CN105957370A - 一种基于QoE的交通调度大数据***及方法 - Google Patents

Abstract

一种基于QoE的交通调度大数据***及方法，包括红外线感应器、路口摄像机终端设备、数据传输网络、大数据处理核心平台、交通控制中心、交通信号终端。通过红外线感应器、路口摄像机终端设备采集数据，然后将数据通过数据传输网络传输到大数据处理核心平台，由后台给出优化的解决方案，再由交通控制中心执行方案，实现交通信号终端的实时调度。本发明一种基于QoE的交通调度大数据***及方法，通过实时监控城市各个区域交通数据，并由大数据处理核心平台进行分析处理和数据挖掘，综合考虑不同区域、不同路段、不同时段、不同机动车、行人等的数据，计算优化的调度方案，通过对交通信号的变时控制、区域协同、立体调度、智能推荐等，改善道路通行率和区域协同能力，减缓拥堵，提高区域调度质量和体验质量。

Description

一种基于QoE的交通调度大数据***及方法

技术领域

本发明所述一种基于QoE的交通调度大数据***及方法，属于智能交通领域。

背景技术

交通信号灯是道路交通的基本语言，是为了加强道路交通管理，减少交通事故，提高道路使用效率，改善交通状况的一种重要工具。交通信号实时控制***包括设置在各个交通道口的摄像机、信号灯和控制箱，以及联通所有摄像机、信号灯和控制箱的计算机网络，并与交通管理***相联，能够根据整个区域的交通影像和拥堵状况，全盘协调和控制整个控制区域内交通信号灯的配时方案，均衡路网内交通流运行，使停车次数、延误时间及环境污染减至最小。新型的交通信号实时调度***能够考虑人工智能，智能计算最优的调度策略，充分发挥道路***的交通效益，并可通过机器智能与人工智能结合，结合控制中心人工干预，更好地控制路口信号机执行指定相位，保障城市道路交通的畅通和特种车辆的优先通行。

但是目前的交通信号调度***的缺点也是很明显的。首先，现有的交通信号管理***没有考虑用户的体验质量QoE，比如无法根据早晚高峰、节假日高峰车流等实时流量状况动态智能调整信号灯工作周期，现有的固定周期的信号灯调度不仅用户体验质量差,也增加了道路阻塞几率和违章概率。其次，现有***难以根据采集的数据产生合理的交通决策推荐，调度的准确度无法保障，比如水平方向没有机动车行驶时，行人和垂直方向机动车却要长时间等待，此类调度和决策仍然需要大量的人工参与、人工干预和人工判别。再次，各种信号和数据传输到控制中心时，数据信息缺乏进一步地整合和利用，无法综合分析多种信息感知节点的数据来源，无法挖掘深层次的数据价值，当某一区域阻塞时无法合理地利用相联道路缓解其阻塞状态，智能化和自动化水平较低。

在国内，随着互联网技术的发展和进步，为开发一种基于QoE的交通调度大数据***及方法提供了条件，但是，目前市场上很少有一种基于QoE的交通调度大数据***及方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种一种基于QoE的交通调度大数据***及方法，通过实时监控城市各个路***通状况，同时将采集到的数据实时传输到大数据处理核心平台，并对数据进行分析处理，然后计算一个最优的解决方案，通过对交通信号的实时控制，合理的进行车辆调度，减缓交通拥堵，优化城市交通。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于QoE的交通调度大数据***，包括红外线感应器、路口摄像机终端设备、数据传输网络、大数据处理核心平台、交通控制中心、交通信号终端。通过红外线感应器、路口摄像机终端设备采集数据，然后将数据通过数据传输网络传输到大数据处理核心平台，由后台给出优化的解决方案，再由交通控制中心执行方案，实现交通信号终端的实时调度，最后实现信号灯的实时调控。

所述红外线感应器、路口摄像机终端设备用于实时监控交通状况，采集交通流量数据。

所述数据传输网络用于通过光缆将数据实时传输到大数据处理核心平台。

所述大数据处理核心平台用于将得到的数据进行分析处理，计算出最优化的减缓交通拥堵的解决方案。

所述交通控制中心用于执行最优的解决方案，对需要调控的路***通信号进行实时调度。

所述交通信号终端包括信号灯、控制箱、摄像机，对交通信号灯进行实时的调控和显示。

基于QOE的交通信号实时调度方法提出了一种基于机动车和行人体验质量Quality of Service,QoE的交通信号灯的实时调度机制，用以保障用户体验质量和提高道路资源利用效率。利用关键性能指标将用户体验质量进行量化，从而建立关键体验指标体系。并且设计出对用户体验质量进行监控和管理的框架，用以进行优化交通信号灯的实时调度，为实现高效合理的信号灯时长设置提供了一种按需分配的思路。

