一种智慧交通信息处理平台的制作方法

本发明涉及交通监控，更具体地说，本发明涉及一种智慧交通信息处理平台。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，车辆数量急剧增加，导致道路资源供需失衡，交通拥堵成为人们日常出行中的普遍难题。现有的解决交通拥堵手段，主要依赖于人工干预和预设的信号控制策略，缺乏灵活性和智能化，难以实时响应复杂多变和动态变化的交通状况，导致在高峰时段往往无法有效缓解道路拥堵。

2、此外，现有的交通信息采集手段存在数据来源单一，这使得交通管理者难以准确掌握道路状况，无法实时调节交通信号或采取有效的分流措施，从而加剧了拥堵的发生。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种智慧交通信息处理平台，是通过交通摄像头实时采集拥堵道路的多源数据，并对原始数据进行清洗、降噪和格式化处理，基于实时采集的多源数据建立解决拥堵模型，实时动态调控交通信号灯缓解拥堵，并基于实时数据与历史数据建立预测模型预测道路拥堵，提前引导车辆分流，避免拥堵的发生，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种智慧交通信息处理平台，包括数据采集模块、数据预处理模块、交通模式识别模块、交通道路流量控制模块、交通道路流量预测模块和信息发布模块；所述数据采集模块实时采集拥堵道路数据；所述数据预处理模块建立降噪模型对采集到的数据进行降噪处理，以提高数据的质量，所述降噪模型的公式为：

4、，其中，为输入图像，大小为，像素值的范围为，为像素的水平位置，为像素的垂直位置；为降噪后输出的图像，其像素值仍为；为二维高斯滤波核，为高斯滤波核的标准差，决定滤波器的平滑程度；为卷积操作，实现平滑处理以去除高频噪声，同时保留边缘细节；为将输入图像分割为个分块，得到第个分块的像素值，分块的目的是对局部区域进行自适应处理，减少全局直方图均衡化引入的伪影；为直方图裁剪阈值，用于限制过高的对比度增强，防止光斑过度增强；为对分块应用对比度受限自适应直方图均衡化；

5、所述交通道路流量控制模块利用实时交通数据，建立解决拥堵模型，减轻拥堵现状，所述解决拥堵模型的公式为：

6、，

7、式中：为解决拥堵现状的目标函数，衡量解决拥堵的优化状态；为信号灯控制的方向总数；为第个方向的拥堵指数，满足，其中，为第个方向的车辆密度，为道路设计允许的最大车辆密度，为车速对拥堵指数的影响权重，为第个方向所有车辆的平均车速，为无拥堵条件下的所有车辆的平均车速；为第一调节系数，控制排队长度偏差的权重；为第方向的实际车辆排队长度；为预设的车辆排队长度阈值，满足，其中，为道路最大容许的排队长度，为用于控制预设的车辆排队长度阈值变化的敏感度；为第二调节系数，控制优先车道时间偏差的权重；为第个方向的绿灯时长，满足，其中，为初始设置的默认绿灯时长；为优先车道的绿灯时长；所述解决拥堵模型重新规划信号灯的控制时间，灵活调整个方向绿灯的时长比例，还引入了对优先车道绿灯时长的调控能力，缓解了道路的拥堵。

8、作为本发明进一步方案，数据采集模块实时采集拥堵道路数据，包括以下具体内容：所述数据采集模块通过布置在道路沿线的交通摄像头对道路的交通状况进行实时监测，所述交通摄像头能够实时采集到交通流中图像数据，并对所述图像数据进行分析获取车辆密度、道路占用率以及车流量等关键数据，将捕捉到的画面通过图像处理算法进行解析，车辆被精准地识别和计数，从而得到单位时间内通过某一位置的车辆数，即车流量。此外，所述交通摄像头还能够识别道路的占用情况，例如是否存在因施工、事故等造成的车道封闭，或者是否有其他障碍物影响到道路的正常使用。为了确保数据的精确性，所述交通摄像头具有高分辨率成像技术和夜视能力，能够在不同光照条件下采集高质量的图像，包括白天和夜晚的交通状况、复杂天气下的道路情况等。采集到的数据通过通信网络传输到数据预处理模块，所述通信网络采用高速低延迟的传输方式，如5g网络或光纤专线，确保数据的实时性和稳定性。

9、作为本发明进一步方案，数据预处理模块对采集到的原始数据进行清洗、降噪和格式化处理，包括以下具体内容：首先，所述数据预处理模块对原始数据进行数据清洗，其目的是去除数据中存在的错误值、冗余信息以及缺失数据等问题，比如，在数据采集过程中，可能由于设备故障或通信中断而产生一些不完整的记录，这些不完整的数据如果不加以处理，将会对后续分析带来偏差。因此，数据清洗过程中采用基于统计方法的离群值来检测和剔除异常值，以及基于规则的逻辑判断，将明显不合理的车速、过高或过低的车辆密度等值标记为异常。

