[发明专利]一种基于边缘计算节点的城市交通监测系统及部署方法

说明书

本发明涉及一种基于边缘计算节点的城市交通监测系统及部署方法，部署方法包括以下步骤：将待部署的城市交通按预设条件划分为若干网格，统计每个网格中的交通路段平均通行流量；根据所述每个网格确定第一边缘节点的部署位置；根据所述第一边缘节点的部署位置以及所述每个网格中的交通路段平均通行流量构建距离矩阵和交通流量矩阵；根据所述距离矩阵和所述交通流量矩阵设置目标函数和约束条件；对所述目标函数和所述约束条件进行编程求解，得到第二边缘节点的部署位置。本发明的城市交通部署方法通过求解最优化模型，得到了在最小化第一边缘节点部署数量的基础上，保证最低服务质量，降低了城市交通中边缘节点的部署成本。

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于边缘计算节点的城市交通监测系统及部署方法。

背景技术

随着我国的经济水平的持续增长和城市化进程的加快，汽车在日常生活中的角色越来越重要。随着汽车数量的骤增，引发了一系列的城市交通问题，如私人交通工具泛滥直接导致城市道路交通拥塞、交通事故增多、公共交通衰落等。交通拥塞问题已经成为制约我国各大城市经济发展和人民生活质量提高的主要瓶颈。对城市交通状况进行实时监测可以为城市交通管理部门进行合理的分流措施提供数据支持，还可以为驾驶员的路径选择提供预警信息，从而降低城市交通拥塞的程度。

目前车辆一般从云服务器获取交通信息，且只能获取部分路段的交通信息，这种局部的交通状况信息对于缓解城市交通和减少出行时间上并不能提供有效的帮助；只有在全局的交通状况信息下，城市交通部门才能制定合理的交通管制措施，驾驶人员也才能合理的规划路径。且随着车辆数量的增加，云服务器的压力也越来越大，边缘计算应运而生。通过在城市中部署边缘节点，每个边缘节点都监测某个区域的交通状况，再通过边缘节点间的数据同步就可以对整个城市的交通状况实现监测。车辆在任意一个边缘节点覆盖范围内都可以获得整个城市的交通信息，同时也减小了云服务器的压力，提升了服务质量；N.HMotlagh等在2016年提出了使用无人机作为边缘计算节点，该方法通过线性规划的方式来优化无人机的能耗和运行时间；Bauza R等利用车辆间的群智感知和模糊逻辑来估计交通拥塞情况。

无人机作为边缘计算节点的方式带来的缺点是：无人机本身需要消耗大量的能源，如果再给无人机添加计算的功能，其功耗将会变得无比巨大。且无人机造价成本高，受到天气等因素的影响严重；利用车辆间的群智感知和模糊逻辑来估计交通拥塞情况的这种方法只能获取某个路段的交通信息状况，对于整体的交通情况无法得到，不能规划合理的路线来减少拥堵时间，提升驾乘体验。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于边缘计算节点的城市交通监测系统及部署方法，本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明实施例提供了一种基于边缘计算节点的城市交通部署方法，包括以下步骤：

将待部署的城市交通按预设条件划分为若干网格，统计每个网格中的交通路段平均通行流量；

根据所述每个网格确定第一边缘节点的部署位置；

根据所述第一边缘节点的部署位置以及所述每个网格中的交通路段平均通行流量构建距离矩阵和交通流量矩阵；

根据所述距离矩阵和所述交通流量矩阵设置目标函数和约束条件；

对所述目标函数和所述约束条件进行编程求解，得到第二边缘节点。

在本发明的一个实施例中，根据所述每个网格确定其边缘节点的部署位置，包括：

获取所述每个网格中所有的交通路段；

确定所述交通路段的中心坐标；

在所述每个网格中找到距离所述中心坐标最短的位置，作为第一边缘节点的部署位置。

在本发明的一个实施例中，所述目标函数为：