本发明专利技术涉及一种基于大数据和云计算的智慧城市交通管理系统，其包括：预处理服务器、动作解算服务器、动作预测服务器、用户终端和图像采集设备，用户终端包括若干个数据采集设备。动作解算服务器对动作分析数据进行动作解算和动作估算得到动作解算矩阵和动作估算矩阵，并根据动作解算矩阵和动作估算矩阵建立动作损失函数，然后根据行人分析图像的所有动作核心点的第一动作坐标和第二动作坐标建立视觉损失函数。动作解算服务器根据动作损失函数、视觉损失函数和动作约束函数得到实时动作数据。动作预测服务器根据动作损失函数、视觉损失函数和动作约束函数构建动作预测函数，并根据动作预测函数和实时动作数据得到预测动作数据。作数据。作数据。
【技术实现步骤摘要】
基于大数据和云计算的智慧城市交通管理系统
[0001]本专利技术涉及大数据和云计算领域，尤其涉及一种基于大数据和云计算的智慧城市交通管理系统。
技术介绍
[0002]智慧城市是指利用各种信息技术集成城市的组成系统和服务以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务并改善市民生活质量。智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新的城市信息化高级形态，实现信息化、工业化与城镇化深度融合，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。
[0003]运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。
[0004]现今的城市交通路口，行人的自觉程度不高，闯红灯的现象普遍，造成严重的交通安全隐患，影响城市环境的建设，对此，政府大力改善设施、增派协管人员维持，但行人不听协管员阻拦，擅闯红灯现象仍很多，而且协管人员也难于全天执勤，不可能全城道路都投入协管人员来管理。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于大数据和云计算的智慧城市交通管理系统，包括：预处理服务器、动作解算服务器、动作预测服务器、用户终端和图像采集设备，用户终端包括若干个数据采集设备；
[0006]动作解算服务器接收用户终端实时发送的动作分析数据；
[0007]预处理服务器接收图像采集设备实时发送的城市管理图像；
[0008]动作解算服务器对所述动作分析数据进行动作解算得到动作解算矩阵，并对所述动作分析数据进行动作估算得到动作估算矩阵，然后根据所述动作解算矩阵和所述动作估算矩阵建立动作损失函数；
[0009]预处理服务器对所述城市管理图像进行图像预处理以得到标准城市管理图像，并识别所述标准城市管理图像中出现的所有行人并为每个行人建立行人分析图像；
[0010]动作解算服务器根据所述行人分析图像获取在第一动作坐标系下各动作核心点的第一动作坐标，并通过坐标映射函数将各动作核心点的第一动作坐标映射到第二动作坐标系以得到各动作核心点的第二动作坐标；
[0011]动作解算服务器根据行人分析图像的所有动作核心点的第一动作坐标和第二动作坐标建立视觉损失函数，并分析所有的行人分析图像以构建动作约束函数，然后根据动作损失函数、视觉损失函数和动作约束函数得到实时动作数据；
[0012]动作预测服务器根据动作损失函数、视觉损失函数和动作约束函数构建动作预测
函数，并根据动作预测函数和实时动作数据得到预测动作数据，然后根据预测动作数据判断是否有闯红灯的行为。
[0013]进一步实施例中，所述图像采集设备包括环视摄像头、单目摄像机、双目摄像机和三目摄像机；所述用户终端包括若干个数据采集设备。
[0014]进一步实施例中，预处理服务器从城市管理图像中随机确定一个像素点作为目标像素点；
[0015]预处理服务器预设一个3
×
3大小的采样窗口对城市管理图像进行取样以得到第一取样数据组，所述第一取样数据组中的数据个数为奇数，所述采样窗口取样的区域为该目标像素点的邻近区域；
[0016]预处理服务器对所述第一取样数据组中的数据进行降序排列以得到第二取样数据组；
[0017]预处理服务器选择第二取样数据组的中值数据作为目标像素点的灰度值，并完成对当前目标像素点灰度值的变换。
[0018]进一步实施例中，动作解算服务器对动作分析数据进行动作解算得到动作解算矩阵包括：
[0019]动作解算服务器根据动作分析数据获取行人在标准动作坐标系下的行人动作矩阵；
[0020]动作解算服务器获取第一动作坐标系与第二动作坐标系之间的行为偏差矩阵；
[0021]动作解算服务器根据行人在标准动作坐标系下的行人动作矩阵和第一动作坐标系与第二动作坐标系之间的行为偏差矩阵得到动作解算矩阵。
[0022]进一步实施例中，根据动作解算矩阵和动作估算矩阵建立动作损失函数：
[0023][0024]其中，为动作损失函数，n为用户终端的数据采集设备的数量，i为数据采集设备的索引，为标准动作坐标系下第i个数据采集设备的动作估算矩阵，为标准动作坐标系下第i个数据采集设备的动作解算矩阵，为将矩阵转化为四元数并取其向量部分。
[0025]进一步实施例中，动作解算服务器根据行人分析图像的各动作核心点的第一动作坐标和第二动作坐标构建视觉损失函数包括：
