CN112435487A - 基于边缘计算的信号灯控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于边缘计算的信号灯控制方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；通过边缘服务器判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；若是，则通过边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；根据确定的信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。本申请在信号灯控制和云平台之间增加边缘服务器，由边缘服务器分析路口的拥堵情况来确定信号灯控制策略，进而对路口的信号灯进行智能控制，实现智慧出行，提升交通出行的效率，使有限的道路资源得到充分的利用。
Description
技术领域
本发明涉及信号灯控制领域，特别是涉及一种基于边缘计算的信号灯控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在智慧城市的建设中，对于智能交通的控制(如信号灯的控制，避免路口堵塞)，实现智慧出行，提升道路的利用率，是其中一个重要的环节。
在现有的技术方案中，对于路口信号灯的控制，主要有两种方式：第一种方式是信号灯设置好固定的时长和规律，如路口某个方向的绿灯亮30秒让车辆通行后，接下来3分钟内该方向全是红灯，让其它方向的车辆进行通行；第二种方式是路口的信号机和检测器将采集到车流量变化数据上传到交通云平台，由云平台根据各路口的车流量情况和阻塞情况，智能调整信号灯的时长。
信号灯的控制在采用传统定时方式时，无法智能判断路口的拥堵情况，无法让有限的道路资源得到最充分的利用。在采用云平台方式进行智能控制信号灯时，由于进行路口车流量分析会产生大量的数据，而这些数据若全部交由云平台来处理，存在一些问题：网络负担重，所有数据都要上传到云平台，对于网络的负载要求很高；延时高，无法对路口的情况进行及时响应，特别是若网络长时间中断后，车流量数据由于长时间无法传送到云平台，信号灯将失去后端云平台的数据反馈，而无法根据车流量的情况进行智能调节。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的信号灯控制方法、装置、设备及存储介质，可以对路口的信号灯进行智能控制，实现智慧出行。其具体方案如下：
一种基于边缘计算的信号灯控制方法，包括：
采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；
通过所述边缘服务器判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；
若是，则通过所述边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；
根据确定的所述信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。
优选地，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，在通过所述边缘服务器分析拥堵路况之前，还包括：
通过云平台获取与路口相关联的路段拥堵数据并发送至所述边缘服务器。
优选地，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，通过所述边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，具体包括：
若所述边缘服务器在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则根据所述路段拥堵数据和所述路口实时路况信息，通过所述边缘服务器分析多个路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，并将分析数据反馈给所述云平台，以进行多路口的信号灯联动控制。
优选地，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，通过所述边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，具体还包括：
若所述边缘服务器无法在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则只根据所述路口实时路况信息，通过所述边缘服务器分析当前路口拥堵情况，确定信号灯控制策略。
本发明实施例还提供了一种基于边缘计算的信号灯控制装置，包括：路况采集模块、边缘服务器和控制器；其中，
所述路况采集模块，用于采集路口实时路况信息并传送至所述边缘服务器；
所述边缘服务器，用于判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；若是，则分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略并发送至所述控制器；
所述控制器，用于根据确定的所述信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。
优选地，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，还包括：云平台；
所述云平台，用于获取与路口相关联的路段拥堵情况并发送至所述边缘服务器。
优选地，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，所述边缘服务器，具体用于若在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则根据所述路段拥堵数据和所述路口实时路况信息，分析多个路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，并将分析数据反馈给所述云平台，以进行多路口的信号灯联动控制。
优选地，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，所述边缘服务器，具体还用于若无法在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则只根据所述路口实时路况信息，分析当前路口拥堵情况，确定信号灯控制策略。
本发明实施例还提供了一种基于边缘计算的信号灯控制设备，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法。
从上述技术方案可以看出，本发明所提供的一种基于边缘计算的信号灯控制方法，包括：采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；通过边缘服务器判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；若是，则通过边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；根据确定的信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。
