基于大数据反馈的城市智慧交通公共管理系统的制作方法

本发明涉及智慧交通，具体涉及基于大数据反馈的城市智慧交通公共管理系统。

背景技术：

1、当今，城市化迅猛发展，城市人口和车辆数量呈爆发式增长，交通领域面临诸多严峻挑战，传统交通管理模式已难以应对。

2、交通拥堵现象极为突出，有限的城市道路资源不堪重负。每至交通高峰时段，主干道车水马龙，车辆长时间停滞不前，形成严重堵塞。现有的交通信号灯配时僵化，无法依据实时车流量灵活变动，致使一些路段车辆过度聚集，而其他路段却未得到充分利用。同时，针对拥堵路段，缺乏精准有效的车辆绕行引导机制，驾驶员难以获取可靠的绕行路线信息，只能盲目跟从车流，进一步加剧了道路的拥堵程度，并且大量车辆的滞留还造成了能源的浪费以及环境的污染。交通安全方面同样不容乐观。车辆行驶速度快慢不一，车型种类繁杂多样，再加上天气等环境因素的干扰，交通事故频繁发生。例如，在大雾弥漫或暴雨倾盆等恶劣天气条件下，道路能见度急剧下降，若驾驶员未能及时获取路况信息并相应调整车速，发生碰撞事故的风险便会大幅增加。然而，传统的交通管理系统在车辆行驶速度异常监测与分析方面存在明显短板，难以对环境因素与交通安全进行综合考量与评估，无法做到提前预警并实施针对性的安全管理策略，这无疑给城市交通的安全运行埋下了巨大隐患。此外，交通管理部门在进行交通规划和资源分配时，由于缺乏对不同时间段交通流量变化规律的精确掌握，往往难以制定出科学合理的方案。无法准确甄别高峰、低谷以及正常时段的交通流量差异，导致交通基础设施建设布局不够合理，人力物力调配失衡，难以高效地应对各个时段的交通压力。

3、基于此，提出基于大数据反馈的城市智慧交通公共管理系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于大数据反馈的城市智慧交通公共管理系统，解决了背景技术中所提出的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、基于大数据反馈的城市智慧交通公共管理系统，包括：

4、数据采集单元，用于利用安装在道路上的地磁传感器采集车辆的流量数据，流量数据包括指定单位时间内通过指定路段的车辆数量；以及通过摄像头采集目标车辆的行驶速度以及目标车辆的类型信息；还通过道路气象传感器采集环境数据，环境数据包含指定路段的在指定单位时间内的能见度；

