基于智慧灯杆的智慧交通系统的制作方法

文档序号:14943100发布日期:2018-07-13 21:35

本发明涉及智慧城市设备技术领域,特别涉及一种基于智慧灯杆的智慧交通系统。



背景技术:

在二十一世纪,智慧城市发展成为一种必然趋势。它作为信息技术的深度拓展和集成应用,是新一代信息技术孕育突破的重要方向之一,是全球战略新兴产业发展的重要组成部分。而建设智能城市的目的是“能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运作核心系统的各项关键信息,从而对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能的响应,为人类创造更美好的城市生活”。

因此,智慧城市需要一个信息采集、信息发布、信息传输的载体和智慧交通系统。



技术实现要素:

本发明提供一种基于智慧灯杆的智慧交通系统,解决现有上述的问题。

为解决上述问题,本发明实施例提供一种基于智慧灯杆的智慧交通系统,包括移动终端和若干智慧灯杆,所述智慧灯杆包括灯杆本体,所述灯杆本体上设有Wifi模块、微基站模块以及数据存储模块,所述Wifi模块耦接所述数据存储模块,

所述微基站耦接所述数据存储模块,所述移动终端包括无线模块和GPS模块;

当所述移动终端进入一个或多个所述智慧灯杆的通信范围中,所述移动终端通过所述无线模块与Wifi模块或微基站模块建立通信,获取所述智慧灯杆存于所述数据存储模块中的地理坐标信息,将获取到的地理坐标信息与所述GPS模块中的表信息对照后实现移动终端的定位。

作为一种实施方式,所述智慧灯杆与所述移动终端均设有Zigbee模块,所述智慧灯杆的Zigbee模块耦接所述数据存储模块。

作为一种实施方式,所述智慧交通系统还包括云端服务器,所述移动终端还包括加速度计和陀螺仪模块;

当所述加速度计和所述陀螺仪模块获取所述移动终端的运动模拟信息后,通过处于通信范围内的所述智慧灯杆将运动模拟信息上传至所述云端服务器,所述云端服务器对若干所述智慧灯杆上传的数据整合生成人车行为模型和事件模型。

作为一种实施方式,所述智慧灯杆还包括摄像头模块,所述摄像头模块耦接所述数据存储模块,所述摄像头模块用于获取所述智慧灯杆周围的图片和视频信息。

作为一种实施方式,所述智慧灯杆还包括环境检测模块,所述环境检测模块耦接所述数据存储模块,所述环境检测模块用于检测所述智慧灯杆所处的环境参数。

作为一种实施方式,所述环境检测模块包括温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器的一个或多个。

作为一种实施方式,所述智慧灯杆还包括RFID模块,所述RFID模块耦接所述数据存储模块,所述RFID模块用于与设有电子标签的特殊人群和市政设施建立通讯。

作为一种实施方式,智慧灯杆包括信息显示屏,用于接收所述云端服务器下发的信息,并将下发的信息进行展示。

本发明相比于现有技术的有益效果在于:移动终端通过微基站模块与Wifi模块与地理位置固定不变的智慧灯杆建立直接通信,可以为移动终端提供更加快速准确的地理定位服务;结合移动终端的加速计与陀螺仪组件进行进阶数据获取和智慧灯杆的各类检测模块获取的信息后,将全部数据上行至云端服务器以进行人车行为模式分析并进一步提供事件预测警示功能,以作为智慧交通系统的重要组成部分,缓解交通拥堵,减少事故发生,同时提高了意外事故的解决效率。

附图说明

图1为本发明的基于智慧灯杆的智慧交通系统的整体架构图;

图2为本发明的基于智慧灯杆的智慧交通系统的第一辅助定位方式的原理图;

图3为本发明的基于智慧灯杆的智慧交通系统的第二辅助定位方式的原理图;

图4为本发明的基于智慧灯杆的智慧交通系统的第三辅助定位方式的原理图;

图5为本发明的基于智慧灯杆的智慧交通系统的人车行为模式分析的原理图。

附图标注:1、移动终端;11、无线模块;12、GPS模块;13、Zigbee模块;14、加速度计;15、陀螺仪模块;2、智慧灯杆;21、Wifi模块;22、微基站模块;23、Zigbee模块;24、数据存储模块;25、摄像头模块;26、RFID模块;27、环境检测模块;28、信息显示屏;3、云端服务器。

具体实施方式

以下结合附图,对本发明上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例,而不是全部实施例。

如图1所示,一种基于智慧灯杆2的智慧交通系统,包括移动终端1、智慧灯杆2以及云端服务器3,其中,移动终端1包括无线模块11、GPS模块12、Zigbee模块13、加速度计14以及陀螺仪模块15;智慧灯杆2包括智慧灯杆2包括灯杆本体,灯杆本体上设有Wifi模块21、微基站模块22、Zigbee模块23、数据存储模块24、摄像头模块25、环境检测模块27、RFID模块26以及信息显示屏28,Wifi模块21、微基站模块22、Zigbee模块23、摄像头模块25、环境检测模块27以及RFID模块26均耦接数据存储模块24。

定位服务

基于已经具有精准物理坐标的智慧灯杆2与移动终端1进行定位服务。因为智慧灯杆2的地理位置是固定的,所以智慧灯杆2的精准地理坐标会被量化并存储在灯杆本体内的数据存储模块24中或是云端服务器3,在随身携带有移动终端1的用户进入到一个或多个智慧灯杆2的通信范围内,可由用户主动开启定位服务以进行移动终端1与智慧灯杆2间的通信,其辅助定位方式有三:

1、如图2所示,移动终端1通过无线模块11与Wifi模块21或微基站模块22建立通信,获取智慧灯杆2存于数据存储模块24中的地理坐标信息,将获取到的地理坐标信息与GPS模块12中的表信息对照后实现移动终端1的定位;

2、如图3所示,当移动终端1处于至少两个智慧灯杆2通信范围内,通过移动终端1与智慧灯杆2以及智慧灯杆2间的通信连接,对于信号强弱及数据传输时间差进行比对分析以进行基于智慧灯杆2准确地理位置的快速三角定位;

3、如图4所示,使用的移动终端1的Zigbee模块13与智慧灯杆2的蜂巢结构Zigbee网络(有若干智慧灯杆2的Zigbee模块23组成)连接进行更加精确与快速的定位,这种方式下可以摆脱传统GPS定位的限制进行室内精准定位与导航。

这种基于智慧灯杆2精准地理位置锚定的定位服务,由于其快速响应,短途通信,并以物理目标(智慧灯杆2)的具体地理位置锚定为基础等特点,将提供比传统定位技术更加便捷快速准确且低能耗的定位服务,且在智慧灯杆2普及并组成通信网络后,这样定位服务会在智慧交通系统(ITS)领域发挥更大的作用。

人车行为模式分析

如图5所示,通过对用户的移动终端1中的加速度计14与陀螺仪模块15这两个模块的数据进行收集,并经智慧灯杆2上行至云端服务器3进行计算分析,通过数据整合沉淀,归纳总结出用户的人车行为模型和事件模型。

同时,因为整个数据收集过程依托于地理位置确定的智慧灯杆2进行数据上行,所以这种数据流也具有很强的时间连续性,整体关联性和区域针对性,比如某一条街上某几根智慧灯杆2所收集的数据在梳理整合之后,就可以很好代表这一条街的日常交通状态。所以通过对数据的整体分析可以建立起事件模型,用于后续的交通优化调度与事件安全防备机制。

交通事件预测警示

在定位服务和人车行为模式分析的基础上,具有了对用户(包括车辆,行人)进行精准定位和行为分析事件建模的技术基础,但以上二者的目的主要还是对智慧路灯附近意外情况进行预警与调控,通过精确到个人的交通引导信息推送,指导特定路段甚至特定时间位置的交通行为以避免拥堵,减少事故,并对可能发生的事件进行预警,对已经发生的事件进行优化调度,增强解决效率和交通整体体验。

但是在定位服务和人车行为模式分析中,其在信息获取和通信方面,主要是通过用户主动进行定位服务请求从而使得云端服务器3获取相关数据,但对于弱势群体或非主动用户而言,是无法很好的进行数据获取与分析的,同时也因为这些用户并无主动交互欲望甚至没有用于交互接收信息的相关终端,所以人车行为模式分析中所说的引导式信息输出也难以作用于之,这不仅造成了数据缺乏客观性与完整性,更难以从全方面出发进行交通预警与调控。

因此,就需要通过智慧灯杆2进行主动数据获取和主动数据输出。

如图5所示,主动数据获取主要通过以下模块:摄像头模块25,通过智慧灯杆2附属与云端服务器3连通的摄像头模块25对智慧灯杆2周围情况进行实时监视,获取图片和视频信息,通过云端服务器3对安防问题,交通意外等进行及时识别并预警,同时也可以通过图像识别技术的辅助进行整体性的行人车辆信息获取与事件识别;环境检测模块27,通过各类传感器(包括温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器的一个或多个)对实时城市环境参数,天气等实时监控,获取智慧灯杆2所处的环境参数,进行综合性即时反馈,帮助云端服务器3根据具体情况选择事件模型,并将这些公共信息节选推送至信息显示屏28进行展示;RFID模块26,用于与设有电子标签的特殊人群和市政设施建立通讯,对窖井盖等其他市政设施、公共安防状态以及佩戴了电子标签的老弱病残特殊群体等进行监控保护,将这些公共设施的实时状态与特殊群体的特殊行为模式信息也录入云端服务器3,参与计算,增加数据的全面性与客观性,并重点针对特殊群体意外情况进行预警准备,以减少意外发生并提升事件解决效率。

主动数据输出则主要依赖于设置在智慧灯杆2上的信息显示屏28,通过信息显示屏28进行视觉维度的广告、新闻以及交通指导类公共信息发布,作为城市指挥交通信息发布节点协助城市交通预警与调控。

本发明基于智慧灯杆2的智慧交通系统的移动终端1通过微基站模块22与Wifi模块21与地理位置固定不变的智慧灯杆2建立直接通信,可以为移动终端1提供更加快速准确的地理定位服务;结合移动终端1的加速计与陀螺仪组件进行进阶数据获取和智慧灯杆2的各类检测模块获取的信息后,将全部数据上行至云端服务器3以进行人车行为模式分析并进一步提供事件预测警示功能,以作为智慧交通系统的重要组成部分,缓解交通拥堵,减少事故发生,同时提高了意外事故的解决效率。

以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明,应当理解,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围。特别指出,对于本领域技术人员来说,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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