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智能交通诱导系统的建设架构

2019-01-28 12:04 出处:互联网 人气: 评论(
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   城市交通诱导系统是提升城市道路交通效率的重要手段。本文首先给出了交通诱导的框架体系模型,然后对其上端系统进行了详细的需求分析,根据数据发生、采集、处理的流程,设计了系统的数据流程模型,并据此对其软件、硬件系统模块进行了设计。


   所谓交通诱导系统,是通过相关高新技术(如GIS、GPS、导航和现代无线通信技术等)的集成,有效地引导车辆运行,减少车辆的旅行时间,并最终实现交通量在整个路网中均衡分配的技术手段。其作用主要表现在以下两个方面:


   其一,为驾驶员提供实时的路线引导,从而避免迷路和错误驾驶,并降低交通事故率;


   其二,根据用户的出行目的地,向其提供优化的路线信息,从而极大地方便出行者。


   这对于交通诱导系统的效率提出了较高的要求,特别是信息采集、处理和发布的实时性和有效性。前者是由信号检测系统实现的,而后两者则依靠完整、高效的上端系统。

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一、系统需求分析


   1.功能需求


   通常情况下,交通诱导系统的功能需求包括如下几点:


   ①以重点道路为中心,实现显示屏信息的连续性发布,能够达到对车流的有效诱导;②根据道路的不同等级、不同状况,将城市交通诱导分为快速路诱导控制、城市主干路诱导控制、高速公路诱导控制等;③使路网达到用户最优和系统最优之间的均衡;④采用统一的接口实时采集交通数据,并保证数据的完整性、安全性和正确性;⑤使用恰当的模型和算法分析和处理交通数据,以确保发布信息的准确性和有效性;⑥系统应该具备用户权限管理、防黑客入侵、防病毒、数据的安全性管理、数据网络备份等功能以保证系统安全和稳定。

   2.技术需求


   要满足上述功能要求,需提供一系列技术保障。所涉及到的技术包括信息采集、信息发布以及信息传输等。


   ①信息采集技术,主要通过电感线圈检测技术、视频检测技术以及微波检测技术来实现对原始交通数据信息的采集。②信息发布技术,主要通过交通诱导室外显示屏实现对实时路况信息的发布,辅助以广播电视台发布实时信息。③通信传输技术,根据显示屏的类型以及安放位置的不同,采用不同的通信传输技术,主要包括:光纤通信、与当地有线电视复用通信网络以及无线通信方式等。


   3.设备需求


   上端控制系统的服务器由一台主服务器、一台控制服务器和若干操作管理终端组成。上端系统设备还包括数据库、通信设备、综合接入设备等。其中主服务器接收实时传来的原始数据,在主服务器上运行有数据分析处理应用程序,对原始数据进行分析处理,生成交通诱导信息。控制服务器与通信设备和综合介入设备相连,向室外显示屏发送诱导信息,实时控制显示屏的发布内容。操作管理终端上显示各路段实时的道路状况以及各个检测器的工作状态,还可以根据实时的人工采集信息对自动发布的信息进行必要的修改和增减工作。


   下端系统中主要的设备需求是室外显示屏以及显示屏本地的通信设备等。


二、系统数据流设计


   为了满足交通诱导系统以上的功能需求,设计了如图1所示针对交通诱导系统的数据处理流图:


   从原始数据到发布于显示屏上的信息,数据的处理过程分为三个层次,分别是数据层、处理层和显示层。


   1.数据层


   数据层的主要作用是接收交通检测系统传递过来的原始数据并对这些原始数据进行校验解包并进行预处理。


   交通检测的原始数据主要来自于以下的检测系统。


   线圈检测系统:即信号系统。此系统除了能够检测交通流量外,同时可以计算道路平均车速与占有率等数据;


   视频检测系统:即牌照识别系统。此系统采集路段上游车辆的牌照,并在下游捕捉检测数据。根据视频检测系统传递过来的数据,可以计算出这一路段的平均旅行时间,进而得到车辆的平均行驶速度;


   微波传感器检测系统:即快速路检测系统。此系统可以远程采集并传递断面交通流数据;


   其他系统:包括122报警系统、110接警系统等。


   在122报警系统、110接警系统中,交通原始数据的来源一般是报警电话和交警报告等,所以交通数据需要人工录入到诱导系统数据库中。


   交通诱导系统数据库包含以下几个子数据库。


   交通数据库:存储从各个交通采集系统传输来的交通原始信息,以待数据处理模块调用;


   交通状态信息库:存储经过处理模块处理过的交通状态信息,以待诱导信息生成模块调用;


   数据处理模型库:存放处理交通状态信息时所应用到的各种模型;


   预案库:属于专家系统的一部分。存放针对实时交通状况所应对的预案;


   交通诱导信息库:存储各时段各个显示屏所发布的诱导信息。


   2.处理层


   处理层的细化数据流如图2所示:


   在处理层中,首先将从交通数据库中调用的原始数据进行滤波处理,剔除不在设定范围内的数据(如车速为负或者在某一极限值之上的数据),获取有效数据。原始数据的剔除主要使用滤波算法,如卡尔曼滤波,维纳滤波等。


   在得到有效数据后,要对其进行状态聚类,即做状态分级,此时需要调用数据处理模型库中的相关模型与算法进行处理,这里用到的是模糊聚类或小波分析等匹配算法。


   最后根据针对不同等级的道路进行状态预测,调用模型库中的预测模型(包括神经网络、时间序列模型、非参数回归模型等)得到交通状况信息。交通状态信息需要经过人工确认,以确保状态信息的可靠性。最后经过人工确认的交通状态信息存入系统交通状态信息库。

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   3.显示层


   显示层主要对交通状态信息进行处理,形成交通诱导信息。


   交通诱导信息的生成通过两个渠道:一方面调用信息库中的交通状态信息,通过交通诱导相关性分析模型,得到诱导信息的发布延伸范围和时效性参数,然后通过预案库,生成诱导信息。另一方面,如果需要人工输入的信息(比如交通管制信息,勤务信息或宣传信息等),则由指挥人员进行人工编辑,生成节目单后,结合系统数据库中的预案库,与上述诱导信息一起,生成诱导信息节目单,传给诱导系统的控制服务器。


   控制服务器接收到节目单后,对其进行合成,发送控制指令到相应的诱导显示屏,最终实现诱导信息的有效显示。


三、系统软件模块设计

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