CN106781483A - 智能交通管理*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及交通管理技术领域，具体的说是一种特别适用于城市交通道路管理的智能交通管理***，其特征在于设有监控平台以及两个以上的用户终端，监控平台与用户终端经无线通信电路完成数据沟通，所述监控平台包括数据接收模块、数据下发模块、数据分析模块、数据库，所述数据分析模块中设有道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块、道路交通参数实时接收模块、道路交通状态实时辨识模块以及辨识结果输出模块，本发明与现有技术相比，具有通信成本低、传输可靠，能够缓解道路交通堵塞等显著的优点。

Description

智能交通管理***

技术领域：

本发明涉及交通管理技术领域，具体的说是一种特别适用于城市交通道路管理的智能交通管理***。

背景技术：

目前，机动车已经是人们日常生活中不可缺少的交通工具，机动车的种类和数量均在快速增加，因此，为了保证机动车的正常通行，需要在道路对机动车的行驶状况进行统计，从而达到交通管理的目的。

在进行交通管理时，检测机动车的通行是最基本的环节。目前，主要的检测方式包括：环路线圈、超声波、微波、视频等方式。其中，环路线圈、超声波、微波等检测方式虽然能够检测车辆驶过并且能够判断车辆的速度和大致行驶方向，但是无法对不同车辆进行区分，不能够完成对于指定车辆的追踪；视频检测的方式(例如，通过摄像机或红外线摄像机进行拍摄)虽然能够显示车辆的标识(例如，车牌)、外形、规格、颜色等信息，并且可以借助环路线圈、超声波、微波等方式确定车辆的行驶速度，但是视频检测时传输的数据流量很大，而且城市道路上的车量数目很多，如果需要追踪指定车辆，则需要从视频画面中提取每个车辆标识并进行识别和对比，因此几乎无法实现对指定车辆的追踪。

此外，上述车辆检测方法中，如果采用环路线圈检测，就需要对道路的路面进行重新修整从而设置线圈，并且需要在每个车道上均设置线圈(据估算，对于近100个路口检测需要设置近千个线圈，且需要对路面进行数万米的挖掘)其工作量和成本都很大，并且会影响道路的正常使用；如果采用视频检测方式，通常需要借助红外线或超声波、微波来进行测速，不仅成本投入高，而且检测设备的复杂度较高，需要对设备进行维护，耗费人力和物力。

数据通信***是城市交通控制***的重要组成部分之一，它通过数据采集、传输和管理技术，使监控中心能够准确地获取路网各个路口的交通流量和交通信号机的运行状态，从而为保证路网的控制效果创造条件。因此，如何能够快速、准确、实时地将各个路口的交通流数据和交通信号机运行状态上传给监控中心以及由监控中心下传控制指令给信号机就成了整个控制***高效运行的重要环节。目前我国现有的城市交通控制***网络主要采用电话或专用电缆等有线方式进行数据通信，已不能满足智能交通***ITS及各种智能车载移动终端数据通信的实时性和移动性要求。

通用分组无线业务GPRS(GeneralPacketRadioService)作为一种高速、高效、经济的无线***，具有网络覆盖范围广、接入迅速、按流量计费、实时在线、没有任何布线的优点，特别适用于间断的、突发性的或频繁的、少量的数据传输，也适合短时的突发大数据量通信，完全满足分布式的城市交通实时、多点交通信号机数据采集及监控的双向数据通信需求。

发明内容：

本发明针对现有技术中存在的缺点和不足，提出了一种特别适用于城市交通道路管理的智能交通管理***。

本发明可以通过以下措施达到：

一种智能交通管理***，其特征在于设有监控平台以及两个以上的用户终端，监控平台与用户终端经无线通信电路完成数据沟通，所述监控平台包括数据接收模块、数据下发模块、数据分析模块、数据库，所述数据分析模块中设有道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块、道路交通参数实时接收模块、道路交通状态实时辨识模块以及辨识结果输出模块，所述用户终端设有本地控制器、摄像头、存储器、电源、通信电路、显示电路、触控屏、语音提示电路、串/并转换模块、GPS定位模块，其中本地控制器分别与摄像头、存储器、电源、通信电路、显示电路、语音提示电路、串/并转换模块、GPS定位模块相连接，显示电路与触控屏相连接。

本发明中用户终端与监控平台经过以太网通信电路连接，所述用户终端中设有与本地控制器相连接的网络拥塞检测模块和数据通信快速切换模块，其中网络拥塞检测模块包括传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块、基准值重置模块、抖动值计算模块，其中传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块依次连接，判断是否重置基准值模块的输出端分别与基准值重置模块和抖动值计算模块相连接，基准值重置模块的输出端与基准值调整模块相连接。

