[發明專利]基于物聯網的交通數據預測方法及處理服務器

在審

• 申請號: 201610322799.5
• 申請日: 2016-05-13
• 公開（公告）號: CN105788270A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發明（設計）人: 張國山;陳翩翩;黃家豪;詹小健;甯鴻;鄭曉彬;趙貝貝;胡佑立;徐建閩;徐建勛;首艷芳;盧凱
• 申請（專利權）人: 廣州運星科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 廣州番禺容大專利代理事務所(普通合伙) 44326
• 代理人: 劉新年

技術領域

本發明涉及交通數據采集、處理與融合技術領域，尤其涉及基于 物聯網的交通數據預測方法及處理服務器。

背景技術

隨著經濟的快速發展，城市機動車數量急劇增長，道路機動車承 載量越來越多，交通擁堵成為眾多城市在交通管理方面最緊迫的問題 之一。道路車輛交通信息成為交通管理和控制不可或缺的基礎數據之 一，能夠為道路控制提供可靠的數據依據，同時也能對智能交通管理 和控制系統的整體協調優化提供數據基礎，通過預測未來交通狀態， 制定有效的交通協調方案，對城市交通協調控制具有重要意義。

目前交通信息采集技術主要分為以下幾種：

1、人工采集方式：在路口、路段或路肩處，人工使用數據采集 移動端設備系統對道路車輛速度和流量進行采集，之后將數據遷移到 數據中心再進行統計。但此類采集方法耗費大量人力、物力和時間， 且采集到的數據具有偶然時段性，無法分析交通規律。

2、線圈、地磁、微波等單設備采集方式：在路段中使用線圈檢 測器、地磁檢測器或微波檢測器等單一設備對某個路段進行采集和檢 測，但此類采集方式使用的采集設備過于單一，無法滿足復雜路況需 要根據實際需求采用不同檢測設備的情況，且無法對不同檢測設備的 數據進行融合和處理。

隨著機動車數量的快速增長，城市交通道路中車輛信息的采集技 術顯得越來越重要，人工采集交通數據的方式以及單一的采集方式無 法在大范圍和整體上提供最精準的交通信息，無法掌握交通規律并預 測未來交通狀態。而隨著智能交通建設的進一步的發展，對交通數據 采集經度的要求將會越來越高，傳統的采集技術會被逐步淘汰。

因而現有技術還有待改進和提高。

發明內容

鑒于上述現有技術的不足之處，本發明的目的在于提供一種基于 物聯網的交通數據預測方法及處理服務器，旨在解決現有采集方式耗 費大量人力物力、兼容性差且采集精度低的問題。

為了達到上述目的，本發明采取了以下技術方案：

一種基于物聯網的交通數據預測方法，其特征在于，包括如下步 驟：

A、交通數據處理服務器接收各交通路段的信息采集終端傳輸的 實時交通數據；

B、交通數據處理服務器對信息采集終端傳輸的數據進行協議解 析，并存儲至數據庫中；

C、交通數據處理服務器對每個路段的各信息采集終端采集的交 通數據進行融合處理，分析歷史交通規律；

D、根據歷史交通規律預測各交通路段相應未來時間段的交通狀 況。

所述的基于物聯網的交通數據預測方法，在步驟A之前，所述的 交通數據預測方法還包括：

A01、由安裝在交通道路路段的信息采集終端采集實時交通數據 傳輸至交通數據處理服務器。

所述的基于物聯網的交通數據預測方法，在步驟A01之前，所述 的交通數據預測方法還包括：

A02、在交通道路路段安裝地磁檢測器、線圈檢測器和/或微波檢 測器，并為其分配IP地址。

所述的基于物聯網的交通數據預測方法，所述交通數據包括：車 輛速度、車輛占有率、車輛總數、檢測時間、檢測設備名稱和/或在 線檢測設備。

所述的基于物聯網的交通數據預測方法，在步驟B之后、步驟C 之前，所述的交通數據預測方法還包括：

C01、查詢數據庫中所存儲的實時交通數據，通過在線檢測設備 查看當前工作狀態下的檢測設備的實時交通數據；

C01、根據最近5分鐘內相應路段車輛的平均速度和流量來分析 當前交通狀態。

所述的基于物聯網的交通數據預測方法，所述步驟D包括：

選擇相應時間段的歷史交通數據，根據歷史交通狀態和規律預測 未來某時間段的交通狀態情況。

一種基于物聯網的交通數據處理服務器，包括：

數據接收模塊，用于接收各交通路段的信息采集終端傳輸的實時 交通數據；

數據解析存儲模塊，用于對信息采集終端傳輸的數據進行協議解 析，并存儲；

數據分析模塊，用于對每個路段的各信息采集終端采集的交通數 據進行融合處理，分析歷史交通規律；

預測模塊，用于根據歷史交通規律預測各交通路段相應未來時間 段的交通狀況。

所述的交通數據處理服務器，還包括：