[發明專利]一種基于大數據交通動態調節方法、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202210023120.8
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114360248A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 周艷平
• 申請（專利權）人: 周艷平
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/065;G08G1/08;G06V20/54;G06V10/82
• 代理公司: 成都魚爪智云知識產權代理有限公司 51308
• 代理人: 張麗

1.一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，包括：

通過紅綠燈上的監控攝像頭對道路信息進行實時采集；

對所述監控攝像頭監控區域內無車時道路狀態進行不同時段的數據采集，并將采集的數據作為對照模板；

利用卷積神經網絡對不同圖片上汽車的特征進行特征提取，同時進行循環深度學習，得到參照樣本；

當所述監控攝像頭獲取的實時道路圖片根據所述參照樣本在卷積神經網絡的識別下，識別出汽車的數量大于預設數量時；將所述對照模板與所述實時道路圖片重疊對比，若在預設區域內汽車數量超過預設數量，則定義為第一級堵車；對預設區域外進行道路圖片采集；

將預設區域外道路圖片與對照模板進行對比，當預設區域外車輛未完全覆蓋所述對照模板時，在車輛與未覆蓋的對照模板直接繪制分界線，利用三角函數計算分界線與監控攝像頭距離，得到堵車距離；

當所述堵車距離大于或等于預設距離時，控制所述紅綠燈對當前道路進行放行，對其余道路進行禁止通行；

將多個所述紅綠燈路口的擁堵數據上傳至后臺終端，并根據所述擁堵數據對所述紅綠燈進行時間調節。

2.如權利要求1所述的一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，利用三角函數計算分界線與監控攝像頭距離的步驟包括：

測量所述監控攝像頭離地面的高度，對監控攝像頭的監控區域內設置水平基準面；

取所述分界線的中點為參考點，將所述參考點與所述攝像頭中心參考點連接，并根據所述水平基準面形成夾角，利用所述高度和所述夾角根據正切函數得到攝像頭與所述分界線的距離。

3.如權利要求2所述的一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，利用所述高度和所述夾角根據正切函數得到攝像頭與所述分界線的距離后的步驟還包括：

當所述道路中有貨車遮擋監控攝像頭的視線時，設置多個所述監控攝像頭在支撐架上均勻分布；

利用所述高度和所述夾角根據正切函數得到監控攝像頭與所述分界線的距離后，再根據多個所述監控攝像頭的間距，由正弦函數得到最終距離。

4.如權利要求2所述的一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，對監控攝像頭的監控區域內設置水平基準面的步驟包括：

在所述道路信息中道路區域隨機選取多組節點組，任一所述節點組包括兩個連接的節點，將處于共面的最多的節點組所在的平面作為水平基準面。

5.如權利要求1所述的一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，在車輛與所述未覆蓋的對照模板直接繪制分界線中的步驟包括：

設置離所述預設區域最遠的車輛尾端在圖片上的基準線為所述分界線。

6.如權利要求1所述的一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，對其余道路進行禁止通行后的步驟還包括：延長通行時間。

7.如權利要求1所述的一種基于大數據交通動態調節方法，其特征在于，所述擁堵數據包括擁堵路段地址、擁堵路段時間點以及擁堵路段時長。