CN109147321A - 物联网下的its新模型及其构建方法和智能交通*** - Google Patents

Abstract

本发明属于模型构建技术领域，公开了一种物联网下的ITS新模型及其构建方法和智能交通***，在ITS现有的逻辑框架和物理模型基础上，建立了物联网环境下的ITS结构模型，形成完善综合的智能交通体系架构，并以新环境下智能交通***架构评价框架为标准，利用层次分析法和多属性决策法对新体系架构进行验证和分析；得到优于现有ITS的物联网环境下的智能交通***架构。以车辆的车速、识别车型、统计车流量和路面占用率等交通信息作为测试对象进行节点设计，对节点进行传感器选择和整合，分别设计子节点和主节点。不但可以收集路段的交通信息，而且还能够通过模块告知驾驶员如何改道、绕行，达到了信息的双向流通，提高交通管理效率和质量。

Description

物联网下的ITS新模型及其构建方法和智能交通***

技术领域

本发明属于模型构建技术领域，尤其涉及一种物联网下的ITS新模型及其构建方法和智能交通***。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

目前，对于城市交通来说，最主要的问题则是交通堵塞。目前产生交通堵塞的原因，主要有汽车使用率增加、道路容量不足、道路交会处过多等。为了解决这个问题，政府采取了很多措施，如拓宽道路、建立城市立体交通网络的交通工程措施、以及控制车牌发放、交通路段限流、管制的政策措施等。这样固然可以解决问题，但是，可以看到，引起交通堵塞往往不是全局的车流过大，而是局部的车流过大所产生堵塞。所以，就需要对这部分车流进行引导疏通，如果在事发前就进行引导，或在拥堵刚产生时即做好对后续车辆的分流，往往可以把拥堵控制在可以承受的范围内，而要实现这种事前分流的效果，一个很关键的步骤是发展智能交通***(ITS)。物联网(IOT)的一大典型应用就是智能交通。智能交通是指将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、计算机处理技术等应用于交通运输行业从而形成的一种信息化、智能化、社会化的新型运输***，它使交通基础设施能发挥最大效能。智能化程度不高，在***智能化程度、***集成度和运用范围上都不能够和发到国家相比，还有更大的提升空间。资源整合不够各个部门都掌握有一定的交通信息资源，信息交换的主要渠道是网络或者电子邮件等。这些方法存在实效性差等问题，使得交通信息共享比较困难。偏向应用的解决，前端通信技术和采集技术不足，目前我国所有的智能交通***都偏向***应用管理，但最前端基础性的通信技术和信息采集方式仍然较为缺乏，这是因为技术手段的滞后造成信息采集只偏向于某一方面，导致信息量不足或不准确。其次就是发展侧重点应该倾向于类似基础部分，例如车辆道路通信等，只有把最前端的类似传感这种基础部分建立起来，才能保证整个***很好的运作。

综上所述，现有技术存在的问题是：

智能化程度不高，前端通信技术和采集技术不足，信息量不足或不准确。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种物联网下的ITS新模型及其构建方法和智能交通***。

