一种电动自行车大数据分析系统及其工作方法技术方案

一种电动自行车大数据分析系统及其工作方法，属于智能交通技术领域。为解决电动自行车的全面监管。本发明专利技术包括电动自行车流量分析模块、电动自行车违章分析模块、实时监测模块；电动自行车流量分析模块用于电动自行车GPS数据采集、电动自行车流量分析；电动自行车违章分析模块用于电动自行车违章事件采集、电动自行车违章分析；实时监测模块用于全区域电动自行车流量、违章监测，道路交叉口电动自行车流量、违章监测。本发明专利技术基于电动自行车GPS数据和视频监控数据，计算各道路交叉口的电动自行车流量和违章事件，并对电动自行车的流量和违章事件多维度分析。事件多维度分析。事件多维度分析。

【技术实现步骤摘要】
一种电动自行车大数据分析系统及其工作方法


[0001]本专利技术属于智能交通
，具体涉及一种电动自行车大数据分析系统及其工作方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的快速发展、道路交通基础设施的快速建设，人民的生活水平不断提高，人民的出行条件也得到了改善，由于电动自行车价格实惠、操作方便，作为市民的出行工具、外卖员的送餐工具和快递员的送货工具，电动自行车的数量快速上升，随之也带来了交通拥堵、电动自行车违章事件频发、电动自行车造成的交通事故频发的问题，加大了城市交通的管理难度。因此需要对电动自行车进行全面监管，包括对电动自行车的车流量监管和电动自行车违章事件的管理。
[0003]公开号为CN106503450B、专利名称为“一种电动车大数据分析优化系统与方法”的专利，提供了一种电动车大数据分析优化的系统及方法，该系统包括电动车数据库、算法模块组件和控制参数数据库，其中电动车数据库接收并存储电动车控制器通过支持3G通信的移动数据模块传送来的数据，算法模块组件根据相应的算法对电动车数据库进行访问，并根据算法采用的逻辑策略，生成新的控制参数留存在控制参数数据库中直至被新的控制参数覆盖，此参数经由移动数据模块传递给电动车控制器，实现对控制器控制参数的不断优化。但是该专利没有对电动自行车数据进行分析，缺少对电动自行车流量和违章事件的监测。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的问题是为了实现电动自行车的全面监管，提出一种电动自行车大数据分析系统及其工作方法。
[0005]一种电动自行车大数据分析系统，包括电动自行车流量分析模块、电动自行车违章分析模块、实时监测模块；所述电动自行车流量分析模块用于电动自行车GPS数据采集、电动自行车流量分析；所述电动自行车违章分析模块用于电动自行车违章事件采集、电动自行车违章分析；所述实时监测模块用于全区域电动自行车流量、违章监测，道路交叉口电动自行车流量、违章监测；所述电动自行车流量分析模块、电动自行车违章分析模块、实时监测模块通过数据接口相互连接。
[0006]一种电动自行车大数据分析系统的工作方法，依托于所述的一种电动自行车大数据分析系统实现，包括如下步骤：S1、电动自行车流量分析模块进行电动自行车GPS数据采集；
S2、电动自行车流量分析模块进行电动自行车流量分析；S3、电动自行车违章分析模块进行电动自行车违章事件采集；S4、电动自行车违章分析模块进行电动自行车违章分析；S5、实时监测模块进行全区域电动自行车流量、违章监测；S6、实时监测模块进行道路交叉口电动自行车流量、违章监测。
[0007]进一步的，步骤S1中的电动自行车GPS数据采集方法为电动自行车终端设备将GPS数据实时上传到Kafka系统，电动自行车GPS数据字段包括：电动自行车编号、驾驶速度、方向角、车辆定位经度、车辆定位纬度、定位时间、服务器时间，电动自行车流量分析模块从Kafka系统中采集电动自行车GPS数据。
[0008]进一步的，步骤S2中的电动自行车流量分析方法包括如下步骤：S2.1、将步骤S1采集到的电动自行车GPS数据，进行去除异常数据处理，异常数据包括：电动自行车GPS时间异常数据、电动自行车GPS重复数据；S2.2、读取道路交叉口地理图层数据，道路交叉口地理图层数据字段包括：交叉口编号、交叉口名称、交叉口经度、交叉口纬度；S2.3、将步骤S2.1处理后的电动自行车GPS数据中的车辆定位经度、车辆定位纬度与步骤S2.2得到的道路交叉口地理图层数据进行关联，计算出道路交叉口的电动自行车流量，S2.4、根据步骤S2.3得到的道路交叉口的电动自行车流量，使用交叉口编号聚合计算每个交叉口的电动自行车总流量，按照流量从大到小排序，计算出交叉口电动自行车流量排名；S2.5、根据步骤S2.3得到的道路交叉口的电动自行车流量利用时间聚合计算24小时电动自行车总流量。
[0009]进一步的，步骤S2.3中的具体实现方法为：S2.3.1、将电动自行车定位经度、电动自行车定位纬度以及交叉口经度、交叉口纬度进行坐标转换，由WGS84坐标转化为墨卡托投影坐标：x=lng*20037508.34/180y=(math.log(math.tan((90+ lat)*math.pi/360))/(math.pi/180))*20037508.34/180其中：lng为WGS84坐标的经度，lat为WGS84坐标的纬度，math.log为求自然对数的函数，math.tan为求弧度的正切值的函数，math.pi为圆周率pi常数，x为墨卡托投影坐标的x坐标，y为墨卡托投影坐标的y坐标；S2.3.2、每个交叉口设置缓冲区，缓冲区半径阈值为25米，将电动自行车位置的墨卡托投影坐标与交叉口的缓冲区关联。