本发明在信号灯控制和云平台之间增加边缘服务器，由边缘服务器分析路口的拥堵情况来确定信号灯控制策略，进而对路口的信号灯进行智能控制，实现智慧出行，提升交通出行的效率，使有限的道路资源得到充分的利用。此外，本发明还针对基于边缘计算的信号灯控制方法提供了相应的装置、设备及计算机可读存储介质，进一步使得上述方法更具有实用性，该装置、设备及计算机可读存储介质具有相应的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于边缘计算的信号灯控制方法的流程图之一；
图2为本发明实施例提供的基于边缘计算的信号灯控制方法的流程图之二；
图3为本发明实施例提供的基于边缘计算的信号灯控制装置的结构示意图。
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。
本发明提供一种基于边缘计算的信号灯控制方法，如图1所示，包括以下步骤：
S101、采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；
在实际应用中，可以通过摄像头、传感器等采集路口实时路况信息，并将采集的路口实时路况信息传送到就近的边缘服务器中；
S102、通过边缘服务器判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；
具体地，由边缘服务器中的***判断路口各方向的车流量是否超过原先预设的阀值；
若路口各方向的车流量超过预设阀值，则执行步骤S103；
S103、通过边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；
S104、根据确定的信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯；
可以理解的是，边缘服务器将分析后的信号灯控制策略通过控制器反馈给信号灯，信号灯可以根据信号灯控制策略进行调整红绿灯时间的长短或顺序。
在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，在信号灯控制和云平台之间增加边缘服务器，由边缘服务器分析路口的拥堵情况来确定信号灯控制策略，进而对路口的信号灯进行智能控制，可以实现智慧出行，提升交通出行的效率，使有限的道路资源得到充分的利用。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，在执行步骤S103通过边缘服务器分析拥堵路况之前，如图2所示，还可以包括：
S201、通过云平台获取与路口相关联的路段拥堵数据并发送至边缘服务器。
具体地，如果车流量超过原先预设的阀值，边缘服务器通过云平台获取相关联的路段拥堵数据，这样边缘服务器可以与云平台进行数据交互。由于采用边缘计算的方式，可以有效减少与云平台之间的大量数据传送和网络开销，降低云平台的处理压力，提升响应速度。
在具体实施时，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，步骤S103通过边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，如图2所示，具体可以包括：
若边缘服务器在规定响应时间内获取云平台发送的路段拥堵数据，则执行步骤S202至步骤S203；
S202、根据路段拥堵数据和路口实时路况信息，通过边缘服务器分析多个路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；
S203、通过边缘服务器将分析数据反馈给云平台，以进行多路口的信号灯联动控制。
具体地，如果边缘服务器能正常从云平台获取数据，则分析多个路口拥堵的情况，确定最优的信号灯控制策略。边缘服务器与云平台进行数据交互，将分析后的数据反馈给云平台，实现多个路口的信号灯智能联动控制。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制方法中，步骤S103通过边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，如图2所示，具体还可以包括：
若边缘服务器无法在规定响应时间内获取云平台发送的路段拥堵数据，则执行步骤S204；
S204、只根据路口实时路况信息，通过边缘服务器分析当前路口拥堵情况，确定信号灯控制策略。
具体地，如果由于网络问题导致边缘服务器无法在规定响应时间内获取云平台的数据，则边缘服务器放弃从云平台取数，只根据现有数据分析当前路口的拥堵的情况，确定最优的信号灯控制策略，无法进行多路口的信号灯智能联动控制。也就是说，在云平台网络出现状况无法传送数据时，边缘服务器可以单独根据该路口的拥堵情况进行该路口的信号灯控制，从而实现智慧出行。
需要说明的是，由于采用边缘计算模式，可以将POWER LINUX服务器做为边缘计算一体机，增加POWER LINUX服务器的应用场景和适用范围。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于边缘计算的信号灯控制装置，由于该装置解决问题的原理与前述一种基于边缘计算的信号灯控制方法相似，因此该装置的实施可以参见基于边缘计算的信号灯控制方法的实施，重复之处不再赘述。
在具体实施时，本发明实施例提供的基于边缘计算的信号灯控制装置，如图3所示，包括：路况采集模块11、边缘服务器12和控制器13；其中，
路况采集模块11，用于采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；在实际应用中，路况采集模块可以包括摄像头和传感器；
边缘服务器12，用于判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；若是，则分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略并发送至控制器；
控制器13，用于根据确定的信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。
在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，可以通过上述路况采集模块、边缘服务器和控制器的相互作用，由边缘服务器分析路口的拥堵情况来确定信号灯控制策略，根据该策略通过控制器对路口的信号灯进行智能控制，进而可以实现智慧出行，提升交通出行的效率，使有限的道路资源得到充分的利用。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，还可以包括：云平台，用于获取与路口相关联的路段拥堵情况并发送至边缘服务器。由于采用边缘计算的方式，可以有效减少与云平台之间的大量数据传送和网络开销，降低云平台的处理压力，提升响应速度。
