[发明专利]一种基于雾计算的城市智能交通控制方法

权利要求书

1.一种基于雾计算的城市智能交通控制方法，其特征是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,

其中所述传感设备包括摄像设备、天气检测设备和行人移动通信设备，所述智能终端包括车辆智能终端、行人移动通信设备和交通信号控制终端，

基于雾计算的城市智能交通控制实施步骤为：

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。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述传感设备还包括车辆定位设备，

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。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征是智能终端中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。

4.一种基于雾计算的城市智能交通控制系统，其特征是包括云端、雾计算节点、传感设备和智能终端，

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，

所述传感设备包括摄像设备、天气检测设备和行人移动通信设备，所述智能终端包括车辆智能终端、行人移动通信设备和交通信号控制终端，

基于雾计算的城市智能交通控制实施步骤为：

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。