本发明中道路状态判别模块中的道路子段自动划分模块和道路交通参数实时接收模块的输出端均与道路交通状态实时辨识模块的输入端相连接，道路交通状态实时辨识模块的输出端与辨识结果输出模块相连接。

本发明道路子段自动划分模块用于将一条道路自动划分为两个子段U1和U2，其长度表示为dU1和dU2，dU1和dU2的划分取决参数包括整条道路长度前方信号灯绿信比t、道路设计饱和率s、表示道路限制速度、a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数，具体按照如下公式划分：

本发明所述道路交通状态实时辨识模块通过以下步骤完成交通状态实时辨识：对各个道路子段建立评定对象单因素集U_i；针对各个道路子段建立评定集F_i；建立从单因素集U_i到评定集F_i的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵R_i；第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；二级模糊综合评定；对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。

本发明中网络拥塞检测模块的输出端与数据通信快速切换模块相连接，数据通信快速切换模块的输入端与网络拥塞检测模块中抖动值计算模块的输出端相连接，数据通信快速切换模块包括门限值比对模块、地址分配模块、当前服务网络信号强度接收模块、当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块，其中抖动值计算模块的输出端与门限值比对模块相连接，门限值比对模块的输出端与地址分配模块相连接，地址分配模块与当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块依次相连接，当前服务网络信号强度接收模块的额输出端与门限值比对模块相连接。

本发明所述传输延时变化率获取模块把连续的时间离散化，以帧作为离散化的时间单位，T_i至T_i+1时间间隔内共20帧，用D_i表示数据包的传输延时，传输时延D_i的计算公式为：D_i＝(R_i‐S_i)，其中R_i为接收端收到数据包的时间，S_i为数据包自带的发送时间，计算T_i‐₁到T_i时间内传输延时的平均值和T_i到T_i+1时间内传输延时的平均值根据和得到传输延时的变化率DR_i。

本发明所述基准值调整模块进行每单位时间调整基准值：E＝E+DR_i×Δt，其中，E为期望值，Δt为两帧间的时间差。

本发明所述判断是否重置基准值模块判断是否需要重置基准值：若是，则通过基准值重置模块将基准值重置为：E＝D_i+DR_i×(T_i+1‐T_i)/2，然后送入抖动值计算模块，否则直接送入抖动值计算模块。

本发明中抖动值计算模块求平均值与基准值的差值，并对这个差值的绝对值做指数平滑，计算抖动值J_i为：J_i＝(15×J_i‐1+|D_i‐E|)/16，用抖动值表征网络拥塞情况，抖动值越大则即将发生的网络拥塞越严重。

本发明在工作时，监控平台通过无线通信电路完成与两个以上的用户终端的数据沟通，用户终端设置在用户车辆中，用户终端中的串/并转换模块提供用户终端与车辆BMS的通信通道，获取车辆行驶信息，并将所获取的信息存入存储器，此外，摄像头实时抓取或摄录当前道路图像信息，并将所采集图像存入存储器，存储器内数据经无线通信电路上传至监控平台，监控平台中的数据接收模块接收上传数据并将其送入数据分析模块进行分析处理，数据分析模块通过分析做出道路状况辨识结果，然后将结果显示输出，同时可以将结果通过数据下发模块下发至用户终端；在用户终端与监控平台进行数据通信的过程中，通过网络拥塞检测模块对通信信道进行检测，并根据检测结果及时切换信道，从而保证数据的实时传输，本发明与现有技术相比，具有通信成本低、传输可靠，能够缓解道路交通堵塞等显著的优点。

附图说明：

附图1是本发明的结构框图。

附图2是本发明中数据分析模块的框图。

附图3是本发明中用户终端的结构框图。

附图标记：监控平台1、用户终端2、数据接收模块3、数据下发模块4、数据分析模块5、数据库6、道路子段自动划分模块7、道路交通参数实时接收模块8、道路交通状态实时辨识模块9、辨识结果输出模块10、本地控制器11、摄像头12、存储器13、电源14、通信电路15、显示电路16、触控屏17、语音提示电路18、串/并转换模块19、GPS定位模块20、网络拥塞检测模块21、数据通信快速切换模块22。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

