一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统技术方案

本申请公开了一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，包括交通协作中心、分流协作中心、主控中心；交通协作中心包括获取路口车流量信息的车流监测模块、进行交通灯控制的交通灯配时模块、用于定义交通压力等级的路况解析模块；分流协作中心包括与导航地图进行路况反馈和路径推荐的地图交互模块、与交通广播电台进行路况反馈的广播交互模块、控制交通诱导信息屏显示路况状态的诱导屏交互模块；主控中心用于后台监控、后台管理干预交通灯配时、后台管理交通诱导信息。本申请的能够对某一路口的交通压力的预判，进而通过对交通灯配时、地图导航反馈、广播播报路况、发布交通诱导信息的方式实现当前的和即将到来的交通压力的化解。的化解。的化解。

An intelligent traffic road cooperation system based on machine vision detection

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统


[0001]本申请涉及边缘计算网关
，具体是一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统。

技术介绍

[0002]机器视觉：是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
[0003]智慧交通是在智能交通的基础上，在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
[0004]最为简单直接的智慧交通体现于道路拥堵情况的道路交通协作调节上。现有技术中的智慧交通系统，采用简单的对某一路口或路段车流量检测的方式来判定当前的车流量，以此作为道路拥堵的判断方式，这样的做法，无法精准的获取当前路口/路段上的车流量信息，在接下来的时间内，该路口/路段是否处于车流量较大的情况无法提前预判，进而导致系统响应效率收到影响。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提供基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，以解决上述
技术介绍
中提出的现有技术中的智慧交通系统预判能力较差造成的响应效率差的问题。
[0006]为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，包括交通协作中心、分流协作中心、主控中心；
[0007]所述交通协作中心包括配置为获取路口车流量信息的车流监测模块、配置为根据所述路口车流量信息进行交通灯控制的交通灯配时模块、配置为用于根据所述路口车流量信息定义交通压力等级的路况解析模块；
[0008]所述分流协作中心包括配置为与导航地图进行路况反馈和路径推荐的地图交互模块、配置为与交通广播电台进行路况反馈的广播交互模块、配置为控制交通诱导信息屏显示路况状态的诱导屏交互模块；
[0009]所述主控中心配置为用于进行后台监控、后台管理干预交通灯配时数据、后台管理交通诱导信息屏显示内容以及大数据管理中心；
[0010]所述车流监测模块分别与所述交通灯配时模块、所述路况解析模块通讯连接，所
述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块分别与所述路况解析模块通讯连接，所述车流监测模块、所述路况解析模块、所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块分别与所述主控中心通讯连接。
[0011]作为优选，所述车流监测模块包括定义为在相邻时间段T内对车道上的车流进行图像采集的车流图像采集单元、定义为基于车辆识别模型对所述车流图像采集单元采集到的相邻两个图像信息进行车流量数据分析的流量分析单元、定义为根据车道车流量信息对路口重要等级进行判定的路口等级判定单元，所述车流图像采集单元、所述流量分析单元、所述路口等级判定单元依次连接，所述流量分析单元分别与所述交通灯配时模块、所述路况解析模块相连，所述交通灯配时模块、所述路况解析模块基于所述流量分析单元的车流量数据进行交通灯配时设定和路况等级定义，其中，时间段T为当前交通灯配时中绿灯和黄灯的总时长。
[0012]作为优选，所述在相邻时间段T内对车道上的车流进行图像采集，具体包括以下步骤：
[0013]S1、所述车流图像采集单元在t1时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像P1；
[0014]S2、所述车流图像采集单元在t2时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像P2，其中，所述t1时间点为当前交通灯配时中对应车道的绿灯开始时间点，所述t2时间点为当前交通灯配时中对应车道的黄灯结束时间点。
[0015]作为优选，所述流量分析单元基于车辆识别模型对所述图像P1、所述图像P2分别进行车牌识别和车辆数量统计。
