[发明专利]一种基于智慧交通物联网的交通监测系统

权利要求书

1.一种基于智慧交通物联网的交通监测系统，其特征在于，包括监测采集模块、违规分析模块、数据库、控制器、信号处理模块和更新覆盖模块；

所述监测采集模块用于实时的监测并采集车辆驾驶人员的交通违章信息，将其传输至违规分析模块；

所述违规分析模块则据此进行违规判定操作，得到第一时间段内的高阶违规信号、普通违规信号和正常违规信号，并将其所对应的车辆驾驶人员与数据库内的车辆驾驶人员的行为状况信息相提取，再据此一同进行第二次的行为判定操作，所述行为判定操作的具体步骤如下：

步骤一：先获取到与第一时间段相对应的行为状况信息内的车辆行为状况数据，并将各驾驶人员驾驶大型、中型和小型车辆的次数分别标定为Ti、Yi和Ui，i＝1...n，且Ti、Yi和Ui均为一一对应，再依据公式Pi＝Ti*t+Yi*y+Ui*u，求得与第一时间段相对应的各驾驶人员的驾车系数，t、y和u均为车辆参数，t大于y大于u且t+y+u＝4.17，最后将Pi依次分为高驾车级、中驾车级和低驾车级并对应的赋予预设值p1、p2和p3，而p1大于p2大于p3；

步骤二：先获取到与第一时间段相对应的行为状况信息内的驾驶人员状况数据，并将各驾驶人员的性别、年龄和驾龄分别标定为Ai、Si和Di，i＝1...n，且Ai、Si和Di与Ti、Yi和Ui均为一一对应，再依据公式Fi＝(Ai+Si)*a+Di*s，求得与第一时间段相对应的各驾驶人员的行驶系数，a、s均为行驶参数，a大于s且a+s＝1.72，当驾驶人员的性别为男性时的Ai取1.17，反之则Ai取2.51，当驾驶人员的年龄位于30至60岁时的Si取1.82，反之则Si取3.14，最后将Fi依次分为第一驾驶段、第二驾驶段和第三驾驶段并对应的赋予预设值f1、f2和f3，而f1大于f2大于f3；

步骤三：先获取到与第一时间段相对应的行为状况信息内的驾驶行为状况数据，并将各驾驶人员所被监测到的驾驶车辆的行驶时长标定为Gi，i＝1...n，且Ai、Si和Di与Ti、Yi和Ui，以及Gi均为一一对应，再将Gi依次分为高行驶节、中行驶节和低行驶节并对应的赋予预设值g1、g2和g3，而g1大于g2大于g3；

步骤四：先获取到第一时间段内的高阶违规信号、普通违规信号和正常违规信号，并将与其相对应的各车辆驾驶人员标定为Hi，i＝1...n，且Ai、Si和Di与Ti、Yi和Ui、Gi，以及Hi均为一一对应，再将Hi所属于的高阶违规信号、普通违规信号和正常违规信号对应的赋予预设值h1、h2和h3，而h1大于h2大于h3；

步骤五：先将Pi、Fi、Gi和Hi对驾乘行为的影响占比进行权重分配，并依次分配为正数权重系数d、o、l和k，d小于o小于l小于k且d+o+l+k＝7.15，再依据公式Ji＝Pi*d+Fi*o+Gi*l+Hi*k，i＝1...n，求得与第一时间段相对应的各车辆驾驶人员的行为预测系数；

所述高驾车级、中驾车级和低驾车级分别对应的Pi为40以上、20至40且包括20和40、20以下；所述第一驾驶段、第二驾驶段和第三驾驶段分别对应的Fi为25以上、15至25且包括15和25、15以下；所述高行驶节、中行驶节和低行驶节分别对应着150小时以上、80至150小时且包括80和150小时、80小时以下；

