一種交通流檢測誘導(dǎo)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種交通流檢測誘導(dǎo)方法，屬于智能交通【技術(shù)領(lǐng)域】。該方法基于超聲波和路況視頻采集協(xié)同工作，并結(jié)合交通云信息服務(wù)平臺(tái)對(duì)城市各路段交通網(wǎng)信息進(jìn)行集中處理、實(shí)時(shí)進(jìn)行交通信息發(fā)布和交通誘導(dǎo)。三種先進(jìn)技術(shù)的結(jié)合使用，可以有效解決目前用戶對(duì)于道路交通網(wǎng)整體信息把握不全面導(dǎo)致的出行難題，并且系統(tǒng)具備的路況視頻查詢及請(qǐng)求服務(wù)功能可以有目的地解決針對(duì)特定用戶出行的路徑規(guī)劃問題，避免了傳統(tǒng)誘導(dǎo)方法施加給用戶的強(qiáng)制性信息，增強(qiáng)用戶主動(dòng)參與交通調(diào)節(jié)過程的意識(shí)，在提高用戶出行滿意度的同時(shí)，可以增強(qiáng)路網(wǎng)的通行協(xié)調(diào)能力，緩解交通壓力，最大限度地發(fā)揮交通誘導(dǎo)的目的。
【專利說明】一種交通流檢測誘導(dǎo)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于智能交通【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種交通流檢測誘導(dǎo)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快，城市人口數(shù)量和機(jī)動(dòng)車保有量都在不斷增加，導(dǎo)致城市交通擁堵現(xiàn)象日益嚴(yán)重。與交通擁堵相伴而來的環(huán)境污染和能源浪費(fèi)等不利因素制約了城市發(fā)展并影響了居民生活質(zhì)量。交通擁堵已經(jīng)成為世界各國共同面臨又急需解決的重要問題。因此，研究解決交通擁堵問題的方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[0003]在不能無止境地限制交通參與者數(shù)量和增加交通路網(wǎng)容量的前提下，提高交通路網(wǎng)運(yùn)行效率是緩解交通擁堵的重要且有效方法。提高交通路網(wǎng)運(yùn)行效率的前提是正確的檢測出當(dāng)前交通狀態(tài)。所以交通狀態(tài)檢測是重中之重。而交通誘導(dǎo)系統(tǒng)已經(jīng)被證明可以均衡路網(wǎng)負(fù)載，是行之有效的提高路網(wǎng)運(yùn)行效率的方法之一。交通誘導(dǎo)系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前路網(wǎng)內(nèi)交通流運(yùn)行情況，可為交通參與者提供出行線路指導(dǎo)，從而調(diào)節(jié)交通路網(wǎng)負(fù)載，降低交通擁堵發(fā)生的概率，最終實(shí)現(xiàn)緩解交通擁堵的目的。交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)交通流狀態(tài)信息——交通狀態(tài)信息，只有在實(shí)時(shí)交通狀態(tài)信息的支持下，交通誘導(dǎo)信息系統(tǒng)才能夠充分發(fā)揮作用，緩解交通擁堵。
[0004]目前，在交通信息采集階段，常用的行駛車輛檢測器主要有磁感應(yīng)式檢測器、超聲波式檢測器、壓力開關(guān)檢測器、雷達(dá)檢測器、光電檢測器以及視頻檢測器等，常用的交通誘導(dǎo)控制方法有主線控制法、入口匝道控制等。
[0005]磁感應(yīng)式檢測器是一種埋在地表下的電感線圈，通過與電容組成振蕩電路并通電后，磁感應(yīng)式檢測器便能以固定的頻率振蕩。當(dāng)有金屬物體通過地感線圈后，由于線圈內(nèi)介質(zhì)發(fā)生改變導(dǎo)致振蕩頻率`增加。通過測量磁感應(yīng)式檢測器頻率變化可以判斷是否有車輛通過，測量頻率信號(hào)發(fā)生變化的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間的間隔可估計(jì)車輛速度。其缺點(diǎn)在于:磁感應(yīng)式檢測器易受車輛、溫度、濕度等外界環(huán)境的影響，基準(zhǔn)頻率會(huì)產(chǎn)生漂移，從而影響檢測效果。同時(shí)，由于車型、車體、車速的不同，也會(huì)影響檢測的準(zhǔn)確性。