本发明是这样实现的，一种联网下的ITS新模型，所述物联网下的ITS新模型包括：无线传感器子节点模块、无线传感器主控节点模块、交通管理平台模块、接收和显示模块；

无线传感器子节点模块，包括无线传感器子节点1到无线传感器子节点N，对交通信息实时采集、分析与统计；

无线传感器主控节点模块：实现数据的无线转发；

交通管理平台模块，包括有交通正常阈值设置、拥堵阈值设置、事故阈值设置，对交通实时状况提出解决方案；

接收和显示模块，包括手机APP和显示***，接收和显示交通信息实时采集、分析与统计的结果。

本发明的另一目的在于提供一种所述物联网下的ITS新模型的构建方法，所述构建方法包括：

步骤一：由无线传感器子节点1到无线传感器子节点N，对交通信息实时采集、分析与统计；

步骤二：通过无线传感器主控节点模块实现数据的无线转发；

步骤三：通过交通管理平台模块的交通正常阈值设置、拥堵阈值设置、事故阈值设置，对交通实时状况提出解决方案；

步骤四：手机APP和显示***，接收和显示交通信息实时采集、分析与统计的结果。

本发明的另一目的在于提供一种利用所述物联网下的ITS新模型的智能交通***，对车辆信息的数据处理采用的是“基于图像的信息处理技术”，分为以下几步：

步骤一：利用高清摄像头对道路交通车辆信息进行图像获取；

步骤二：对车辆的提取与识别；

步骤三：对车辆的跟踪与标志

步骤四：坐标变换，将车辆图像坐标变换为实际道路坐标；

步骤五：有效车速估算与轨迹计算，采用两帧间位置变化法。

进一步，步骤二中车辆的提取采用帧差异法；车辆的识别采用Blob分析法；

进一步，步骤三中对识别后的车辆进行特征提取、锁定、跟踪；将锁定跟踪的车辆简化标志成一个符号“×”；

进一步，步骤四中将车辆图像坐标变换为实际道路坐标。采用最小二乘法进行拟合优化，设图像坐标为(x，y),实际道路坐标为(X,Y)，转换关系为：

其中进行最小二乘拟合后可得(α₀,β₀,γ₀)和(α₁,β₁,γ₁)。

进一步，步骤五中有效车速估算采用两帧间位置变化法。若两帧间的时间差为，前一帧的实际道路坐标为后一帧的实际道路坐标为则有效车速为：车辆轨迹信息，将每一帧的车辆标志“×”投影到平面图上就可以得到车辆运行轨迹。

进一步，所述智能交通***的无线传感网的节点，所述无线传感网的节点包括：子节点和主节点；

子节点传感器采集到的信息通过统计和分析后，分两个途径的双向处理；无线传感器节点把现场交通信息通过无线网络传递到主节点，主节点通过以太网和交通管理平台对接，用于控制人员对我们交通情况的调度与控制；控制人员通过分析和判断，给出交通的解决方案，控制人员把这些控制信息通过控制平台传递给主节点，主节点再通过无线网络传递到相应位置的子节点，最后子节点把信息通过集成在无线监测传感模块上的显示屏告知在此路段上拥挤的车辆。

本发明在ITS现有的逻辑框架和物理模型基础上，建立了物联网环境下的 ITS结构模型，形成完善综合的智能交通体系架构，并以新环境下智能交通***架构评价框架为标准，利用层次分析法和多属性决策法对新体系架构进行验证和分析；得到优于现有ITS的物联网环境下的智能交通***架构。以车辆的车速、识别车型，统计车流量和路面占用率等交通信息作为测试对象进行节点设计，对节点进行传感器选择和整合，分别设计子节点和主节点。子节点传感器采集到的信息通过统计和分析后，然后分两个途径的双向处理：一方面，无线传感器节点把现场交通信息通过无线网络传递到主节点，主节点通过以太网和交通管理平台对接，用于控制人员对交通情况的调度与控制。另一方面，控制人员通过分析和判断，给出此时交通的解决方案，比如告知在拥堵路段的驾驶员如何绕行，控制人员把这些控制信息通过控制平台传递给主节点，主节点再通过无线网络传递到相应位置的子节点，最后子节点把这些信息通过集成在无线监测传感模块上的显示屏告知在此路段上拥挤的车辆。运用上述方法不但可以收集路段的交通信息，而且还能够通过模块告知驾驶员如果改道、绕行，达到了信息的双向流通，提高了交通管理效率和质量。

路况分析专用软件包开发，设定交通正常、拥堵、事故情况下路况阈值，根据收集的交通信息进行分析、整理，并与阈值进行比对，之后把控制和调度信息通过无线传感网传到相应节点通过显示***显示，以告知行车者进行合理避让、绕行，达到信息互通、实时调节的目的，大大提高了交通控制的效率。

智能交通需要解决的一个核心问题是交通拥堵，因此道路上车辆信息的获取显得尤为重要。建立一种基于物联网平台的新型智能交通综合***模型的基础上，通过无线传感网络(WSN)对各类实时交通信息进行精准的统计和分析，包括同时监测车辆数量、车速、分类车流量、路段平均速度等参数，准确监测路段拥堵状况，从而有效减少了交通的拥堵时间，同时也提高了人们出行的便利性和效率，在一定程度上缓解城市道路，尤其是市内常拥堵路面的交通问题，大大降低交通运输***能源的消耗和对环境的污染。

本发明多传感器的主、从节点时，尽量选择低功耗、多通道的采集芯片，这样不但可以减小节点功耗，还可以减小节点体积，更适合安装在拥堵的路段或车载而不影响交通；传感网节点设计充分考虑扩展性和兼容性，根据不同的作物，方便更换、升级测量传感器，在原理图和PCB设计时，尽量选择可以pin to pin兼容的器件，便于后期升级和拓展；充分考虑传感网络节点的使用环境，例如繁杂环境下WSN信号传输的抗干扰性等，做好各种可靠性测试，比如防雷设计、防腐蚀设计等。

附图说明

图1是本发明实施例提供的物联网下的ITS新模型的框图。

图2是本发明实施例提供的物联网下的ITS新模型的构建方法原理图。

图3是本发明实施例提供的物联网下的ITS新模型的构建方法流程图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的物联网下的ITS新模型包括：无线传感器子节点模块、无线传感器主控节点模块、交通管理平台模块、接收和显示模块；

