CN110807917A - 一种基于云计算的高速公路智能安防*** - Google Patents

一种基于云计算的高速公路智能安防*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的高速公路智能安防***，包括云计算平台、数据采集监控***和发布***，所述数据采集监控***通过数据传输模块电性连接着所述云计算平台，所述发布***通过数据传输模块电性连接着所述云计算平台，所述数据采集监控***包括监控设备和目标识别与追踪***。本发明基于云计算架构来设计和构建智能交通安防平台,充分利用云平台强大的存储、计算和可扩展能力，针对智能交通安防的动态性和高实时性要求，开展以私有云为核心、多主体按需使用的多层次智能交通安全云服务平台架构和管理机制研究；并且综合公路资源信息，开展交通数据的分析和处理技术研究，实现异常交通事件的快速识别和判定，提供实时交通安全预警服务。

Description

一种基于云计算的高速公路智能安防***
技术领域
本发明涉及高速公路交通安防***技术领域，具体为一种基于云计算的高速公路智能安防***。
背景技术
近二十年来高等级公路的里程增长呈现出飞跃的趋势,随着经济的迅猛发展、交通量的急剧增长，道路交通情况日趋复杂，为保障道路交通安全，交通路政部门已经采取了一系列措施。
传统的高速公路交通安防***存在如下不足：
一般公路信息***条块分割，数据利用率低，由于历史的原因，现有的公路信息***一般都是以部门为单位建设的，数据的互联互通较弱，如道路状况、拥挤情况、施工情况、气象情况等等，往往分布在多个不同的业务***中，无法形成综合性的安全态势分析；并且无法实时智能预警等功能的高速公路安防平台，使得公众在出行时无法及时得到他们所需要的智能安防，交通管理部门也无法对高速公路安全实施高效管理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云计算的高速公路智能安防***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于云计算的高速公路智能安防***，包括云计算平台、数据采集监控***和发布***，所述数据采集监控***通过数据传输模块电性连接着所述云计算平台，所述发布***通过数据传输模块电性连接着所述云计算平台，所述数据采集监控***包括监控设备和目标识别与追踪***，所述监控设备包括车载GPS、无线射频识别、地感线圈和公路监控摄像机，用于采集高速公路上各种相对应的路况以及车况数据；所述监控设备的数据传输端与所述目标识别与追踪***电性连接，所述目标识别与追踪***对高等级公路监控视频利用视频和图像分析的方法进行分析以及对高速公路视频中的图像序列进行自动分析，实现对不同天气条件下公路动态场景中车辆、散落物等目标的定位、识别和跟踪，得到对图像内容含义的理解以及公路场景的解释，并在此基础上分析和判断路况，从而指导和规划行动；所述云计算平台包括数据处理层、数据服务层、应用服务层和交通事故分析数据挖掘***，所述数据处理层利用云存储技术，对来自所述监控设备的数据进行数据预处理、过滤、聚合、变换、校准等处理，实现海量数据的可靠存储；所述数据服务层包括提供交通信息数据服务内容，如实时路况、历史轨迹、导航数据、预测预报等，对视频数据提供视频标注、视频检索等服务；为提高数据服务的可靠性和灵活性，采用发布/订阅机制，实现信息的订阅和分发，除了提供内容存储和维护，该层为上层应用层提供标准内容的API接口；所述应用服务层包括交通信息服务、***、工具集等，提供可组合的高速公路智能安防，主要包括路况预警、行车导航、地图合成、动态更新等；所述交通事故分析数据挖掘***用于对传输进云计算平台内各种关于车辆属性、道路属性、天气属性、时间属性等可能引起道路交通事故发生的原因因素与事故本身属性中的事故类型、事故形态等结果因素之间的规则进行关联挖掘，从而通过这些因素的某些特征来判断导致道路交通事故发生的可能性，从而减少交通事故的发生、杜绝交通隐患的存在；所述发布***将所述数据服务层整理的实时路况、历史轨迹、导航数据、预测预报等数据发布至高速交通指挥中心、服务网站和网络移动终端。
进一步的，所述云计算平台采用以私有云计算为核心的、多主体按需使用的交通安全云服务模式，形成云服务支撑引擎和管理工具集。
