一种基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法技术方案

本发明专利技术属于智能交通领域，公开了一基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法，该方法包括：采集模块对泛路况信息进行实时采集，并将通过数据传输模块发送到数据转换模块；数据传输模块将采集的局部路况信息发送到数据转换模块；数据处理模块对来自数据转换模块的局部路况信息画面进行滤波处理，并发送至汇总平台；汇总平台对路况信息进行检索，根据局部路况信息，生成全局路况信息，并通过移动通信公网向目标车辆发送全局路况信息，由目标车辆根据全局路况信息信息选取目标路况信息。本发明专利技术可以更加全面地了解当前道路整体的状况，检索速度快，更新效率高，具有较好的实时性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法


[0001]本专利技术属于智能交通领域，尤其涉及区域内多维交通信息的实时采集处理方法。

技术介绍

[0002]随着经济增长和城市规模的扩大，私家车拥有量逐年加大，然而，各城市的城市交通基础设施及公共交通工具的发展却明显缓慢，已不能满足交通流量较大时的交通需求，交通拥堵现象常有发生。交通拥堵造成能源浪费，污染环境空气，遇到急救等紧急状态难以应变，极大降低了工作效率和生活品质。
[0003]因而使得各家厂商无不致力于研发用于提升行车安全的相关信息系统。然而，这些系统多半只能针对车辆周围的环境进行检测并提供相关的信息，无法针对较远处的路况进行检测。因此，当某个地点发生事故时，附近的驾驶们可能无法及时进行改道等应变措施。在此情况下，轻则导致交通拥塞，重则可能进一步衍生其他的事故。另外，现有基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法检索效率低。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0005](1)监测区域有限，只能针对车辆周围的环境进行检测并提供相关的信息，无法针对较远处的路况进行检测。当某个地点发生事故时，附近的车辆的驾驶员可能无法及时采取应变措施。
[0006](2)基于智能交通系统的实时性路况信息提供方法检索效率低。

