[发明专利]一种将深度神经网络应用于智慧交通的交通管理系统

说明书

本发明涉及一种将深度神经网络应用于智慧交通的交通管理系统，其包括：数据分析处理系统和车辆终端，数据分析处理系统与车辆终端具有通信连接；所述数据分析处理系统包括：数据分析子系统、数据处理子系统和数据库，数据库分别与数据分析子系统和数据处理子系统具有通信连接；数据分析子系统与数据处理子系统间具有通信连接。数据分析子系统将拥堵分析数据输入交通拥堵预测模型以判断城市区域是否拥堵。数据处理子系统为拥堵城市区域内的每个车辆初始化一条初始车辆疏导路径，并对每个车辆的初始车辆疏导路径进行优化以得到每个车辆的最优车辆疏导路径。

技术领域

本发明涉及智慧交通和人工智能领域，尤其涉及一种将深度神经网络应用于智慧交通的交通管理系统。

背景技术

目前，我国道路交通管理中普遍存在交通拥堵、安全事故频发等问题，对居民的人身安全及财产安全造成了严重威胁，智能交通应运而生。智能交通在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方面进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平。

城市拥堵已经成为多个城市在发展过程中的一大弊病，为了解决拥堵，各个城市采取了多种方法。现有的解决交通拥堵的方案主要是单方面的技术，比如红绿灯的调度设置或者摄像头自动检测拥堵，或者禁止左右行走，或者发展公交车道，或者减少车辆上路等等，这些方案都是基于车辆和道路的技术，而没有考虑多方面的互动过程。从拥堵的治理效果看，还远远不够。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种将深度神经网络应用于智慧交通的交通管理系统，其包括：数据分析处理系统和车辆终端，数据分析处理系统与车辆终端具有通信连接；所述数据分析处理系统包括：数据分析子系统、数据处理子系统和数据库，数据库分别与数据分析子系统和数据处理子系统具有通信连接；数据分析子系统与数据处理子系统间具有通信连接；

数据分析子系统周期性地获取城市区域的城市区域图像和车辆出入数据，并对所述城市区域图像和车辆出入数据进行数据分析得到城市区域的车辆分布数据，然后对车辆分布数据和从数据库获取的城市区域的道路分布数据进行数据融合以生成城市区域的拥堵分析数据；

数据分析子系统将所述拥堵分析数据通过交通拥堵预测模型的输入层输入交通拥堵预测模型；所述交通拥堵预测模型包括：输入层、第一子模型、第二子模型和输出层；所述第一子模型包括：反卷积层和激励层；所述第二子模型包括：特征模型和判别模型；所述特征模型包括：卷积层、激励层、归一化层和池化层；

第二子模型的特征模型对拥堵分析数据进行特征提取以输出第二高维特征向量；第一子模型的反卷积层对随机生成的高斯白噪声进行上采样以将所述高斯白噪声映射到低维空间从而生成第一低维特征向量；第一子模型的激励层将所述第一低维特征向量转化为与所述第二高维特征向量维度相同的向量以输出第一高维特征向量；第二子模型的判别模型根据第一高维特征向量和第二高维特征向量判断相应城市区域是否拥堵，并通过交通拥堵预测模型的输出层输出判断结果；

数据处理子系统将拥堵的城市区域作为第一城市区域，并根据第一城市区域内各第一车辆终端发送的车辆疏导数据和第一城市区域的拥堵分析数据为第一城市区域内的每个车辆初始化一条初始车辆疏导路径；

数据处理子系统根据第一城市区域的拥堵分析数据和第一城市区域内各第一车辆终端发送的车辆疏导数据计算第一城市区域内每条道路的拥堵值和第一城市区域内每条初始车辆疏导路径的路径长度，并分别将第一城市区域内每条道路的拥堵值和第一城市区域内每条初始车辆疏导路径的路径长度进行归一化处理得到第一参考系数和第二参考系数；