进一步的，所述数据处理层的存储技术为分布式数据存储技术，分布式数据存储技术结合MapReduce编程模型，提供基于车辆位置信息流的并行处理模型，用于海量数据集的并行计算，提供交通拥堵或事故的早期预警；存储于GFS上的位置流数据，通过数据分发，实现数据在不同节点上的并行处理，并通过多拷贝技术保证可靠性；采用MogileFS实现高效的文件自动备份***，采用Memcached实现高性能、分布式内存对象缓存***，减少数据库负载，提升访问速度。
进一步的，所述数据服务层中装载有数据异常分析***，数据异常分析***将监控设备采集到的实时车辆行驶交通数据与常规的车辆行驶交通数据进行对比，当数据差别处于设定阀值之外时，数据异常分析***便产生反馈信号至发布***，通过发布***将数据信息发布至交通指挥监控中心。
进一步的，所述数据服务层中装载有交通事件预警***，交通事件预警***综合车载GPS、无线射频识别、地感线圈和公路监控视频的涉车相关信息以及路网、交通地图等公路资源信息，开展对多源、多模态、异构、分布式交通数据的分析和处理技术研究，实现异常交通事件的快速识别和判定，提供实时交通安全预警服务。
进一步的，所述交通事件预警***还通过集成特征、模式识别等智能处理算法和数据挖掘方法,提高预警的精度。
进一步的，所述交通事故分析数据挖掘***包括决策***和专家***，专家***依靠存储的知识对交通事故数据进行对比判断，然后推断出事故发生原因以及交通问题的答案，然后依靠决策***决定最终答案。
进一步的，所述专家***包括知识库、知识库管理***和推理机，所述知识库是知识的存储器，它以某种储存结构储存高速公路安全领域专家的知识和从数据库和数据仓库挖掘到的知识；所述知识库管理***实现对知识的管理，其中知识获取将高速公路安全领域内事实性知识和专家所特有经验性知识化为计算机可利用的形式并送入知识库，同时也负责知识库中知识的修改、删除和更新，并对知识库的完整性和一致性进行维护；所述推理机模拟领域专家的思维过程、控制并执行对问题的求解；它能根据当前已知的事实，利用知识库的知识，按一定的推理方法和搜索策略进行推理，求得问题的答案或证明某个结论的正确性。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明基于云计算架构来设计和构建智能交通安防平台,充分利用云平台强大的存储、计算和可扩展能力，针对智能交通安防的动态性和高实时性要求，开展以私有云为核心、多主体按需使用的多层次智能交通安全云服务平台架构和管理机制研究；
2、本发明综合车载GPS、无线射频识别、地感线圈和公路监控视频的涉车相关信息以及路网、交通地图等公路资源信息，开展对多源、多模态、异构、分布式交通数据的分析和处理技术研究，实现异常交通事件的快速识别和判定，提供实时交通安全预警服务。
附图说明
图1为本发明一种基于云计算的高速公路智能安防***整体框图；
图2为本发明一种基于云计算的高速公路智能安防***中交通事故分析数据挖掘***的组成框图；
图3为本发明一种基于云计算的高速公路智能安防***中数据服务层的组成框图。
图1-3中：1、云计算平台；2、数据采集监控***；3、发布***；4、监控设备；5、目标识别与追踪***；6、数据服务层；7、数据处理层；8、交通事故分析数据挖掘***；9、决策***；10、专家***；11、知识库；12、知识库管理***；13、推理机；14、应用服务层；15、数据异常分析***；16、交通事件预警***。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于云计算的高速公路智能安防***，包括云计算平台1、数据采集监控***2和发布***3，数据采集监控***2通过数据传输模块电性连接着云计算平台1，发布***3通过数据传输模块电性连接着云计算平台1，数据采集监控***2包括监控设备4和目标识别与追踪***5，监控设备4包括车载GPS、无线射频识别、地感线圈和公路监控摄像机，用于采集高速公路上各种相对应的路况以及车况数据；监控设备4的数据传输端与目标识别与追踪***5电性连接，目标识别与追踪***5对高等级公路监控视频利用视频和图像分析的方法进行分析以及对高速公路视频中的图像序列进行自动分析，实现对不同天