基于QOE的交通信号实时调度方法，包括以下步骤：

终端设备将采集到交通数据，经过一些数据的抽取、清洗、转换等一系列的工作，实时传输到大数据处理核心平台；

大数据处理核心平台将得到的交通数据进行统计分析和分类汇总，并对得到的数据进行可视化分析，将数据以视图的形式表现，将多视图整合来探索不同维度的数据关系，通过对数据进行挖掘，对现有数据进行计算，得到一个优化的解决方案；

交通控制中心根据大数据处理核心平台计算出的优化结果，实时调度信号灯的显示配时，及时修正交通计划，保证交通的安全与畅通。

本发明一种基于QoE的交通调度大数据***及方法，主要具有以下优势：

首先，所述***可以优化用户体验质量QoE。节点和***能够实时采集并传输交通信号和相关数据，从而动态地反映和判别交通***的运行状况，并支持动态实时的交通管理。能够根据早晚高峰、节假日高峰车流等实时流量状况动态智能调整信号灯工作周期，这种可变周期的信号灯调度有助于提高机动车和行人的通行率,降低道路阻塞几率和违章概率。

其次，所述***能够智能产生优化的调度策略推荐，提高道路通行质量。所述***根据监控网络实时传输过来的交通大数据，采用分布式的方式对数据进行分析整理，综合考虑分析不同方向的机动车和行人数据，然后计算出最优的信号灯配时来减缓交通的解决方案，形成合理的交通决策推荐，提高调度策略的智能化和准确度，在交通调度中减少人工参与、人工干预和人工判别。

再次，所述***能够进一步挖掘数据价值，进行区域协同调度。通过大数据综合分析所辖各区域各种信息感知节点的数据源，结合区域协同处理和模式识别，对数据进一步地整合和利用，挖掘道路堵塞区域和非堵塞区域深层次的数据价值，提高智能交通***判知和调度的全局化和立体化，通过数据的综合利用完成区域交通协同调度，提高道路的全区域调度质量。

附图说明

图1是本发明的***结构示意图。

图2是本发明的***工作流程示意图。

具体实施方式

如图1所示，为本发明实例提供的一种基于大数据的交通信号实时调度控制***结构示意图，其特征在于，包括如下模块：

红外线感应器、路口摄像机终端设备100，数据传输网络101，大数据处理核心平台102，交通控制中心103，交通信号终端104。红外线感应器、摄像机等终端设备100，用于实时监控交通路口的车辆情况，并且记录交通信息，保证交通数据的实效性。

红外线感应器安装于道路口，用于捕捉到车辆和行人的红外特征, 并不会受到可见光的影响，有助于捕捉夜间道路影像，为行人和机动车协同监测调度提供更加准确的参考信息，提高交通信号调度的精度和准确度,实现全天候道路监测和调度。

所述路口摄像机终端设备100,具有视频处理技术的优点,为安装在道路上方，通讯线路也铺设于道路上方，不受路基、路面、人行道或者路中间管线维修影响，反应灵敏可靠。由于架设位置较高，几乎不存在被盗风险和车辆撞击等破坏性风险。可以视频，人机界面友好，可以直观的观察路面情况，结合红绿灯违法拍照***，可以全面的观察红绿灯先后的交通情况，做到更大范围的路面监控。另一方面还可以为城市和乡村的社会安全提供一种安全保障。

数据传输网络101，包括光纤和各种有线、无线网络，用于联系红外线感应器、路口摄像机终端设备100等各类终端设备和数据中心设备，将终端设备所记录到的数据实时存储并且传输到大数据处理核心平台102。

数据传输网络101采用基于GPRS网络远程数据传输,在本发明中，通信作为子站和监控中心间服务的纽带，通信功能的完善与否直接关系到整个***的可靠性、可扩展性、业务的完整性以及***的运行成本等。从实际情况考虑，使用有线网络进行传输，子站和主站受地理位置的影响比较严重，在很多地方线路布设问题比较大，综合各种考虑，我们选用GPRS网络作为通信平台，因为GPRS具有传输速率大、频率利用率高、支持多种网络协议等特点。

大数据处理核心平台102，是根据传输过来的交通大数据分布计算整理，最后得出一个最优的减缓交通的解决方案。大数据处理核心平台102由输入交通数据(静态与动态数据)-数据处理(实时数据处理)-数据存储(大数据)-数据查询、检索、可规划-用户构成。能较好的配置公共交通信息资源，合理配置各个交通部门之间的交通职能，辅助人们制定出较好的统筹与协调解决方案，能综合不同区域交通数据、机动车和行人数据，从全局质量角度合理配置道路资源。

