【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通系统，尤其涉及工业上楼智慧交通疏导管理系统。
技术介绍
1、智能交通系统是一种综合应用信息技术、通信技术和控制技术的交通管理系统。它的目标是通过实时数据采集、分析和控制，以提高交通运输效率、减少交通拥堵、提高安全性和提供更便捷的出行方式。这个领域涵盖了广泛的交通管理和控制技术，包括智能交通信号灯、智能公共交通、交通监控和管理系统等。
2、工业上楼智慧交通疏导管理系统是一种智能交通系统的特定应用，它专注于管理和疏导工业区域内的交通流量，包括车辆和行人。这种系统通常包括传感器、摄像头、实时数据分析、智能信号灯和交通控制中心，以协调和优化工业区域内的交通流动。这可以包括工厂、仓库、物流中心等地方，其中需要管理和优化内部交通流量，以确保物流运营的高效性。系统通过传感器、监控设备、实时数据分析、智能信号控制和通信技术等手段，旨在提高工业区域内交通的流畅度、安全性和效率。其目的包括降低交通拥堵、提高安全性和提高效率，通过实时监测、智能决策支持和通信技术，系统能够实现这些目标，改善内部交通流动，确保物流运营的高效性。
3、现有的智慧交通疏导管理系统在数据处理效率、准确性和系统智能化程度方面存在不足。传统系统没有充分利用物联网技术，导致数据收集不够实时和全面，影响了交通管理的实时响应能力。现有系统在数据处理上依赖于较为简单的算法，缺乏深度学习和强化学习的高级分析能力，从而在预测准确性和信号优化上不够精确。此外，传统的车联网通信技术没有完全发挥其优化路线和调度指令的潜力。环境感知与事故预防措施在传统系
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的工业上楼智慧交通疏导管理系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：工业上楼智慧交通疏导管理系统包括数据采集模块、数据处理模块、自适应交通信号控制模块、车联网优化模块、智能调度路径规划模块、环境感知模块、事故预防模块、用户交互模块；
3、所述数据采集模块基于车流量检测器和监控摄像头，采用物联网技术收集道路交通数据，整合至实时交通数据集；
4、所述数据处理模块基于实时交通数据集，使用深度学习算法进行数据预处理和特征提取，生成处理后的交通数据；
5、所述自适应交通信号控制模块基于处理后的交通数据，采用深度强化学习算法进行信号的自适应控制，生成实时信号控制策略；
6、所述车联网优化模块基于处理后的交通数据，利用车载通信系统dsrc或lte-v2x进行数据交换和边缘计算，生成路线优化方案；
7、所述智能调度路径规划模块基于货物属性、车辆位置和路线优化方案，采用遗传算法和模拟退火算法进行最优路径规划和货运调度，生成调度指令和路径规划结果；
8、所述环境感知模块基于处理后的交通数据，利用激光雷达和红外摄像头设备进行环境监控并对交通环境中的异常行为或潜在风险进行预测，生成风险预警报告；
9、所述事故预防模块基于风险预警报告，利用自动警报系统和预防性控制技术，对预测出现的风险做出反应，生成事故预防措施；
10、所述用户交互模块基于调度指令、路径规划结果和事故预防措施，设计并构建用户友好的界面，生成用户交互接口；
11、所述实时交通数据集包括车流量、车辆行驶速度、车辆类型及道路状况，所述实时信号控制策略包括多路口信号灯的开启和关闭时序，所述路线优化方案包括行驶路线、预计行驶时间和预测交通状况，所述风险预警报告具体为对预测的交通事故和风险的预测情况和防范措施方案，所述事故预防措施包括警报信息和预防性控制指令。
12、作为本专利技术的进一步方案：所述数据采集模块包括视频监控子模块、车流量检测子模块、v2x通信子模块、环境感知子模块、数据库子模块；
13、所述数据处理模块包括数据预处理子模块、数据分类子模块、数据归一化子模块、特征提取子模块、数据存储子模块；
14、所述自适应交通信号控制模块包括drl训练子模块、策略选择子模块、信号控制子模块、反馈学习子模块、优化调整子模块；
15、所述车联网优化模块包括车载通信子模块、数据融合子模块、边缘计算子模块、行驶路径优化子模块、紧急响应子模块；
16、所述智能调度路径规划模块包括路径计算子模块、货运调度子模块、多目标优化子模块、路径规划引擎子模块、用户界面子模块；
17、所述环境感知模块包括传感器数据采集子模块、传感器数据处理子模块、环境监控子模块、风险预测子模块、风险报告子模块；
18、所述事故预防模块包括风险识别子模块、系统警告子模块、控制介入子模块、系统备份子模块、系统恢复子模块；
19、所述用户交互模块包括数据展示子模块、交互操作子模块、界面设计子模块、用户反馈子模块、系统更新子模块。
20、作为本专利技术的进一步方案：所述视频监控子模块基于监控摄像头，采用具体为yolo或ssd的目标检测算法，进行实时视频流分析，并进行车辆识别，生成视频监控数据集；
21、所述车流量检测子模块基于视频监控数据集，采用车道线交叉检测法，进行车辆计数，并与历史数据比对，生成车流量信息数据集；
22、所述v2x通信子模块基于车载设备和基础设施，采用具体为dsrc或c-v2x的车联网通信协议，进行数据交换，并与车流量信息数据集融合，生成v2x通信数据集；
23、所述环境感知子模块基于环境传感器，采用卡尔曼滤波，进行气候与路况分析，并与v2x通信数据集整合，生成环境感知数据集；
24、所述数据库子模块基于环境感知数据集，采用mysql数据库管理系统，进行数据存储优化，并进行查询效率提升，生成综合交通数据库。