[0006]超聲波交通流量觀測設(shè)備采用了固定式探頭，探頭垂直安裝在路面上方，向路面發(fā)射脈沖超聲波，并接收反射回的超聲波，通過測定聲波發(fā)射和接收的時(shí)間差t，可以計(jì)算出路面相對(duì)高度h0 (計(jì)算公式h0 = V (聲速)Xt/2)。當(dāng)車輛通過該檢測器下方時(shí)，路面的相對(duì)高度變化為hi，這樣便可計(jì)算出該車的高度值H。即H = h0 — hi，通過連續(xù)發(fā)射超聲波，可以得到一組變化的車輛高度值Hl、H2、H3……Hn。通過分析高度變化的數(shù)值，得出車輛的速度和數(shù)量。其缺點(diǎn)是:如果有物體遮擋在超聲波探頭和車輛間時(shí)，超聲波檢測失去作用，與視頻檢測器相比參數(shù)不具備可視化效果，對(duì)于路況信息的反饋監(jiān)督較難。
[0007]壓力開關(guān)檢測器的原理為:當(dāng)車輛經(jīng)過氣壓管傳感器時(shí)，氣壓管內(nèi)部便產(chǎn)生一股微弱的氣流并傳到檢測設(shè)備上的空氣開關(guān)，從而便形成了一個(gè)車軸電信號(hào)，精確記錄每個(gè)車軸的時(shí)間標(biāo)，利用交通管理軟件對(duì)車軸數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可獲得交通數(shù)據(jù)。其缺點(diǎn)在于:當(dāng)流量大、空氣開關(guān)對(duì)溫度較敏感或輪胎對(duì)氣壓管造成磨損破壞時(shí)，精度下降；車輛停在氣壓管上時(shí)精度失真。
[0008]雷達(dá)車速檢測器是以多普勒效應(yīng)為原理開發(fā)的車輛速度檢測裝置。當(dāng)車輛接近測速雷達(dá)時(shí)，雷達(dá)收到信號(hào)的頻率增加，當(dāng)車輛離去測速雷達(dá)時(shí)，雷達(dá)收到信號(hào)的頻率降低。通過計(jì)算雷達(dá)收到信號(hào)頻率的變化可以獲得車輛運(yùn)行速度。利用普通雷達(dá)測量車輛運(yùn)行速度的精度小于lKm/h。其缺點(diǎn)在于:只能測量車輛的運(yùn)動(dòng)速度，不能測量運(yùn)動(dòng)車輛的數(shù)量，需要配合其他傳感器測量車輛的數(shù)量，同時(shí)在車輛運(yùn)行速度緩慢時(shí)，雷達(dá)測量車速的誤差交大。
[0009]光電檢測器通過線性排列的紅外光發(fā)射和接收來實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的同步掃描，并將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛數(shù)據(jù)的綜合檢測。其缺點(diǎn)是:單道性太強(qiáng)；受周圍環(huán)境(如大氣溫度濕度)影響太大；穿透灰塵、霧、雨和雪能力很弱。
[0010]視頻檢測器以攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)和其他輔助設(shè)備為基礎(chǔ)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人工智能技術(shù)從圖像信息中提取出車輛數(shù)量和車輛速度的方法。其缺點(diǎn)在于:易受天氣、燈光、陰影和視頻圖像處理算法優(yōu)劣的影響。
[0011]主線控制法就是對(duì)高速公路主線的交通進(jìn)行調(diào)節(jié)、誘導(dǎo)警告，按照路段下游的通行能力控制路段上游的交通需求，常用的實(shí)施方法是對(duì)車速進(jìn)行誘導(dǎo)控制、對(duì)車道進(jìn)行封閉控制等。缺點(diǎn)是:不能對(duì)公路交通量產(chǎn)生重大影響，路網(wǎng)整體協(xié)調(diào)能力不佳，改善交通的效果不明顯，不能主動(dòng)引導(dǎo)司機(jī)主動(dòng)參與交通調(diào)節(jié)過程，其過程對(duì)司機(jī)來說是被動(dòng)的。
