一种基于雾计算的城市智能交通控制方法与流程

本发明公开一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，涉及数据处理及传感技术领域。

背景技术：

随着物联网和云计算的发展，云端中心聚合了大量的物理硬件资源，并采用虚拟化技术实现了异构网络计算资源的统一的分配、调度和管理，集中建设云端中心可大大降低计算和存储的成本。然而伴随着数据量越来越庞大，数据传输的速率出现下降，甚至有时会有很大的网络延迟，雾计算的出现，大大的改善了这种状况，特别是对于边缘侧诸如实时业务、数据优化、带宽限制、应用智能、安全与隐私等多方面需求，加速了雾计算的发展。

近年来，城市交通出行状况日益恶化，交通拥堵不仅给出行、生活带来了诸多不便，也造成了尾气排放与噪声污染等环境问题。本发明提供了一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，通过雾计算节点将影响城市交通的各类传感设备互联起来，收集车辆、行人、热点、路况等实时环境信息，汇集到边缘侧，并可结合信号灯实现实时控制，反馈车辆优化路线，改善雾计算节点覆盖区域的交通状况，而且雾计算节点还定期向云端上传覆盖区域内的环境状况以及车辆行人行为数据，使云端更好的了解区域内环境信息，优化车辆规划路线。

技术实现要素：

本发明针对现有技术的不足和缺陷，提供一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，具有通用性强、实施简便等特点，具有广阔的应用前景。

本发明提出的具体方案是：

一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，形成相应的智能交通预测模型，预测规划车辆的最佳行驶路线，并将智能交通预测模型发送给雾计算节点，雾计算节点收集网络覆盖区域内的传感设备采集的数据，绘制网络覆盖区域内交通环境地图，结合来自云端的智能交通预测模型对网络覆盖区域内车辆与行人的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内车辆与行人，同时调节网络覆盖区域内与交通相关的智能终端之间的协作。

所述的方法中传感设备包括摄像设备、天气检测设备、车辆定位设备、行人移动通信设备，

摄像设备用来监测路面状况及车辆行人情况，

天气检测设备用于检测区域内的实时天气情况，

车辆定位设备用来上传车辆定位数据，

行人移动通信设备用来上传行人定位数据，接收道路规划数据以及与其他智能终端交互。

所述的方法中智能终端包括车辆智能终端、行人移动通信设备、交通信号控制终端，

车辆智能终端用来通过申请雾计算节点的共享资源，实现网络覆盖区域内的车辆与车辆的互联，以及车辆与其他交通相关智能终端的连接，规划行驶线路，

行人移动通信设备用来上传行人定位数据，接收道路规划数据以及与其他智能终端交互

交通信号控制终端用来接收雾计算节点指令完成的信号控制，并对来自雾计算节点的信息实时展示出来用于引导交通。

所述的方法中具体步骤为：

S1：云端利用雾计算节点上传的海量历史数据进行大数据分析，形成相应的智能交通预测模型，

S2：云端将智能交通预测模型分发到雾计算节点，

S3：各类传感设备采集交通环境相关数据，上传到雾计算节点，

其中摄像设备监控路面状况及车辆行人情况，识别路面突发事件并上传到雾计算节点，

天气检测设备收集天气信息，同时识别恶劣天气，并上传到雾计算节点，

S4：雾计算节点根据传感设备采集的交通环境相关数据，绘制网络覆盖区域内交通环境地图，再结合云端的智能交通预测模型，对网络覆盖区域内车辆与行人的动态数据进行实时分析，并向网络覆盖区域内车辆智能终端和行人移动通信设备发送行驶规划建议，同时调节网络覆盖区域内交通信号控制终端控制路口车流量及进行交通引导，

S5：循环执行步骤S1至步骤S4，雾计算节点持续优化智能交通预测模型并上传到云端。

一种基于雾计算的城市智能交通控制系统包括云端、雾计算节点、传感设备、智能终端，

其中云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，形成相应的智能交通预测模型，预测规划车辆的最佳行驶路线，并将智能交通预测模型发送给雾计算节点，雾计算节点收集网络覆盖区域内的传感设备采集的数据，绘制网络覆盖区域内交通环境地图，结合来自云端的智能交通预测模型对网络覆盖区域内车辆与行人的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内车辆与行人，同时调节网络覆盖区域内与交通相关的智能终端之间的协作。

