基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法及系统技术方案

技术编号:18594640 阅读:16 留言:0更新日期:2018-08-04 20:20
本发明专利技术公开基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,包括步骤:获取途径每个路口的货车信息,所述交通信息包括途径货车的交通视频信息和货车信息;对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到相关信息,标定记录途径货车的OD信息;对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,根据路段的状况对货车进行调度。通过本发明专利技术的方法,不仅可以更精准的预测下一个时间段的道路状况,还可以根据途径货车的OD信息的来对货车进行各种管理和监控,并且能根据道路状况对货车进行调度,避免出现道路拥堵,数据精准,方便可行。

Freight planning management method and system based on OD information check of intelligent traffic lights

The invention discloses a freight planning management method based on the intelligent traffic light OD information inspection, including the steps: obtaining the freight information of each intersection, the traffic information including the traffic video information of the freight car and the freight car information, and extracting the key frame image processing for the traffic video of the freight car, and obtaining the relevant information. The OD information of freight car is calibrated and recorded, the OD information of the freight car is processed, the freight management model is established to locate and predict the location of the freight car in real time. The condition of the freight car and the various sections is obtained and the condition of the freight car and each road section is predicted. According to the condition of the section, the freight car is used. Scheduling. Through the method of this invention, it can not only predict the road condition of the next time more accurately, but also manage and monitor the freight car according to the OD information of the freight car, and can dispatch the freight car according to the road condition, avoid the road congestion, the data is accurate and convenient and feasible.

【技术实现步骤摘要】
基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法及系统
本专利技术涉及智能交通领域,尤其涉及了一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法及系统。
技术介绍
目前,智能交通系统是未来交通系统的发展方向,通过将数据采集处理、信息通讯传输、电子传感、远程控制等相关技术有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统,智能交通系统可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率,作为交通物联网化体现而日益受到重视。虽然现在智能交通系统发展趋势很好,但是还存在些问题,由于道路上货车越来越多,不能对道路的下一个时间段进行精准的预测以及不能对货车的状态进行预测及监控,这使得不能及时的很好的对道路交通进行很好的管理以及道路交通的协调。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中的缺点,提供了一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法及系统。为了解决上述技术问题,本专利技术通过下述技术方案得以解决:本专利技术披露了如下技术方案:一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,包括以下步骤:获取途径每个路口的货车信息,所述交通信息包括途径货车的交通视频信息和货车信息;对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息;对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度。作为一种可实施方式,所述途径每个路口的货车信息由视频监控传感设备产生,经由设置在交通灯上的通信模块进行传递,所述视频监控传感设备设置在每个路口的交通灯上。作为一种可实施方式,所述对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息,具体步骤包括:将获取到的所有途径货车的交通视频提取关键帧,去除非关键帧,得到途径货车的相关信息,记录货车的牌照信息,货车的颜色及型号以及货车所在的车道的交通信息;根据货车的牌照信息查询货车所经过的所有路口,得到途径货车的OD信息并进行标定。作为一种可实施方式,所述货运管理模型至少包括货车管理模型和路段管理模型。作为一种可实施方式,所述对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度的具体步骤为:通过对所述途径货车的OD信息和货车所在的车道的交通信息进行向量的选取,采用非参数回归预测算法分别建立货车管理模型和路段管理模型;将实时的货车的相关信息分别输入至货车管理模型中进行分析和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况;根据货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况对货车进行管理,通过各个路段的状态进行整合分析,得到完整的整体区域交通信息,根据所述整体区域交通信息并结合货车状况对货车进行调度。本专利技术还披露了如下技术方案:一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理系统,包括获取数据模块、分析标定模块和建模预测模块;所述获取数据模块,用于获取途径每个路口的货车信息,所述交通信息包括途径货车的交通视频信息和货车信息;所述分析标定模块,用于对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息;所述建模预测模块,用于对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度。作为一种可实施方式,所述获取数据模块包括视频监控传感设备,所述获取途径每个路口的货车信息由视频监控传感设备产生,经由设置在交通灯上的通信模块进行传递,所述视频监控传感设备设置在每个路口的交通灯上。作为一种可实施方式,所述通信模块设置在每个路口的交通灯上,所述通信模块用于将所述途径每个路口的货车信息传输至分析标定模块中。作为一种可实施方式,所述分析标定模块包括分析单元和标定单元:所述分析单元,用于将获取到的所有途径货车的交通视频提取关键帧,去除非关键帧,得到途径货车的相关信息,记录货车的牌照信息,货车的颜色及型号以及货车所在的车道的交通信息;所述标定单元,用于根据货车的牌照信息查询货车所经过的所有路口,得到途径货车的OD信息并进行标定。作为一种可实施方式,所述建模预测模块包括建模单元、预测单元和调度单元,所述货运管理模型至少包括车辆管理模型和路段管理模型:所述建模单元,用于通过对所述途径货车的OD信息和货车所在的车道的交通信息进行向量的选取,采用非参数回归预测算法分别建立货车管理模型和路段管理模型;所述预测单元,用于将实时的货车的相关信息分别输入至货车管理模型中进行分析和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况;所述调度单元,用于根据货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况对货车进行管理,通过各个路段的状态进行整合分析,得到完整的整体区域交通信息,根据所述整体区域交通信息并结合货车状况对货车进行调度。本专利技术由于采用了以上技术方案,具有显著的技术效果:通过本专利技术的方法,不仅可以更精准的预测下一个时间段的道路状况,还可以根据途径货车的OD信息的来对货车进行各种管理和监控,并且能根据道路状况对货车进行调度,避免出现道路拥堵,数据精准,方便可行。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有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专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术的整体流程示意图;图2是本专利技术的整体结构示意图。标号说明:100、获取数据模块;200、分析标定模块;300、建模预测模块;210、分析单元;220、标定单元;310、建模单元;320、预测单元;330、调度单元。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细说明,以下实施例是对本专利技术的解释而本专利技术并不局限于以下实施例。实施例1:一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,如图1所示,包括以下步骤:S100、获取途径每个路口的货车信息,所述交通信息包括途径货车的交通视频信息和货车信息;S200、对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息;S300、对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度。更具体地,所述途径每个路口的货车信息由视频监控传感设备产生,经由设置在交通灯上的通信模块进行传递,所述视频监控传感设备设置在每个路口的交通灯上。步骤S200中,所述对途径货车的交通视频进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,其特征在于包括以下步骤:获取途径每个路口的货车信息,所述交通信息包括途径货车的交通视频信息和货车信息;对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息;对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度。