[0012]入口匝道控制的基本原理是依據(jù)歷史交通數(shù)據(jù)中得出的預(yù)先調(diào)節(jié)率通過交通燈、控制器、道路控制標(biāo)志等采用定時(shí)控制手段或?qū)Χ鄠€(gè)匝道進(jìn)行集中協(xié)調(diào)控制的方法來平衡入口匝道處高速公路上、下游交通量。通過入口匝道控制的方法可以限制進(jìn)入公路的車輛數(shù)目保證公路自身的交通需求不超過其交通容量。缺點(diǎn)是:對(duì)大量歷史交通數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，有效調(diào)解率不高，不容易及時(shí)響應(yīng)交通量的變化，缺乏司機(jī)的主動(dòng)參與意識(shí)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0013]有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種交通流檢測誘導(dǎo)方法，該方法基于超聲波和路況視頻采集協(xié)同工作，并結(jié)合交通云信息服務(wù)平臺(tái)對(duì)城市各路段交通網(wǎng)信息進(jìn)行集中處理、實(shí)時(shí)進(jìn)行交通信息發(fā)布和交通誘導(dǎo)。
[0014]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
[0015]一種交通流檢測誘導(dǎo)方法，包括以下步驟:步驟一:利用超聲波檢測裝置采集城市交通網(wǎng)中各個(gè)路段道路上通過的車輛信息，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)路段的交通流參數(shù)信息；步驟二:利用路況視頻采集裝置對(duì)各路段的交通狀況進(jìn)行視頻監(jiān)測，視頻信息經(jīng)過處理后，以供交通誘導(dǎo)階段用戶進(jìn)行路況點(diǎn)播選擇行駛路徑時(shí)使用；步驟三:將處理所得各路段的交通流參數(shù)信息、視頻交通流信息傳送至城市交通云信息服務(wù)平臺(tái)，交通云信息接收平臺(tái)將接收的參數(shù)信息、視頻及用戶查詢命令信息寫入相應(yīng)路段的數(shù)據(jù)庫，供云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)使用；步驟四:云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)將上傳的各路段交通流參數(shù)信息進(jìn)行更新、分類處理，依據(jù)專家知識(shí)庫，結(jié)合車輛車流信息對(duì)交通情況做出判別，再依據(jù)交通狀態(tài)級(jí)別分配相應(yīng)路段的通行權(quán)重，為用戶制定合理的出行路徑提供依據(jù)；步驟五:云信息發(fā)布平臺(tái)將云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)所得的交通參數(shù)以及各路段的交通狀態(tài)進(jìn)行發(fā)布，引導(dǎo)用戶合理出行。[0016]進(jìn)一步，在步驟一中，利用超聲波檢測裝置采集的車輛信息包括車輛高度和車長參數(shù)，同時(shí)，使用嵌入式微處理器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)路段的車流量、車速、平均車速信息。
[0017]進(jìn)一步，在步驟二中，視頻采集裝置采集到各路段交通狀況視頻后，通過處理器對(duì)視頻信息進(jìn)行冗余、去噪處理。
[0018]進(jìn)一步，在步驟三中，通過嵌入式微處理器將處理所得各路段的參數(shù)、視頻交通流信息經(jīng)光纖傳送至城市交通云信息服務(wù)平臺(tái)。
[0019]進(jìn)一步，在步驟四中，所述專家知識(shí)庫是由交通專家經(jīng)驗(yàn)及科學(xué)性知識(shí)建立的專家知識(shí)庫，利用專家知識(shí)庫結(jié)合車長、車高以及車速、車流量信息對(duì)車型、道路的占道比、擁堵情況做出判別，再依據(jù)交通狀態(tài)級(jí)別分配相應(yīng)路段的通行權(quán)重，為用戶制定合理的出行路徑提供依據(jù)。
[0020]進(jìn)一步，在步驟五中，云信息發(fā)布平臺(tái)將信息發(fā)布到各路段道路交通誘導(dǎo)顯示屏以及用戶車載導(dǎo)航設(shè)備或智能手機(jī)終端上，從而引導(dǎo)用戶合理出行。
