[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

说明书

一种基于大数据的城市车流预警检测方法，包括：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；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；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；将预警结果发送至可视化平台，对车流量进行可视化预警本发明使用的大数据技术能够及时采集、处理海量数据，并根据数据处理来控制系统状态；在对多种数据进行计算后，可以预测相关信息，并展开实时动态监测；大数据分布式计算、存储框架，能够对海量车辆数据进行分析处理及存储，比传统应用系统更加高效、稳定。

技术领域

本发明涉及的是大数据，数据挖掘与车流量预警技术领域,特别涉及一种基于大数据的城市车流预警检测方法及系统。

背景技术

随着我国城市化的进一步发展，城市交通拥堵现象是普遍存在的问题，通过对车流数据的监控，可以对当前区域交通情况进行合理的分析，分析结果可作为道路拥堵参考，便于合理分流，有效缓解城市道路交通压力。

大数据指的是人类生产与生活中所产生的大量数据信息，该技术呈现出来源复杂、数量巨大的特点。当前城市交通车流数据巨大且路况复杂多样。大数据通过对车流数据的整合处理，并可深入挖掘数据中的价值信息，进而服务于城市交通指导。相对于传统解决方式，大数据分析具有及时性、高吞吐量、高并发、高可用、可预测等特性，能在有效时间内处理海量数据。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于大数据的城市车流预警检测方法和系统。

为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：

一种基于大数据的城市车流预警检测方法，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。

进一步地,S100中，卡口相机使用高清卡口相机。

进一步地,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。

进一步地,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。

进一步地,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。

进一步地，S300中，大数据平台至少包括：hdfs、zookeeper、yarn、spark、Hbase、Hive组件。

进一步地,S300中，搜素服务器至少包括:ElasticSearch、Mysql组件。

进一步地,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。