一种基于大数据的智能交通数据分析系统技术方案

本发明专利技术是一种基于大数据的智能交通数据分析系统，包括：数据加载模块，将交通基础设施产生的流量和卡口数据写入HBase；流量统计和分析模块，实现按车道流量分析、按相位流量分析、按方向流量分析三项功能；路段旅行时间分析模块，实现路段或路线所有旅行时间计算、旅行时间聚类分析、方案评价和拥堵状态发布四项功能，车辆轨迹分析模块，统计指定时间范围内的车辆轨迹，分析展示车辆的行驶轨迹；最优路径推荐模块，综合路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间向用户推荐最优路径；OD分析模块，统计每个途径点的途径次数，对出行量进行统计分析。本发明专利技术具有海量数据处理能力，功能丰富，集成度高，耦合度低，可集成于实际道路交通控制系统中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的智能交通数据分析系统
本专利技术属于智能交通控制系统领域，具体涉及一种基于大数据的数据分析系统。
技术介绍
随着物联网、移动互联网和城市智能交通系统的快速发展，交通数据量大大提升，进入了大数据时代。交通数据中包含大量有价值的数据，这些数据对智能交通行业的发展起到了巨大的推动作用。传统数据分析系统受资源的限制，运算效率低下，已无法满足大数据处理的需求。因此，根据智能交通数据分析系统发展的方向，研发基于大数据分布式计算架构、分布式数据库等技术建立处理各种海量数据的智能交通数据分析系统具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对传统数据分析方法的不足，提供一种基于大数据的智能交通数据分析系统，该系统具有海量数据存储、海量数据在线与离线分析等功能，以流量数据与卡口数据为基础，为城市智能交通提供运行状态、评价和配时推荐等重要信息。本专利技术所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本专利技术是一种基于大数据的智能交通数据分析系统，其特点是，包括：数据加载模块，将交通基础设施产生的流量和卡口数据写入HBase；流量统计和分析模块，实现按车道流量分析、按相位流量分析、按方向流量分析三项功能，对流量数据进行处理，展示处理结果，为路口配时提供决策依据和推荐方案；路段旅行时间分析模块，模块实现路段或路线所有旅行时间计算、旅行时间聚类分析、方案评价和拥堵状态发布四项功能，对卡口数据进行处理，展示处理结果，提供方案的评价依据，发布拥堵状态；车辆轨迹分析模块，统计指定时间范围内的车辆轨迹，分析展示车辆的行驶轨迹；最优路径推荐模块，利用卡口数据实时计算路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间，综合路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间向用户推荐最优路径；OD分析模块，系统根据卡口数据分析在指定的时间范围内和指定车辆类型经过起点和终点的交通出行量，并统计每个途径点的途径次数，并以热力图的方式展示结果，对出行量进行统计分析。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：该系统采用B/S架构模式，采用三层架构，将数据层、服务层和应用层划分到不同的模块中，数据层分为集群数据层和非集群数据层，服务层对应分为集群服务层和非集群服务层，而由统一的应用层和集群服务层和非集群服务层，系统设计尽量解耦。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：系统采用Kafka作为消息服务器，SparkStreaming作为实时流式处理系统，前端设备将流量和卡口数据写入Kafka服务器，SparkStreaming作为消费者读取Kafka中的数据并将处理后的数据写入HBase。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：所述的数据加载模块为在线处理，数据加载模块独立于系统中的其他模块，作为系统的输入，负责将前端设备产生的数据写入HBase中；前端设备作为生产者将卡口数据和流量数据提交给消息系统Kafka；用SparkStreaming编写消费者，向Kafkabroker读取消息，根据数据类别的不同，将数据分别存储到HBase的卡口数据表和流量数据表中；在Kafka中分别为流量和卡口数据建立两个Topic，将Broker建立在所有主机的6667端口上，数据转发中间件通过生产者的方式向Broker转发数据；以SparkStreaming的方式向Broker订阅卡口数据和流量数据，并将主动获取的数据按Topic分类写入HBase对应的表中。