[发明专利]一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法

摘要

本发明公开了一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法。该方法包括步骤：第一，利用各种传感器获取天气六要素和白昼时间，构建高速公路的天气区块密度图，采用基于马尔科夫链模型对天气进行评估，形成交通安全评价指标存储在控制中心的云平台。第二，捕获某雷达区块的车速信息和车辆停止状态信息，将信息存储在控制中心的云平台。云平台结合安全交通评价指标和车辆的车速、停止状态信息实现诱导模式的自适应切换和相邻雷达区块的智能诱导。本发明基于马尔科夫链对环境进行预测评估，实现了车辆诱导的精准化和智能化，具有广泛的应用前景。

主权项

1.一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，天气六要素和白昼时间获取：其中天气六要素包括温度、气压、环境湿度、风向、风速和降雨量；步骤2，天气区块密度图构建：结合获取的天气六要素信息，构建当前交通区块的天气区块密度图；根据温度、气压、环境湿度、风向、风速、降雨量和白昼时间对交通影响的权值系数，建立统计表，并利用统计表形成离散化的可视天气密度图；步骤3，基于马尔科夫链模型进行评价：通过天气六要素统计表，可以将本区块的环境信息按照等级进行划分，根据划分的个数建立马尔科夫链模型，进而预测下一时刻的环境状态；步骤4，交通安全评价：利用马尔科夫链模型对当前环境进行预测，然后进行环境等级划分，形成安全交通评价，存储在控制中心云平台；步骤5，区块车速信息和车辆的停止状态信息捕获：利用雷达对区块的经由车辆进行测速，并将速度、车牌信息上传到控制中心云平台；对区块内的停止车辆进行检测，将车牌信息上传到控制中心云平台；步骤6，控制中心云平台进行诱导模式自适应切换以及相邻雷达区块交通诱导：控制中心云平台根据所述步骤5获得的信息，对本区块的诱导模式进行切换，并对相邻雷达区块的测量进行诱导，实现诱导的智能化。