[0016]作为优选，所述路口等级判定单元基于所述流量分析单元的车辆识别结果和车辆数量统计，判定在所述t2时间点，所述预设长度范围内的车辆是否能够在当前交通灯配时中完全通过当前路口；当车辆不能够完全通过且车辆数量大于或等于预设车辆阈值时，所述路口等级判定单元定义当前路口为重点监测路口、定义该重点监测路口周侧的各个路口为辅助监测路口；当车辆不能够完全通过且车辆数量小于预设车辆阈值时，所述路口等级判定单元定义当前路口为轻度监测路口；当车辆能够完全通过且车辆数量小于预设车辆阈值时，所述路口等级判定单元定义当前路口为日常监测路口。
[0017]作为优选，所述路口等级判定单元对所述辅助监测路口进行路口等级进行判定，当当前路口的所有辅助监测路口均为日常监测路口和轻度监测路口时，所述路况解析模块将当前路口的交通压力等级定义为轻压力等级，所述交通灯配时模块对当前路口的交通灯配时进行保持；当当前路口的所有辅助监测路口中的至少一个为辅助监测路口时，所述路况解析模块将当前路口的交通压力等级定义为重压力等级，所述交通灯配时模块对当前路口的交通灯配时进行调整，所述调整包括增加对应车道的绿灯通行时长。
[0018]作为优选，在当前路口的压力等级为重压力等级时，所述路况解析模块分别向所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块发送交互信息，所述交互信息包括通过所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块向处于当前路口的车辆、待经过当前路口的车辆、处于当前路口周侧路口的车辆发送交通拥堵信息，以提示驾驶员当前路况和避开该当前路口。
[0019]作为优选，所述交通灯配时模块包括配置为增加路口对应车道交通灯中绿灯时长的通行时长增加单元、配置为减少路口对应车道绿灯时长的通行时长减少单元。
[0020]作为优选，所述主控中心的权限等级大于所述分流协作中心、所述交通灯配时模块的权限等级，在需要后台介入时，所述分流协作中心、所述交通灯配时模块由所述主控中心进行控制，以进行交通灯切换、交通灯配时、导航地图的路况反馈和路径推荐、广播电台的路况反馈、交通诱导信息屏显示的路况状态。
[0021]有益效果：本申请的基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，车流监测模块获取路口车流量信息，交通灯配时模块根据路口车流量信息进行交通灯控制，路况解析模块根据路口车流量信息定义交通压力等级，地图交互模块与导航地图进行路况反馈和路径推荐的交互，广播交互模块与交通广播电台进行路况反馈的交互，诱导屏交互模块控制交通诱导信息屏显示路况状态的交互，主控中心进行后台监控、后台管理干预交通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，其特征在于，包括交通协作中心、分流协作中心、主控中心；所述交通协作中心包括配置为获取路口车流量信息的车流监测模块、配置为根据所述路口车流量信息进行交通灯控制的交通灯配时模块、配置为用于根据所述路口车流量信息定义交通压力等级的路况解析模块；所述分流协作中心包括配置为与导航地图进行路况反馈和路径推荐的地图交互模块、配置为与交通广播电台进行路况反馈的广播交互模块、配置为控制交通诱导信息屏显示路况状态的诱导屏交互模块；所述主控中心配置为用于进行后台监控、后台管理干预交通灯配时数据、后台管理交通诱导信息屏显示内容以及大数据管理中心；所述车流监测模块分别与所述交通灯配时模块、所述路况解析模块通讯连接，所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块分别与所述路况解析模块通讯连接，所述车流监测模块、所述路况解析模块、所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块分别与所述主控中心通讯连接。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，其特征在于，所述车流监测模块包括定义为在相邻时间段T内对车道上的车流进行图像采集的车流图像采集单元、定义为基于车辆识别模型对所述车流图像采集单元采集到的相邻两个图像信息进行车流量数据分析的流量分析单元、定义为根据车道车流量信息对路口重要等级进行判定的路口等级判定单元，所述车流图像采集单元、所述流量分析单元、所述路口等级判定单元依次连接，所述流量分析单元分别与所述交通灯配时模块、所述路况解析模块相连，所述交通灯配时模块、所述路况解析模块基于所述流量分析单元的车流量数据进行交通灯配时设定和路况等级定义，其中，时间段T为当前交通灯配时中绿灯和黄灯的总时长。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，其特征在于，所述在相邻时间段T内对车道上的车流进行图像采集，具体包括以下步骤：S1、所述车流图像采集单元在t1时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像P1；S2、所述车流图像采集单元在t2时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像P2，其中，所述t1时间点为当前交通灯配时中对应车道的绿灯开始时间点，所述t2时间点为当前交通灯配时中对应车道的黄灯结束时间点。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，其特征在于，所述流量分析单元基于车辆识别模型对所述图像P1...

【专利技术属性】
技术研发人员：田中海，许敬宇，张文斌，张景辉，
申请(专利权)人：深圳英博达智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：