5、数据分析单元，用于对数据采集单元采集的结果进行交通分析：

6、路况评估单元，用于依据数据分析单元得到的结果，进行交通状况评估；

7、安全评估单元，用于依据数据分析单元得到的结果，进行交通安全评估；

8、交通管理单元，用于依据路况评估单元的结果进行拥堵管理，还用于依据安全评估单元的结果进行安全管理；

9、时段分析单元，用于在指定周期内多个目标时间段中分析出高峰时段和低谷时段；

10、信息展示单元，用于将数据分析单元、路况评估单元、安全评估单元、时段分析单元和交通管理单元得出的结果展示相关人员。

11、作为本发明进一步的方案：交通分析方式如下：

12、stepa1、交通流量分析

13、在目标时间段t内，将多个指定单位时间内在指定路段的车辆数量标记为nk，t，k＝1、2、……e，e为目标时间段内包含单位时间的数量，t表示第几个目标时间段；

14、随之通过：

15、

16、式中，s表示目标时间段的时间间隔；

17、计算出指定路段在目标时间段内的平均交通流量qs，t；

18、stepa2、交通车速分析

19、将目标时间段t内多个目标车辆的行驶速度标记为vi，t，i＝1、2、……n；

20、其中，n表示目标时间段t内多个目标车辆的数量，且

21、

22、随之通过：

23、

24、计算出指定路段在目标时间段t内的平均行驶速度us，t；

25、stepa3、车辆类型分析

26、在目标时间段t内所有目标车辆中，统计指定路段上同一类型目标车辆的数量，并将其标记为tj，t，j＝1、2、……m，m表示目标车辆的类型数量；

27、随之通过：

28、

29、计算出不同类型的目标车辆在指定路段上所有目标车辆的比例pj，t。

30、作为本发明进一步的方案：交通状况评估方式如下：

31、在目标时间段t内，提取平均交通流量qs，t、平均行驶速度us，t，以及不同类型的目标车辆在指定路段上所有目标车辆的比例pj，t；

32、随之通过：

33、

34、计算出指定路段上的拥堵系数ds；

35、式中，βq、βv、βp为预设的权重系数，αj为针对不同车辆类型对拥堵影响而预设的修正系数；

36、随之将指定路段上的拥堵系数ds与预设的多个拥堵等级阈值dy1、dy2、dy3进行比较：

37、其中，dy1＜dy2＜dy3；

38、若ds＜dy1，则判定指定路段上的交通状况畅通；

39、若dy1≤ds＜dy2，则判定指定路段上的交通状况轻度拥堵；

40、若dy2≤ds＜dy3，则判定指定路段上的交通状况中度拥堵；

41、若ds≥dy3，则判定指定路段上的交通状况重度拥堵。

42、作为本发明进一步的方案：交通管理单元的方式如下：

43、当指定路段处于轻度拥堵时，则根据车辆类型比例pj，t调整信号灯配时；

44、当指定路段处于中度拥堵时，则先调整信号灯配时，还通过诱导屏引导车辆绕行；

45、当指定路段处于重度拥堵时，除调整信号灯配时以及通过诱导屏引导车辆绕行外，还增加临时管制措施；

46、临时管制措施包含限制对应车辆类型的车辆进入指定路段。

47、作为本发明进一步的方案：信号灯配时调整方式如下：

48、如果相应车辆类型比例大于预设的类型比例阈值时，则通过依据该车辆类型而预设的绿灯调整系数，计算出延长绿灯时间；

49、其对应公式如下：

50、gyj＝λj×g0

51、式中，gyj为针对不同车辆类型的延长绿灯时间，λj为针对不同车辆类型而预设的绿灯调整系数，g0为初始绿灯时间；

52、随之将gyj+g0作为指定路段在当前路况下需要调整的绿灯时间来调整信号灯配时。

53、作为本发明进一步的方案：其中通过诱导屏引导车辆绕行时，根据周边道路的交通流量和拥堵状况，计算最佳绕行路线；

54、具体方式如下：

55、提取与指定路段相关的所有绕行路线；

56、随之获取各个绕行路线中的路段数量，同时提取各个绕行路线中各个路段的长度，以及提取各个绕行路线中对应各个路段在目标时间段内的平均交通流量；

57、选定一个绕行路线；

58、通过：

59、

60、计算出该绕行路线的绕行系数rx；

61、其中，绕行系数rx值越小，则表示相应绕行路线的越佳；

62、式中，θ为预设的交通流量加权值调整系数，用于结合平均交通流量计算出交通流量加权系数zf，q1 f为该绕行路线中各个路段在目标时间段内的平均交通流量，ldf为该绕行路线中各个路段的长度，f＝1、2、……h，h为该绕行路线中的路段数量；

