[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于大數(shù)據(jù)算法的紅綠燈時(shí)間匹配系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110315257.6
• 申請(qǐng)日: 2021-03-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113160559A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 秦沖
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G08G1/01
• 分類(lèi)號(hào): G08G1/01;G08G1/07;G08G1/08;G06F16/2458;G06F16/215
• 代理公司: 合肥四閱專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 34182
• 代理人: 方星星

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)算法的紅綠燈時(shí)間匹配系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集和靜態(tài)數(shù)據(jù)采集，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊模塊用于將提取的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。本發(fā)明的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊，從而可以根據(jù)不同時(shí)間段，人流量以及非機(jī)動(dòng)車(chē)通過(guò)十字路口的時(shí)間，在不同的分時(shí)段，對(duì)紅綠燈設(shè)置不同長(zhǎng)度的時(shí)間，即避免了行人或非機(jī)動(dòng)車(chē)等紅綠燈時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，而產(chǎn)生一部分行人或非機(jī)動(dòng)車(chē)闖紅燈的現(xiàn)象，以及適時(shí)調(diào)整箭頭燈的指向，改善交通壓力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于大數(shù)據(jù)算法的紅綠燈時(shí)間匹配系統(tǒng)。

背景技術(shù)

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)作為新一輪工業(yè)革命中最為活躍的技術(shù)創(chuàng)新要素，正在全面重構(gòu)全球生產(chǎn)、流通、分配、消費(fèi)等領(lǐng)域，對(duì)全球競(jìng)爭(zhēng)、國(guó)家治理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、社會(huì)生活等方面產(chǎn)生全面深刻影響，用數(shù)據(jù)說(shuō)話，重視定量分析，也逐漸成為科學(xué)研究、企業(yè)經(jīng)營(yíng)、政府決策等過(guò)程著重考慮的問(wèn)題，其中大數(shù)據(jù)在交通上也起到重要作用，紅綠燈時(shí)間匹配不合理將會(huì)造成道路擁堵的現(xiàn)象，甚至造成事故。

中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的智慧交通管理系統(tǒng)(授權(quán)公告號(hào)CN106504522B)，該專(zhuān)利技術(shù)以交通行業(yè)大數(shù)據(jù)處理為核心，整合城市交通數(shù)據(jù)資源，通過(guò)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，最終為城市交通行政部門(mén)決策和公眾出行提供個(gè)性化的支持和服務(wù)，但是其不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地發(fā)掘和分析，進(jìn)而不能很好地調(diào)整紅綠燈的時(shí)間段以及箭頭燈的指向，進(jìn)而不能有效地解決路口擁堵的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)算法的紅綠燈時(shí)間匹配系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于大數(shù)據(jù)算法的紅綠燈時(shí)間匹配系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集和靜態(tài)數(shù)據(jù)采集，所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集用于采集車(chē)流數(shù)據(jù)、車(chē)型數(shù)據(jù)、車(chē)速數(shù)據(jù)、行人數(shù)量和速度數(shù)據(jù)以及非機(jī)動(dòng)車(chē)種類(lèi)、數(shù)量和速度數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)整合后存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中，所述靜態(tài)數(shù)據(jù)采集用于采集路段信息和設(shè)施信息，并射成RDF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中，所述數(shù)據(jù)提取模塊用于提取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)中的有用信息數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊模塊用于將提取的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，所述數(shù)據(jù)分析模塊用于對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定紅綠燈路口的車(chē)流數(shù)據(jù)、車(chē)型數(shù)據(jù)、車(chē)速數(shù)據(jù)、行人數(shù)量和速度數(shù)據(jù)以及非機(jī)動(dòng)車(chē)種類(lèi)、數(shù)量和速度數(shù)據(jù)最大值、最小值和平均值，并按照工作日、休息日、節(jié)假日進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)進(jìn)行同比和環(huán)比對(duì)比分析，所述數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊用于自動(dòng)匹配紅綠燈的時(shí)間段以及箭頭燈的指向。

作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述數(shù)據(jù)分析模塊包括數(shù)據(jù)清洗、關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析和OD算法，所述數(shù)據(jù)清洗用于去除錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、補(bǔ)全缺失的數(shù)據(jù)、修改邏輯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)以及去除異常的數(shù)據(jù)，所述關(guān)聯(lián)分析用于分析不同數(shù)據(jù)信息之間的聯(lián)系，所述聚類(lèi)分析用于按照數(shù)據(jù)的相似性和差異性，將數(shù)據(jù)劃分成若干個(gè)子集，發(fā)現(xiàn)其特征及分布，從而匹配紅綠燈的時(shí)間，所述OD算法用于統(tǒng)計(jì)不同時(shí)段路口放行時(shí)，第一輛車(chē)和最后一輛車(chē)通過(guò)路口所需的時(shí)間。

作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述數(shù)據(jù)提取模塊設(shè)置有三種提取模式，分別為從單張數(shù)據(jù)庫(kù)中按條件提取數(shù)據(jù)、跨表提取數(shù)據(jù)以及通過(guò)優(yōu)化嵌套、篩選邏輯層次和遍歷次數(shù)提取數(shù)據(jù)。

作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述路段信息包括路段的長(zhǎng)度、交叉口數(shù)量、限速標(biāo)準(zhǔn)和車(chē)道數(shù)量，所述設(shè)施信息包括紅綠燈數(shù)量、測(cè)速設(shè)備以及違規(guī)拍照設(shè)備。

作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊包括固定報(bào)表、實(shí)時(shí)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘，從而判斷個(gè)體車(chē)輛行為、群體車(chē)輛行為、行程時(shí)間估算、流量預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)查詢(xún)，匹配紅綠燈時(shí)間段，最終實(shí)現(xiàn)分流的目的，改善交通壓力。