一种基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法，其包括如下步骤：S1.车辆卡口相机对混合作业流双向并行往来车辆采集车流图像数据,并将车流图像数据发送给图像处理模块；S2.图像处理模块接收车辆卡口相机发送的车流图像数据，将车流图像数据转为结构化车辆数据，并将结构化车辆数据发送给具有大数据的后台计算机中心；S3.后台计算机中心接收结构化车辆数据，并通过深度学习识别算法进行样本训练，对混合作业流双向的车流量进行去重后自动做出计算检测，并对车流量进行预测。本发明专利技术能够实现能够基于大数据，长时间准确的进行城市区域流量统计与预测。确的进行城市区域流量统计与预测。确的进行城市区域流量统计与预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法


[0001]本专利技术涉及自动识智能交通系统
，具体涉及一种基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法。

技术介绍

[0002]随着人民生活水平不断提高，以及城市化进程的推进。作为人们出行的主要交通工具之一的私家车，其保有量也急剧增加。以中国为例，据统计，截至2019年底，私家车保有量突破2亿辆，全国66个城市汽车保有量超过百万辆，30个城市超过200万辆。各种车辆保有量的迅猛增长与有限城市空间资源之间的矛盾日益加剧，城市道路交通带来了巨大压力，也造成了拥堵、事故和停车难等问题。
[0003]城市区域交通流量预测作为智能交通领域的研究热点，旨在利用历史城市区域交通流量预测未来交通流量，具体可应用到交通资源合理配置、风险预警、城市规划和出行规划等方面。随着全球定位系统(GPS,global positioning system)等基于位置技术等服务在各种设备平台上普及，为实时收集海量的车辆轨迹数据提供了便捷方法。车辆的轨迹特征在一定程度上反映了驾驶人的出行偏好，其轨迹数据记录了驾驶人的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.车辆卡口相机对混合作业流双向并行往来车辆采集车流图像数据,并将车流图像数据发送给图像处理模块；S2.图像处理模块接收车辆卡口相机发送的车流图像数据，将车流图像数据转为结构化车辆数据，并将结构化车辆数据发送给具有大数据的后台计算机中心；S3.后台计算机中心接收结构化车辆数据，并通过深度学习识别算法进行样本训练，对混合作业流双向的车流量进行去重后自动做出计算检测，并对车流量进行预测。2.根据权利要求1所述的基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法，其特征在于，S1中，采集车流图像数据是采集一个时间段内的车辆卡口相机的往来车辆图像数据。3.根据权利要求1所述的基于大数据的混合作业流双向并行计算检测方法，其特征在于，S2中，所述结构化车辆数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾高发，杨宗庆，赖宜亮，
申请(专利权)人：厦门市执象智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：