一种基于大数据的交通调控系统及方法与流程

本发明涉及大数据数据处理领域，特别是一种基于大数据的交通调控系统及方法。

背景技术：

大数据(big data,mega data)指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。

改革开放以来，中国经济得到了很大发展，人们越来越富裕，城市建设越来越现代化，城市道路设施建设越来越来完善，但是随着个人车辆占有比越来越高，越来越完善的道路建设仍然不能满足人们的出行需求，人们出行过程中仍然常常遭遇堵车。现有的交通路口多设置统一的交通信号灯调控方式，但是往往在市中心或者上下班高峰期容易出现堵车状况，甚至有时候会因为抢到而引发车祸，造成更严重的拥堵，因此急需一种方法能够根据道路实时车流量进行交通灯实时调控。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的交通调控系统及方法，依据历史及实时车流量信息，计算出最优的配时方案对交通灯进行调控，缓解城市拥堵现象。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于大数据的交通调控系统，它包括调控中心模块和车流量信息采集模块，调控中心模块根据车流量信息采集模块采集的车流量信息分析出交通灯的最优配时来控制交通灯的变换；

所述的调控中心模块包括大数据模块、配时优化计算模块、车流量信息存储模块和配时方案输出模块；

大数据模块根据历史车流量信息分析出各车辆在不同日期的常用路线、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax，根据实时车流量数据及各车辆在不同日期的常用路线，分析下一周期，各路口即将到达的车辆数、各路口各车道上个周期遗留的车辆数；

配时优化计算模块根据大数据计算模块计算出的各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax、下一周期各路口即将到达的车辆数和各路口各车道上个周期遗留的车辆数进行各路口配时优化，计算出各路口实时最优的配时方案；

车流量信息存储模块存储各车辆在不同日期的常用路线、用户信息、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax；

配时方案输出模块将实时最优的配时方案通过信号输出装置传输到各路口的交通灯，以控制交通灯运行。

所述的调控中心模块还包括用户管理模块和设置模块，用户管理模块对用户的账号、操作权限进行管理；设置模块用于用户根据需求手动设置交通灯控制参数。

所述的调控中心模块还包括加密模块，加密模块对用户账号密码进行加密，对信号输出装置输出的控制信号进行加密。

所述的加密模块采用MD5加密方法进行加密。

所述的各路口最小绿灯时间Gmin为行人通过该路口侧方斑马线的一般用时，各路口最大绿灯时间Gmax为依据该路口下一路段限速使下一路段停满车辆所需时间。

一种基于大数据的交通调控系统的调控方法，所述方法包括如下步骤：

S1：车流量信息采集模块采集各路口各车道上的车流量信息；

S2：大数据模块根据历史车流量信息计算出各车辆在不同日期的常用路线、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax，根据实时车流量数据及各车辆在不同日期的常用路线，分析下一周期，各路口即将到达的车辆数、、各路口各车道上个周期遗留的车辆数；

S3：配时优化计算模块根据大数据计算模块计算出的各车辆在不同日期的常用路线、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax、下一周期各路口即将到达的车辆数和各路口各车道上个周期遗留的车辆数进行各路口配时优化，计算出各路口实时最优的配时方案；

S4：配时方案输出模块将实时最优的配时方案通过信号输出装置传输到各路口的交通灯，以控制交通灯运行；

S5：交通灯根据实时最优的配时方案调整运行方案，控制车辆流向。

所述的实时最优的配时方案的调整时间的计算公式为：其中m为下一周期各路口即将到达的车辆数，M为该路段能容纳车辆总数，G为该路口平均绿灯时间。

判断该路口最小绿灯时间Gmin与调整时间ΔT之和与最大绿灯时间Gmax的关系；

若调整时间ΔT为0则去除，该路口不进行配时调整；

若Gmin+ΔT＜Gmax，则将绿灯时间调整为Gmin+ΔT；

若Gmin+ΔT≥Gmax，则将绿灯时间日调整为Gmax。

还包括人工手动控制，用户登录调控中心模块进行手动参数设置。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于大数据的交通调控系统及方法，依据历史及实时车流量信息，计算出最优的配时方案对交通灯进行调控，缓解城市拥堵现象，能够对调控中心模块的信息进行加密，保障信息安全。