无线传感器子节点模块，包括无线传感器子节点1到无线传感器子节点N，对交通信息实时采集、分析与统计；

无线传感器主控节点模块：实现数据的无线转发；

交通管理平台模块，包括有交通正常阈值设置、拥堵阈值设置、事故阈值设置，对交通实时状况提出解决方案；

接收和显示模块，包括手机APP和显示***，接收和显示交通信息实时采集、分析与统计的结果。

图2是本发明实施例提供的物联网下的ITS新模型的构建方法原理图；

图3是本发明实施例提供的物联网下的ITS新模型的构建方法流程图所示，物联网下的ITS新模型的构建方法包括：

S101：由无线传感器子节点1到无线传感器子节点N，对交通信息实时采集、分析与统计；

S102：通过无线传感器主控节点模块实现数据的无线转发；

S103：通过交通管理平台模块的交通正常阈值设置、拥堵阈值设置、事故阈值设置，对交通实时状况提出解决方案；

S104：手机APP和显示***，接收和显示交通信息实时采集、分析与统计的结果。

本发明实施例提供的一种利用所述物联网下的ITS新模型的智能交通***，对车辆信息的数据处理采用的是“基于图像的信息处理技术”，分为以下几步：

利用高清摄像头对道路交通车辆信息进行图像获取；

对车辆的提取与识别；

对车辆的跟踪与标志；

坐标变换，将车辆图像坐标变换为实际道路坐标；

有效车速估算与轨迹计算，采用两帧间位置变化法。

对车辆的提取与识别，车辆的提取采用帧差异法；车辆的识别采用Blob分析法；

对识别后的车辆进行特征提取、锁定、跟踪；将锁定跟踪的车辆简化标志成一个符号“×”；

将车辆图像坐标变换为实际道路坐标。采用最小二乘法进行拟合优化，设图像坐标为(x，y),实际道路坐标为(X,Y)，转换关系为：

其中进行最小二乘拟合后可得(α₀,β₀,γ₀)和(α₁,β₁,γ₁)。

有效车速估算采用两帧间位置变化法。若两帧间的时间差为，前一帧的实际道路坐标为后一帧的实际道路坐标为则有效车速为：

车辆轨迹信息，将每一帧的车辆标志“×”投影到平面图上就可以得到车辆运行轨迹。

本发明提供的智能交通***的无线传感网的节点，所述无线传感网的节点包括：子节点和主节点；

子节点传感器采集到的信息通过统计和分析后，分两个途径的双向处理；无线传感器节点把现场交通信息通过无线网络传递到主节点，主节点通过以太网和交通管理平台对接，用于控制人员对我们交通情况的调度与控制；控制人员通过分析和判断，给出交通的解决方案，控制人员把这些控制信息通过控制平台传递给主节点，主节点再通过无线网络传递到相应位置的子节点，最后子节点把信息通过集成在无线监测传感模块上的显示屏告知在此路段上拥挤的车辆。

本发明首先物联网环境下的ITS模型构建，分析ITS中监测对象参数，以监测功能为中心进行无线传感网的节点设计，最后根据前期工作提出软件实现思路，研究路况分析软件的开发。在ITS现有的逻辑框架和物理模型基础上，建立了物联网环境下的ITS结构模型，进而形成了完善综合的智能交通体系架构，并以新环境下智能交通***架构评价框架为标准，利用层次分析法和多属性决策法对新体系架构进行验证和分析；最终得到优于现有ITS的物联网环境下的智能交通***架构。以车辆的车速、识别车型，统计车流量和路面占用率等交通信息作为测试对象进行节点设计，对节点进行传感器选择和整合，分别设计子节点和主节点。子节点传感器采集到的信息通过统计和分析后，然后分两个途径的双向处理：一方面，无线传感器节点把现场交通信息通过无线网络传递到主节点，主节点通过以太网和交通管理平台对接，用于控制人员对交通情况的调度与控制。另一方面，控制人员通过分析和判断，给出此时交通的解决方案，比如告知在拥堵路段的驾驶员如何绕行，控制人员把这些控制信息通过控制平台传递给主节点，主节点再通过无线网络传递到相应位置的子节点，最后子节点把这些信息通过集成在无线监测传感模块上的显示屏告知在此路段上拥挤的车辆。运用上述方法不但可以收集路段的交通信息，而且还能够通过模块告知驾驶员如果改道、绕行，达到了信息的双向流通，提高了交通管理效率和质量。设定交通正常、拥堵、事故情况下路况阈值，根据收集的交通信息进行分析、整理，并与阈值进行比对，之后把控制和调度信息通过无线传感网传到相应节点通过显示***显示，以告知行车者进行合理避让、绕行，达到信息互通、实时调节的目的，大大提高了交通控制的效率。