所述的系统中传感设备包括摄像设备、天气检测设备、车辆定位设备、行人移动通信设备，

摄像设备用来监测路面状况及车辆行人情况，

天气检测设备用于检测区域内的实时天气情况，

车辆定位设备用来上传车辆定位数据，

行人移动通信设备用来上传行人定位数据，接收道路规划数据以及与其他智能终端交互。

所述的系统中智能终端包括车辆智能终端、行人移动通信设备、交通信号控制终端，

车辆智能终端用来通过申请雾计算节点的共享资源，实现网络覆盖区域内的车辆与车辆的互联，以及车辆与其他交通相关智能终端的连接，规划行驶线路，

行人移动通信设备用来上传行人定位数据，接收道路规划数据以及与其他智能终端交互

交通信号控制终端用来接收雾计算节点指令完成的信号控制，并对来自雾计算节点的信息实时展示出来用于引导交通。

本发明的有益之处是：

本发明提供了一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，通过雾计算节点将影响城市交通的各类传感设备互联起来，收集车辆、行人、热点、路况等实时环境信息，汇集到边缘侧，并可结合交通信号控制端实现实时控制，反馈车辆优化路线，车辆通过申请雾计算节点的共享资源，实现覆盖区域内的车辆与车辆的互联(V2V)，车辆与其他交通相关物体的连接（V2X），规划出更好的行驶线路，实现交通应急指挥自动化，改善雾计算节点覆盖区域的交通状况，提升本区域综合交通质量和效率，而且雾计算节点还定期向云端上传覆盖区域内的环境状况以及车辆行人行为数据，使云端更好的了解区域内环境信息，优化车辆规划路线。

附图说明

图1是本发明系统的拓扑示意图；

图2是本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明提供一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，形成相应的智能交通预测模型，预测规划车辆的最佳行驶路线，并将智能交通预测模型发送给雾计算节点，雾计算节点收集网络覆盖区域内的传感设备采集的数据，绘制网络覆盖区域内交通环境地图，结合来自云端的智能交通预测模型对网络覆盖区域内车辆与行人的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内车辆与行人，同时调节网络覆盖区域内与交通相关的智能终端之间的协作。

同时提供与上述方法相对应的一种基于雾计算的城市智能交通控制系统包括云端、雾计算节点、传感设备、智能终端，

其中云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，形成相应的智能交通预测模型，预测规划车辆的最佳行驶路线，并将智能交通预测模型发送给雾计算节点，雾计算节点收集网络覆盖区域内的传感设备采集的数据，绘制网络覆盖区域内交通环境地图，结合来自云端的智能交通预测模型对网络覆盖区域内车辆与行人的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内车辆与行人，同时调节网络覆盖区域内与交通相关的智能终端之间的协作。

利用本发明方法及系统， 具体步骤为：

S1：云端利用雾计算节点上传的海量历史数据进行大数据分析，形成相应的智能交通预测模型，

S2：云端将智能交通预测模型分发到雾计算节点，

S3：各类传感设备采集交通环境相关数据，上传到雾计算节点，

其中摄像设备监控路面状况及车辆行人情况，识别路面突发事件并上传到雾计算节点，摄像设备主要为卡口监控摄像头，获取车辆数据，辅助增强车辆实时定位，并反馈实时车流量情况，监控实时突发事件，诸如学校上下学的人流聚集、车辆事故等突发情况；

天气检测设备收集温湿度雨量等天气信息，同时识别暴风暴雨等恶劣天气，并上传到雾计算节点，

S4：雾计算节点根据传感设备采集的车流量情况、突发事件情况、天气情况等交通环境相关数据，绘制网络覆盖区域内交通环境地图，再结合云端的智能交通预测模型，对网络覆盖区域内车辆与行人的动态数据进行实时分析，并向网络覆盖区域内车辆智能终端和行人移动通信设备发送行驶规划建议，同时调控网络覆盖区域内交通信号灯，控制路口车流量，并向道路指示牌发送消息，实时进行交通引导，

S5：循环执行步骤S1至步骤S4，雾计算节点持续优化智能交通预测模型并上传到云端。满足城市区域精细化个性化需求，通过本区域内的交通相关物体的协作，提升本区域综合交通质量和效率。

上述方法及系统实施过程中，雾计算节点中心可以提供卫星定位基站，增强城市环境下定位的精度和准确性，比如5G基站将大量分布部署在城市中，其作为雾计算节点将提供计算、存储、网络服务。车辆可以是汽车、自行车、电动车等，其中对于特种车辆，如救护车、消防车等，雾计算节点可以针对地发布其行驶路线规划，方便特种车辆更快捷行驶；

并且车辆定位设备用来上传车辆定位数据，定位设备可安置于车辆智能终端内，组成车载装置，车载装置包含核心计算单元，并配GPS及北斗定位装置等核心传感设备，同时具备网络连接功能，可以直接与雾计算节点进行通信；

而行人移动通信设备通常指智能手机，不仅可用来上传行人定位数据，还可接收道路规划数据以及与其他智能终端交互。

交通信号控制终端，在本发明实施例中主要指交通信号灯控制端和道路指示牌控制端，交通信号灯控制端，控制路口交通信号灯，道路指示牌控制端控制道路指示牌，实时进行交通引导。

而为了更广泛的使用本发明方法及系统，可以应用于更多云端节点和雾计算节点，不做限制。

利用本发明方法云端聚集大量计算资源，结合其大数据分析，可以为车辆规划最佳行驶路线；雾计算节点可覆盖整个城市，通过其网络覆盖范围内的传感设备来采集交通环境信息，进行数据过滤整合优化，综合规划区域内交通路线，并将结果实时反馈给覆盖区域内车辆、行人，同时调控路口信号灯以及道路指示牌等智能终端，为其提供边缘侧本地化服务，提升本区域综合交通质量和效率。