一种基于交通大数据的路口运行效率分析方法与控制系统与流程

本发明属于交通路口分析，具体涉及一种基于交通大数据的路口运行效率分析方法与控制系统。

背景技术：

1、目前我国道路和城市建设远远跟不上汽车工业发展速度，道路拥堵问题日益严重；近年来大数据技术日益成熟，拥有潜在价值的海量交通数据有待挖掘，把握城市道路的交通分布特征以及短期发展趋势,从而为交通信号协调控制提供有力决策支持变得尤为关键。

2、申请号为201110297725.8的路口综合控制系统，该专利公开了包括可变车道指示装置，所述可变车道指示装置设置在到达路口停车线之前，将可变车道指示装置和停车线之间的所有车道形成待行车道，所述可变车道指示装置根据车流量控制车辆进入待行车道的时间以及控制待行车道中所有车道的导向；可变车道指示装置包括信号采集部分、控制部分和显示部分，所述显示部分用于显示车道导向以及其它道路控制信息，所述显示部分设置在到达路口停车线之前，以此形成待行车道；所述信号采集部分采集道路路口信号机的控制信号和车流量信息，所述控制部分根据信号采集部分采集的信号形成待行车道控制信号，并将待行车道控制信号传至显示部分，所述显示部分根据控制信号显示待行车道中所有车道的导向、车辆进入待行车道的时间以及其它道路控制信息。

3、目前交通信号控制系统依赖于交叉口铺设的检测器，使用经典的交通信号控制理论和算法进行区域协调配时计算和优化；但在实际应用中,由于检测器工作环境较差,加上经常性的道路施工，使得检测器完好状态较差，没有检测器提供数据的信号控制系统只能降级使用,运行单个信号机的定周期的配时方案；此外,现有系统大多是封闭的系统，无法接受其他检测手段提供的交通流检测信息；现有系统信号优化算法没有很好地利用大数据分析手段。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于交通大数据的路口运行效率分析方法与控制系统，实现交通的智能化、数字化、信息化处理，促进交通管理水平的提高。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于交通大数据的路口运行效率控制系统，包括

3、智能交通服务平台，管理、控制交通信号控制机、雷视一体机，可对交通信号控制机、雷视一体机的参数进行配置，分析历史交通数据；

4、雷视一体机，对车辆行程时间、车流量、人流量交通运行实时数据进行采集，并将其传输至交通信号控制机；

5、交通信号控制机，分别与雷视一体机、交通信号灯组、智能交通服务平台通信连接，对路口的交通信号灯进行协调控制，将待行控制信号传至显示终端进行显示；

6、大数据分析处理平台，用于对数据进行处理，包括：

7、数据的采集阶段，大数据分析处理平台的数据，主要来源于卡口系统，包括卡口流量数据以及卡扣车牌数据；

8、数据的传输阶段：数据可以分成实时数据、非实时数据，实时数据通常情况下可采取发布/订阅模式，比较常用的是timetunnel档案，而非实时数据多采取数据仓库操作或者是历史分析方式，使用数据传输工具，例如sqoop，便可以实现数据的传输；

9、数据的处理阶段：为了对实时数据、非实时数据进行同时处理，采取了两种计算框架：基于sotrm的实时大数据计算框架以及hadoop分布式系统基础计算框架；两种计算计算框架有着自己的任务，由mesos集群资源管理器对这些任务进行管理；

10、数据的存储阶段：对数据处理阶段的临时结果或者是最终结果进行保存，为适应不同类型的数据，包括关系型数据库、菲关系型数据库两种；

11、数据的应用：主要包括一些与城市智能交通数据有关的应用，较为常见的应用包括交通流的短期预测、交通信息的发布以及区域交通信号控制。

12、作为本发明的一种优选的技术方案，所述控制系统遵循以下原则：

13、可用性原则：控制系统被安装在道路交叉路口，除了要对交叉口信号灯组进行控制之外，还要借助雷视一体机对车辆行程时间、车流量、人流量交通运行实时数据进行采集；

14、可靠性原则：控制系统具有自动化、智能化的特征，没有用户干预，但在实际应用过程中，控制系统不可避免地会遇到一些突发情况，这就要求控制系统必须具备良好的应对突发状况的能力，以确保控制系统始终保持可靠运行；