气条件下公路动态场景中车辆、散落物等目标的定位、识别和跟踪，得到对图像内容含义的理解以及公路场景的解释，并在此基础上分析和判断路况，从而指导和规划行动；云计算平台1包括数据处理层7、数据服务层6、应用服务层14和交通事故分析数据挖掘***8，数据处理层7利用云存储技术，对来自监控设备4的数据进行数据预处理、过滤、聚合、变换、校准等处理，实现海量数据的可靠存储；数据服务层6包括提供交通信息数据服务内容，如实时路况、历史轨迹、导航数据、预测预报等，对视频数据提供视频标注、视频检索等服务；为提高数据服务的可靠性和灵活性，采用发布/订阅机制，实现信息的订阅和分发，除了提供内容存储和维护，该层为上层应用层提供标准内容的API接口；应用服务层14包括交通信息服务、***、工具集等，提供可组合的高速公路智能安防，主要包括路况预警、行车导航、地图合成、动态更新等；交通事故分析数据挖掘***8用于对传输进云计算平台1内各种关于车辆属性、道路属性、天气属性、时间属性等可能引起道路交通事故发生的原因因素与事故本身属性中的事故类型、事故形态等结果因素之间的规则进行关联挖掘，从而通过这些因素的某些特征来判断导致道路交通事故发生的可能性，从而减少交通事故的发生、杜绝交通隐患的存在；发布***3将数据服务层6整理的实时路况、历史轨迹、导航数据、预测预报等数据发布至高速交通指挥中心、服务网站和网络移动终端。
云计算平台1采用以私有云计算为核心的、多主体按需使用的交通安全云服务模式，形成云服务支撑引擎和管理工具集。
数据处理层7的存储技术为分布式数据存储技术，分布式数据存储技术结合MapReduce编程模型，提供基于车辆位置信息流的并行处理模型，用于海量数据集的并行计算，提供交通拥堵或事故的早期预警；存储于GFS上的位置流数据，通过数据分发，实现数据在不同节点上的并行处理，并通过多拷贝技术保证可靠性；采用MogileFS实现高效的文件自动备份***，采用Memcached实现高性能、分布式内存对象缓存***，减少数据库负载，提升访问速度。
数据服务层6中装载有数据异常分析***15，数据异常分析***15将监控设备4采集到的实时车辆行驶交通数据与常规的车辆行驶交通数据进行对比，当数据差别处于设定阀值之外时，数据异常分析***15便产生反馈信号至发布***3，通过发布***3将数据信息发布至交通指挥监控中心。
数据服务层6中装载有交通事件预警***16，交通事件预警***16综合车载GPS、无线射频识别、地感线圈和公路监控视频的涉车相关信息以及路网、交通地图等公路资源信息，开展对多源、多模态、异构、分布式交通数据的分析和处理技术研究，实现异常交通事件的快速识别和判定，提供实时交通安全预警服务。
交通事件预警***16还通过集成特征、模式识别等智能处理算法和数据挖掘方法,提高预警的精度。
交通事故分析数据挖掘***8包括决策***9和专家***10，专家***10依靠存储的知识对交通事故数据进行对比判断，然后推断出事故发生原因以及交通问题的答案，然后依靠决策***9决定最终答案。
专家***10包括知识库11、知识库管理***12和推理机13，知识库11是知识的存储器，它以某种储存结构储存高速公路安全领域专家的知识和从数据库和数据仓库挖掘到的知识；知识库管理***12实现对知识的管理，其中知识获取将高速公路安全领域内事实性知识和专家所特有经验性知识化为计算机可利用的形式并送入知识库11，同时也负责知识库11中知识的修改、删除和更新，并对知识库11的完整性和一致性进行维护；推理机13模拟领域专家的思维过程、控制并执行对问题的求解；它能根据当前已知的事实，利用知识库11的知识，按一定的推理方法和搜索策略进行推理，求得问题的答案或证明某个结论的正确性。