[0021]進(jìn)一步，用戶能夠通過智能手機(jī)終端向云服務(wù)平臺(tái)查詢點(diǎn)播欲出行路線中相關(guān)的路況視頻。
[0022]進(jìn)一步，用戶向交通云服務(wù)平臺(tái)請(qǐng)求點(diǎn)播交通路況視頻的同時(shí)，還能夠通過智能手機(jī)終端請(qǐng)求制定針對(duì)個(gè)人的最佳行駛路徑，云信息服務(wù)平臺(tái)依據(jù)各路段的交通狀態(tài)結(jié)合路徑優(yōu)化算法確定各路段通行權(quán)重后計(jì)算出最優(yōu)路徑并反饋給用戶使用。
[0023]本發(fā)明的有益效果在于:一方面，基于超聲波的檢測裝置可以有效解決天氣、燈光、大氣溫度等因素對(duì)交通參數(shù)采集的影響，避免對(duì)路面的破壞，結(jié)合視頻采集裝置的優(yōu)點(diǎn)對(duì)于用戶及交通決策者而言均可實(shí)現(xiàn)道路交通的可視化，另外，采用的微處理器可以快速有效地測量計(jì)算車流量、車速等參數(shù)并對(duì)路況視頻的冗余、噪點(diǎn)等有良好的適用效果，降低采集系統(tǒng)功耗，可以避免其他行駛車輛檢測器實(shí)現(xiàn)方式存在的不足，使交通流信息檢測采集的精度及可靠性更佳，具備良好的可視化效果。另一方面，該系統(tǒng)不但可以使用戶通過公共交通服務(wù)信息被動(dòng)了解路況、自主選擇路徑，而且用戶可以使用智能手機(jī)向云服務(wù)平臺(tái)查詢點(diǎn)播感興趣路段的視頻信息，主動(dòng)查看交通路況信息，此外，用戶也可以向交通云服務(wù)平臺(tái)請(qǐng)求制定針對(duì)個(gè)人出行的路徑規(guī)劃建議，三種先進(jìn)技術(shù)的結(jié)合使用，可以有效解決目前用戶對(duì)于道路交通網(wǎng)整體信息把握不全面導(dǎo)致的出行難題，并且系統(tǒng)具備的路況視頻查詢及請(qǐng)求服務(wù)功能可以有目的地解決針對(duì)特定用戶出行的路徑規(guī)劃問題，避免了傳統(tǒng)誘導(dǎo)方法施加給用戶的強(qiáng)制性信息，增強(qiáng)用戶主動(dòng)參與交通調(diào)節(jié)過程的意識(shí)，在提高用戶出行滿意度的同時(shí)，可以增強(qiáng)路網(wǎng)的通行協(xié)調(diào)能力，緩解交通壓力，最大限度地發(fā)揮交通誘導(dǎo)的目的。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果更加清楚，本發(fā)明提供如下附圖進(jìn)行說明:
[0025]圖1為本發(fā)明所述方法的整體框圖；
[0026]圖2為超聲波檢測裝置的放置位置以及工作原理示意圖；
[0027]圖3為處理后的探測器測量出的車輛高度曲線；[0028]圖4為車輛由A到B的路網(wǎng)信息示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0029]下面將結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述。
[0030]圖1為本發(fā)明所述方法的整體框圖，如圖所示，該交通流檢測誘導(dǎo)方法使用超聲波進(jìn)行交通信息采集與路況視頻監(jiān)測二者結(jié)合使系統(tǒng)對(duì)于交通參數(shù)的采集、調(diào)節(jié)無論對(duì)于道路交通指揮決策者還是個(gè)人用戶而言均具有準(zhǔn)確且可視化的特點(diǎn)，用戶與交通云平臺(tái)的交互選擇又可以進(jìn)一步避免用戶對(duì)于道路交通網(wǎng)整體信息把握不全面導(dǎo)致的出行難題，在增強(qiáng)用戶主動(dòng)參與交通調(diào)節(jié)過程的意識(shí)的同時(shí)，使系統(tǒng)具備更強(qiáng)的路網(wǎng)通行協(xié)調(diào)能力，有效提高用戶出行效率。
