CN106097716A - 一种基于大数据的交通状况检测方法 - Google Patents

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CN106097716A CN201610644893.2A CN201610644893A CN106097716A CN 106097716 A CN106097716 A CN 106097716A CN 201610644893 A CN201610644893 A CN 201610644893A CN 106097716 A CN106097716 A CN 106097716A
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刘永哲
高新迪
张得文
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    • G—PHYSICS
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
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    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的交通状况检测方法，属于计算机大数据技术领域。本发明的基于大数据的交通状况检测方法包括以下步骤：S1：通过公路上的摄像头采集道路的交通状况信息；S2：将摄像头采集的道路交通状况信息上传到云端服务器；S3：云端服务器对接收的道路交通状况信息进行分析归类，展示在地图上。该发明的基于大数据的交通状况检测方法能将道路交通情况实时的显示在地图上，出行者可以清晰的了解路段交通情况，根据实际情况选择合适的出行路段，从而缓解道路交通压力，具有很好的推广应用价值。

Description

一种基于大数据的交通状况检测方法
技术领域
本发明涉及计算机大数据技术领域，具体提供一种基于大数据的交通状况检测方法。
背景技术
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多，例如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同；第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让用户体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核***、预测气候变化和市场发展趋势。
随着社会经济的飞速发展，人们越来越多的选用汽车作为出行方式，这样势必会造成道路上的交通堵塞，增加了道路主干道的交通压力，增加人们在道路上的拥堵时间，给生活带来很大的不便。
发明内容
本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种能将道路交通情况实时的显示在地图上，出行者可以清晰的了解路段交通情况，根据实际情况选择合适的出行路段，从而缓解道路交通压力的基于大数据的交通状况检测方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于大数据的交通状况检测方法，包括以下步骤：
S1：通过公路上的摄像头采集道路的交通状况信息；
S2：将摄像头采集的道路交通状况信息上传到云端服务器；
S3：云端服务器对接收的道路交通状况信息进行分析归类，展示在地图上。
步骤S1所述道路的交通状况信息包括车流量及车流量图片。
该方法通过每条公路上的摄像头来采集道路的车流量及车流量图片等信息，然后将采集到的道路车流量及车流量图片上传到云端服务器。云端服务器通过对这些图片、车流量等信息进行分析归类，然后展示在地图上。当出行者利用地图查询路线的时候，点一下标在地图上的标志，就可以获取某个路段的交通图片信息，车流量拥堵情况即一目了然。出行者可以根据查询的实时情况，在路段拥堵的地方选择绕行，既能减缓主干道的交通压力，也能减少出行者在道路上的拥堵时间。出行者在图片上发现违章为题时，可以进行举报，并且会设置相关的奖励，最大程度的消灭各个路段的违章问题。
作为优选，还包括下述步骤：S4：云端服务器通过对历史数据的分析整理，计算出车流量的高峰及空闲时间，并将结果上报给主管部门，主管部门可以根据上报的结果调节路口红绿灯的时间等信息。
作为优选，步骤S2中摄像头采集的道路交通状况信息实时上传到云端服务器，做到实时显示交通状况，提高信息的可靠性。
与现有技术相比，本发明具有以下突出的有益效果：通过本发明所述的基于大数据的交通状况检测方法能够使出行者清楚的了解道路上实时的交通信息状况，出行者可以根据实际情况选择合适的出行路段，从而节约出行时间，缓解道路交通压力；并且，通过该方法还能使交警部门掌握道路车流量的高峰及空闲时间，从而合理的调节路口红绿灯的时间等信息。
附图说明
图1是本发明所述基于大数据的交通状况检测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例，对本发明的基于大数据的交通状况检测方法作进一步详细说明。
实施例
如图1所示，本发明的基于大数据的交通状况检测方法包括以下步骤：
S1：通过公路上的摄像头采集道路的交通状况信息。
道路的交通状况信息包括车流量及车流量图片。
S2：将摄像头采集的道路交通状况信息上传到云端服务器。
S3：云端服务器对接收的道路交通状况信息进行分析归类，展示在地图上。
S4：云端服务器通过对历史数据的分析整理，计算出车流量的高峰及空闲时间，并将结果上报给主管部门。主管部门可以根据上报的结果调节路口红绿灯的时间等信息。
本发明所述基于大数据的交通状况检测方法通过每条公路上的摄像头来采集道路的车流量及车流量图片等信息，然后将采集到的道路车流量及车流量图片实时上传到云端服务器。云端服务器通过对这些图片、车流量等信息进行分析归类，然后展示在地图上。当出行者利用地图查询路线的时候，点一下标在地图上的标志，就可以获取某个路段的交通图片信息，车流量拥堵情况即一目了然。出行者可以根据查询的实时情况，在路段拥堵的地方选择绕行，既能减缓主干道的交通压力，也能减少出行者在道路上的拥堵时间。出行者在图片上发现违章问题时，可以进行举报，并且会设置相关的奖励，最大程度的消灭各个路段的违章问题。云端服务器通过对历史数据的分析整理，计算出车流量的高峰及空闲时间，并将结果上报给主管部门，主管部门可以根据上报的结果调节路口红绿灯的时间等信息，最大程度的减少道路交通压力，方便出行。
以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于大数据的交通状况检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：通过公路上的摄像头采集道路的交通状况信息；
S2：将摄像头采集的道路交通状况信息上传到云端服务器；
S3：云端服务器对接收的道路交通状况信息进行分析归类，展示在地图上。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的交通状况检测方法，其特征在于：还包括下述步骤：
S4：云端服务器通过对历史数据的分析整理，计算出车流量的高峰及空闲时间，并将结果上报给主管部门。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的交通状况检测方法，其特征在于：步骤S2中摄像头采集的道路交通状况信息实时上传到云端服务器。
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