基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警方法及系统与流程

1.本发明涉及交通大数据分析预警领域，尤其涉及一种基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警方法及系统。


背景技术：

2.国家在智能交通与交通信息化领域提出了顶层设计要求，全国各高速公路服务区借此东风，正在尝试如何将大数据技术应用于服务区信息化建设过程中。在大数据、云计算、人工智能等新一代信息和智能技术快速发展的大背景下，通过各类智能化的手段，对交通相关信息进行全面获取、深度分析、综合研判、智能生成对策方案、精准决策、系统应用、循环优化来更好地实现对交通的治理和服务，推动交通运输产业发生颠覆性变化，提升交通运输产业效率，丰富产品和服务形态。
3.随着服务区客流量快速的增长，尤其在节假日期间，大量的游客涌入服务区，给服务区的各项工作带来巨大的考验。并且随着新能源车的普及，服务区的大流量也会造成充电桩被占用，排队等待时间过长等问题，从而进一步增加了节假日服务区的混乱程度。
4.因此，如何及时的掌握各个服务区的交通流量预警数据，并有效的做出预警以及控制交通流量，为人们出行提供最优最便利的服务同时，也大大减轻服务区的工作压力。


技术实现要素：

5.本发明的实施例提供一种基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警方法及系统，能够及时的掌握各个服务区的交通流量预警数据，并有效的做出预警以及控制交通流量。
6.为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
7.第一方面，本发明的实施例提供的基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警方法，包括：
8.s1、所述服务器通过网络通信线程m，接收所述前端设备上报的数据，并存入消息队列q；
9.s2、通过流式处理线程s1从消息队列q取出数据进行解析，并得到停车数据，之后分别访问所述关系型数据库、所述文件型数据库和所述缓存型数据库，更新r1和c1中记录的车位情况，并将停车记录存入f；
10.s3、通过流式分析线程s2从c1和c2读取停车位的占用情况数据和预警阈值数据，得到服务区的交通流量预警的结果，并将预警结果存入r3。
11.第二方面，本发明的基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警系统，包括：
12.前端设备和后端集群，所述前端设备包括布置在服务区入口和出口出的车辆监测设备，所述后端集群包括：服务器、关系型数据库、文件型数据库和缓存型数据库，其中，在所述关系型数据库中存储停车位表r1、第一预警阈值表r2和预警表r3，在所述文件型数据库中存储停车记录表f，在所述缓存型数据库中存储停车位实时状态表c1和第二预警阈值
表c2，所述服务器与所述前端设备建立网络通信；
13.所述服务器，用于通过网络通信线程m，接收所述前端设备上报的数据，并存入消息队列q；之后，通过流式处理线程s1从消息队列q取出数据进行解析，并得到停车数据，之后分别访问所述关系型数据库、所述文件型数据库和所述缓存型数据库；
14.所述关系型数据库，用于根据所述服务器的访问操作，更新r1；
15.所述缓存型数据库，用于根据所述服务器的访问操作，更新c1；
16.所述文件型数据库，用于将停车记录存入f；
17.所述服务器，还用于通过流式分析线程s2从c1和c2读取停车位的占用情况数据和预警阈值数据，得到服务区的交通流量预警的结果；
18.所述关系型数据库，还用于将预警结果存入r3。
19.本发明提供了一种基于交通运行状态感知数据实现节假日服务区交通流量预警的方法。首先根据服务区基本情况设置服务区各类型车位属性和预警阈值，以供查询、更新和比对。然后，根据服务区入口和出口车辆监测设备上报的车辆进出数据，更新相应类型车位空闲数量。接着，定期查询各类型车位的空闲车位，并与预警阈值进行比对，根据比对结果判断是否存在服务区交通流量预警。本发明能够快速、准确、可靠地得到节假日服务区交通流量预警信息。以便于可以及时的掌握各个服务区的交通流量预警数据，综合各个服务区数据变化及时采取合理的措施，控制交通流量，为人们出行提供最优最便利的服务同时，也大大减轻服务区的工作压力。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
21.图1为本发明实施例提供的具体实例的示意图；
22.图2为本发明实施例提供的方法流程示意图；
23.图3为本发明实施例提供的系统架构示意图。
具体实施方式