[0026][0027]其中，为视觉损失函数，M为行人分析图像的动作核心点的数量，l为动作核心点索引，δ
l
为第l个动作核心点的置信度，u
l
为第l个动作核心点的第一动作坐标，为第l个动作核心点的第二动作坐标。
[0028]进一步实施例中，动作预测服务器根据动作损失函数、动作约束函数和视觉损失函数构建动作预测函数包括：
[0029]动作预测服务器对所有的行人分析图像进行分析以得到最大动作角和最小动作角；
[0030]动作预测服务器获取动作损失系数、约束损失系数和视觉损失系数；
[0031]动作预测服务器根据动作损失函数、动作约束函数、视觉损失函数、动作损失系数、约束损失系数、视觉损失系数、最大动作角和最小动作角建立动作预测函数；
[0032]动作预测服务器根据动作预测函数和实时动作数据得到预测动作数据。
[0033]进一步实施例中，动作预测服务器根据动作损失函数、动作约束函数和视觉损失函数建立动作预测函数包括：
[0034][0035]其中，G为动作预测函数，λ为视觉损失系数，η为约束损失系数，ζ为动作损失系数，为视觉损失函数，为动作约束函数，为动作损失函数，为最小动作角，为最大动作角。
[0036]进一步实施例中，动作预测服务器根据动作预测函数和实时动作数据得到预测动作数据包括：
[0037]动作预测服务器将实时动作数据输入动作预测函数以得到动作误差值；
[0038]动作预测服务器将动作误差值与动作误差阈值进行比较；
[0039]在动作误差值大于动作误差阈值时，动作预测服务器在动作约束范围内进行迭代，直到动作误差值小于动作误差阈值，并将此时的动作作为预测动作以生成预测动作数据。
[0040]进一步实施例中，所述标准动作坐标系为大地坐标系；所述第一动作坐标系为以行人分析图像的中心点为坐标原点的动作坐标系，所述第二动作坐标系为以图像采集设备为坐标原点的动作坐标系；所述动作核心点为预测行人动作的关键点。
[0041]进一步实施例中，预处理服务器对城市管理图像进行图像预处理得到标准城市管理图像包括：
[0042]对城市管理图像进行二值化处理得到二值图像；
[0043]对二值图像进行图像边缘检测以提取二值图像中的实体的边缘轮廓。
[0044]本专利技术具有以下有益效果本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和云计算的智慧城市交通管理系统，其特征在于，其包括：预处理服务器、动作解算服务器、动作预测服务器、用户终端和图像采集设备，用户终端包括若干个数据采集设备；动作解算服务器接收用户终端实时发送的动作分析数据；预处理服务器接收图像采集设备实时发送的城市管理图像；动作解算服务器对所述动作分析数据进行动作解算得到动作解算矩阵，并对所述动作分析数据进行动作估算得到动作估算矩阵，然后根据所述动作解算矩阵和所述动作估算矩阵建立动作损失函数；预处理服务器对所述城市管理图像进行图像预处理以得到标准城市管理图像，并识别所述标准城市管理图像中出现的所有行人并为每个行人建立行人分析图像；动作解算服务器根据所述行人分析图像获取在第一动作坐标系下各动作核心点的第一动作坐标，并通过坐标映射函数将各动作核心点的第一动作坐标映射到第二动作坐标系以得到各动作核心点的第二动作坐标；动作解算服务器根据行人分析图像的所有动作核心点的第一动作坐标和第二动作坐标建立视觉损失函数，并分析所有的行人分析图像以构建动作约束函数，然后根据动作损失函数、视觉损失函数和动作约束函数得到实时动作数据；动作预测服务器根据动作损失函数、视觉损失函数和动作约束函数构建动作预测函数，并根据动作预测函数和实时动作数据得到预测动作数据，然后根据预测动作数据判断是否有闯红灯的行为。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集设备包括环视摄像头、单目摄像机、双目摄像机和三目摄像机；所述用户终端包括若干个数据采集设备。3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，预处理服务器从城市管理图像中随机确定一个像素点作为目标像素点；预处理服务器预设一个3
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3大小的采样窗口对城市管理图像进行取样以得到第一取样数据组，所述第一取样数据组中的数据个数为奇数，所述采样窗口取样的区域为该目标像素点的邻近区域；预处理服务器对所述第一取样数据组中的数据进行降序排列以得到第二取样数据组；预处理服务器选择第二取样数据组的中值数据作为目标像素点的灰度值，并完成对当前目标像素点灰度值的变换。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，动作解算服务器...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭华君，
申请(专利权)人：郭华君，
类型：发明
国别省市：
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