得到与第一时间段相对应的各车辆驾驶人员的行为预测系数Ji，并将其与预设范围j相比较，当行为预测系数Ji大于预设范围j的最大值、位于预设范围j之内和小于预设范围j的最小值时，则将与该行为预测系数Ji相对应的车辆驾驶人员生成高关注度信号、中关注信号和低关注度信号，且将高关注度信号、中关注信号和低关注度信号均经控制器传输至信号处理模块，且还将高关注度信号、中关注信号和低关注度信号及其行为预测系数Ji均经控制器传输至更新覆盖模块；

且数据库用于实时的记录并存储车辆驾驶人员的行为状况信息；

所述信号处理模块则依据实时接收到的高关注度信号、中关注信号和低关注度信号，来将与其相对应的车辆驾驶人员标注出红色、黄色和蓝色，且将经颜色标注后的车辆驾驶人员的监测画面进行实时记录；

所述更新覆盖模块则依据实时接收到的高关注度信号、中关注信号和低关注度信号及其行为预测系数Ji，来将每次的各车辆驾驶人员所对应的行为预测系数Ji标定为Kzi，z＝1...m，i＝1...n，并依据公式求得各车辆驾驶人员所对应的平均行为预测系数Zi，而当出现低关注度信号时，将m计算于此并反馈此时的Zi至违规分析模块，违规分析模块则将其与预设范围j相比较，当平均行为预测系数Zi大于预设范围j的最大值、位于预设范围j之内和小于预设范围j的最小值时，则将与该平均行为预测系数Zi相对应的车辆驾驶人员生成高关注度信号、中关注信号和低关注度信号，经控制器传输至信号处理模块进行相应的监测与记录；

所述监测采集模块用于实时的监测并采集路口的人流量信息与车流量信息，将其传输至违规分析模块；

所述违规分析模块则对其进行拥堵分析操作，具体步骤如下：

步骤一：获取到第二时间段内的人流量信息，并将各路口的人群行走量数据和人群违规量数据分别标定为Xx和Cx，x＝1...c；获取到第二时间段内的车流量信息，并将各路口的车流行走量数据和车流违规量数据分别标定为Vx和Bx，x＝1...c，且Xx和Cx、Vx和Bx均为一一对应；

步骤二：依据公式求得第二时间段内的各路口的拥堵系数，α、β均为拥堵因子，α大于β且α+β＝2.8124，而当人群通过数小于人群滞留数且车流通过数小于车流滞留数时，Xx取3.81、Vx取2.25和v取1.81，而当人群通过数小于人群滞留数或车流通过数小于车流滞留数时，Xx取2.74、Vx取1.92和v取1.44，而其它情况下的Xx取2.33、Vx取1.75和v取1.29；

步骤三：将Nx与预设范围b相比较，当其大于预设范围b的最大值、位于预设范围b之内时，将与Nx相对应的路口生成高拥堵信号、半拥堵信号，而其它情况下，不生成任何信号；且第二时间段表示为信号灯变换十五次的时长；

且将高拥堵信号、半拥堵信号均经控制器传输至信号处理模块；

所述信号处理模块在接收到实时的高拥堵信号、半拥堵信号后，则将各路口按预设区域划分，并将预设区域内的高拥堵信号、半拥堵信号依次排列，再获取到与预设区域所对应的警务站的位置数据，当警务站的位置数据与高拥堵信号所对应的路口间的距离小于其预设值时，则将该路口生成优先派人指令并发送至警务站，当警务站的位置数据与高拥堵信号所对应的路口间的距离大于其预设值或警务站的位置数据与半拥堵信号所对应的路口间的距离小于其预设值时，则将该路口生成中级派人指令并发送至警务站，当警务站的位置数据与半拥堵信号所对应的路口间的距离大于其预设值时，则将该路口生成微派人指令并发送至警务站，警务站则依据优先派人指令、中级派人指令和微派人指令来派人对路口进行交通疏导；

所述人流量信息包括人群行走量数据和人群违规量数据，而人群行走量数据表示为人群通过数、人群滞留数，而人群违规量数据表示为闯信号灯的人数，所述车流量信息包括车流行走量数据和车流违规量数据，而车流行走量数据表示为车流通过数、车流滞留数，而车流违规量数据表示为越过停车线的次数。