【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于交通管理，尤其涉及一種動靜態交通協同治理方法及系統。
技術介紹
1、隨著全球城市化進程的加速和城市人口的不斷增長，交通壓力日益增大。尤其是在大中型城市，交通擁堵問題已經成為影響居民生活質量和城市經濟發展的重大障礙。傳統的交通管理方式，如單純依賴交通信號燈的時段控制、固定路線規劃和簡單的交通流量監測，已難以應對現代城市復雜多變的交通狀況。智慧交通利用信息和通信技術對交通資源進行高效分配，實現交通流量優化、信號控制、車輛調度等功能，極大提升了城市交通的運行效率。然而，智慧交通的實現面臨諸多挑戰，特別是在如何有效集成與處理大量動靜態交通數據方面。交通數據的復雜性、多樣性以及實時性要求，使得數據采集、傳輸、融合、處理和分析變得極為困難。
2、在當前交通管理中，傳統方法通常依賴于經驗和規則，缺乏靈活性和實時響應能力。面對動態變化的交通環境，傳統系統往往難以快速調整并作出響應，導致交通管理效果不理想，具體表現在交通數據的分散性和異構性，交通信息的動態性，缺乏全局性和智能化的優化手段，隱私與安全問題。針對以上挑戰，智慧交通協同治理的研究逐漸成為一個熱點領域。協同治理的核心思想是通過技術手段，實現城市交通系統的綜合管理和優化，使得各個交通子系統能夠協同工作，發揮出更大的整體效應。
技術實現思路
1、為實現上述目的，本專利技術提供一種動靜態交通協同治理方法及系統，集成動靜態交通數據，對交通進行實時分析與優化，為城市交通管理提供全方位的支持，提升城市交通的運行效率和智能化水平
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供一種動靜態交通協同治理方法，包括以下步驟：
4、s1、采用交通端側平臺收集交通靜態數據和交通動態數據；
5、s2、將交通動靜態數據上傳至交通基礎平臺，實現交通動靜態數據的數據處理、網絡傳輸、安全防護、隱私保護和數據存儲；
6、s3、將存儲在交通基礎平臺的交通動靜態數據輸入數據平臺，在數據平臺中進行數據整理，包括數據清洗、數據融合和數據處理；
7、s4、人工智能平臺對來自不同端口的數據進行深度學習模型的訓練、智能推理和交通場景仿真，利用智能算法對交通數據進行深度分析和預測；
8、s5、利用集成算法平臺對不同的交通問題進行優化和調整；
9、s6、利用應用平臺將算法應用于各類交通場景，并加入智慧大屏展示，將城市交通的實時數據和分析結果可視化展示。
10、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s1所述交通靜態數據包括路網數據、氣象數據、停車數據、人口分布數據和交通設施數據，其中路網數據指城市的道路結構，包括道路的數量、寬度、道路等級、路口位置、道路交叉口的形態；氣象數據通過氣象監測系統實時提供，并與氣象預報系統對接，實現對未來天氣情況的預測；停車數據包括停車場的地理位置、停車位數量、實時占用率以及車輛gps數據記錄的車輛實時位置、行駛軌跡和速度信息；人口分布數據來源于統計局的人口普查數據、移動信號運營商的數據分析結果；交通設施數據包括交通信號燈、標志、標線、護欄、隔離帶的分布和狀態。
11、作為本專利技術的進一步技術方案，所述步驟s1所述交通動態數據包括攝像頭數據、交通流量數據、交通信號狀態數據、導航數據、交通事件數據和雷達數據；其中攝像頭數據為通過交通卡口攝像頭獲得的實時動態視頻數據，交通流量數據為道路上的感應線圈、交通傳感器獲得的車輛通行數量、車速、密度信息；交通信號狀態數據為實時監控交通信號燈的切換狀態；導航數據通過車輛導航終端采集，記錄車輛的行駛路線、行駛速度和實時位置；交通事件數據包括交通事故、道路施工、交通管制情況；雷達數據是利用雷達傳感器監測的車輛速度、距離信息。
12、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s2進行網絡傳輸時，采用邊緣計算和分布式網絡傳輸的架構，確保動靜態數據能夠在海量采集和高頻更新的情況下，仍能穩定、迅速地上傳到平臺中進行處理，其中邊緣計算通過在數據采集設備或傳感器附近的邊緣節點上部署計算能力，能夠提前對部分數據進行預處理；采用分布式數據傳輸的方式，通過將數據劃分為多個數據塊，分別通過不同的網絡路徑傳輸至交通基礎平臺。
13、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s2所述靜態數據上傳時采用定時上傳的方式進行數據傳輸，對動態交通數據采用事件驅動上傳和時間驅動上傳兩種方式，同時加入數據同步機制；動靜態數據存儲時，采用數據加密傳輸，通過訪問控制與身份認證和隱私數據的保護與脫敏處理來確保交通數據的安全性和隱私性，同時啟用數據校驗與確認機制和冗余備份與存儲，充分保證動靜態數據的高效、穩定、安全上傳和存儲。
14、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s3所述數據清洗是去除或修正錯誤、重復、不完整或不一致的數據，確保數據的準確性和完整性，具體過程為：首先利用時間戳對齊方法確保不同設備和傳感器采集的數據在時間上具有一致性，然后對數據進行去重處理，識別并刪除重復的記錄，對缺失值采用雙線性插值來進行填充，并利用邏輯回歸算法對可能是測量誤差或傳輸錯誤的異常數據進行修正，保證數據的準確性和完整性。
15、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s3所述數據融合目標是將這些異構數據整合在一起，形成一致的、結構化的數據集合，具體過程為：先將來自不同數據源的數據進行一字段命名和數據類型規范化，再利用加權平均算法對結構化與非結構化的數據進行融合，最后結合時間戳校正和空間坐標標準化，將各個數據源的時間和空間信息統一。