24.为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。下文中将详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使
用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
25.本发明的设计思路大致为：提出了一种基于交通运行状态感知数据实现节假日服务区交通流量预警的方法，通过将服务区入口和出口车辆监测设备上报的车辆进出数据分析存储为相应类型车位空闲数量，同时定期将各类型车位的空闲车位与预警阈值进行比对，根据分析方法判断出是否存在服务区交通流量预警，从而实现服务区交通流量及时、准确的预警。
26.本发明实施例提供一种基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警方法，所述方法用于一种如图3所示的系统，所述系统包括：前端设备和后端集群，所述前端设备包括布置在服务区入口和出口出的车辆监测设备。其中，检测设备可以是摄像头、用于实时拍摄服务区入口和出口，并将视频流传输给视频服务器，由视频服务器分析视频流并确定车流量，其中，分析视频流并确定车流量的具体方式，可以采用目前已有的车流分析方式。
27.所述后端集群包括：服务器、关系型数据库、文件型数据库和缓存型数据库，其中，在所述关系型数据库中存储停车位表r1、第一预警阈值表r2和预警表r3，在所述文件型数据库中存储停车记录表f，在所述缓存型数据库中存储停车位实时状态表c1和第二预警阈值表c2，所述服务器与所述前端设备建立网络通信。具体的，可以预先定义关系型数据库停车位表r1、预警阈值表r2、预警表r3，其中r1和r2设置初始值；预先定义文件型数据库停车记录表f；预先定义缓存型数据库停车位实时状态表c1和预警阈值表c2并设置初始值。
28.如图2所示，所述方法包括：
29.s1、所述服务器通过网络通信线程m，接收所述前端设备上报的数据，并存入消息队列q。
30.其中，如图1所示的，服务器设备通过网络通信线程m接收服务区入口和出口监测设备上报的数据，网络通信线程m接收服务区入口和出口监测设备上报的数据，经初步校验后存入消息队列q。
31.s2、通过流式处理线程s1从消息队列q取出数据进行解析，并得到停车数据，之后分别访问所述关系型数据库、所述文件型数据库和所述缓存型数据库，更新r1和c1中记录的车位情况，并将停车记录存入f。
32.其中，流式处理线程s1从q取出数据，解析后获取停车数据，更新r1、c1车位数量，并将停车记录存入f
33.s3、通过流式分析线程s2从c1和c2读取停车位的占用情况数据和预警阈值数据，得到服务区的交通流量预警的结果，并将预警结果存入r3。
34.其中，流式分析线程s2定期从c1、c2取出停车位和预警阈值数据，分析后得到是否存在服务区交通流量预警的结果，并将预警结果存入r3。在实际应用中，使用网络通信线程、流式处理和分析线程、消息队列、文件型数据库、缓存型数据库等技术实现异步的高性能、高可用、高速度、高吞吐量网络通信、数据分析以及数据存储。
35.进一步的，本实施例中可以通过所述车辆监测设备，识别得到车牌的长度和车牌
号中的字母，并将车牌的长度接近480mm并且车牌号中存在字母d或f的车辆，判定为新能源车；
36.或者，通过所述车辆监测设备，识别得到车牌的长度、颜色和车牌号中的字母，并将车牌的长度接近480mm、并且车牌号中存在字母d或f、并且车牌中存在绿色的车辆，判定为新能源车。具体的，r1中包括停车位类型、停车位数量、停车位空闲数量和更新时间，其中，r1的初始数据为3条。r2中包括停车位类型和预警阈值，其中，r2初始数据3条。r3中包括停车位类型、报警状态、报警时间和处理状态。f中包括车型、车牌号、进出时间、进出状态。c1中包括停车位类型、停车位数量、停车位空闲数量、更新时间，其中，c1初始数据3条。c2中包括停车位类型、预警阈值，其中，c2初始数据3条。例如：
37.r1中的字段包括停车位类型(1：小客；2：大客；3：货车；4：新能源车)、停车位数量、停车位空闲数量、更新时间(yyyy
‑
mm
‑
dd hh:mm:ss)，设置r1初始数据3条。
38.r2中的字段包括停车位类型(1：小客；2：大客；3：货车；4：新能源车)、预警阈值，设置r2初始数据3条。
39.r3中的字段包括停车位类型(1：小客；2：大客；3：货车；4：新能源车)、报警状态(0：无报警；1报警)、报警时间(yyyy
‑
mm
‑
dd hh:mm:ss)、处理状态(0未处理；1已处理)。
40.f中的字段包括车型(1：小客；2：大客；3：货车；4：新能源车)、车牌号、进出时间(yyyy
‑
mm
‑
dd hh:mm:ss)、进出状态(0：进；1：出)。
