‑
30倍。
[0004]当今市场需要一种能够智能化地对车流量信息进行监控进而对红绿灯调控的方法，以减轻堵车问题的困扰。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了至少解决现有技术的不足之一，提供基于大数据的交通智能管控方法、装置及存储介质。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下的技术方案，
[0007]具体的，提出基于大数据的交通智能管控方法，包括以下：
[0008]将每个交通枢纽位置作为一个管控节点，为每个管控节点内的红绿灯分配唯一编号；
[0009]获取每个管控节点处的每个红绿灯位置在第一阈值时间T内所监测到的车流量信息Q；
[0010]判断是否存在车流量信息Q超过第二阈值的红绿灯位置，若存在则定义车流量信息Q超过第二阈值P的红绿灯位置为目标管控红绿灯；
[0011]分别获取每个目标管控红绿灯所对应的流入红绿灯在第一阈值时间T所监测得到的车流量信息Q
i
，其中i为流入红绿灯对应的编号；
[0012]根据所述车流量信息Q
i
对所述流入红绿灯的绿灯占比时间T
i
进行分别调整；
[0013]获取下一个阈值时间T内目标管控红绿灯所监测到的车流量信息Q＇，若所述车流量信息Q＇低于第二阈值P，则完成本次调控，若不低于第二阈值P，则重复以上过程直到目标管控红绿灯所监测到的车流量信息低于第二阈值P。
[0014]进一步，具体的，根据所述车流量信息Q
i
对所述流入红绿灯的绿灯占比时间T
i
进行分别调整，包括以下，
[0015]获取第一阈值时间内的每个流入红绿灯的车流量信息以及绿灯占比时间(Q
i
，T
i
)，得到流入红绿灯的车流量数据集{Q1，...，Q
n
}，n为流入红绿灯的总个数；
[0016]计算每个流入红绿灯Q
i
的绿灯占比时间调整系数a如下：
[0017][0018]以aT
i
作为新的流入红绿灯i的绿灯占比时间对每个流入红绿灯进行调控。
[0019]进一步，所述方法还包括，还会对所述管控节点处的每个红绿灯进行车流量异常预测，具体的，
[0020]截取一次车流量获取时间为起始时间，以此时刻为坐标原点，时刻为横轴，车流量信息Q为纵轴，获取(0，NT)时间范围内在二维坐标系中每隔T时刻的离散点；
[0021]对所述离散点进行数据拟合得到(0，NT)时间范围内的拟合预测线；
[0022]以所述拟合预测线对(NT，2NT)时间范围内的每次车流量信息Q的获取值进行判定，判定的准则为，计算(NT，2NT)时间范围内的点到所述拟合预测线的最短距离，当最短距离高于预设的第三阈值时，判断出现车流量异常情况；
[0023]若出现车流量异常情况的红绿灯编号及其对应的流入红绿灯编号报送至对应的管理员IP处。
[0024]进一步，具体的，对所述离散点进行数据拟合得到(0，NT)时间范围内的拟合预测线，包括以下，
[0025]确定待拟合的数据组(x
i
，y
i
)，其中x
i
取(0，NT)、y
i
取Q
i
；
[0026]构造线性拟合函数p(x)＝a+bx，以满足如下条件，
[0027]保证均方差
[0028]达到最小；
[0029]故需满足
[0030]整理得
[0031][0032]解得解得
[0033]进一步，具体的，所述第一时间阈值T为10分钟。
[0034]本专利技术还提出基于大数据的交通智能管控装置，包括以下：
[0035]管控节点确定模块，用于将每个交通枢纽位置作为一个管控节点，为每个管控节
点内的红绿灯分配唯一编号；
[0036]车流量信息获取模块，用于获取每个管控节点处的每个红绿灯位置在第一阈值时间T内所监测到的车流量信息Q；
[0037]目标管控红绿灯确定模块，用于判断是否存在车流量信息Q超过第二阈值的红绿灯位置，若存在则定义车流量信息Q超过第二阈值P的红绿灯位置为目标管控红绿灯；
[0038]分别获取每个目标管控红绿灯所对应的流入红绿灯在第一阈值时间T所监测得到的车流量信息Q
i
，其中i为流入红绿灯对应的编号；
[0039]红绿灯调整模块，用于根据所述车流量信息Q
