一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统的制作方法

1.本技术涉及边缘计算网关技术领域，具体是一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统。


背景技术：

2.机器视觉：是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分cmos和ccd两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
3.智慧交通是在智能交通的基础上，在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
4.最为简单直接的智慧交通体现于道路拥堵情况的道路交通协作调节上。现有技术中的智慧交通系统，采用简单的对某一路口或路段车流量检测的方式来判定当前的车流量，以此作为道路拥堵的判断方式，这样的做法，无法精准的获取当前路口/路段上的车流量信息，在接下来的时间内，该路口/路段是否处于车流量较大的情况无法提前预判，进而导致系统响应效率收到影响。


技术实现要素：

5.本技术的目的在于提供基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，以解决上述背景技术中提出的现有技术中的智慧交通系统预判能力较差造成的响应效率差的问题。
6.为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，包括交通协作中心、分流协作中心、主控中心；
7.所述交通协作中心包括配置为获取路口车流量信息的车流监测模块、配置为根据所述路口车流量信息进行交通灯控制的交通灯配时模块、配置为用于根据所述路口车流量信息定义交通压力等级的路况解析模块；
8.所述分流协作中心包括配置为与导航地图进行路况反馈和路径推荐的地图交互模块、配置为与交通广播电台进行路况反馈的广播交互模块、配置为控制交通诱导信息屏显示路况状态的诱导屏交互模块；
9.所述主控中心配置为用于进行后台监控、后台管理干预交通灯配时数据、后台管理交通诱导信息屏显示内容以及大数据管理中心；
10.所述车流监测模块分别与所述交通灯配时模块、所述路况解析模块通讯连接，所
述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块分别与所述路况解析模块通讯连接，所述车流监测模块、所述路况解析模块、所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块分别与所述主控中心通讯连接。
11.作为优选，所述车流监测模块包括定义为在相邻时间段t内对车道上的车流进行图像采集的车流图像采集单元、定义为基于车辆识别模型对所述车流图像采集单元采集到的相邻两个图像信息进行车流量数据分析的流量分析单元、定义为根据车道车流量信息对路口重要等级进行判定的路口等级判定单元，所述车流图像采集单元、所述流量分析单元、所述路口等级判定单元依次连接，所述流量分析单元分别与所述交通灯配时模块、所述路况解析模块相连，所述交通灯配时模块、所述路况解析模块基于所述流量分析单元的车流量数据进行交通灯配时设定和路况等级定义，其中，时间段t为当前交通灯配时中绿灯和黄灯的总时长。
12.作为优选，所述在相邻时间段t内对车道上的车流进行图像采集，具体包括以下步骤：
13.s1、所述车流图像采集单元在t1时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像p1；
14.s2、所述车流图像采集单元在t2时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像p2，其中，所述t1时间点为当前交通灯配时中对应车道的绿灯开始时间点，所述t2时间点为当前交通灯配时中对应车道的黄灯结束时间点。
15.作为优选，所述流量分析单元基于车辆识别模型对所述图像p1、所述图像p2分别进行车牌识别和车辆数量统计。
16.作为优选，所述路口等级判定单元基于所述流量分析单元的车辆识别结果和车辆数量统计，判定在所述t2时间点，所述预设长度范围内的车辆是否能够在当前交通灯配时中完全通过当前路口；当车辆不能够完全通过且车辆数量大于或等于预设车辆阈值时，所述路口等级判定单元定义当前路口为重点监测路口、定义该重点监测路口周侧的各个路口为辅助监测路口；当车辆不能够完全通过且车辆数量小于预设车辆阈值时，所述路口等级判定单元定义当前路口为轻度监测路口；当车辆能够完全通过且车辆数量小于预设车辆阈值时，所述路口等级判定单元定义当前路口为日常监测路口。