25、作为本专利技术的进一步方案：所述数据预处理子模块基于综合交通数据库，采用包括缺失值处理和异常值剔除的数据清洗算法，进行噪声数据过滤，并进行数据格式统一，生成预处理后的交通数据集；
26、所述数据分类子模块基于预处理后的交通数据集，采用支持向量机或随机森林，进行数据标签分类，并进行结果评估，生成分类后的交通数据集；
27、所述数据归一化子模块基于分类后的交通数据集，采用z分数或最小-最大标准化算法，进行特征尺度调整，并进行数据均衡化，生成归一化的交通数据集；
28、所述特征提取子模块基于归一化的交通数据集，采用卷积神经网络的特征层，进行关键特征抽取，并进行特征优化，生成特征提取后的交通数据集；
29、所述数据存储子模块基于特征提取后的交通数据集，采用nosql数据库，进行大数据存储管理，并进行数据备份和恢复，生成交通数据特征库。
30、作为本专利技术的进一步方案：所述drl训练子模块基于处理后的交通数据，采用深本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述工业上楼智慧交通疏导管理系统包括数据采集模块、数据处理模块、自适应交通信号控制模块、车联网优化模块、智能调度路径规划模块、环境感知模块、事故预防模块、用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括视频监控子模块、车流量检测子模块、V2X通信子模块、环境感知子模块、数据库子模块；
3.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述视频监控子模块基于监控摄像头，采用具体为YOLO或SSD的目标检测算法，进行实时视频流分析，并进行车辆识别，生成视频监控数据集；
4.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述数据预处理子模块基于综合交通数据库，采用包括缺失值处理和异常值剔除的数据清洗算法，进行噪声数据过滤，并进行数据格式统一，生成预处理后的交通数据集；
5.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述DRL训练子模块基于处理后的交通数据，采用深度Q网络或策略梯度方法，进行
6.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述车载通信子模块基于处理后的交通数据，采用DSRC或LTE-V2X车载通信系统，进行数据的收集和交换，生成车载数据交换数据集；
7.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述路径计算子模块基于货物属性、车辆位置和路线初始方案，采用遗传算法进行路径搜索，并对路径进行评估，生成初步路径计算结果；
8.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述传感器数据采集子模块利用激光雷达和红外摄像头，进行环境扫描，并收集原始数据，生成原始传感器数据集；
9.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述风险识别子模块基于风险预警报告，采用决策树分析法进行风险因素分解，并进行风险等级评估，生成潜在风险识别结果；
10.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述数据展示子模块基于调度指令、路径规划结果和系统恢复方案，采用数据融合技术进行信息集成展示，并进行交互性增强，生成数据可视化界面；
...【技术特征摘要】
1.工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述工业上楼智慧交通疏导管理系统包括数据采集模块、数据处理模块、自适应交通信号控制模块、车联网优化模块、智能调度路径规划模块、环境感知模块、事故预防模块、用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括视频监控子模块、车流量检测子模块、v2x通信子模块、环境感知子模块、数据库子模块；
3.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述视频监控子模块基于监控摄像头，采用具体为yolo或ssd的目标检测算法，进行实时视频流分析，并进行车辆识别，生成视频监控数据集；
4.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述数据预处理子模块基于综合交通数据库，采用包括缺失值处理和异常值剔除的数据清洗算法，进行噪声数据过滤，并进行数据格式统一，生成预处理后的交通数据集；
5.根据权利要求2所述的工业上楼智慧交通疏导管理系统，其特征在于：所述drl训练子模块基于处理后的交通数据，采用深度q网络或策略梯度方法，进行信号控制策略的训练和模型优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：何云志，李志林，罗艳辉，张青华，刘国全，冯瑞丽，吴辉辉，林东钦，
申请(专利权)人：中建二局第二建筑工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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