工作原理：该发明通过数据采集监控***2中的监控设备4从高速公路上采集车辆行驶相关数据，并且通过目标识别与追踪***5对高等级公路监控视频利用视频和图像分析的方法进行分析以及对高速公路视频中的图像序列进行自动分析，实现对不同天气条件下公路动态场景中车辆、散落物等目标的定位、识别和跟踪，得到对图像内容含义的理解以及公路场景的解释，并在此基础上分析和判断路况，从而指导和规划行动，然后数据采集监控***2将采集的数据传输到云计算平台1内，云计算平台1依靠数据处理层7将采集的数据通过分布式数据存储技术进行存储，同时通过数据异常分析***15将监控设备4采集到的实时车辆行驶交通数据与常规的车辆行驶交通数据进行对比，当数据差别处于设定阀值之外时，数据异常分析***15便产生反馈信号至发布***3，通过发布***3将数据信息发布至交通指挥监控中心，并且依靠交通事件预警***16综合车载GPS、无线射频识别、地感线圈和公路监控视频的涉车相关信息以及路网、交通地图等公路资源信息，开展对多源、多模态、异构、分布式交通数据的分析和处理技术研究，实现异常交通事件的快速识别和判定，提供实时交通安全预警服务，最终所得到的交通数据信息均通过发布***3发布到相应的高速交通指挥中心、服务网站和网络移动终端上。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于云计算的高速公路智能安防***，包括云计算平台(1)、数据采集监控***(2)和发布***(3)，其特征在于：所述数据采集监控***(2)电性连接着所述云计算平台(1)，所述发布***(3)电性连接着所述云计算平台(1)，所述数据采集监控***(2)包括监控设备(4)和目标识别与追踪***(5)，所述监控设备(4)用于采集高速公路上各种相对应的路况以及车况数据；所述监控设备(4)与所述目标识别与追踪***(5)电性连接，所述目标识别与追踪***(5)对高等级公路监控视频利用视频和图像分析的方法进行分析以及对高速公路视频中的图像序列进行自动分析；所述云计算平台(1)包括数据处理层(7)、数据服务层(6)、应用服务层(14)和交通事故分析数据挖掘***(8)，所述数据处理层(7)用于对来自所述监控设备(4)的数据进行存储处理；所述数据服务层(6)用于提供交通信息数据服务内容；所述应用服务层(14)用于提供可组合的高速公路智能安防；所述交通事故分析数据挖掘***(8)用于对传输进所述云计算平台(1)内可能引起道路交通事故发生的原因因素与事故本身属性中的事故类型、事故形态等结果因素之间的规则进行关联挖掘；所述发布***(3)用于将整理所述云计算平台整理分析数据发布至高速交通指挥中心、服务网站和网络移动终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述云计算平台(1)采用以私有云计算为核心的、多主体按需使用的交通安全云服务模式。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述数据处理层(7)的存储技术为分布式数据存储技术，分布式数据存储技术用于海量数据集的并行计算，提供交通拥堵或事故的早期预警，通过数据分发，实现数据在不同节点上的并行处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述数据服务层(6)中装载有数据异常分析***(15)，所述数据异常分析***(15)用于将所述监控设备(4)采集到的实时车辆行驶交通数据与常规的车辆行驶交通数据进行对比分析处理。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述数据服务层(6)中装载有交通事件预警***(16)，所述交通事件预警***(16)用于综合公路资源信息，开展对多源、多模态、异构、分布式交通数据的分析和处理技术研究，实现预警。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述交通事件预警***(16)通过集成特征、模式识别等智能处理算法和数据挖掘方法,提高预警的精度。
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述交通事故分析数据挖掘***(8)包括决策***(9)和专家***(10)。
8.根据权利要求7所述的一种基于云计算的高速公路智能安防***，其特征在于：所述专家***(10)包括知识库(11)、知识库管理***(12)和推理机(13)，所述知识库(11)是知识的存储器，用于储存高速公路安全领域专家的知识和从数据库和数据仓库挖掘到的知识；所述知识库管理***(12)实现对知识的管理；所述推理机(13)模拟领域专家的思维过程、控制并执行对问题的求解。
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