41.c1中的字段包括停车位类型(1：小客；2：大客；3：货车；4：新能源车)、停车位数量、停车位空闲数量、更新时间(yyyy
‑
mm
‑
dd hh:mm:ss)，设置c1初始数据3条；
42.c2中的字段包括停车位类型(1：小客；2：大客；3：货车；4：新能源车)、预警阈值，设置c2初始数据3条。
43.并可以预先分别设置r1、r2、c1和c2各自的初始值，其中，根据服务区各类型停车位的实际数量和预警要求设置r1、r2、c1和c2的初始值，c1初始值可与r1相同，c2初始值可与r2相同。
44.本实施例中，在s1中包括：所述网络通信线程m，可以通过通过tcp/ip、udp或mqtt方式，连接服务区入口和出口车辆监测设备，并接收所述车辆监测设备上报的数据。利用奇偶校验对所述车辆监测设备上报的数据的完整性进行校验，校验合格后存入消息队列q，否则丢弃。
45.本实施例中，在s2中包括：
46.通过流式处理线程s1从消息队列q取出数据进行解析，并分析车辆的驶入或驶出情况，其中，得到的停车数据包括：车型、车牌号、进出时间和进出状态。若是驶入服务区，则将相应车型的停车位空闲数量减1；若是驶出服务区，则将相应车型的停车位空闲数量加1。之后更新r1和c1中记录的停车位空闲数量的字段和更新时间的字段。
47.具体的，当q有新数据时，流式处理线程s1从q取出一条数据，按照协议解析获取车型、车牌号、进出时间、进出状态等数据，并判断出车辆是驶入服务区还是驶出服务区。若是驶入服务区，则相应车型的停车位空闲数量减1；若是驶出服务区，则相应车型的停车位空闲数量加1。需要更新记录的表是r1和c1的停车位空闲数量、更新时间字段。需要新增记录的表是f全部字段。
48.本实施例中，在s3中包括：从c1中确定小客停车位空闲数量n1、大客停车位空闲数
量n2、货车停车位空闲数量n3和新能源车位空闲数量n4，停车位的占用情况数据包括：停车位类型、停车位数量和停车位空闲数量。从c2中读取的预警阈值数据包括：小客停车位预警阈值b1、大客停车位预警阈值b2、货车停车位预警阈值b3和新能源车停车位预警阈值b4。
49.其中，流式分析线程s2定期从c1、c2取出停车位和预警阈值数据。分别定义小客停车位空闲数量n1、大客停车位空闲数量n2、货车停车位空闲数量n3和新能源车停车位空闲数量n4。同时，分别定义小客停车位预警阈值b1、大客停车位预警阈值b2、货车停车位预警阈值b3和新能源车停车位预警阈值b4。
50.本实施例中，在s3中，得到服务区的交通流量预警的结果的过程包括：
51.若n1<b1，则交通流量预警的结果包括服务区小客交通流量预警。
52.和，若n2<b2，则交通流量预警的结果包括服务区大客交通流量预警。
53.和，若n3<b3，则交通流量预警的结果包括服务区货车交通流量预警。
54.和，若n4<b4，则交通流量预警的结果包括服务区新能源车交通流量预警。和，若n1<b1且n2<b2且n3<b3且n4<b4，则交通流量预警的结果包括服务区整体交通流量预警。
55.例如：可以执行if(n1<b1),若true，则服务区小客交通流量预警；执行if(n2<b2),若true，则服务区大客交通流量预警；执行if(n3<b3),若true，则服务区货车交通流量预警；执行if(n4<b4),若true，则服务区新能源车交通流量预警；执行if((n1<b1)&(n2<b2)&(n3<b3)&(n4<b4)),则服务区整体交通流量预警。最后，将分析后得到的预警结果存入r3。
56.本实施例中，首先根据服务区基本情况设置服务区各类型车位属性和预警阈值，以供查询、更新和比对。然后，根据服务区入口和出口车辆监测设备上报的车辆进出数据，更新相应类型车位空闲数量。接着，定期查询各类型车位的空闲车位，并与预警阈值进行比对，根据比对结果判断是否存在服务区交通流量预警。以便于能够快速、准确、可靠地得到节假日服务区交通流量预警信息。通过将服务区入口和出口车辆监测设备上报的车辆进出数据分析存储为相应类型车位空闲数量，同时定期将各类型车位的空闲车位与预警阈值进行比对，根据分析方法判断出是否存在服务区交通流量预警，从而实现服务区交通流量及时、准确的预警，符合实际情况的需求。
57.本实施例在实际应用中，网络通信线程支持多种编解码和多种主流协议，可以有效解决多种车辆监测设备存在不同通信协议、不同通信方式的问题；消息队列是持久化、高吞吐量数据存储，作为数据接入和数据处理的连接点，能够有效解决数据接收后来不及处理而存在的数据丢失问题；流式处理和流式分析采用内存处理数据以及查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能处理分析。
58.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。