一种基于互联网的交通大数据管理系统的制作方法

本发明涉及交通数据管理，具体涉及一种基于互联网的交通大数据管理系统。

背景技术：

1、随着人口集中于省会城市，造成了在上下班交通会出现拥堵高峰期。参考公开(公告)号：cn110363993a，公开(公告)日：2019-10-22，公开的一种城市动静态智慧交通管理平台，属于智慧交通领域，旨在提供一种提高城市交通运行效率的智慧交通管理平台，其技术方案要点是包括交通数据采集系统、大数据管理系统、交通诱导系统、公共交通监控系统，交通数据采集系统，用于实时采集静态交通信息和动态交通信息并发送至大数据管理系统；所述大数据管理系统，用于对静态交通信息和动态交通信息进行统计分析处理，生成动态交通信息、静态车位信息、动态优选路线和静态优选停车点；所述交通诱导系统，用于静态交通诱导和动态交通诱导；所述公共交通监控系统，用于总览交通概况，统筹管理。打造基于互联网+、物联网、云平台的“城市动静态智慧交通一体化管理服务平台”。

2、尽管目前基于商业软件或基于开源软件的大数据平台能够提供通用的面向海量数据接入和数据存储分析的功能，但现有技术仍不能对导航智能运维涉及的系统单元划分问题、多源数据采集协议规范问题、海量数据有效存储以及处理分析问题进行有效解决，无法满足导航智能运维对信息化、数字化、精细化数据管理的需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于互联网的交通大数据管理系统，用于解决上述问题

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于互联网的交通大数据管理系统，包括：

4、深度特征提取网络模块，用于提取预定行驶路段的车辆图像的深度特征；

5、车辆特征数据模型管理模块，用于关联存储预设样本车辆的基础信息与所述车辆图像的深度特征车辆目标检测网络，用于检测图片数据流中的车辆，获得车辆车流信息，分割目标区域；

6、网络数据处理模块，通过对比所述表示所述车辆图像的深度特征，获取当前预定行驶路段中所述车辆流量数据。

7、作为优选的，所述深度特征包括不同类型车辆流量密度构成的初始数据集。

8、作为优选的，所述车辆特征数据模型的生成方法包括以下步骤：

9、s01、按照预设样本数量采集经过预定行驶路段的车辆图像样本，标识所述车辆图像样本；

10、s02、将所述车辆图像样本输入深度特征提取网络提取车辆图像的深度特征构建车辆特征数据库；

11、s03、收集车辆图像建立车辆目标检测数据集，进行单一车辆目标检测，通过yolo算法训练车辆目标检测模型。

12、作为优选的，所述车辆特征数据模型管理模块对所述车辆特征数据模型进行训练，其通过采集的不同密度的车辆流量图像，搭建训练网络结构，采用随机梯度下降法进行训练，从而计算给定当前预定行驶路段的通过时间。

13、作为优选的，所述车辆图像的提取方法包括：

14、s04、获取图片数据流，采用车辆目标检测网络进行检测，获得车辆车流信息，分割目标区域；

15、s05、将所述目标区域输入深度特征提取网络，提取表示所述车辆图像的深度特征；

16、s06、采用pcb分块匹配对比所述表示所述车辆图像的深度特征与所述车辆特征数据库，确定所述车辆身份数据。

17、作为优选的，所述步骤s4中的分割目标区域的分割方法是将所述图片数据流输入所述车辆目标检测网络，依次定位所述图片数据流的原始图像帧中的船体区域，判断所述船体区域的位置是否满足预设条件；

18、若是，获得网络输出类标签及所述预定行驶路段的车辆流量；

19、采用图像处理函数库将所述预定行驶路段进行区域分割，以获得目标区域。

20、在上述技术方案中，本发明提供的一种基于互联网的交通大数据管理系统，具备以下有益效果：采用对图像感知领域具有高效的处理能力的深度特征提取网络提取有区分度的深度特征，再利用训练好的车辆车流目标检测网络对特定时期出现的车辆车流进行信息检索，将检测出的目标区域与车辆车流特征数据库中的深度特征做匹配进行车辆车流重识别，从而推算出进入该路段合理车流量，从而规避交通堵塞的发生几率。

技术特征：

1.一种基于互联网的交通大数据管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的交通大数据管理系统，其特征在于，所述深度特征包括不同类型车辆流量密度构成的初始数据集。

3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的交通大数据管理系统，其特征在于，所述车辆特征数据模型的生成方法包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的交通大数据管理系统，其特征在于，所述车辆特征数据模型管理模块对所述车辆特征数据模型进行训练，其通过采集的不同密度的车辆流量图像，搭建训练网络结构，采用随机梯度下降法进行训练，从而计算给定当前预定行驶路段的通过时间。

5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的交通大数据管理系统，其特征在于，所述车辆图像的提取方法包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的交通大数据管理系统，其特征在于，所述步骤s4中的分割目标区域的分割方法是将所述图片数据流输入所述车辆目标检测网络，依次定位所述图片数据流的原始图像帧中的船体区域，判断所述船体区域的位置是否满足预设条件；

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述基于互联网的交通大数据管理系统的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述基于互联网的交通大数据管理系统的步骤。

技术总结本发明公开了一种基于互联网的交通大数据管理系统，包括：深度特征提取网络模块，用于提取预定行驶路段的车辆图像的深度特征；车辆特征数据模型管理模块，用于关联存储预设样本车辆的基础信息与所述车辆图像的深度特征车辆目标检测网络，用于检测图片数据流中的车辆，获得车辆车流信息，分割目标区域；网络数据处理模块，通过对比所述表示所述车辆图像的深度特征，获取当前预定行驶路段中所述车辆流量数据。该发明提供基于互联网的交通大数据管理系统，将检测出的目标区域与车辆车流特征数据库中的深度特征做匹配进行车辆车流重识别，从而推算出进入该路段合理车流量，从而规避交通堵塞的发生几率。技术研发人员：陆丹兵,张辰受保护的技术使用者：上海云赛数海科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/29