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：所述的流量统计和分析模块中，流量统计模块为离线数据分析，分为按车道流量分析、按相位流量分析、按方向流量分析；流量分析模块为在线数据分析；所述按车道流量分析是统计用户所选路口集合中所有路口在指定时间范围内，每隔指定时间段所有车道的流量数据，统计完毕后，将统计结果保存于HBase数据库；用户可以选择查看并对比单个路口某些车道流量，用户可以选择查看并对比某些路口所选车道流量；所述按相位流量分析是统计用户所选路口集合中所有路口在指定时间范围内，每隔指定时间段所有相位的流量数据；统计完毕后，将统计结果保存于HBase数据库；用户可以选择查看并对比单个路口某些相位流量，用户可以选择查看并对比某些路口所选相位流量；所述按方向流量分析是统计用户所选路口集合中所有路口在指定时间范围内，每隔指定时间段所有方向的流量数据；统计完毕后，将统计结果保存于HBase数据库；用户可以选择查看并对比单个路口某些方向流量，用户可以选择查看并对比某些路口所选方向流量；流量分析模块中，用户可以在系统中配置路口集，利用Kafka结合SparkStreaming获取路口集中所有路口的实时流量信息，对每一个路口，根据相位流量和当前路口的放行方案，进行路口运行状态评估，并给出推荐放行方案，并将推荐放行方案保存于HBase数据库中。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：所述路段旅行时间分析模块包括路段或路线所有旅行时间计算、旅行时间聚类分析、方案评价和拥堵状态发布，前三个功能为离线数据分析，拥堵状态发布为在线数据分析；路段或路线所有旅行时间计算：用户在系统中选择需要统计的路段或路线并指定时间范围；对每一条路段或路线，统计在指定时间范围内经过路段或路线的所有车辆的旅行时间，并将结果保存于数据库中，当用户选择查看指定时间范围某路段或路线的旅行时间时，使用ECharts散点图控件展现所有通过该路段或路线的车辆的旅行时间，其中x轴表示车辆起始时间，y轴表示车辆的旅行时间；旅行时间聚类分析：散点图控件展现后，将每一辆车的旅行时间看作一个时间样本用户可以选择对旅行时间进行聚类，聚类结果为所有类别包含的样本时间、类中心点和时间样本个数，系统自动选择包含时间样本最多的类的中心点作为有效路段旅行时间；用户也可以自己标定有效旅行时间与最小旅行时间，并将结果保存于数据库中；方案评价：用户可以查看并对比某路段或路线在不同时间段内所有车辆的旅行时间，以评价不同时间的方案的运行结果；在ECharts中用散点图控件展现，整体旅行时间趋势越靠近0，那么表示该时段运行的方案越优秀；拥堵状态发布：用户选择所有需要发布拥堵状态的路段，使用Kafka结合SparkStreaming获取实时卡口数据，实时计算路段有效旅行时间，然后利用路段距离和有效旅行时间计算交通拥堵指数，根据交通拥堵指数发布路段的拥堵状态为：畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵与严重拥堵。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：所述车辆轨迹分析模块属于离线数据分析；用户在系统中选择需要统计的车辆并指定时间范围；经大数据分析后，系统返回每辆车在指定时间范围内所到达的卡口坐标，根据已有卡口坐标在高德地图中进行路径规划，并将路径规划结果展示给用户。本专利技术所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其进一步优选的技术方案或技术特征是：所述最优路径推荐模块属于在线数据分析；用户选择起始点和终止点，系统计算这两点间的可行路径，对每一条可行路径，使用Kafka结合Spa本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的智能交通数据分析系统，其特征在于，包括：数据加载模块，将交通基础设施产生的流量和卡口数据写入HBase；流量统计和分析模块，实现按车道流量分析、按相位流量分析、按方向流量分析三项功能，对流量数据进行处理，展示处理结果，为路口配时提供决策依据和推荐方案；路段旅行时间分析模块，模块实现路段或路线所有旅行时间计算、旅行时间聚类分析、方案评价和拥堵状态发布四项功能，对卡口数据进行处理，展示处理结果，提供方案的评价依据，发布拥堵状态；车辆轨迹分析模