10、其次，所述交通摄像头在复杂的光照条件下采集到的图像会收到光斑和阴影的干扰，所述数据预处理模块通过建立降噪模型对采集到的原始数据进行降噪处理，以提高数据的质量。

11、从不同传感器采集到的数据具有不同的时间戳、不同的数据单位以及不同的数据类型，因此所述数据预处理模块对时间戳进行同步校准，对单位进行统一转换，将所有数据整合到统一的结构化数据库中，以便于系统的统一管理和分析。

12、作为本发明进一步方案，交通模式识别模块识别不同时间段和道路条件下的交通模式，包括以下具体内容：所述交通模式识别模块通过布设在道路沿线的交通摄像头实时获取车辆密度、道路占用率和平均车速等关键交通特征数据，并对所述关键交通特征数据进行分析，以车辆密度与平均车速为核心特征，综合评估道路通畅程度。例如，在正常流量条件下，车辆密度和平均车速保持在预设的范围内，将此状态标记为“通畅”；随着车辆数量的增加和平均车速的下降，当密度超过预设的阈值时，所述交通模式识别模块会识别为“拥堵”。此外，所述交通模式识别模块还能够检测出交通事故等特殊事件的发生。例如，当某一位置的车速突然下降且车辆密度异常集中时，基于特征异常推测出可能存在事故。

13、作为本发明进一步方案，交通道路流量预测模块通过对实时数据和历史数据进行分析，建立交通拥堵预测模型，提前引导车辆选择路线，包括以下具体内容：所述交通道路流量预测模块基于实时数据和历史数据，建立交通拥堵预测模型，预测拥堵状况，提前发布交通信息，引导车辆选择不同的路线，所述交通拥堵预测模型的公式为：

14、，

15、式中：为预测时刻的拥堵指数；为道路的总数；为第条道路时刻的车辆密度；为第条道路的最大设计车辆密度；为第条道路时刻所有车辆的平均车速；为第条道路时刻所有车辆的平均车速；为时刻第条道路的湿滑程度受到温度的影响因子；对拥堵指数进行分级，若，说明处于通畅状态，无需对车辆进行引导；若，说明处于轻微拥堵，建议车辆优先选择替代路线；若，说明处于严重拥堵，通过信号灯延长主路红灯时长，同时增加辅路绿灯时长，提前引导车辆分流。

16、作为本发明进一步方案，信息发布模块将交通流量和预测结果告知驾驶员，包括以下具体内容：所述信息发布模块将实时交通数据和预测结果及时传达给驾驶员，从而引导其选择最佳路线，避免拥堵并优化道路资源的利用率。所述信息发布模块通过多种通信方式实现信息的高效传播，包括手机应用、车载导航系统和路侧显示屏等渠道，以覆盖不同的驾驶场景和用户需求。在手机应用方面，模块通过实时推送通知或动态导航服务，将当前道路的交通状态、预计通行时间和替代路线建议以可视化的方式呈现给驾驶员，便于其在行驶前或行驶过程中快速调整路线；对于车载导航系统，所述信息发布模块通过与车辆内嵌系统的对接，直接在驾驶员的导航屏幕上显示详细的交通信息，并结合语音提示，帮助驾驶员在不影响安全驾驶的前提下快速了解路况；路侧显示屏则主要服务于无法访问手机或车载系统的驾驶员，通过电子屏幕实时显示特定路段的交通状况、预计延误时间以及分流建议等信息，为临时决策提供依据。此外，所述信息发布模块具备智能化的信息筛选功能，根据驾驶员的位置、目的地和当前路况，仅推送相关性最高的信息，避免冗余或不必要的干扰。

17、作为本发明进一步方案，所述数据预处理模块和所述数据采集模块相连接，所述交通模式识别模块和数据预处理模块相连接，所述交通道路流量控制模块与所述交通模式识别模块相连接，所述交通道路流量预测模块与所述交通道路流量控制模块相连接，所述信息发布模块与所述交通道路流量预测模块相连接。

18、本发明一种智慧交通信息处理平台的技术效果和优点：本发明通过数据采集模块利用交通摄像头实时采集拥堵道路数据，包括车辆密度、道路占用率和车流量；数据预处理模块对原始数据进行清洗、降噪和格式化处理，提高数据的质量；交通模式识别模块依据关键交通特征数据识别不同交通模式，交通道路流量控制模块基于实时数据建立解决拥堵模型，动态调控信号灯时间等缓解拥堵；交通道路流量预测模块利用实时与历史数据建立预测模型预测拥堵并分级，提前引导车辆分流；信息发布模块通过多种渠道将交通信息精准推送告知驾驶员，该平台有效提高了交通数据的准确性和完整性，增强了交通模式识别的精准性，提升了道路通行效率，实现了交通拥堵的有效缓解与提前应对，优化了驾驶员的出行体验，使交通管理更加智能化、高效化。