17.作为优选，所述路口等级判定单元对所述辅助监测路口进行路口等级进行判定，当当前路口的所有辅助监测路口均为日常监测路口和轻度监测路口时，所述路况解析模块将当前路口的交通压力等级定义为轻压力等级，所述交通灯配时模块对当前路口的交通灯配时进行保持；当当前路口的所有辅助监测路口中的至少一个为辅助监测路口时，所述路况解析模块将当前路口的交通压力等级定义为重压力等级，所述交通灯配时模块对当前路口的交通灯配时进行调整，所述调整包括增加对应车道的绿灯通行时长。
18.作为优选，在当前路口的压力等级为重压力等级时，所述路况解析模块分别向所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块发送交互信息，所述交互信息包括通过所述地图交互模块、所述广播交互模块、所述诱导屏交互模块向处于当前路口的车辆、待经过当前路口的车辆、处于当前路口周侧路口的车辆发送交通拥堵信息，以提示驾驶员当前路况和避开该当前路口。
19.作为优选，所述交通灯配时模块包括配置为增加路口对应车道交通灯中绿灯时长的通行时长增加单元、配置为减少路口对应车道绿灯时长的通行时长减少单元。
20.作为优选，所述主控中心的权限等级大于所述分流协作中心、所述交通灯配时模块的权限等级，在需要后台介入时，所述分流协作中心、所述交通灯配时模块由所述主控中心进行控制，以进行交通灯切换、交通灯配时、导航地图的路况反馈和路径推荐、广播电台的路况反馈、交通诱导信息屏显示的路况状态。
21.有益效果：本技术的基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，车流监测模块获取路口车流量信息，交通灯配时模块根据路口车流量信息进行交通灯控制，路况解析模块根据路口车流量信息定义交通压力等级，地图交互模块与导航地图进行路况反馈和路径推荐的交互，广播交互模块与交通广播电台进行路况反馈的交互，诱导屏交互模块控制交通诱导信息屏显示路况状态的交互，主控中心进行后台监控、后台管理干预交通灯配时数据、后台管理交通诱导信息屏显示内容，在某一路口出现较大的交通通行压力时，及时地对周边的路口进行交通压力情况的获取，从而对被监测范围内的各个路口的交通压力情况进行获取，实现对某一路口的交通压力的预判，进而通过对交通灯配时、地图导航反馈、广播播报路况、发布交通诱导信息的方式实现交通压力和即将到来的化解。
附图说明
22.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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他的附图。
23.图1为本技术实施例中的基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统的结构框图。
具体实施方式
24.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
25.在本公开的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义，并且，未做明确限定的情况下，机械、零件和设备均可以采用现有技术中常规的型号。
26.在本文中，术语“包括”意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
27.实施例
28.参考图1所示的一种基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统，包括交通协作中心、分流协作中心、主控中心。交通协作中心包括配置为获取路口车流量信息的车流监测模块、配置为根据路口车流量信息进行交通灯控制的交通灯配时模块、配置为用于根据路口车流量信息定义交通压力等级的路况解析模块。分流协作中心包括配置为与导航地图进行路况反馈和路径推荐的地图交互模块、配置为与交通广播电台进行路况反馈的广播交互模块、配置为控制交通诱导信息屏显示路况状态的诱导屏交互模块。主控中心配置为用于进行后台监控、后台管理干预交通灯配时数据、后台管理交通诱导信息屏显示内容以及大数据管理中心。车流监测模块分别与交通灯配时模块、路况解析模块通讯连接，地图交互模块、广播交互模块、诱导屏交互模块分别与路况解析模块通讯连接，车流监测模块、路况解析模块、地图交互模块、广播交互模块、诱导屏交互模块分别与主控中心通讯连接。
29.作为本实施例的一种优选地实施方式，车流监测模块包括定义为在相邻时间段t内对车道上的车流进行图像采集的车流图像采集单元、定义为基于车辆识别模型对车流图像采集单元采集到的相邻两个图像信息进行车流量数据分析的流量分析单元、定义为根据车道车流量信息对路口重要等级进行判定的路口等级判定单元，车流图像采集单元、流量分析单元、路口等级判定单元依次连接，流量分析单元分别与交通灯配时模块、路况解析模块相连，交通灯配时模块、路况解析模块基于流量分析单元的车流量数据进行交通灯配时设定和路况等级定义，其中，时间段t为当前交通灯配时中绿灯和黄灯的总时长。
