[发明专利]一种基于大数据的城市车流预警检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,包括：

S100.车辆卡口相机采集区域内往来车流图像数据,并将车流图像数据发送给图像处理模块；

S200.图像处理模块接收车辆卡口相机发送的车流图像数据，将车流图像数据转为结构化车辆数据；

S300.数据推送模块使用消息引擎将将结构化车辆数据发送至大数据平台和搜素服务器；

S400.大数据平台对结构化车辆数据进行分析处理，对车流量进行预警判断；

S500.将预警结果发送至可视化平台，对车流量进行可视化预警。

2.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S100中，卡口相机使用高清卡口相机。

3.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S200中，使用图像识别与解析技术，将车流图像图像转化成车辆结构化数据。

4.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S200中，结构化数据定义至少包括：机动车ID、机动车类别、车身颜色、卡口设备ID、出现时间、通过时间、车牌号码、图片地址，行驶速度。

5.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S300中，使用kafka分布式消息引擎，实时数据传输，保证数据的可靠性与稳定性。

6.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S300中，大数据平台至少包括：hdfs、zookeeper、yarn、spark、Hbase、Hive组件。

7.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S300中，搜素服务器至少包括:ElasticSearch、Mysql组件。

8.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S400中，对车流量进行预警判断的方法为：若以X分钟为统计间隔，得到卡口区域中各路段的平均行程速度；根据区域路段交通严重拥堵划分标准判断当前X分钟是否拥堵；记当前X分钟区域中各路段的平均行程速度为Xcurrent，记下一个X分钟区域中各路段的平均行程速度为Xnext，通过动态监控Xnext/Xcurrent值变化，对车流量进行预警判断。

9.如权利要求1的一种基于大数据的城市车流预警检测方法，其特征在于,S500中，使用多种颜色分别表示拥堵情况，使用折线图表示拥堵动态变化率。

10.一种基于大数据的城市车流预警检测系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于通过车辆卡口采集城市交通车流量数据；

图像处理模块，用于将采集的车流量数据转换为结构化车辆数据；

数据推送模块，用于通过消息引擎将结构化车辆数据发送至大数据平台和搜素服务器；

数据处理模块，用于通过大数据对车流分析处理，对车流量进行预警判断；

可视化模块，用于根据预警结果给出不同程度的可视化预警显示。