[发明专利]一种基于雾计算的城市智能交通控制方法

说明书

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；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。

技术领域

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。

发明内容

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，