30.具体的，在相邻时间段t内对车道上的车流进行图像采集，包括以下步骤：
31.s1、车流图像采集单元在t1时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像p1；
32.s2、车流图像采集单元在t2时间点对当前路口对应的直行车道、转弯车道的预设长度范围内进行图像采集，采集到的图像定义为图像p2，其中，t1时间点为当前交通灯配时中对应车道的绿灯开始时间点，t2时间点为当前交通灯配时中对应车道的黄灯结束时间点。
33.同样的，通过前一个t2时间点获取的图像p2和接下来的一个t1时间点获取的图像p1图像的对比，即可获取当前路口的红灯亮灯时段内对应车道上车流量数量的增加，通过相应的数学模型即可从另一方面分析出车流量，进而为后续的交通压力等级的定义提供有力的数据基础。具体的数学模型可以是现有技术中的成熟技术，在此不做赘述。
34.流量分析单元基于车辆识别模型对图像p1、图像p2分别进行车牌识别和车辆数量统计。路口等级判定单元基于流量分析单元的车辆识别结果和车辆数量统计，判定在t2时间点，预设长度范围内的车辆是否能够在当前交通灯配时中完全通过当前路口；当车辆不能够完全通过且车辆数量大于或等于预设车辆阈值时，路口等级判定单元定义当前路口为重点监测路口、定义该重点监测路口周侧的各个路口为辅助监测路口；当车辆不能够完全通过且车辆数量小于预设车辆阈值时，路口等级判定单元定义当前路口为轻度监测路口；当车辆能够完全通过且车辆数量小于预设车辆阈值时，路口等级判定单元定义当前路口为日常监测路口。
35.路口等级判定单元对辅助监测路口进行路口等级进行判定，当当前路口的所有辅助监测路口均为日常监测路口和轻度监测路口时，路况解析模块将当前路口的交通压力等级定义为轻压力等级，交通灯配时模块对当前路口的交通灯配时进行保持；当当前路口的所有辅助监测路口中的至少一个为辅助监测路口时，路况解析模块将当前路口的交通压力等级定义为重压力等级，交通灯配时模块对当前路口的交通灯配时进行调整，调整包括增加对应车道的绿灯通行时长。在本实施例中，交通灯配时方法，可以采用如申请号为cn202110671286.6的中国专利公开的《基于机器视觉的交通灯控制方法、系统、装置及存储介质》中所记载的“所述根据所述总车流量和所述总等候车辆数量确定下一红绿灯周期的红绿灯配时方案这一步骤，其具体包括：根据所述总等候车辆数量确定所述等候车道在下一红绿灯周期的第一绿灯时长和所述行驶车道在下一红绿灯周期的第一红灯时长；根据所述总车流量和所述第一红灯时长确定所述行驶车道在下一红绿灯周期的第二绿灯时长和所述等候车道在下一红绿灯周期的第二红灯时长；根据所述第一绿灯时长、所述第一红灯时长、所述第二绿灯时长以及所述第二红灯时长确定所述红绿灯配时方案”。简单来说，交通灯配时模块包括配置为增加路口对应车道交通灯中绿灯时长的通行时长增加单元、配置为减少路口对应车道绿灯时长的通行时长减少单元。通过绿灯通行时间的增加，能够使在绿灯时段内，对应车道的车辆通行数量增加，进而减少在路段上车辆的堆积或减小后续路段上车辆的拥挤。而通过绿灯通行时间的减少，能够使在绿灯时段内，对应车道的车辆通行数量适宜，环节下一路口的通行压力，并且能够适当的调整各个路口的通行压力和路段上等候通行的车辆数量。
36.在当前路口的压力等级为重压力等级时，路况解析模块分别向地图交互模块、广播交互模块、诱导屏交互模块发送交互信息，交互信息包括通过地图交互模块、广播交互模块、诱导屏交互模块向处于当前路口的车辆、待经过当前路口的车辆、处于当前路口周侧路口的车辆发送交通拥堵信息，以提示驾驶员当前路况和避开该当前路口。
37.主控中心的权限等级大于分流协作中心、交通灯配时模块的权限等级，需要说明的是，这里的权限等级指的是主控中心的控制权限，当主控中心的后台介入时，交通灯配时模块、地图交互模块、广播交互模块、诱导屏交互模块均受主控中心控制，即以进行交通灯切换、交通灯配时、导航地图的路况反馈和路径推荐、广播电台的路况反馈、交通诱导信息屏显示的路况状态。这样设置的好处是，如有需要消防救援通行、医疗救援通行、警务追捕通行的情况下，主控中心能够及时地干预路段的道路反馈情况，根据需要制造相对畅通或堵塞的道路环境，以协助救援任务或追捕任务的进行，提高本技术基于机器视觉检测的智慧交通道路协作系统的实用性。
38.最后应说明的是：以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。