[0031]在整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)過程中，在各路段安置的超聲波檢測裝置是檢測交通參數(shù)的重要環(huán)節(jié)，其基本的工作原理是在道路上方固定兩個(gè)距離一定的超聲波探頭Dl和D2 (如圖2所示)，超聲波探頭在微處理器的控制作用下定時(shí)向下發(fā)射超聲波，并接收反射波，通過測定聲波發(fā)射和接收的時(shí)間差t，通過公式h = Vs*t/2，(Vs為聲速)可以測出探頭到路面或車之間的距離。通過超聲波裝置計(jì)算車高的公式為Hear = h^Vjt/2，每隔一定的時(shí)間間隔對(duì)車高計(jì)算即采樣一次即可得到通過探頭下方車的高度變化曲線，經(jīng)過處理器的預(yù)處理忽略車頂曲面坡度距離的變化(即從車頭到車尾車高雖有一定范圍波動(dòng)但對(duì)同一輛車而言認(rèn)為車高一定，車高可取同一組采用值中的平均值)，可以分別得到探測器下方通過的車高度的波形變化曲線，如圖3所示。
[0032]在實(shí)際的處理當(dāng)中，如圖3，當(dāng)車輛Carl通過探頭Dl下方時(shí)Dl測量的車高度曲線會(huì)在系統(tǒng)時(shí)刻h有變化很大的上跳變過程，當(dāng)微處理器檢測到該跳變時(shí)會(huì)立即向D2發(fā)送啟動(dòng)檢測命令，同時(shí)使車輛 計(jì)數(shù)器N加1，當(dāng)處理器檢測到D2測量的車高曲線有很大的上跳變過程時(shí)記下當(dāng)前時(shí)刻V，而當(dāng)檢測到很大的下跳變時(shí)記下當(dāng)前時(shí)刻t/同時(shí)D2停止檢測，等待下輛車的檢測。由于Dl與D2的固定距離為L。，因而可以計(jì)算測得車速為:
[0033]Vcar =TjTT-⑴

tO ~h
[0034]車長為:Lcar= tj _t0(2)
[0035]若每隔一定定時(shí)時(shí)間T對(duì)計(jì)數(shù)器N刷新一次，則可得到該段時(shí)間內(nèi)車道的平均車流量為:
[0036]Fcar = N/T(3)
[0037]該時(shí)間內(nèi)的平均車速為:=Σ V^>.(0/iV(4)




/:1
[0038]檢測計(jì)算出通過的車的高度、長度、車速、平均車速、車流量等參數(shù)后，處理器會(huì)通過光纖將測量參數(shù)傳送至云信息服務(wù)平臺(tái)，接著云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)會(huì)將上傳的各路段交通流參數(shù)在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行分類，依據(jù)專家知識(shí)庫，結(jié)合車長、車高以及車速、車流量信息對(duì)車型、道路的占道比、擁堵情況做出判別，通過由專家經(jīng)驗(yàn)形成的知識(shí)庫對(duì)相應(yīng)路段的交通狀態(tài)級(jí)別做出判斷，并通過信息發(fā)布平臺(tái)將一些參數(shù)進(jìn)行發(fā)布，達(dá)到交通誘導(dǎo)的初步目的。
[0039]設(shè)預(yù)先設(shè)定的交通狀態(tài)等級(jí)最大為Cmax,當(dāng)前路段節(jié)點(diǎn)編號(hào)為Pi路段的判別等級(jí)為Cpi。如圖4所示，以車輛從A點(diǎn)到B點(diǎn)為例說明本系統(tǒng)做路徑優(yōu)化的基本原理。[0040]路徑優(yōu)化選擇的步驟如下:
[0041]步驟一:依據(jù)交通云信息服務(wù)平臺(tái)里存儲(chǔ)的路徑節(jié)點(diǎn)，
[0042]計(jì)算出由A到B的可行路段編號(hào)為P1, P2,……，P7，并且由路徑判別算法得出從A到B的單向行駛路徑數(shù)目Pnum=3，分別為:
[0043]Path1 = [P1, P2, P3, P7]
[0044]Path2 = [P1, P4]
[0045]Path3 = [P5, P6]
[0046]步驟二:依據(jù)交通云信息服務(wù)平臺(tái)中存儲(chǔ)的地理信息，
[0047]找出由A到B所有地理路段長度的最大值，即
[0048]
【權(quán)利要求】