i
对所述流入红绿灯的绿灯占比时间T
i
进行分别调整；
[0040]调控判断模块，用于获取下一个阈值时间T内目标管控红绿灯所监测到的车流量信息Q＇，若所述车流量信息Q＇低于第二阈值P，则完成本次调控，若不低于第二阈值P，则重复以上过程直到目标管控红绿灯所监测到的车流量信息低于第二阈值P。
[0041]进一步，具体的，所述红绿灯调整模块包括，
[0042]数据获取单元，用于获取第一阈值时间内的每个流入红绿灯的车流量信息以及绿灯占比时间(Q
i
，T
i
)，得到流入红绿灯的车流量数据集{Q1，...，Q
n
}，n为流入红绿灯的总个数；
[0043]数据计算单元，用于计算每个流入红绿灯i的绿灯占比时间调整系数a如下：
[0044][0045]调控单元，用于以aT
i
作为新的流入红绿灯i的绿灯占比时间对每个流入红绿灯进行调控。
[0046]本专利技术还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如以上方法的步骤。
[0047]本专利技术的有益效果为：
[0048]本专利技术提出基于大数据的交通智能管控方法，能够针对红绿灯处在一定时间内获取的车流量信息，并在判断需要管控的红绿灯处对该红绿灯的流入红绿灯的绿灯占比时间进行调整，能够智能化地对车流量信息进行监控进而对红绿灯调控的方法，以减轻堵车问题的困扰。
附图说明
[0049]通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的交通智能管控方法，其特征在于，包括以下：将每个交通枢纽位置作为一个管控节点，为每个管控节点内的红绿灯分配唯一编号；获取每个管控节点处的每个红绿灯位置在第一阈值时间T内所监测到的车流量信息Q；判断是否存在车流量信息Q超过第二阈值的红绿灯位置，若存在则定义车流量信息Q超过第二阈值P的红绿灯位置为目标管控红绿灯；分别获取每个目标管控红绿灯所对应的流入红绿灯在第一阈值时间T所监测得到的车流量信息Q
i
，其中i为流入红绿灯对应的编号；根据所述车流量信息Q
i
对所述流入红绿灯的绿灯占比时间T
i
进行分别调整；获取下一个阈值时间T内目标管控红绿灯所监测到的车流量信息Q＇，若所述车流量信息Q＇低于第二阈值P，则完成本次调控，若不低于第二阈值P，则重复以上过程直到目标管控红绿灯所监测到的车流量信息低于第二阈值P。2.根据权利要求1所述的基于大数据的交通智能管控方法，其特征在于，具体的，根据所述车流量信息Q
i
对所述流入红绿灯的绿灯占比时间T
i
进行分别调整，包括以下，获取第一阈值时间内的每个流入红绿灯的车流量信息以及绿灯占比时间(Q
i
，T
i
)，得到流入红绿灯的车流量数据集{Q1，...，Q
n
}，n为流入红绿灯的总个数；计算每个流入红绿灯Q
i
的绿灯占比时间调整系数a如下：以aT
i
作为新的流入红绿灯i的绿灯占比时间对每个流入红绿灯进行调控。3.根据权利要求1所述的基于大数据的交通智能管控方法，其特征在于，所述方法还包括，还会对所述管控节点处的每个红绿灯进行车流量异常预测，具体的，截取一次车流量获取时间为起始时间，以此时刻为坐标原点，时刻为横轴，车流量信息Q为纵轴，获取(0，NT)时间范围内在二维坐标系中每隔T时刻的离散点；对所述离散点进行数据拟合得到(0，NT)时间范围内的拟合预测线；以所述拟合预测线对(NT，2NT)时间范围内的每次车流量信息Q的获取值进行判定，判定的准则为，计算(NT，2NT)时间范围内的点到所述拟合预测线的最短距离，当最短距离高于预设的第三阈值时，判断出现车流量异常情况；若出现车流量异常情况的红绿灯编号及其对应的流入红绿灯编号报送至对应的管理员IP处。4.根据权利要求3所述的基于大数据的交通智能管控方法，其特征在于，具体的，对所述离散点进行数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉贤，陈永松，曾庆宇，刘晨煜，赵辉，
申请(专利权)人：广东松山职业技术学院，
类型：发明
国别省市：