本发明专利技术涉及智能交通控制领域，具体公开了一种基于边缘计算的公交优化出行系统及方法，其系统包括设在公交车上的公交信息采集装置、设在公交站点的电子站牌以及云计算处理器；公交信息采集装置包括激光计数器、GPS定位模块和公交通信模块；电子站牌包括显示器和站牌通信模块；云计算处理器用于根据不同时间每个站点的上下车人数构建候车模型，从而控制增减公交车运行数量或调整公交车发车间隔，并将预测上下车人数传送给所述电子站牌。边缘计算保证了计算的速率，采用云边协同方案对实时的数据进行模型训练，大大的提高了预测模型的准确度，使上下车人数预测模型的准确度更高，进而优化整个城市的公交线路，也大大提高城市公共交通的出行效率。交通的出行效率。交通的出行效率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的公交优化出行系统及方法
[0001]本专利技术涉及智能交通控制领域。
技术介绍
[0002]随着人们生活发展，城市公共交通也越来越发达，城市公共交通是与人民群众生产生活息息相关的重要基础设施，所以公共交通出行的高效率显得尤为重要，但将每辆公车在每个站点对应的上下车人数统计起来，是很大的数据，如果将此数据传送至云端，传输过程中耗费的资源也十分巨大，同时相应产生的时延问题也将显得十分明显，为了解决高耗能计算问题和时延问题，边缘计算应运而生，边缘计算是指将云服务器的部分计算能力下沉到用户侧，在网络边缘部署计算和存储资源，为用户提供超低延时和高带宽的服务，给用户更佳的网络体验。本专利技术将车辆产生的数据在边缘侧进行及时处理，同时上传至云端，用于配合深度学习训练预测模型，并通过网络实现数据的高速传递，训练出更为精确的预测模型，大大提高候车效率，进而提高出行效率，促进乘客、车辆、场站设施以及交通环境等要素之间的良性互动，推动智能公共交通系统建设，使广大乘客能够更加方便的了解公共交通信息，合理安排出行。
技术实现思路
[0003]为了解决现有的公交智能控制方法存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于边缘计算的公交优化出行系统及方法。
[0004]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于边缘计算的公交优化出行系统，包括设在公交车上的公交信息采集装置、设在公交站点的电子站牌以及云计算处理器；所述公交信息采集装置包括激光计数器、GPS定位模块和公交通信模块，所述激光计数器用于统计每个站点的上下车人数，所述GPS定位模块用于定位公交车的位置，所述公交通信模块用于与所述电子站牌及云计算处理器进行无线通信；所述电子站牌包括显示器和站牌通信模块，所述显示器用于显示预测上下车人数，所述站牌通信模块用于与所述公交信息采集装置及云计算处理器进行无线通信；所述云计算处理器用于根据不同时间每个站点的上下车人数构建候车模型，从而控制增减公交车运行数量或调整公交车发车间隔，并将预测上下车人数传送给所述电子站牌。
[0005]优选的，所述显示器还用于显示车内现有人数、公交车所在位置和公交车预计到达时间。
[0006]优选的，所述电子站牌设有路况信息采集模块，用于采集公交站点附近的路况信息和公交站点的候车人数。
[0007]优选的，还包括移动终端，所述移动终端用于显示相应公交站点的预测上下车人数、车内现有人数、公交所在位置和公交预计到达时间。
[0008]本专利技术还公开了一种基于边缘计算的公交优化出行方法，包括如下步骤：
[0009]S1.所述激光计数器统计每个站点的上下车人数，所述公交通信模块将统计的上
下车人数传送给相应公交站点的所述电子站牌；
[0010]S2.所述电子站牌将接收到的不同线路多个公交车的数据归纳存储后通过所述站牌通信模块传送给所述云计算处理器；
[0011]S3.所述云计算处理器收到上下车人数数据后构建候车模型，通过候车模型计算预测出相应公交车下一站的上下车人数，并将预测上下车人数发送到相应公交站点的所述电子站牌的显示器上。
[0012]优选的，所述云计算处理器采用三层BP神经网络构建所述候车模型，从而预测公交车各个站点的上下车人数，所述三层BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层；
[0013]所述输入层节点数为4个，所述输入层节点包括：
[0014]各个时间各时段的公交车站点上下车人数，记为x1；
[0015]当天所在星期，记为x2；
[0016]当天天气，记为x3；
[0017]当天是否为节日，记为x4；
[0018]所述隐含层节点8个；
[0019]所述输出层节点为1个，所述输出层节点为指定线路的某个站点的上下车人数；
[0020]在(h，d)时段所述三层BP神经网络构建所述候车模型的过程为：以(h
‑
nΔh，d
‑
Δd)时段到(h
‑
Δh，d
‑
Δd)时段的x
i
(h，d)作为样本输入，把(h
‑
Δh，d
‑
Δd)时段的预测上下车人数作为样本输出，用来训练网络，从而得到(h，d)时段的网络权重矩阵；
[0021]在(h，d)时段所述三层BP神经网络的预测过程为：从(h
‑
(n
‑
1)Δh，d
‑
(n
‑
1)Δd)时段到(h，d)时段x
i
(h，d)作为样本输入，用训练好的网络权重矩阵进行预测，得到(h，d)时刻的预测上下车人数，
[0022]其中：
[0023]h为当前客流峰值区间，h的递增或递减为一个客流峰值区间；