如附图所示，本发明提出了一种智能交通管理***，其特征在于设有监控平台1以及两个以上的用户终端2，监控平台1与用户终端2经无线通信电路完成数据沟通，所述监控平台1包括数据接收模块3、数据下发模块4、数据分析模块5、数据库6，其中数据接收模块、数据下发模块以及数据分析模块分别与数据库6相连接，所述数据分析模块5中设有道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块7、道路交通参数实时接收模块8、道路交通状态实时辨识模块9以及辨识结果输出模块10，所述用户终端2设有本地控制器11、摄像头12、存储器13、电源14、通信电路15、显示电路16、触控屏17、语音提示电路18、串/并转换模块19、GPS定位模块20，其中本地控制器11分别与摄像头12、存储器13、电源14、通信电路15、显示电路16、语音提示电路18、串/并转换模块19、GPS定位模块20相连接，显示电路16与触控屏17相连接。

本发明中用户终端与监控平台经过以太网通信电路连接，所述用户终端中设有与本地控制器相连接的网络拥塞检测模块21和数据通信快速切换模块22，其中网络拥塞检测模块21包括传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块、基准值重置模块、抖动值计算模块，其中传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块依次连接，判断是否重置基准值模块的输出端分别与基准值重置模块和抖动值计算模块相连接，基准值重置模块的输出端与基准值调整模块相连接。

本发明中道路状态判别模块中的道路子段自动划分模块7和道路交通参数实时接收模块8的输出端均与道路交通状态实时辨识模块9的输入端相连接，道路交通状态实时辨识模块9的输出端与辨识结果输出模块10相连接。

本发明道路子段自动划分模块7用于将一条道路自动划分为两个子段U1和U2，其长度表示为dU1和dU2，dU1和dU2的划分取决参数包括整条道路长度前方信号灯绿信比t、道路设计饱和率s、表示道路限制速度、a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数，具体按照如下公式划分：

本发明所述道路交通状态实时辨识模块9通过以下步骤完成交通状态实时辨识：对各个道路子段建立评定对象单因素集U_i；针对各个道路子段建立评定集F_i；建立从单因素集U_i到评定集F_i的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵R_i；第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；二级模糊综合评定；对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。

本发明中网络拥塞检测模块21的输出端与数据通信快速切换模块22相连接，数据通信快速切换模块的输入端与网络拥塞检测模块中抖动值计算模块的输出端相连接，数据通信快速切换模块包括门限值比对模块、地址分配模块、当前服务网络信号强度接收模块、当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块，其中抖动值计算模块的输出端与门限值比对模块相连接，门限值比对模块的输出端与地址分配模块相连接，地址分配模块与当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块依次相连接，当前服务网络信号强度接收模块的额输出端与门限值比对模块相连接。

本发明所述传输延时变化率获取模块把连续的时间离散化，以帧作为离散化的时间单位，T_i至T_i+1时间间隔内共20帧，用D_i表示数据包的传输延时，传输时延D_i的计算公式为：D_i＝(R_i‐S_i)，其中R_i为接收端收到数据包的时间，S_i为数据包自带的发送时间，计算T_i‐₁到T_i时间内传输延时的平均值和T_i到T_i+1时间内传输延时的平均值根据和得到传输延时的变化率DR_i。

本发明所述基准值调整模块进行每单位时间调整基准值：E＝E+DR_i×Δt，其中，E为期望值，Δt为两帧间的时间差。

本发明所述判断是否重置基准值模块判断是否需要重置基准值：若是，则通过基准值重置模块将基准值重置为：E＝D_i+DR_i×(T_i+1‐T_i)/2，然后送入抖动值计算模块，否则直接送入抖动值计算模块。

本发明中抖动值计算模块求平均值与基准值的差值，并对这个差值的绝对值做指数平滑，计算抖动值J_i为：J_i＝(15×J_i‐1+|D_i‐E|)/16，用抖动值表征网络拥塞情况，抖动值越大则即将发生的网络拥塞越严重。

本发明在工作时，监控平台通过无线通信电路完成与两个以上的用户终端的数据沟通，用户终端设置在用户车辆中，用户终端中的串/并转换模块提供用户终端与车辆BMS的通信通道，获取车辆行驶信息，并将所获取的信息存入存储器，此外，摄像头实时抓取或摄录当前道路图像信息，并将所采集图像存入存储器，存储器内数据经无线通信电路上传至监控平台，监控平台中的数据接收模块接收上传数据并将其送入数据分析模块进行分析处理，数据分析模块通过分析做出道路状况辨识结果，然后将结果显示输出，同时可以将结果通过数据下发模块下发至用户终端；在用户终端与监控平台进行数据通信的过程中，通过网络拥塞检测模块对通信信道进行检测，并根据检测结果及时切换信道，从而保证数据的实时传输，本发明与现有技术相比，具有通信成本低、传输可靠，能够缓解道路交通堵塞等显著的优点。