15、可扩展性原则：科学技术日新月异，大数据时代下，为尽可能地确保控制系统的多功能性、可移植性，其所配置的各项设备，必须具有高度的灵活性，以便于控制系统能够适应大数据时代背景下不断提高的要求。

16、作为本发明的一种优选的技术方案，所述控制系统总体架构包括

17、数据采集及处理：道路交通数据来源广泛、形式多样，具有异构、多层次性特点,包括交通系统的管理控制数据，同时交通数据又分为静态与动态两种,静态数据指城市道路中长期不变的数据,诸如交叉口间隔距离,交叉口道路坡度,这类数据可通过实地调查进行采集；动态数据指在交通运行中产生的实时数据，这类数据可通过车辆检测器和信号系统采集，将采集到的交通数据通过云存储技术进行储存，并利用数据处理技术对大量交通流信息集进行数据预处理，取得车辆的行程时间数据后,进而获取城市道路上平均行程车速，在反映出不同等级道路的交通流状况同时,为相位差的确定提供技术依据；继而结合短期交通流预测模型，利用实时交通数据预测短期交通流量,处理中心对预测交通流数据进行提取，并统一各输出数据格式，更为有效地促进数据交换中心对数据进行处理和交换，最后通过数据可视化技术，分别以不同颜色注明各个路段的拥堵情况；

18、协调控制方案生成：控制系统为自适应协调控制,系统采用包括感应控制算法，交通自适应控制算法，行人二次过街算法；其中，交通自适应控制算法能够根据已采集到的交通数据,比如交通流量、车辆速度和道路占有率,实时调整交叉口信号机的信号配时参数,即周期相位差和绿信比，该自适应协调控制是基于路口信号机实际的控制参数根据实时数据做高频率优化,得出适合于当前交通状况的精准控制方案,以满足路口交通控制的需求；

19、实时态势评价：道路行程速度可以作为交通管理措施和组织方案实施效果评价的一个重要指标，通过比较不同协调控制方案实施前后固定时段固定道路行程速度的变化，可以得出该控制方案是否达到预期效果,同时,分析出方案实施后对周边相关道路的交通流特性，行程速度和流量是否产生新的变化,并把最终分析结果反馈使道路交通信号控制系统更加高效与完善。

20、作为本发明的一种优选的技术方案，对数据进行处理时，为了对实时数据、非实时数据进行同时处理，采取了两种计算框架：基于sotrm的实时大数据计算框架以及hadoop分布式系统基础计算框架。

21、作为本发明的一种优选的技术方案，所述大数据分析处理平台包括数据接入服务器、数据库服务器、流处理服务器、二次识别服务器、应用服务器。

22、作为本发明的一种优选的技术方案，还包括时刻判断模块，用于判断当前时刻所处的交通信号灯切换周期内是否有分析结果。

23、作为本发明的一种优选的技术方案，所述雷视一体机采用mimo体制，检测与区分行人和车辆，进行全息化还原。

24、本发明还公开了一种基于交通大数据的路口运行效率分析方法，所述分析方法如下：

25、通过雷视一体机，对车辆行程时间、车流量、人流量交通运行实时数据进行采集，并将其传输至交通信号控制机；

26、交通信号控制机，对路口的交通信号灯进行协调控制，将待行控制信号传至显示终端进行显示。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

28、1.实现交通的智能化、数字化、信息化管理；在提高交通服务社会满意度的同时提高了公共交通效率,进而加快了普通城市向智慧城市转型的步伐；

29、2.通过短期交通流预测模型，利用实时交通数据预测短期交通流量,处理中心对预测交通流数据进行提取，并统一各输出数据格式，更为有效地促进数据交换中心对数据进行处理和交换，最后通过数据可视化技术，分别以不同颜色注明各个路段的拥堵情况；

30、3.可得出适合于当前交通状况的精准控制方案,以满足路口交通控制的需求。