一种基于大数据的车流引导方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的车流引导方法，属于车流监控领域，用于现有的车流量的调控过于机械化，同时不能够基于车流数据进行智能调控引流，导致现有的交通系统的车流引流工作量较大，且车流量调控不够合理的问题，所述调节方法包括如下步骤：步骤S1，通过物联网采集设备获取监测区域内的车流量信息，并将监测区域内的车流量信息通过网关设备传输至处理终端；步骤S2，通过处理终端对获取到的车流量信息进行处理，得到车流量引导方法；步骤S3，根据处理后的车流量引导方法为该路段上的车辆提供指导走向，本发明专利技术能够自行根据车流量的情况进行车流的智能调控分配，提高车流调控分配的合理性和智能性。配的合理性和智能性。配的合理性和智能性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的车流引导方法


[0001]本专利技术属于车流监控领域，涉及车流引导技术，具体是一种基于大数据的车流引导方法。

技术介绍

[0002]物联网越来越多的应用于智能化的领域，其中，在对车流量进行监控的领域中，通过物联网的信息连接传输，能够及时获取车流量信息，物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
[0003]现有技术中，在对车流进行监控的过程中，通常都是通过交通系统的统一调控来达到对车流的引导，现有的调控方法中，通常都是将拥堵路段进行红绿灯的限行阻流，车辆在行驶过程中很难进行自我判断该向哪条道路进行分流，导致车辆调控不够及时且调控不够智能，缺少一种能够自行处理并调控车流量的方法来解决这一问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种基于大数据的车流引导方法。
[0005]本专利技术所要解决的技术问题为：现有的车流量的调控过于机械化，同时不能够基于车流数据进行智能调控引流，导致现有的交通系统的车流引流工作量较大，且车流量调控不够合理的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的车流引导方法，所述调节方法包括如下步骤：
[0007]步骤S1，通过物联网采集设备获取监测区域内的车流量信息，并将监测区域内的车流量信息通过网关设备传输至处理终端；
[0008]步骤S2，通过处理终端对获取到的车流量信息进行处理，得到车流量引导方法；
[0009]步骤S3，根据处理后的车流量引导方法为该路段上的车辆提供指导走向，再根据得到的指导走向指导该道路上的车辆进行行驶。
[0010]进一步地，所述步骤S1还包括如下子步骤；
[0011]步骤A1，首先通过系统数据库获取监测区域内的道路网格信息；所述道路网格信息包括每条到道路的长度、机动车道数量以及非机动车道宽度；
[0012]步骤A2，检测每条道路上的车流量和车流速度，并将该道路的车流量、车流速度、道路的长度、机动车道数量以及非机动车道宽度代入到车辆监控公式中求得道路车流参考值；
[0013]对车流参考值采用对照判断方法：当车流参考值小于等于第一参考阈值时，输出
正常监控指令；
[0014]当车流参考值大于第一参考阈值且小于等于第二参考阈值时，输出加强监控指令；
[0015]当车流参考值大于第二参考阈值时，输出调控指令。
[0016]进一步地，所述车辆监控公式配置为：其中，Plc为车流参考值，Cl为车流量，Cs为车流速度，Lc为道路的长度，Ljs为机动车道数量，Lfk为非机动车道宽度，a1为非机动车道补偿系数，α为道路车流参考系数。
[0017]所述步骤S1还包括步骤A3，所述步骤A3包括：当接收到加强监控指令时，每间隔第一时间获取一次车流量和车流速度，并将每次获取到的该道路的车流量、车流速度和该道路的长度、机动车道数量以及非机动车道宽度代入到车辆监控公式中求得道路车流参考值；
[0018]再对车流参考值采用对照判断方法。
[0019]进一步地，所述步骤S1还包括步骤A4，所述步骤A4包括：将步骤A3中获取到的第一次数的车流量和车流速度代入到车流监控公式中求得车流变化值；
[0020]当车流变化值大于等于第一车流变化阈值时，输出车流正常信号；当车流变化值大于等于第二车流变化阈值且小于第一车流变化阈值时，输出车流缓慢信号；当车流变化值小于第二车流变化阈值时，输出高度拥堵信号。
[0021]进一步地，所述车流监控公式配置为：
[0022]Bcl＝k1
×
[(Cs2‑
Cs1)+...+(Cs
i
‑
Cs
i
‑1)]×
(|Cl2‑
Cl1|+...+|Cl
i
‑
Cl
i
‑1|)；其中，Bcl为车流变化值，i代表第一次数的数量，Csi表示第一次数中第i次获取到的车流速度，Cli表示第一次数中第i次获取到的车流量，k1为车流变化转换系数。
[0023]进一步地，所述步骤S2还包括如下子步骤：
[0024]步骤B1，当接收到调控指令时，分别获取该道路相连的道路的车流参考值，并获取相连道路距离监测区域的距离，再将相连道路的车流参考值和相连道路距离监测区域的距离代入调控车道公式中求得变道参考值；