Claims (7)

1.一种智能交通管理***，其特征在于设有监控平台以及两个以上的用户终端，监控平台与用户终端经无线通信电路完成数据沟通，所述监控平台包括数据接收模块、数据下发模块、数据分析模块、数据库，所述数据分析模块中设有道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块、道路交通参数实时接收模块、道路交通状态实时辨识模块以及辨识结果输出模块，所述用户终端设有本地控制器、摄像头、存储器、电源、通信电路、显示电路、触控屏、语音提示电路、串/并转换模块、GPS定位模块，其中本地控制器分别与摄像头、存储器、电源、通信电路、显示电路、语音提示电路、串/并转换模块、GPS定位模块相连接，显示电路与触控屏相连接。

2.根据权利要求1所述的一种智能交通管理***，其特征在于用户终端与监控平台经过以太网通信电路连接，所述用户终端中设有与本地控制器相连接的网络拥塞检测模块和数据通信快速切换模块，其中网络拥塞检测模块包括传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块、基准值重置模块、抖动值计算模块，其中传输延时变化率获取模块、基准值调整模块、判断是否重置基准值模块依次连接，判断是否重置基准值模块的输出端分别与基准值重置模块和抖动值计算模块相连接，基准值重置模块的输出端与基准值调整模块相连接。

3.根据权利要求1所述的一种智能交通管理***，其特征在于道路状态判别模块中的道路子段自动划分模块和道路交通参数实时接收模块的输出端均与道路交通状态实时辨识模块的输入端相连接，道路交通状态实时辨识模块的输出端与辨识结果输出模块相连接。

4.根据权利要求1所述的一种智能交通管理***，其特征在于道路子段自动划分模块用于将一条道路自动划分为两个子段U1和U2，其长度表示为dU1和dU2，dU1和dU2的划分取决参数包括整条道路长度前方信号灯绿信比t、道路设计饱和率s、表示道路限制速度、a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数，具体按照如下公式划分：

$\left\{\begin{array}{c}{d}_{U1}=f(\stackrel{\‾}{d},t,s,\stackrel{\‾}{v})=\stackrel{\‾}{d}/(a-t+b/\stackrel{\‾}{v}+s)\\ d_{U2}=\stackrel{\‾}{d}-d_{U1}\end{array}\right..$

5.根据权利要求1所述的一种智能交通管理***，其特征在于所述道路交通状态实时辨识模块通过以下步骤完成交通状态实时辨识：对各个道路子段建立评定对象单因素集U_i；针对各个道路子段建立评定集F_i；建立从单因素集U_i到评定集F_i的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵R_i；第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；二级模糊综合评定；对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。

6.根据权利要求1所述的一种智能交通管理***，其特征在于网络拥塞检测模块的输出端与数据通信快速切换模块相连接，数据通信快速切换模块的输入端与网络拥塞检测模块中抖动值计算模块的输出端相连接，数据通信快速切换模块包括门限值比对模块、地址分配模块、当前服务网络信号强度接收模块、当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块，其中抖动值计算模块的输出端与门限值比对模块相连接，门限值比对模块的输出端与地址分配模块相连接，地址分配模块与当前节点与基站距离判断模块、边缘触发模块、通信通道更新/建立模块依次相连接，当前服务网络信号强度接收模块的额输出端与门限值比对模块相连接。

7.根据权利要求1所述的一种智能交通管理***，其特征在于所述传输延时变化率获取模块把连续的时间离散化，以帧作为离散化的时间单位，T_i至T_i+1时间间隔内共20帧，用D_i表示数据包的传输延时，传输时延D_i的计算公式为：D_i＝(R_i‐S_i)，其中R_i为接收端收到数据包的时间，S_i为数据包自带的发送时间，计算T_i‐1到T_i时间内传输延时的平均值和T_i到T_i+1时间内传输延时的平均值根据和得到传输延时的变化率DR_i；所述基准值调整模块进行每单位时间调整基准值：E＝E+DR_i×Δt，其中，E为期望值，Δt为两帧间的时间差；所述判断是否重置基准值模块判断是否需要重置基准值：若是，则通过基准值重置模块将基准值重置为：E＝D_i+DR_i×(T_i+1‐T_i)/2，然后送入抖动值计算模块，否则直接送入抖动值计算模块；抖动值计算模块求平均值与基准值的差值，并对这个差值的绝对值做指数平滑，计算抖动值J_i为：J_i＝(15×J_i‐1+|D_i‐E|)/16，用抖动值表征网络拥塞情况，抖动值越大则即将发生的网络拥塞越严重。