63、以此类推，计算出所有绕行路线对应的绕行系数，最后选定绕行系数值最小的绕行路线作为最佳绕行路线，并将最佳绕行路线显示在诱导屏上。

64、作为本发明进一步的方案：交通安全评估方式如下：

65、将目标时间段t内多个目标车辆的行驶速度vi，t与预设的车速阈值vy进行比较：

66、vi，t＜vy，则判定该车速异常，随之统计目标时间段t内车速异常的车辆数量，并将其标记为mt；

67、随之通过：

68、

69、计算出目标时间段t内车速异常的车辆数量在nt个目标车辆的占比bt；

70、同时将指定路段的在目标时间段的能见度，并将其记为w；

71、之后通过：

72、

73、计算出指定路段上的安全指数a；

74、式中，γ1和γ2为对应预设的权重系数；

75、接着将指定路段上的安全指数a与预设的安全阈值ay1、ay2和ay3进行比较：

76、其中，ay1＞ay2＞ay3；

77、若a＞ay1，则表示指定路段的安全性良好；

78、若ay1≥a＞ay2，则表示指定路段存在轻度安全隐患，即安全性一般；

79、若ay2≥a＞ay3，则表示指定路段存在中度安全隐患，即安全性较低；

80、若a＜ay3，则表示指定路段存在重度安全隐患，即安全性非常低。

81、作为本发明进一步的方案：安全管理方式如下：

82、若指定路段存在轻度安全隐患时，则在指定路段设置警示标志；

83、若指定路段存在中度安全隐患时，则在指定路段设置警示标志，并加强道路巡逻监控；

84、若指定路段存在重度安全隐患时，则在指定路段设置禁止通行标志。

85、作为本发明进一步的方案：时段分析单元的方式如下：

86、提取指定周期内相邻目标时间段在指定路段的平均交通流量；

87、随之通过：

88、

89、计算出目标时间段t的流量变化率rt；

90、式中，t-1为与第t个目标时间段相邻的前一个目标时间段；

91、之后将目标时间段t的流量变化率rt与预设的变化阈值rmin和rmax进行比较：

92、若rmin≤rt≤rmax，则判定目标时间段t为正常时段；

93、若rt＜rmin，则判定目标时间段t为低谷时段；

94、若rt＞rmax，则判定目标时间段t为高峰时段。

95、本发明的有益效果：

96、精准交通分析：通过数据采集单元收集车辆流量、行驶速度、车辆类型以及环境能见度等多方面数据，数据分析单元能进行交通流量、车速、车辆类型等细致分析，为后续评估与管理提供全面且准确的数据基础。

97、科学交通状况评估：依据交通分析结果，路况评估单元采用合理的计算公式，综合考虑平均交通流量、平均行驶速度以及不同类型车辆比例等因素，并结合预设权重系数和修正系数，准确评估出指定路段的拥堵状况，区分出畅通、轻度拥堵、中度拥堵和重度拥堵等不同等级，有助于交通管理部门针对性地采取措施。

98、有效交通管理措施：交通管理单元根据不同拥堵程度采取相应措施。轻度拥堵时可依车辆类型比例调整信号灯配时；中度拥堵时除调整信号灯配时还利用诱导屏引导车辆绕行；重度拥堵时在上述基础上增加临时管制措施，如限制对应车辆类型进入指定路段，从而有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率。

99、信号灯配时合理调整：根据不同车辆类型比例与预设阈值的比较，通过预设的绿灯调整系数计算延长绿灯时间，进而合理调整信号灯配时，使信号灯设置更符合实际交通需求，减少车辆等待时间，进一步优化交通流。

100、诱导屏引导车辆高效绕行：在引导车辆绕行时，能综合考虑周边道路的交通流量、路段长度等因素，通过计算各绕行路线的绕行系数，选定绕行系数最小的最佳绕行路线并显示在诱导屏上，帮助司机快速找到最优绕行路径，避免盲目绕行导致的交通混乱，提高整体交通疏导效果。

101、准确交通安全评估：通过将目标车辆行驶速度与预设车速阈值比较，统计车速异常车辆数量并结合路段能见度，利用预设权重系数计算出安全指数，以此准确评估指定路段的安全状况，可区分出安全性良好、存在轻度、中度、重度安全隐患等不同情况。

102、针对性安全管理措施：针对不同程度的安全隐患，安全管理单元采取相应措施，如设置警示标志、加强道路巡逻监控或设置禁止通行标志等，有效保障了道路交通安全，降低交通事故发生的可能性。

103、时段特征精准分析：时段分析单元通过计算目标时间段的流量变化率，并与预设阈值比较，能够精准判定出高峰时段、低谷时段和正常时段，有助于交通管理部门提前做好交通调度和资源配置等工作，更好地应对不同时段的交通压力。

104、综上所述，本发明的城市智慧交通公共管理系统能够全面、精准地对城市交通进行分析、评估、管理和调控，有效提高交通效率、保障交通安全，提升城市交通管理的智能化水平。