本发明集成WSN在智能交通中的两种组网方式，并采用多种传感装置同时采集拥堵或问题路段交通信息，完成交通信息的智能采集和分析***，提高***的实时性和准确性，从而精细、准确地感知交通动态，可以做到无人在现场即可完成掌握交通情况、完成交通调度的目的，符合智能交通的要求。多源数据融合处理技术，经过网络传输和海量数据融合，形成基于交通立体的融合数据库，包括分类旅行时间、车流量、分类车流量、路段平均速度等更加丰富、完备、准确、及时的精确动态交通信息。同时采用专用的信息分析软件包，完成控制平台与各个节点互通信息的目的，在控制平台分析得到的控制指令可以通过节点的LCD进行实时显示，达到信息互通、实时调节的目的，大大提高交通控制的效率。在智能交通精确传感网的支撑下，开展基于动态交通信息的辅助导航、面向全局优化的交通信号灯配时策略、基于交通精确传感网的交通预测等基础和应用。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种物联网下的ITS新模型，其特征在于，所述物联网下的ITS新模型为：无线传感器子节点模块、无线传感器主控节点模块、交通管理平台模块、接收和显示模块；

无线传感器子节点模块，包括无线传感器子节点1到无线传感器子节点N，对交通信息实时采集、分析与统计；

无线传感器主控节点模块：实现数据的无线转发；

交通管理平台模块，包括有交通正常阈值设置、拥堵阈值设置、事故阈值设置，对交通实时状况提出解决方案；

接收和显示模块，包括手机APP和显示***，接收和显示交通信息实时采集、分析与统计的结果。

2.一种如权利要求1所述物联网下的ITS新模型的构建方法，其特征在于，所述的物联网下的ITS新模型的构建方法包括：

步骤一：由无线传感器子节点1到无线传感器子节点N，对交通信息实时采集、分析与统计；

步骤二：通过无线传感器主控节点模块实现数据的无线转发；

步骤三：通过交通管理平台模块的交通正常阈值设置、拥堵阈值设置、事故阈值设置，对交通实时状况提出解决方案；

步骤四：手机APP和显示***，接收和显示交通信息实时采集、分析与统计的结果。

3.一种应用权利要求1所述物联网下的ITS新模型的智能交通数据处理方法，其特征在于，所述智能交通数据处理方法包括：

步骤一：利用高清摄像头对道路交通车辆信息进行图像获取；

步骤二：对车辆的提取与识别；

步骤三：对车辆的跟踪与标志；

步骤四：坐标变换，将车辆图像坐标变换为实际道路坐标；

步骤五：有效车速估算与轨迹计算，采用两帧间位置变化法。

4.如权利要求3所述的智能交通数据处理方法，其特征在于，所述车辆的提取采用帧差异法；车辆的识别采用Blob分析法。

5.如权利要求3所述的智能交通数据处理方法，其特征在于，所述对识别后的车辆进行特征提取、锁定、跟踪；将锁定跟踪的车辆简化标志成一个符号“×”。

6.如权利要求3所述的智能交通数据处理方法，其特征在于，所述将车辆图像坐标变换为实际道路坐标，采用最小二乘法进行拟合优化，设图像坐标为(x，y),实际道路坐标为(X,Y)，转换关系为：

其中进行最小二乘拟合后可得(α₀,β₀,γ₀)和(α₁,β₁,γ₁)。

7.如权利要求3所述的智能交通数据处理方法，其特征在于，所述的有效车速估算采用两帧间位置变化法，若两帧间的时间差为，前一帧的实际道路坐标为后一帧的实际道路坐标为则有效车速为：车辆轨迹信息，将每一帧的车辆标志“×”投影到平面图上就可以得到车辆运行轨迹。

8.一种实施权利要求3所述智能交通数据处理方法的智能交通***，其特征在于，所述智能交通***的无线传感网的节点包括：子节点和主节点；

子节点传感器采集到的信息通过统计和分析后，分两个途径的双向处理；无线传感器节点把现场交通信息通过无线网络传递到主节点，主节点通过以太网和交通管理平台对接，用于控制人员对我们交通情况的调度与控制；控制人员通过分析和判断，给出交通的解决方案，控制人员把这些控制信息通过控制平台传递给主节点，主节点再通过无线网络传递到相应位置的子节点，最后子节点把信息通过集成在无线监测传感模块上的显示屏告知在此路段上拥挤的车辆。