在具体实施时，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，边缘服务器12，具体可以用于若在规定响应时间内获取云平台发送的路段拥堵数据，则根据路段拥堵数据和路口实时路况信息，分析多个路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，并将分析数据反馈给云平台，以进行多路口的信号灯联动控制。边缘服务器12与云平台进行这样的数据交互，将分析后的数据反馈给云平台，能够实现多个路口的信号灯智能联动控制。
进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述基于边缘计算的信号灯控制装置中，边缘服务器12，具体还可以用于若无法在规定响应时间内获取云平台发送的路段拥堵数据，则只根据路口实时路况信息，分析当前路口拥堵情况，确定信号灯控制策略。可以理解为，在云平台网络出现状况无法传送数据时，边缘服务器12可以单独根据该路口的拥堵情况进行该路口的信号灯控制，从而实现智慧出行。
关于上述各个部件更加具体的工作过程可以参考前述实施例公开的相应内容，在此不再进行赘述。
相应的，本发明实施例还公开了一种基于边缘计算的信号灯控制设备，包括处理器和存储器；其中，处理器执行存储器中保存的计算机程序时实现前述实施例公开的基于边缘计算的信号灯控制方法。
关于上述方法更加具体的过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
进一步地，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现前述公开的基于边缘计算的信号灯控制方法。
关于上述方法更加具体的过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、设备、存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
本发明实施例提供的一种基于边缘计算的信号灯控制方法，包括：采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；通过边缘服务器判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；若是，则通过边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；根据确定的信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。这样在信号灯控制和云平台之间增加边缘服务器，由边缘服务器分析路口的拥堵情况来确定信号灯控制策略，进而对路口的信号灯进行智能控制，可以实现智慧出行，提升交通出行的效率，使有限的道路资源得到充分的利用。此外，本发明还针对基于边缘计算的信号灯控制方法提供了相应的装置、设备及计算机可读存储介质，进一步使得上述方法更具有实用性，该装置、设备及计算机可读存储介质具有相应的优点。
最后，还需要说明的是，在本文中，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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的基于边缘计算的信号灯控制方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于边缘计算的信号灯控制方法，其特征在于，包括：
采集路口实时路况信息并传送至边缘服务器；
通过所述边缘服务器判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；
若是，则通过所述边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略；
根据确定的所述信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的信号灯控制方法，其特征在于，在通过所述边缘服务器分析拥堵路况之前，还包括：
通过云平台获取与路口相关联的路段拥堵数据并发送至所述边缘服务器。
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的信号灯控制方法，其特征在于，通过所述边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，具体包括：
若所述边缘服务器在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则根据所述路段拥堵数据和所述路口实时路况信息，通过所述边缘服务器分析多个路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，并将分析数据反馈给所述云平台，以进行多路口的信号灯联动控制。
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的信号灯控制方法，其特征在于，通过所述边缘服务器分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，具体还包括：
若所述边缘服务器无法在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则只根据所述路口实时路况信息，通过所述边缘服务器分析当前路口拥堵情况，确定信号灯控制策略。
5.一种基于边缘计算的信号灯控制装置，其特征在于，包括：路况采集模块、边缘服务器和控制器；其中，
所述路况采集模块，用于采集路口实时路况信息并传送至所述边缘服务器；
所述边缘服务器，用于判断路口各方向的车流量是否超过预设阀值；若是，则分析路口拥堵情况，确定信号灯控制策略并发送至所述控制器；
所述控制器，用于根据确定的所述信号灯控制策略，控制当前路口的信号灯。
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的信号灯控制装置，其特征在于，还包括：云平台；
所述云平台，用于获取与路口相关联的路段拥堵情况并发送至所述边缘服务器。
7.根据权利要求6所述的基于边缘计算的信号灯控制装置，其特征在于，所述边缘服务器，具体用于若在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则根据所述路段拥堵数据和所述路口实时路况信息，分析多个路口拥堵情况，确定信号灯控制策略，并将分析数据反馈给所述云平台，以进行多路口的信号灯联动控制。
8.根据权利要求7所述的基于边缘计算的信号灯控制装置，其特征在于，所述边缘服务器，具体还用于若无法在规定响应时间内获取所述云平台发送的所述路段拥堵数据，则只根据所述路口实时路况信息，分析当前路口拥堵情况，确定信号灯控制策略。
9.一种基于边缘计算的信号灯控制设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的基于边缘计算的信号灯控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于边缘计算的信号灯控制方法。
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