智能杆辅助决策方法、智能杆及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种智能杆辅助决策方法，其包括步骤：步骤S1、智能杆采集实时道路交通信息；步骤S2、智能杆将道路交通信息依次进行滤波处理和采用二次加权数据融合算法计算出最优观测值；步骤S3、智能杆通过数据通信将最优观测值发送出，用于车载终端接收后辅助驾驶人驾驶，或用于广播传输至设定范围区域的所有终端，智能杆将最优观测值和与该最优观测值相对应的道路交通信息形成结构化数据，并将结构化数据通过网络传输至云台融合中心。本发明专利技术还提供了一种智能杆和智能杆辅助决策系统。与相关技术相比，采用本发明专利技术的技术方案的智能杆辅助决策方法、智能杆及系统的道路通行效率高。

【技术实现步骤摘要】
智能杆辅助决策方法、智能杆及系统
本专利技术涉及交通
，尤其涉及一种智能杆辅助决策方法、智能杆及系统。
技术介绍
近年来，以照明为基础的智能杆发展迅速。智能杆由于点位多、距离近的优势，更加有利于对道路和车辆信息的收集和处理。同时随着机动车保有量的不断增长，道路交通问题日益突出，基于智能杆的位置和功能优势，智能杆系统越来越重要。相关技术的智能杆系统一般包括智能杆和与所述智能杆通讯联系的后台中心。智能杆包括道路信息采集设备。然而，目前的智能杆系统路侧设备安装分散，对空间资源的利用效率低下，并且不能收集到全面的道路信息；现有的道路检测设备没有统一化管理，造成了部分设备重复安装、缺少安装等情况，不能充分发挥作用；道路信息采集设备收集到的数据不能共享至云平台，通常情况下是各个部门负责各自的数据，道路信息数据的隔离造成的数据孤岛效应严重；车路协同的能力低下，车辆所获取的信息非常有限；智能杆的服务效率偏低，现有的智能杆主要作用就是照明或违章拍照，以至于杆体上的空间大部分闲置。因此，现有的智能杆系统路很难缓解道路拥堵现状，提高道路本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能杆辅助决策方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n步骤S1、智能杆采集实时道路交通信息；/n步骤S2、所述智能杆将所述道路交通信息依次进行滤波处理和采用二次加权数据融合算法计算出最优观测值；/n步骤S3、所述智能杆通过数据通信将所述最优观测值发送出，用于车载终端接收后辅助驾驶人驾驶，或用于广播传输至设定范围区域的所有终端，所述智能杆将所述最优观测值和与该最优观测值相对应的所述道路交通信息形成结构化数据，并将所述结构化数据通过网络传输至云台融合中心；所述结构化数据用于所述云台融合中心进行区域化数据融合计算，以计算出道路交通决策信息，所述道路交通决策信息用于传输至交管部门使用。/n

【技术特征摘要】
20201124 CN 20201133553221.一种智能杆辅助决策方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤S1、智能杆采集实时道路交通信息；
步骤S2、所述智能杆将所述道路交通信息依次进行滤波处理和采用二次加权数据融合算法计算出最优观测值；
步骤S3、所述智能杆通过数据通信将所述最优观测值发送出，用于车载终端接收后辅助驾驶人驾驶，或用于广播传输至设定范围区域的所有终端，所述智能杆将所述最优观测值和与该最优观测值相对应的所述道路交通信息形成结构化数据，并将所述结构化数据通过网络传输至云台融合中心；所述结构化数据用于所述云台融合中心进行区域化数据融合计算，以计算出道路交通决策信息，所述道路交通决策信息用于传输至交管部门使用。


2.根据权利要求1所述的智能杆辅助决策方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述道路交通信息包括道路上的人、车以及环境的视频信息和传感器数据。


3.根据权利要求1所述的智能杆辅助决策方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述最优观测值包括道路上的车的基础信息，所述基础信息包括车流量、平均车速、车距以及车型。


4.根据权利要求1所述的智能杆辅助决策方法，其特征在于，所述步骤S2之前，所述的智能杆辅助决策方法还包括如下步骤：
步骤S11、所述智能杆将所述道路交通信息进行数据清理。


5.根据权利要求1所述的智能杆辅助决策方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述智能杆将所述道路交通信息通过基于深度学习的目标检测和跟踪算法进行计算，以实现对人、车、环境中的物体进行识别和异常状态监测，并将计算结果整合并入所述最优观测值。


6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：程涛，戴敏琪，李岱，陈志睿，韩鹏飞，林俊杰，李旭茹，杨佳淇，
申请(专利权)人：深圳技术大学，
类型：发明
国别省市：广东;44