【技术特征摘要】
1.一种基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,其特征在于包括以下步骤:获取途径每个路口的货车信息,所述交通信息包括途径货车的交通视频信息和货车信息;对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息;对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度。2.根据权利要求1所述的基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,其特征在于,所述途径每个路口的货车信息由视频监控传感设备产生,经由设置在交通灯上的通信模块进行传递,所述视频监控传感设备设置在每个路口的交通灯上。3.根据权利要求2所述的基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,其特征在于,所述对途径货车的交通视频进行提取关键帧图像处理,得到途径货车的牌照信息、货车自身信息和货车环境信息,标定记录途径货车的OD信息,具体步骤包括:将获取到的所有途径货车的交通视频提取关键帧,去除非关键帧,得到途径货车的相关信息,记录货车的牌照信息,货车的颜色及型号以及货车所在的车道的交通信息;根据货车的牌照信息查询货车所经过的所有路口,得到途径货车的OD信息并进行标定。4.根据权利要求3所述的基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,其特征在于,所述货运管理模型至少包括货车管理模型和路段管理模型。5.根据权利要求4所述的基于智能交通灯OD信息检查的货运规划管理方法,其特征在于,所述对途径货车的OD信息进行处理,建立货运管理模型货运管理模型对货车所在位置进行实时定位和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况,并根据路段的状况对货车进行调度的具体步骤为:通过对所述途径货车的OD信息和货车所在的车道的交通信息进行向量的选取,采用非参数回归预测算法分别建立货车管理模型和路段管理模型;将实时的货车的相关信息分别输入至货车管理模型中进行分析和下一个位置的预测,得到货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况;根据货车及各个路段的状况并预测货车及各个路段的状况对货车进行管理,通过各个路段的状态进行整合分析,得到完整的整体区域交通信息,根据所述整体区域交通信息并结合货车状况对货车进行调度。6.一种基于智能交通灯OD信息检查的货运...

【专利技术属性】
技术研发人员:宋宏伟袁平俞伟陈东亮刘浩源
申请(专利权)人:浙江方大智控科技有限公司
类型:发明
国别省市:浙江,33

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