基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法与流程

本发明涉及城市交通调度领域，特别涉及一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法。

背景技术：

1、随着社会的发展私家车辆越来越多，增加了城市交通压力，尤其是在上下班时间段内车流量会出现剧增的情况，部分车辆没有充分的通行时间，往往会导致路口堵塞车辆无法驶离当前路段，从而造成交通拥堵的情况。在交叉路口往往都悬挂着红、黄、绿、三色交通信号灯，交叉路口汇集几个方向来的车以及行人，有的要直行，有的要拐弯，到底让谁先走，这就是要听从红绿灯指挥，而目前交通信号灯主要由固定的控制程序进行控制，在红绿灯到达固定时间后，自动进行对应颜色的信号灯的切换，无法根据实际流量进行自动调节，容易导致高峰期时多个车辆和行人没有充分的时间驶离路口，造成路口路段车辆堆积，需要交警进行人工指挥疏散的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法，根据城市实时交通的流量监测数据对不同路口的交通信号灯进行亮灯策略调节，保证在通行高峰期或者低谷期形成符合实际通行要求的交通信号灯亮灯策略，保证路口车辆及时驶离，有效降低路口交通堵塞问题的发生概率，减轻交警高峰期的城市道路疏通压力，提高城市交通质量。

2、本发明提供一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法，包括：

3、步骤1：基于云平台获取监测区域内各个道路的流量监测数据，确定各个路口的当前汇集流量；

4、步骤2：基于当前汇集流量，确定监测区域内各个路口交通信号灯的实时调节策略；

5、步骤3：根据实时调节策略，生成控制信号控制监测区域内各个交通信号灯进行对应的亮灯策略调节。

6、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，步骤1，包括：

7、基于云平台，获取监测范围内的道路分布数据，并根据道路分布数据，生成交通拓扑网络；

8、基于交通拓扑网络，确定监测范围内各个道路之间的交错关系，分别获取交通拓扑网络上各个道路的流量监测数据；

9、基于流量监测数据，确定各个道路每个路段的当前通行量，参考交错关系，确定各个道路之间的交汇路口；

10、将交汇路口与各个路段进行匹配，基于各个路口对应的匹配路段的当前通行量，分别确定各个路口对应的当前汇集流量。

11、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，步骤2，包括：

12、步骤201：将当前汇聚流量与对应路口对应的预设流量进行对比；

13、步骤202：在当前汇聚流量大于对应的预设流量时，判定所述路口交通繁忙，获取所述路口各个方向的通行流量，并将行驶方向相对的通行流量进行合并，获得对向通行流量；

14、将所述路口处的两个对向通行流量进行对比，确定所述路口的流量分布比例，基于流量分布比例以及路口数据，对所述路口的交通信号灯的当前亮灯策略进行调整，生成实时调节策略；

15、其中，通行流量包括机动车流量、非机动车流量以及行人流量；

16、步骤203：当前汇聚流量小于等于对应的预设流量时，判定所述路口交通正常。

17、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，基于流量分布比例以及路口数据，对所述路口的交通信号灯的当前亮灯策略进行调整，生成实时调节策略，包括：

18、基于流量分布比例，确定流量相对集中方向以及次集中方向；

19、获取所述路口对应的第一通行长度和第二通行长度，根据所述路口车辆的平均通过速度，分别预测所述路口对应的第一通行时间和第二通行时间；

20、获取相对集中方向对应的路段的当前通行量的第一增长速率，基于第一增长速率，结合相对集中方向对应的各个路段的路段长度、第一红灯等待时间按以及当前时段对应的车辆预设行驶速度，确定所述路口的第一交通增长量；

21、根据第一交通增长量、第一通行时间、第一绿灯闪烁时间以及相邻车辆的通行启动误差，得到相对集中方向对应的第一信号灯延长时间；

22、同时，获取次集中方向对应的路段的当前通行量的第二增长速率，基于第二增长速率，结合次集中方向对应的各个路段的路段长度、第二红灯等待时间按以及当前时段对应的车辆预设行驶速度，确定所述路口的第二交通增长量；