[0010]进一步的，步骤S3中的电动自行车违章事件采集方法包括如下步骤：摄像头对电动自行车进行实时图像采集，使用图像识别算法识别出电动自行车违章事件，将电动自行车违章事件上传到PostgreSQL数据库，电动自行车违章事件包括：闯红灯、逆行、未戴头盔、未上牌、违规载人，电动自行车违章事件字段包括：违章时间、违章地点经度、违章地点纬度、违章事件类型；电动自行车违章分析模块从PostgreSQL数据库采集电动自行车违章事件数据。
[0011]进一步的，步骤S4中的电动自行车违章分析方法包括如下步骤：S4.1、读取步骤S3采集到的电动自行车违章事件数据；S4.2、读取道路交叉口地理图层数据，道路交叉口地理图层字段包括：交叉口编号、交叉口名称、交叉口经度、交叉口纬度；S4.3、将电动自行车违章事件数据中的违章地点经度、违章地点纬度与道路交叉口地理图层数据进行关联，计算出道路交叉口的电动自行车的违章数量；具体的，将违章地点经度、违章地点纬度以及交叉口经度、交叉口纬度作坐标转换，由WGS84坐标转化为墨卡托投影坐标；每个交叉口设置缓冲区，缓冲区半径阈值为30米，将电动自行车违章事件数据的墨卡托投影坐标与交叉口的缓冲区关联；S4.4、根据步骤S4.3得到的道路交叉口的电动自行车的违章数量，使用交叉口编号聚合计算各交叉口的电动自行车违章数量，按照违章数量从大到小排序，计算出交叉口电动自行车违章排名。
[0012]进一步的，步骤S5中全区域电动自行车流量、违章监测方法为：实时监测模块调用数据接口获取全区域电动自行车流量数据、全区域电动自行车违章事件数据，实时监测模块每15分钟调用一次数据接口对全区域的电动自行车流量、违章情况实时监测；监测内容包括：电动自行车流量地图显示、全区域电动自行车流量、交叉口电动自行车流量排名、电动自行车24小时流量变化、交叉口电动自行车违章排名。
[0013]进一步的，步骤S6中道路交叉口电动自行车流量、违章监测方法为：实时监测模块调用数据接口获取道路交叉口电动自行车流量数据、道路交叉口电动自行车违章事件数据，实时监测模块每15分钟调用一次数据接口对道路交叉口电动自行车流量、违章情况实时监测；监测内容包括：交叉口视频监控、交叉口电动自行车流量、交叉口电动自行车24小时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电动自行车大数据分析系统，其特征在于：包括电动自行车流量分析模块、电动自行车违章分析模块、实时监测模块；所述电动自行车流量分析模块用于电动自行车GPS数据采集、电动自行车流量分析；所述电动自行车违章分析模块用于电动自行车违章事件采集、电动自行车违章分析；所述实时监测模块用于全区域电动自行车流量、违章监测，道路交叉口电动自行车流量、违章监测；所述电动自行车流量分析模块、电动自行车违章分析模块、实时监测模块通过数据接口相互连接。2.一种电动自行车大数据分析系统的工作方法，依托于权利要求1所述的一种电动自行车大数据分析系统实现，其特征在于：包括如下步骤：S1、电动自行车流量分析模块进行电动自行车GPS数据采集；S2、电动自行车流量分析模块进行电动自行车流量分析；S3、电动自行车违章分析模块进行电动自行车违章事件采集；S4、电动自行车违章分析模块进行电动自行车违章分析；S5、实时监测模块进行全区域电动自行车流量、违章监测；S6、实时监测模块进行道路交叉口电动自行车流量、违章监测。3.根据权利要求2所述的一种电动自行车大数据分析系统的工作方法，其特征在于：步骤S1中的电动自行车GPS数据采集方法为电动自行车终端设备将GPS数据实时上传到Kafka系统，电动自行车GPS数据字段包括：电动自行车编号、驾驶速度、方向角、车辆定位经度、车辆定位纬度、定位时间、服务器时间，电动自行车流量分析模块从Kafka系统中采集电动自行车GPS数据。4.根据权利要求3所述的一种电动自行车大数据分析系统的工作方法，其特征在于：步骤S2中的电动自行车流量分析方法包括如下步骤：S2.1、将步骤S1采集到的电动自行车GPS数据，进行去除异常数据处理，异常数据包括：电动自行车GPS时间异常数据、电动自行车GPS重复数据；S2.2、读取道路交叉口地理图层数据，道路交叉口地理图层数据字段包括：交叉口编号、交叉口名称、交叉口经度、交叉口纬度；S2.3、将步骤S2.1处理后的电动自行车GPS数据中的车辆定位经度、车辆定位纬度与步骤S2.2得到的道路交叉口地理图层数据进行关联，计算出道路交叉口的电动自行车流量；S2.4、根据步骤S2.3得到的道路交叉口的电动自行车流量，使用交叉口编号聚合计算每个交叉口的电动自行车总流量，按照流量从大到小排序，计算出交叉口电动自行车流量排名；S2.5、根据步骤S2.3得到的道路交叉口的电动自行车流量利用时间聚合计算24小时电动自行车总流量。5.根据权利要求4所述的一种电动自行车大数据分析系统的工作方法，其特征在于：步骤S2.3中的具体实现方法为：S2.3.1、将电动自行车定位经度、电动自行车定位纬度以及交叉口经度、交叉口纬度进行坐标转换，由WGS84坐标转化为墨卡托投影坐标：x=lng*20037508.34/180
y=(math.log(math.tan((90+ lat)*math.pi/360))/(math.pi/180))*20037508.34/180其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓春，朱发玉，丘建栋，刘星，王燕，
申请(专利权)人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：