[發明專利]一種基于大數據的城市車流預警檢測方法和系統

在審

• 申請號: 202011117044.4
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112417960A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 雷龍飛;賀珊;張龍濤;楊光;呂峰
• 申請（專利權）人: 武漢烽火眾智數字技術有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G08G1/01
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 吳靜

一種基于大數據的城市車流預警檢測方法，包括：車輛卡口相機采集區域內往來車流圖像數據,并將車流圖像數據發送給圖像處理模塊圖像處理模塊接收車輛卡口相機發送的車流圖像數據，將車流圖像數據轉為結構化車輛數據；數據推送模塊使用消息引擎將將結構化車輛數據發送至大數據平臺和搜素服務器；大數據平臺對結構化車輛數據進行分析處理，對車流量進行預警判斷；將預警結果發送至可視化平臺，對車流量進行可視化預警本發明使用的大數據技術能夠及時采集、處理海量數據，并根據數據處理來控制系統狀態；在對多種數據進行計算后，可以預測相關信息，并展開實時動態監測；大數據分布式計算、存儲框架，能夠對海量車輛數據進行分析處理及存儲，比傳統應用系統更加高效、穩定。

技術領域

本發明涉及的是大數據，數據挖掘與車流量預警技術領域,特別涉及一種基于大數據的城市車流預警檢測方法及系統。

背景技術

隨著我國城市化的進一步發展，城市交通擁堵現象是普遍存在的問題，通過對車流數據的監控，可以對當前區域交通情況進行合理的分析，分析結果可作為道路擁堵參考，便于合理分流，有效緩解城市道路交通壓力。

大數據指的是人類生產與生活中所產生的大量數據信息，該技術呈現出來源復雜、數量巨大的特點。當前城市交通車流數據巨大且路況復雜多樣。大數據通過對車流數據的整合處理，并可深入挖掘數據中的價值信息，進而服務于城市交通指導。相對于傳統解決方式，大數據分析具有及時性、高吞吐量、高并發、高可用、可預測等特性，能在有效時間內處理海量數據。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于大數據的城市車流預警檢測方法和系統。

為了解決上述技術問題，本申請實施例公開了如下技術方案：

一種基于大數據的城市車流預警檢測方法，包括：

S100.車輛卡口相機采集區域內往來車流圖像數據,并將車流圖像數據發送給圖像處理模塊；

S200.圖像處理模塊接收車輛卡口相機發送的車流圖像數據，將車流圖像數據轉為結構化車輛數據；

S300.數據推送模塊使用消息引擎將將結構化車輛數據發送至大數據平臺和搜素服務器；

S400.大數據平臺對結構化車輛數據進行分析處理，對車流量進行預警判斷；

S500.將預警結果發送至可視化平臺，對車流量進行可視化預警。

進一步地,S100中，卡口相機使用高清卡口相機。

進一步地,S200中，使用圖像識別與解析技術，將車流圖像圖像轉化成車輛結構化數據。

進一步地,S200中，結構化數據定義至少包括：機動車ID、機動車類別、車身顏色、卡口設備ID、出現時間、通過時間、車牌號碼、圖片地址，行駛速度。

進一步地,S300中，使用kafka分布式消息引擎，實時數據傳輸，保證數據的可靠性與穩定性。

進一步地，S300中，大數據平臺至少包括：hdfs、zookeeper、yarn、spark、Hbase、Hive組件。

進一步地,S300中，搜素服務器至少包括:ElasticSearch、Mysql組件。

進一步地,S400中，對車流量進行預警判斷的方法為：若以X分鐘為統計間隔，得到卡口區域中各路段的平均行程速度；根據區域路段交通嚴重擁堵劃分標準判斷當前X分鐘是否擁堵；記當前X分鐘區域中各路段的平均行程速度為Xcurrent，記下一個X分鐘區域中各路段的平均行程速度為Xnext，通過動態監控Xnext/Xcurrent值變化，對車流量進行預警判斷。