23、根据第二交通增长量、第二通行时间、第二绿灯闪烁时间以及相邻车辆的通行启动误差，得到相对集中方向对应的第二信号灯延长时间；

24、基于第一信号灯延长时间和第二信号灯延长时间对所述路口的交通信号灯的当前亮灯策略对应的信号灯亮灯时间进行调整，生成实时调节策略。

25、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，在判定所述路口交通繁忙时，还包括：

26、基于当前汇聚流量和预设流量，获取流量溢出比；

27、当流量溢出比大于预设值时，判定当前路口交通拥堵，向交通拓扑网络上添加红色标记，并向交通管理部门发送交通拥堵预警通知；

28、否则，判定当前路口交通繁忙，向交通拓扑网络上添加黄色标记。

29、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，当前路口交通拥堵时，包括：

30、基于云平台获取预经过当前路口的导航信号，基于导航信息确定驾驶人目的地，基于交通拓扑网络以及流量监测数据，生成所述目的地对应的推荐道路；

31、获取各个推荐路口对应的各个时段的预流量，判断待定路口的预测通行时间对应的时段的预流量是否超出推荐路口的预设流量，若是，则重新生成推荐道路；

32、否则，将推荐道路发送至驾驶人导航显示页面对应区域进行显示；

33、在确认驾驶人采纳推荐道路通行后，基于驾驶人的当前驾驶数据，预测所述驾驶人到达推荐道路各个路段及其对应的推荐路口对应的时间段，生成推荐道路日志；

34、并基于推荐道路日志，在交通拓扑网络上对各个推荐路口进行预流量标记。

35、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，当前汇聚流量小于等于对应的预设流量时，判定所述路口交通正常，包括：

36、获取当前时间，判断当前时间所属时间区间；

37、在当前时间处于日间时间区间时，将控制所述路口对应的交通控制信号灯保持或者恢复至默认亮灯策略；

38、在当前时间处于夜间时间区间时，获取所述路口夜间时间区间内的通行流量，生成流量变化曲线，基于流量变化曲线，确定夜间时间区间内的集中通行区间以及集中通行区间内不同通行方向对应的平均流量，将平均流量最大通行方向作为目标方向；

39、获取目标方向对应的平均流量，结合目标方向对应的路口长度、车辆的平均通过速度以及通行启动误差，获得所述路口对应的最佳通行时间；

40、基于最佳通行时间，生成夜间亮灯策略，并控制所述路口对应的交通控制信号灯至夜间亮灯策略对应的信号灯切换模式。

41、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，在当前时间处于夜间时间区间时，包括：

42、在监测到人行横道上有行人通过时，将所述人行横道对应的路口的全部交通信号灯作为控制目标，基于行人通行人行横道对应的方向，确定通行延长控制目标以及通行延迟控制目标；

43、基于所述路口对应的预设行人通过时间，对通行延长控制目标以及通行延迟控制目标分别进行对应的参数的调节，并在行人通过后，恢复夜间亮灯策略；

44、其中，预设行人通过时间大于最佳通行时间。

45、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，步骤3，包括：

46、基于主控模块对当前时间点对应的实时调节策略进行解析，确定监测区域内的待调节路口及其对应的目标交通信号灯的调节时间；

47、基于各个目标交通信号灯对应的调节时间，生成信号调节指令；

48、将信号调节指令发送至对应的目标交通信号灯，对目标交通信号灯进行亮灯控制参数调节，完成不同颜色交通信号灯切换时间的调整。

49、优选的，在一种基于高速云监控平台的智能交通调度和优化方法中，步骤3，还包括：

50、基于主控模块接收人工调节指令，并对人工调节指令的发送方的身份权限进行验证；

51、基于发送方对应的身份权限，开放控制权限，基于人工控制操作对对应的交通信号灯进行参数调节。

52、与现有技术相比，本发明至少存在以下有益效果：本发明基于云平台获取监测区域内各个道路的流量监测数据，确定各个路口的当前汇集流量，实现了各个路口交通流量的监测，为交通信号灯的调节以及驾驶人导航道路的切换提供了依据。基于当前汇集流量，确定监测区域内各个路口交通信号灯的实时调节策略，实现了监测区域内各个路口在交通流量突变的情况下，可以及时根据实际流量进行交通信号控制策略的定制；根据实时调节策略，生成控制信号控制监测区域内各个交通信号灯进行对应的亮灯策略调节，实现交通信号更具实际交通情况的实时调节，有效避免路口拥堵或者不必要的长时间等待，有效降低驾驶人在道路上的消耗时间。本发明根据城市实时交通的流量监测数据对不同路口的交通信号灯进行亮灯策略调节，保证在通行高峰期或者低谷期形成符合实际通行要求的交通信号灯亮灯策略，保证路口车辆及时驶离，有效降低路口交通堵塞问题的发生概率，减轻交警高峰期的城市道路疏通压力。

53、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。

54、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。