1.一種交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一：利用超聲波檢測裝置采集城市交通網(wǎng)中各個(gè)路段道路上通過的車輛信息，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)路段的交通流參數(shù)信息； 步驟二 ：利用路況視頻采集裝置對(duì)各路段的交通狀況進(jìn)行視頻監(jiān)測，視頻信息經(jīng)過處理后，以供交通誘導(dǎo)階段用戶進(jìn)行路況點(diǎn)播選擇行駛路徑時(shí)使用； 步驟三：將處理所得各路段的交通流參數(shù)信息、視頻交通流信息傳送至城市交通云信息服務(wù)平臺(tái)，交通云信息接收平臺(tái)將接收的參數(shù)信息、視頻及用戶查詢命令信息寫入相應(yīng)路段的數(shù)據(jù)庫，供云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)使用； 步驟四：云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)將上傳的各路段交通流參數(shù)信息進(jìn)行更新、分類處理，依據(jù)專家知識(shí)庫，結(jié)合車輛車流信息對(duì)交通情況做出判別，再依據(jù)交通狀態(tài)級(jí)別分配相應(yīng)路段的通行權(quán)重，為用戶制定合理的出行路徑提供依據(jù)； 步驟五：云信息發(fā)布平臺(tái)將云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)所得的交通參數(shù)以及各路段的交通狀態(tài)進(jìn)行發(fā)布，引導(dǎo)用戶合理出行。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：在步驟一中，利用超聲波檢測裝置采集的車輛信息包括車輛高度和車長參數(shù)，同時(shí)，使用嵌入式微處理器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)路段的車流量、車速、平均車速信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：在步驟二中，視頻采集裝置采集到各路段交通狀況視頻后，通過處理器對(duì)視頻信息進(jìn)行冗余、去噪處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：在步驟三中，通過嵌入式微處理器將處理所得各路段的參數(shù)、視頻交通流信息經(jīng)光纖傳送至城市交通云信息服務(wù)平臺(tái)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：在步驟四中，所述專家知識(shí)庫是由交通專家經(jīng)驗(yàn)及科學(xué)性知識(shí)建立的專家知識(shí)庫，利用專家知識(shí)庫結(jié)合車長、車高以及車速、車流量信息對(duì)車型、道路的占道比、擁堵情況做出判別，再依據(jù)交通狀態(tài)級(jí)別分配相應(yīng)路段的通行權(quán)重，為用戶制定合理的出行路徑提供依據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：在步驟五中，云信息發(fā)布平臺(tái)將信息發(fā)布到各路段道路交通誘導(dǎo)顯示屏以及用戶車載導(dǎo)航設(shè)備或智能手機(jī)終端上，從而引導(dǎo)用戶合理出行。
7.根據(jù)權(quán)利要求I至6中任一項(xiàng)所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：用戶能夠通過智能手機(jī)終端向云服務(wù)平臺(tái)查詢點(diǎn)播欲出行路線中相關(guān)的路況視頻。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的交通流檢測誘導(dǎo)方法，其特征在于：用戶向交通云服務(wù)平臺(tái)請(qǐng)求點(diǎn)播交通路況視頻的同時(shí)，還能夠通過智能手機(jī)終端請(qǐng)求制定針對(duì)個(gè)人的最佳行駛路徑，云信息服務(wù)平臺(tái)依據(jù)各路段的交通狀態(tài)結(jié)合路徑優(yōu)化算法確定各路段通行權(quán)重后計(jì)算出最優(yōu)路徑并反饋給用戶使用。
【文檔編號(hào)】G08G1/01GK103700274SQ201410023923
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2014年1月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月17日
【發(fā)明者】尹宏鵬, 柴毅, 張坤, 姚聰, 范曲 申請(qǐng)人:重慶大學(xué)