交通控制中心103，根据大数据处理核心平台102计算出的结果，合理的实时控制交通信号以及车辆调度，减缓交通的拥堵，优化城市交通。

所述的交通控制中心103，支持通过键盘输入固定的时间数值，改变当前所执行的信号灯周期，以人工经验与***相结合，体现出人机交互能力。

所述的交通控制中心103,以地理信息综合数据库和电子地图为工作平台的主要界面支撑，以交通指挥中心计算机网络为载体，集成交通信号控制***、电视监控***、交通诱导***、闯红灯检测***、公路车辆监测记录（卡口）***、道路交通管理信息***(车辆管理、驾驶员管理、违章管理、事故处理)等***，实现各种交通管理信息集成整合，深化处理和增值服务，使不同区域、不同道路、不同时段、各种机动车、行人等数据浑然一体、相互补充，便于指挥人员迅速决策、快速反应与处警，使广大交通出行者全面、立体掌握监控区域的交通状况，及时修正交通计划，保证全局交通调度的安全与畅通。

所述的交通控制中心103通过对各个子***的集成，达到提高道路利用率，科学调度交通警力，提高对交通突发事件的快速反应能力。通过集成122接处警***，当有交通事故报警时，如果事故地点装有电视监控设备，监控设备可以自动切换到事故地点，准确了解事故的严重程度，及时处警和通知相关单位，大大节省处警时间 ,提高处警效率。通过集成信号控制***，当交通信号控制***根据交通判据准则和实时的交通数据流得出交通堵塞时，可以实现电视监控***的自动切换，供决策人员快速处理路口情况。通过集成电子警察***，可以方使、及时的了解路口违章详情，对规范路口驾车行为提供有力的统计数据。

交通信号终端104，是利用数据采集技术识别交通路口附近的车流量，通过对路***通情况进行实时分析计算，依据结果对信号灯周期进行调整。

如图2所示，为本发明实例提供的一种基于QoE的交通调度大数据***及方法工作流程图。

终端设备采集交通数据200，经过一些数据的抽取、清洗、转换等一系列的工作201，实时传输到大数据处理核心平台102。

大数据处理核心平台102将得到的交通数据进行统计分析和分类汇总202，并对得到的数据进行可视化分析，将数据以视图的形式表现203，将多视图整合来探索不同维度的数据关系。通过对数据进行挖掘，对现有数据进行计算，得到一个优化的解决方案204。

交通控制中心103根据大数据处理核心平台102计算出的优化结果，及时修正交通调度，实时调度信号灯的显示配时205，保证交通的安全与畅通。

以上实施方式仅适用于说明本公开，而并非对公开的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本公开的精度和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本公开的范畴，本公开的专利保护范畴应自权利要求限定。

Claims (8)

1.一种基于QoE的交通调度大数据***，包括红外线感应器、路口摄像机终端设备（100）、数据传输网络（101）、大数据处理核心平台（102）、交通控制中心（103）、交通信号终端（104）；其特征在于，通过红外线感应器、路口摄像机终端设备（100）采集数据，然后将数据通过数据传输网络（101）传输到大数据处理核心平台(102)，由后台给出优化的解决方案，再由交通控制中心（103）执行方案，实现交通信号终端（104）的实时调度，最后实现信号灯的实时调控。

2.根据权利要求1所述一种基于QoE的交通调度大数据***，其特征在于，所述红外线感应器、路口摄像机终端设备（100）用于实时监控交通状况，采集交通流量数据。

3.根据权利要求1所述一种基于QoE的交通调度大数据***，其特征在于，所述数据传输网络（101）用于通过光缆将数据实时传输到大数据处理核心平台（102）。

4.根据权利要求1所述一种基于QoE的交通调度大数据***，其特征在于，所述大数据处理核心平台（102）用于将得到的数据进行分析处理，计算出最优化的减缓交通拥堵的解决方案。

5.根据权利要求1所述一种基于QoE的交通调度大数据***，其特征在于，所述交通控制中心（103）用于执行最优的解决方案，对需要调控的路***通信号进行实时调度。

6.根据权利要求1所述一种基于QoE的交通调度大数据***，其特征在于，所述交通信号终端（104）包括信号灯、控制箱、摄像机，对交通信号灯进行实时的调控和显示。

7.基于QOE的交通信号实时调度方法，其特征在于，提出了一种基于机动车和行人体验质量Quality of Service,QoE的交通信号灯的实时调度机制，用以保障用户体验质量和提高道路资源利用效率;

利用关键性能指标将用户体验质量进行量化，从而建立关键体验指标体系;

并且设计出对用户体验质量进行监控和管理的框架，用以进行优化交通信号灯的实时调度，为实现高效合理的信号灯时长设置提供了一种按需分配的思路。

8.基于QOE的交通信号实时调度方法，其特征在于包括以下步骤：

终端设备将采集到交通数据，经过一些数据的抽取、清洗、转换等一系列的工作，实时传输到大数据处理核心平台(102)；

大数据处理核心平台(102)将得到的交通数据进行统计分析和分类汇总，并对得到的数据进行可视化分析，将数据以视图的形式表现，将多视图整合来探索不同维度的数据关系，通过对数据进行挖掘，对现有数据进行计算，得到一个优化的解决方案；

交通控制中心（103）根据大数据处理核心平台(102)计算出的优化结果，实时调度信号灯的显示配时，及时修正交通计划，保证交通的安全与畅通。