块，统计指定时间范围内的车辆轨迹，分析展示车辆的行驶轨迹；最优路径推荐模块，利用卡口数据实时计算路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间，综合路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间向用户推荐最优路径；OD分析模块，系统根据卡口数据分析在指定的时间范围内和指定车辆类型经过起点和终点的交通出行量，并统计每个途径点的途径次数，并以热力图的方式展示结果，对出行量进行统计分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能交通数据分析系统，其特征在于，包括：数据加载模块，将交通基础设施产生的流量和卡口数据写入HBase；流量统计和分析模块，实现按车道流量分析、按相位流量分析、按方向流量分析三项功能，对流量数据进行处理，展示处理结果，为路口配时提供决策依据和推荐方案；路段旅行时间分析模块，模块实现路段或路线所有旅行时间计算、旅行时间聚类分析、方案评价和拥堵状态发布四项功能，对卡口数据进行处理，展示处理结果，提供方案的评价依据，发布拥堵状态；车辆轨迹分析模块，统计指定时间范围内的车辆轨迹，分析展示车辆的行驶轨迹；最优路径推荐模块，利用卡口数据实时计算路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间，综合路段的拥堵状态和路径的平均旅行时间向用户推荐最优路径；OD分析模块，系统根据卡口数据分析在指定的时间范围内和指定车辆类型经过起点和终点的交通出行量，并统计每个途径点的途径次数，并以热力图的方式展示结果，对出行量进行统计分析。2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其特征在于：该系统采用B/S架构模式，采用三层架构，将数据层、服务层和应用层划分到不同的模块中，数据层分为集群数据层和非集群数据层，服务层对应分为集群服务层和非集群服务层，而由统一的应用层和集群服务层和非集群服务层，系统设计尽量解耦。3.根据权利要求1所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其特征在于：系统采用Kafka作为消息服务器，SparkStreaming作为实时流式处理系统，前端设备将流量和卡口数据写入Kafka服务器，SparkStreaming作为消费者读取Kafka中的数据并将处理后的数据写入HBase。4.根据权利要求1所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其特征在于：所述的数据加载模块为在线处理，数据加载模块独立于系统中的其他模块，作为系统的输入，负责将前端设备产生的数据写入HBase中；前端设备作为生产者将卡口数据和流量数据提交给消息系统Kafka；用SparkStreaming编写消费者，向Kafkabroker读取消息，根据数据类别的不同，将数据分别存储到HBase的卡口数据表和流量数据表中；在Kafka中分别为流量和卡口数据建立两个Topic，将Broker建立在所有主机的6667端口上，数据转发中间件通过生产者的方式向Broker转发数据；以SparkStreaming的方式向Broker订阅卡口数据和流量数据，并将主动获取的数据按Topic分类写入HBase对应的表中。5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能交通数据分析系统，其特征在于：所述的流量统计和分析模块中，流量统计模块为离线数据分析，分为按车道流量分析、按相位流量分析、按方向流量分析；流量分析模块为在线数据分析；所述按车道流量分析是统计用户所选路口集合中所有路口在指定时间范围内，每隔指定时间段所有车道的流量数据，统计完毕后，将统计结果保存于HBase数据库；用户可以选择查看并对比单个路口某些车道流量，用户可以选择查看并对比某些路口所选车道流量；所述按相位流量分析是统计用户所选路口集合中所有路口在指定时间范围内，每隔指定时间段所有相位的流量数据；统计完毕后，将统计结果保存于HBase数据库；用户可以选择查看并对比单个路口某些相位流量，用户可以选择查看并对比某些路口所选相位流量；所述按方向流量分析是统计用户所选路口集合中所有路口在指定时...

【专利技术属性】
技术研发人员：程添亮，项俊平，刘建华，张新军，
申请(专利权)人：连云港杰瑞电子有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32