[0024]Δh为当前客流峰值区间的变化值；
[0025]d为当前日期，d的递增或递减为一天；
[0026]Δd为当前日期的变化值。
[0027]优选的，所述步骤S3中，所述云计算处理器将所述候车模型计算结果与真实信息进行比较，当准确率大于95％时，将所述候车模型预测的上下车人数传送给所述电子站牌。
[0028]优选的，还包括步骤S4.所述路况信息采集模块将监控到的公交站点附近的路况信息和公交站点的候车人数发送给所述公交通信模块和所述云计算处理器，所述云计算处理器根据所述候车模型预测上下车人数、公交站点附近的路况信息及公交站点的候车人数向所述公交通信模块发出控制指令，控制增减公交车运行数量或调整公交车发车间隔。
[0029]优选的，所述步骤S4中，若公交站点的候车人数过多或所述候车模型预测下站上车人数过多，则所述云计算处理器向公交车发出增加车辆信号或减短公交运行间隔信号，若所述候车模型预测人数不多则所述公交继续运行。
[0030]优选的，还包括步骤S5，所述云计算处理器将预测上下车人数及车辆行驶信息传送给所述移动终端。
[0031]本专利技术的一种基于边缘计算的公交优化出行系统及方法，车辆端采用激光计数器使人数的计算更加准确，站点放置边缘设备，使其能够及时处理来自车辆的数据，边缘计算
保证了计算的速率，并降低了时延，采用云边协同方案并用通信技术传输数据，对实时的数据进行模型训练，这样大大的提高了预测模型的准确度，使上下车人数预测模型的准确度更高，进而优化整个城市的公交线路，三者的结合让乘客可以得到更多关于乘车的信息，也大大提高城市公共交通的出行效率。
附图说明
[0032]图1是本专利技术实施例的模块结构示意图；
[0033]图2是本专利技术实施例的模块体系结构示意图
[0034]图3是本专利技术实施例的流程示意图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图和实施例对本专利技术的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不能用来限制本专利技术的范围。
[0036]实施例一：
[0037]本专利技术的一种基于边缘计算的公交优化出行系本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的公交优化出行系统，其特征在于，包括设在公交车上的公交信息采集装置、设在公交站点的电子站牌以及云计算处理器；所述公交信息采集装置包括激光计数器、GPS定位模块和公交通信模块，所述激光计数器用于统计每个站点的上下车人数，所述GPS定位模块用于定位公交车的位置，所述公交通信模块用于与所述电子站牌及云计算处理器进行无线通信；所述电子站牌包括显示器和站牌通信模块，所述显示器用于显示预测上下车人数，所述站牌通信模块用于与所述公交信息采集装置及云计算处理器进行无线通信；所述云计算处理器用于根据不同时间每个站点的上下车人数构建候车模型，从而控制增减公交车运行数量或调整公交车发车间隔，并将预测上下车人数传送给所述电子站牌。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的公交优化出行系统，其特征在于，所述显示器还用于显示车内现有人数、公交车所在位置和公交车预计到达时间。3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的公交优化出行系统，其特征在于，所述电子站牌设有路况信息采集模块，用于采集公交站点附近的路况信息和公交站点的候车人数。4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的公交优化出行系统，其特征在于，还包括移动终端，所述移动终端用于显示相应公交站点的预测上下车人数、车内现有人数、公交所在位置和公交预计到达时间。5.一种基于边缘计算的公交优化出行方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.所述激光计数器统计每个站点的上下车人数，所述公交通信模块将统计的上下车人数传送给相应公交站点的所述电子站牌；S2.所述电子站牌将接收到的不同线路多个公交车的数据归纳存储后通过所述站牌通信模块传送给所述云计算处理器；S3.所述云计算处理器收到上下车人数数据后构建候车模型，通过候车模型计算预测出相应公交车下一站的上下车人数，并将预测上下车人数发送到相应公交站点的所述电子站牌的显示器上。6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的公交优化出行方法，其特征在于，所述云计算处理器采用三层BP神经网络构建所述候车模型，从而预测公交车各个站点的上下车人数，所述三层BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层；所述输入层节点数为4个，所述输入层节点包括：各个时间各时段的公交车站点上下车人数，记为x1；当天所在星期，记为x2；当天天气，记为x3；当天是否为节日，记为x4；所述隐含层节点8个；所述输出层节点为1个，所述输出层节点为指定线路...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘耿旗，张旭秀，
申请(专利权)人：大连交通大学，
类型：发明
国别省市：
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