技术实现思路

[0007]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法，该方法具体包括：
[0008]S1：采集模块对泛路况信息进行实时采集，并将通过数据传输模块发送到数据转换模块；
[0009]S2：数据传输模块将采集的局部路况信息发送到数据转换模块；
[0010]S3：数据转换模块将采集的局部路况信息画面利用数据转换模块转换成4
‑
20mA的电流信号，将转换完成的信号输入数据处理模块；
[0011]S4：数据处理模块对来自数据转换模块的局部路况信息画面进行滤波处理，并发送至汇总平台；
[0012]S5：汇总平台对路况信息进行检索，根据局部路况信息，生成全局路况信息，并通过移动通信公网向目标车辆发送全局路况信息，由目标车辆根据全局路况信息信息选取目标路况信息；
[0013]所述对路况信息进行检索方法：
[0014]a：在汇总平台中输入目标路况检索信息；
[0015]b：若在汇总平台中输入目标路况检索信息中各关键词之间以空格隔开则为多关键词路况信息检索，执行步骤d；否则为地名信息检索，执行步骤c；
[0016]c：采用智能垂直地名信息模糊检索方法进行地名信息的检索，若目标路况检索信息中包含路名，则用该路名信息针对不同查询内容返回不同路况信息；否则将目标路况检索信息拆分为多个关键词后执行步骤d；
[0017]d：采用智能垂直信息关键词组合检索方法，通过目标路况检索信息的每个关键词具有最大匹配率的路况信息特征，得到查询结果并进行路况信息的展示；
[0018]所述采用智能垂直地名信息模糊检索方法进行地名信息的检索的方法包括以下步骤：
[0019]获取目标路况检索信息；
[0020]使用分词系统对目标路况检索信息进行分词和词性标注，并且提取名词及名词短语作为候选词；
[0021]将提取的候选词与标准路名词库进行模糊匹配，选取各候选词最优的匹配率；
[0022]利用设定的语法规则库中的语法规则，对分词结果进行拆分或者合并，生成新的候选词，并将新的候选词与标准路名词库进行模糊匹配，选取各候选词最优的匹配率；
[0023]对得到的各匹配率进行排序，对不同拆分状态下的所有候选词进行加权平均处理，得到各拆分状态的匹配率，并选取匹配率最高的拆分状态对应的匹配结果；
[0024]若所选取的最高的匹配率大于设定阈值，则判断为目标路况检索信息中包含路名，该匹配率下的拆分状态对应的匹配结果作为准确的路名匹配结果；否则判断为目标路况检索信息中不包含路名；
[0025]所述采用智能垂直信息关键词组合检索的方法包括如下的步骤：
[0026]获取以空格隔开的关键词作为候选词；
[0027]确定输入的每个关键词具有最大匹配率的路况信息特征；所述路况信息特征分为信息来源、信息类型、创建时间、分区方向；
[0028]通过加权平均方法得到该条查询的查询结果；
[0029]将超过设定阈值的查询结果展示给查询用户。
[0030]进一步，所述局部路况信息具体为：局部采集模块对应道路的道路流量、障碍物移动轨迹、交通管理设施数据、道路平均车速、交通信号数据等。
[0031]进一步，所述数据转换模块的转换方法包括：
[0032]将局部采集模块获取的数据信号转化为需要发送的串行数据包；
[0033]将获取的所述串行数据包进行串/并转换，并发送对应的节点；
[0034]各个节点对接收到的相关数据进行PSK映射和跳频处理；
[0035]通过自适应滤波器输出经过PSK映射和跳频处理后得到的相关数据的目标信号，并对所述目标信号进行信号增强处理；其中，所述信号增强处理包括：
[0036]利用Hurst指数的时间函数建立离散时间序列的非规则指标；
[0037]将所述自适应滤波器的参数利用代价函数迭代计算，计算公式如下：
[0038][0039][0040]其中，Jw为代价函数，Cw为收敛指标，λ为拉格朗日乘子，Hw为不规则性指标，n为时
间序数，w(n)为所述自适应滤波器的参数矩阵，μ为迭代步长，e(n)为误差信号，h(n)为所述延时模块的输出信号矩阵，g(n)为所述自适应滤波器输出信号，i1、i2为间隔序数；
[0041]自适应滤波器在调整后的参数下，输出去噪后的目标信号；
[0042]将经过信号增强处理后得到的信号数据进行叠加，得到电流信号，并将所述电流信号经过耦合后，输入至数据处理模块。
[0043]进一步，所述数据处理模块对来自数据转换模块的局部路况信息画面进行滤波处理的方法具体包括：
[0044](1)数据处理模块获取外部的采样数据并存储到第一缓存单元；
[0045](2)第一处理单元对所述第一缓存单元中的数据进行去除杂波中的一级高次谐波的处理，得到欲取基波信号的大小，并将得到的除杂波后的数据存储到第二缓存单元；
[0046](3)变化趋势判断单元从第二缓存单元中获取去除杂波后的数据，并对该获取的去除杂波后的数据进行数据变化趋势的判断，依据判断结果取得当前信号的变化趋势；
[0047](4)第二处理单元从变化趋势判断单元获取当前信号的变化趋势标志，并从第二缓存单元中获取去除杂波后的数据；按照从变化趋势判断单元获取的当前信号的变化趋势标志，对从第二缓存单元中获得的去除杂波后的数据进行分类和加权处理，取得分类和加权处理后的计算结果数据并输出；
[0048]其中，所述变化趋势判断单元将当前信号的变化趋势标志以及开始变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法，其特征在于，该方法具体包括：S1：局部采集模块对局部路况信息进行实时采集，并将通过数据传输模块发送到数据转换模块；S2：数据传输模块将采集的局部路况信息发送到数据转换模块；S3：数据转换模块将采集的局部路况信息画面利用数据转换模块转换成4
‑
20mA的电流信号，将转换完成的信号输入数据处理模块；S4：数据处理模块对来自数据转换模块的局部路况信息画面进行滤波处理，并发送至汇总平台；S5：汇总平台对路况信息进行检索，根据局部路况信息，生成全局路况信息，并通过移动通信公网向目标车辆发送全局路况信息，由目标车辆根据全局路况信息信息选取目标路况信息；所述对路况信息进行检索方法：a：在汇总平台中输入目标路况检索信息；b：若在汇总平台中输入目标路况检索信息中各关键词之间以空格隔开则为多关键词路况信息检索，执行步骤d；否则为地名信息检索，执行步骤c；c：采用智能垂直地名信息模糊检索方法进行地名信息的检索，若目标路况检索信息中包含路名，则用该路名信息针对不同查询内容返回不同路况信息；否则将目标路况检索信息拆分为多个关键词后执行步骤d；d：采用智能垂直信息关键词组合检索方法，通过目标路况检索信息的每个关键词具有最大匹配率的路况信息特征，得到查询结果并进行路况信息的展示；所述采用智能垂直地名信息模糊检索方法进行地名信息的检索的方法包括以下步骤：获取目标路况检索信息；使用分词系统对目标路况检索信息进行分词和词性标注，并且提取名词及名词短语作为候选词；将提取的候选词与标准路名词库进行模糊匹配，选取各候选词最优的匹配率；利用设定的语法规则库中的语法规则，对分词结果进行拆分或者合并，生成新的候选词，并将新的候选词与标准路名词库进行模糊匹配，选取各候选词最优的匹配率；对得到的各匹配率进行排序，对不同拆分状态下的所有候选词进行加权平均处理，得到各拆分状态的匹配率，并选取匹配率最高的拆分状态对应的匹配结果；若所选取的最高的匹配率大于设定阈值，则判断为目标路况检索信息中包含路名，该匹配率下的拆分状态对应的匹配结果作为准确的路名匹配结果；否则判断为目标路况检索信息中不包含路名；所述采用智能垂直信息关键词组合检索的方法包括如下的步骤：获取以空格隔开的关键词作为候选词；确定输入的每个关键词具有最大匹配率的路况信息特征；所述路况信息特征分为信息来源、信息类型、创建时间、分区方向；通过加权平均方法得到该条查询的查询结果；将超过设定阈值的查询结果展示给查询用户。
2.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法，其特征在于，所述局部路况信息具体为：局部采集模块对应道路的道路流量、障碍物移动轨迹、交通管理设施数据、道路平均车速、交通信号数据等。3.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的实时性强的路况信息提供方法，其特征在于，所述数据转换模块的转换方法包括：将局部采集模块获取的数据信号转化为需要发送的串行数据包；将获取的所述串行数据包进行串/并转换，并发送对应的节点；各个节点对接收到的相关数据进行PSK映射和跳频处理；通过自适应滤波器输出经过PSK映射和跳频处理后得到的相关数据的目标信号，并对所述目标信号进行信号增强处理；其中，所述信号增强处理包括：利用Hurst指数的时间函数建立离散时间序列的非规则指标；将所述自适应滤波器的参数利用代价函数迭代计算，计算公式如下：J
w
＝C
w
+λH
w
；其中，Jw为代价函数，Cw为收敛指标，λ为拉格朗日乘子，Hw为不规则性指标，n为时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟翔，李光鑫，伍涵荣，周寒彻，刘正，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：