基于物联网的交通智能管理系统及其方法与流程

本申请涉及交通智能管理领域，且更为具体地，涉及一种基于物联网的交通智能管理系统及其方法。

背景技术：

1、红绿灯是交通信号灯的一种，用于控制车辆和行人的交通流量。它通常由一个垂直的柱状装置组成，顶部安装有三个灯泡，分别为红色、黄色和绿色。红灯表示停止，行人和车辆需要停下来等待；黄灯表示准备停止，行人和车辆应该减速停车；绿灯表示通行，行人和车辆可以继续前行。红绿灯的运行是由交通信号控制器控制的，它根据交通流量和时间间隔来改变灯光的状态。通过红绿灯的合理运行，可以有效地维持交通秩序，减少交通事故的发生，提高道路的通行效率。

2、传统的红绿灯系统通常设定固定的通行时间，无论交通流量高低，都无法实时适应人流和车流的变化。这导致在高峰期和低谷期都可能出现不合理的停车次数和停车时间增加，从而导致直行车与转向车之间的争道现象，引发交通堵塞。此外，即使在深夜没有行人通过人行横道，红绿灯仍然按照正常循环工作，这使得机动车即使没有交叉车辆或行人通行，仍需遵守红绿灯的控制。这造成了机动车白白等待通行，浪费燃料和时间，不符合人性化的交通科学管理和社会对环保节能降低排放的整体要求。

3、因此，期望一种基于物联网的交通智能管理系统及其方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于物联网的交通智能管理系统及其方法，其首先获取由摄像头采集的道路监控图像、由传感器采集的多个时间点的车流量信息和由外部数据库采集的气象文本数据，然后利用深度学习技术，对三者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断是否对红绿灯通行时间进行调节，从而提供更加人性化的交通管理，进而提高交通效率，减少拥堵，节约能源和改善环境质量。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于物联网的交通智能管理系统，其包括：

3、交通信息获取模块，用于获取由摄像头采集的道路监控图像、由传感器采集的多个时间点的车流量信息和由外部数据库采集的气象文本数据；

4、交通信息提取模块，用于从所述由摄像头采集的道路监控图像、所述由传感器采集的多个时间点的车流量信息和所述由外部数据库采集的气象文本数据中提取道路全局关联特征向量和交通环境信息特征向量；

5、红绿灯通行时间判断生成模块，用于基于所述道路全局关联特征向量和所述交通环境信息特征向量，判断是否对红绿灯通行时间进行调节。

6、根据本申请的另一方面，提供了一种基于物联网的交通智能管理方法，其包括：

7、获取由摄像头采集的道路监控图像、由传感器采集的多个时间点的车流量信息和由外部数据库采集的气象文本数据；

8、从所述由摄像头采集的道路监控图像、所述由传感器采集的多个时间点的车流量信息和所述由外部数据库采集的气象文本数据中提取道路全局关联特征向量和交通环境信息特征向量；

9、基于所述道路全局关联特征向量和所述交通环境信息特征向量，判断是否对红绿灯通行时间进行调节。

10、与现有技术相比，本申请提供的一种基于物联网的交通智能管理系统及其方法，其首先获取由摄像头采集的道路监控图像、由传感器采集的多个时间点的车流量信息和由外部数据库采集的气象文本数据，然后利用深度学习技术，对三者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断是否对红绿灯通行时间进行调节，从而提供更加人性化的交通管理，进而提高交通效率，减少拥堵，节约能源和改善环境质量。

技术特征：

1.一种基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述交通信息提取模块，包括：

3.根据权利要求2所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述道路监控图像特征提取单元，包括：

4.根据权利要求3所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述道路监控图像特征编码子单元，包括：

5.根据权利要求4所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述车流量信息特征提取单元，包括：

6.根据权利要求5所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述交通环境文本特征提取单元，包括：

7.根据权利要求6所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述红绿灯通行时间判断生成模块，包括：

8.根据权利要求7所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，还包括用于对所述基于空间注意力机制的道路图像特征提取器、所述基于卷积神经网络的道路灰度降维模型、所述基于卷积神经网络的车流量信息编码器模型、所述基于深度全连接网络的车流量特征提取器、所述基于深度神经网络的交通环境信息特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块；

9.根据权利要求8所述的基于物联网的交通智能管理系统，其特征在于，所述训练数据特征计算单元，包括：

10.一种基于物联网的交通智能管理方法，其特征在于，包括：

技术总结本申请涉及交通智能管理领域，其具体地公开了一种基于物联网的交通智能管理系统及其方法，其首先获取由摄像头采集的道路监控图像、由传感器采集的多个时间点的车流量信息和由外部数据库采集的气象文本数据，然后利用深度学习技术，对三者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断是否对红绿灯通行时间进行调节，从而提供更加人性化的交通管理，进而提高交通效率，减少拥堵，节约能源和改善环境质量。技术研发人员：张瑜,樊秋月受保护的技术使用者：江苏军创特种装备有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/20