[发明专利]一种基于大数据分析的交通诱导方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于大数据分析的交通诱导方法、设备及存储介质，其中交通诱导方法包括：采集交通流数据获知路网中各路段的实时交通情况；根据实时交通情况预测路网中各路段未来时段内的交通流，形成交通预测结果；采集路面环境参数，结合交通预测结果和路面环境参数建立交通控制与诱导协同模型，输出交通流组织及疏导预案；根据交通流组织及疏导预案分别控制各路段对应的交通信号灯的工作状态及终端设备发布预警信息。本发明结合路面实时环境参数和交通流数据，通过合理诱导和控制道路信号，从而提高机动车行驶的顺畅性，减少机动车的环境排放压力，解决现有的交通道路环境问题。

技术领域

本发明涉及交通控制，尤其涉及一种基于大数据分析的交通诱导方法、设 备及存储介质。

背景技术

目前，传统的交通控制诱导系统一般基于实时交通流数据检测的，检测到 交通流状态即通过制定的控制和诱导算法计算并实施控制。与交通系统伴随而 来的还有对环境问题的影响。

除正常行驶外，路面车辆受到传统的交通控制和交通诱导影响，会处于减 速、怠速和加速等多种行驶状态，这不仅增加了机动车尾气的排放浓度，也降 低了机动车的燃油效率。更令人担忧的是，在人流较为密集的地方，行人较长 时间暴露在车辆尾气污染严重的地方，会对行人造成明显的不适感。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的 交通诱导方法，通过合理的诱导和控制，提高机动车行驶的顺畅性，减少机动 车的环境排放压力，缓解环境问题。

本发明的目的之二在于提供一种终端设备。

本发明的目的之三在于提供一种存储介质。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于大数据分析的交通诱导方法，包括：

采集交通流数据获知路网中各路段的实时交通情况；

根据实时交通情况预测路网中各路段在未来时段内的交通流，形成交通预 测结果；

采集路面环境参数，结合交通预测结果和路面环境参数建立交通控制与诱 导协同模型，输出交通流组织及疏导预案；

根据交通流组织及疏导预案分别控制各路段对应的交通信号灯的工作状态 及终端设备发布预警信息。

进一步地，采集所述交通流数据后对交通流数据进行预处理，所述预处理 方法为：

确定上传周期：根据交通流数据中的时间信息，逐个判断每两个数据之间 的上传时间间隔，若某两个数据之间的时间间隔为上传周期的整数倍且该倍数 大于1，则表示该两个数据之间的位置上发生了漏传、丢失数据；

丢失数据补齐：取该位置上的前后两个数据的平均值，以平均值将其修复。

进一步地，所述交通流数据包括历史和实时两个时段的交通流数据，其中 交通流数据包括车流量、车速、车头时距、交通事件、车道号、车型。

进一步地，所述交通事件的事故数据通过报警平台发布和/或检测交通中心 平台中的实时路面视频图像的方式获取。

进一步地，所述交通控制与诱导协同模型连接有预案库，所述预案库存储 有针对不同交通流突变、交通事故和交通管控行为做出的交通控制和诱导措施。

进一步地，发布预警信息的所述终端设备包括车载导航终端、手机导航终 端、交警指挥终端。

进一步地，所述预警信息包括最佳导航路线推荐、导航路线中途径路段的 空气质量、车辆行驶速度建议、交警指挥建议。

进一步地，所述路面环境参数包括尾气污染气体种类及含量、固定颗粒物 种类及含量、噪声值和气象参数。