附图说明

图1为交通调控系统框图；

图2为交通调控流程图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1所示，一种基于大数据的交通调控系统，它包括调控中心模块和车流量信息采集模块，调控中心模块根据车流量信息采集模块采集的车流量信息分析出交通灯的最优配时来控制交通灯的变换；

所述的调控中心模块包括大数据模块、配时优化计算模块、车流量信息存储模块和配时方案输出模块；

大数据模块根据历史车流量信息分析出各车辆在不同日期的常用路线、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax，根据实时车流量数据及各车辆在不同日期的常用路线，分析下一周期，各路口即将到达的车辆数、各路口各车道上个周期遗留的车辆数；

配时优化计算模块根据大数据计算模块计算出的各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax、下一周期各路口即将到达的车辆数和各路口各车道上个周期遗留的车辆数进行各路口配时优化，计算出各路口实时最优的配时方案；

车流量信息存储模块存储各车辆在不同日期的常用路线、用户信息、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax；

配时方案输出模块将实时最优的配时方案通过信号输出装置传输到各路口的交通灯，以控制交通灯运行。

所述的调控中心模块还包括用户管理模块和设置模块，用户管理模块对用户的账号、操作权限进行管理；设置模块用于用户根据需求手动设置交通灯控制参数。

所述的调控中心模块还包括加密模块，加密模块对用户账号密码进行加密，对信号输出装置输出的控制信号进行加密。

所述的加密模块采用MD5加密方法进行加密。

所述的各路口最小绿灯时间Gmin为行人通过该路口侧方斑马线的一般用时，各路口最大绿灯时间Gmax为依据该路口下一路段限速使下一路段停满车辆所需时间。

如图2所示，一种基于大数据的交通调控系统的调控方法，所述方法包括如下步骤：

S1：车流量信息采集模块采集各路口各车道上的车流量信息；

S2：大数据模块根据历史车流量信息计算出各车辆在不同日期的常用路线、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax，根据实时车流量数据及各车辆在不同日期的常用路线，分析下一周期，各路口即将到达的车辆数、、各路口各车道上个周期遗留的车辆数；

S3：配时优化计算模块根据大数据计算模块计算出的各车辆在不同日期的常用路线、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax、下一周期各路口即将到达的车辆数和各路口各车道上个周期遗留的车辆数进行各路口配时优化，计算出各路口实时最优的配时方案；

S4：配时方案输出模块将实时最优的配时方案通过信号输出装置传输到各路口的交通灯，以控制交通灯运行；

S5：交通灯根据实时最优的配时方案调整运行方案，控制车辆流向。

所述的实时最优的配时方案的调整时间的计算公式为：其中m为下一周期各路口即将到达的车辆数，M为该路段能容纳车辆总数，G为该路口平均绿灯时间。

判断该路口最小绿灯时间Gmin与调整时间ΔT之和与最大绿灯时间Gmax的关系；

若调整时间ΔT为0则去除，该路口不进行配时调整；

若Gmin+ΔT＜Gmax，则将绿灯时间调整为Gmin+ΔT；

若Gmin+ΔT≥Gmax，则将绿灯时间日调整为Gmax。

还包括人工手动控制，用户登录调控中心模块进行手动参数设置。

本发明的车流量信息采集模块采集个路段道路上的车流量信息并传输到调控中心模块，调控中心模块的大数据模块分析历史车流量信息，得到各路口车辆通向该路口各方向的概率、各路口最小绿灯时间Gmin、各路口最大绿灯时间Gmax，大数据模块分析实时车流量数据分析各路口各车道的道路占有率、各路口各车道上个周期遗留的车辆数，配时优化计算模块根据调整时间的计算公式计算该路口可行的调整时间，判断该路口最小绿灯时间Gmin与调整时间ΔT之和与最大绿灯时间Gmax的关系，若Gmin+ΔT＜Gmax，则将绿灯时间调整为Gmin+ΔT；若Gmin+ΔT≥Gmax，则将绿灯时间日调整为Gmax；若调整时间为负数则该路口不进行配时调整，依此方法得到各路口的最优调整方案，配时方案输出模块将最优调整方案加密后传输到交通灯，对交通灯的运行方式进行控制。

在出现突发事故时，管理用户可以登录调控中心模块，手动调整交通灯的运行方式。