[0025]获取所有变道参考值中大于等于第一变道参考阈值的道路作为变道预备道路，并以变道预备道路与监测区域的距离由小到大推送给监测区域的车辆。
[0026]进一步地，所述调控车道公式配置为：Cbd＝Plc
(Sjj
×
b1)
；其中，Cbd为变道参考值，Sjj为相连道路距离监测区域的距离，b1为变道参考距离补偿系数。
[0027]进一步地，所述步骤S2还包括步骤B2，所述步骤B2包括：当接收到车流高度拥堵信号时，分别获取该道路相连的道路的车流变化值，并获取相连道路距离监测区域的距离，再将相连道路的车流变化值和相连道路距离监测区域的距离代入车流汇入公式中求得车流汇入值；
[0028]获取所有车流汇入值中大于等于第一汇流阈值的道路作为汇入预备道路，并以汇入预备道路与监测区域的距离由小到大推送给监测区域的车辆。
[0029]进一步地，所述车流汇入公式配置为：Chr＝Bcl
(Sjj
×
b2)
；其中，Chr为车流汇入值，b2为车流汇入距离补偿系数。
[0030]进一步地，所述步骤S3还包括如下子步骤：
[0031]步骤C1，获取变道预备道路与监测区域的距离由小到大的排序后，以距离监测区域最短的变道预备道路作为变道推荐道路，并获取变道推荐道路位于监测区域的道路的两侧位置；
[0032]当行驶车辆靠近当前道路与变道推荐道路时，通过物联网展示设备为车辆提供向该变道推荐道路的变道指引，当车辆未进入变道推荐道路时，在下一路段重新执行车流量引导方法；
[0033]步骤C2，获取汇入预备道路与监测区域的距离由小到大的排序后，以距离监测区域最短的汇入预备道路作为汇入推荐道路，并获取汇入推荐道路位于监测区域的道路的两侧位置；
[0034]当行驶车辆靠近当前道路与汇入推荐道路时，通过物联网展示设备为车辆提供向该汇入推荐道路的变道指引，当车辆未进入汇入推荐道路时，在下一路段重新执行车流量引导方法；
[0035]步骤C3，在步骤C1和C2中优先推荐变道推荐道路给监测区域的车辆。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的车流引导方法，其特征在于，所述调节方法包括如下步骤：步骤S1，通过物联网采集设备获取监测区域内的车流量信息，并将监测区域内的车流量信息通过网关设备传输至处理终端；步骤S2，通过处理终端对获取到的车流量信息进行处理，得到车流量引导方法；步骤S3，根据处理后的车流量引导方法为该路段上的车辆提供指导走向，再根据得到的指导走向指导该道路上的车辆进行行驶。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的车流引导方法，其特征在于，所述步骤S1还包括如下子步骤；步骤A1，首先通过系统数据库获取监测区域内的道路网格信息；所述道路网格信息包括每条到道路的长度、机动车道数量以及非机动车道宽度；步骤A2，检测每条道路上的车流量和车流速度，并将该道路的车流量、车流速度、道路的长度、机动车道数量以及非机动车道宽度代入到车辆监控公式中求得道路车流参考值；对车流参考值采用对照判断方法：当车流参考值小于等于第一参考阈值时，输出正常监控指令；当车流参考值大于第一参考阈值且小于等于第二参考阈值时，输出加强监控指令；当车流参考值大于第二参考阈值时，输出调控指令。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的车流引导方法，其特征在于，所述车辆监控公式配置为：其中，Plc为车流参考值，Cl为车流量，Cs为车流速度，Lc为道路的长度，Ljs为机动车道数量，Lfk为非机动车道宽度，a1为非机动车道补偿系数，α为道路车流参考系数。所述步骤S1还包括步骤A3，所述步骤A3包括：当接收到加强监控指令时，每间隔第一时间获取一次车流量和车流速度，并将每次获取到的该道路的车流量、车流速度和该道路的长度、机动车道数量以及非机动车道宽度代入到车辆监控公式中求得道路车流参考值；再对车流参考值采用对照判断方法。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的车流引导方法，其特征在于，所述步骤S1还包括步骤A4，所述步骤A4包括：将步骤A3中获取到的第一次数的车流量和车流速度代入到车流监控公式中求得车流变化值；当车流变化值大于等于第一车流变化阈值时，输出车流正常信号；当车流变化值大于等于第二车流变化阈值且小于第一车流变化阈值时，输出车流缓慢信号；当车流变化值小于第二车流变化阈值时，输出高度拥堵信号。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的车流引导方法，其特征在于，所述车流监控公式配置为：Bcl＝k1
×
[(Cs2‑
Cs1)+...+(Cs
i
‑
Cs
i
‑1)]
×
(|Cl2‑
Cl1|+...+|Cl
i
‑
Cl
i
‑1|)；其中，B...

【专利技术属性】
技术研发人员：李旻松，戴经国，
申请(专利权)人：韶关学院，
类型：发明
国别省市：