16、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s3所述數據處理的目標是對清洗和融合后的數據進行深度處理和分析，具體的，對清洗和融合后的數據，采用多層感知機來獲得數據的初步特征，并將原始數據和特征存儲在數據倉庫中。
17、作為本專利技術的進一步技術方案，步驟s4所述人工智能平臺包括訓練模塊、推理模塊和仿真模塊，訓練模塊負責利用歷史數據和實時數據對深度學習模型進行訓練，以便系統能夠學習并預測交通流量、車輛路徑、擁堵情況；推理模塊負責基于訓練好的模型對實時數據進行推理，生成優化的交通控制決策或未來交通趨勢預測，仿真模塊負責對各類交通場景進行仿真實驗，人工智能平臺利用多源數據訓練一個交通基礎模型，交通基礎模型將將多源異構數據進行統一訓練，并在多個任務上達到優秀的預測效果，具體來講，利用變量分詞（tokenization）和變量聚合（aggregation）對多源異構數據中的變量進行初步特征提取和建模，并在此基礎上利用transformer模型在大量的數據中訓練一個統一的交通基礎模型，該交通基礎模型的目標是利用統一的模型架構在多個任務上做出預測，其中多源數據為，其中表示數據中的某個變量，n代表變量總數，變量分詞（tokenization）技術將每個變量進行單獨建模，得到編碼后的特征，其中為一個編碼層，此處編碼層為一個線性層，然后對每一個進行變量聚合（aggregation）操作來獲得各個變量特征之間的交互信息，得到所有變量信息本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種動靜態交通協同治理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟S1所述交通靜態數據包括路網數據、氣象數據、停車數據、人口分布數據和交通設施數據，其中路網數據指城市的道路結構，包括道路的數量、寬度、道路等級、路口位置、道路交叉口的形態；氣象數據通過氣象監測系統實時提供，并與氣象預報系統對接，實現對未來天氣情況的預測；停車數據包括停車場的地理位置、停車位數量、實時占用率以及車輛GPS數據記錄的車輛實時位置、行駛軌跡和速度信息；人口分布數據來源于統計局的人口普查數據、移動信號運營商的數據分析結果；交通設施數據包括交通信號燈、標志、標線、護欄、隔離帶的分布和狀態。
3.根據權利要求2所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，所述步驟S1所述交通動態數據包括攝像頭數據、交通流量數據、交通信號狀態數據、導航數據、交通事件數據和雷達數據；其中攝像頭數據為通過交通卡口攝像頭獲得的實時動態視頻數據，交通流量數據為道路上的感應線圈、交通傳感器獲得的車輛通行數量、車速、密度信息；交通信號狀態數據為實時監控交通信號燈的切換
4.根據權利要求3所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟S2進行網絡傳輸時，采用邊緣計算和分布式網絡傳輸的架構，確保動靜態數據能夠在海量采集和高頻更新的情況下，仍能穩定、迅速地上傳到平臺中進行處理，其中邊緣計算通過在數據采集設備或傳感器附近的邊緣節點上部署計算能力，能夠提前對部分數據進行預處理；采用分布式數據傳輸的方式，通過將數據劃分為多個數據塊，分別通過不同的網絡路徑傳輸至交通基礎平臺。
5.根據權利要求4所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟S2所述靜態數據上傳時采用定時上傳的方式進行數據傳輸，對動態交通數據采用事件驅動上傳和時間驅動上傳兩種方式，同時加入數據同步機制；動靜態數據存儲時，采用數據加密傳輸，通過訪問控制與身份認證和隱私數據的保護與脫敏處理來確保交通數據的安全性和隱私性，同時啟用數據校驗與確認機制和冗余備份與存儲。
6.根據權利要求5所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟S3所述數據清洗是去除或修正錯誤、重復、不完整或不一致的數據，具體過程為：首先利用時間戳對齊方法確保不同設備和傳感器采集的數據在時間上具有一致性，然后對數據進行去重處理，識別并刪除重復的記錄，對缺失值采用雙線性插值來進行填充，并利用邏輯回歸算法對可能是測量誤差或傳輸錯誤的異常數據進行修正；所述數據融合目標是將這些異構數據整合在一起，形成一致的、結構化的數據集合，具體過程為：先將來自不同數據源的數據進行一字段命名和數據類型規范化，再利用加權平均算法對結構化與非結構化的數據進行融合，最后結合時間戳校正和空間坐標標準化，將各個數據源的時間和空間信息統一；所述數據處理的目標是對清洗和融合后的數據進行深度處理和分析，具體的，對清洗和融合后的數據，采用多層感知機來獲得數據的初步特征，并將原始數據和特征存儲在數據倉庫中。
7.根據權利要求6所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟S4所述人工智能平臺包括訓練模塊、推理模塊和仿真模塊，訓練模塊負責利用歷史數據和實時數據對深度學習模型進行訓練，以便系統能夠學習并預測交通流量、車輛路徑、擁堵情況；推理模塊負責基于訓練好的模型對實時數據進行推理，生成優化的交通控制決策或未來交通趨勢預測，仿真模塊負責對各類交通場景進行仿真實驗，人工智能平臺利用多源數據訓練一個交通基礎模型，交通基礎模型將將多源異構數據進行統一訓練，并在多個任務上達到優秀的預測效果，具體來講，利用變量分詞和變量聚合對多源異構數據中的變量進行初步特征提取和建模，并在此基礎上利用Transformer模型在大量的數據中訓練一個統一的交通基礎模型，該交通基礎模型的目標是利用統一的模型架構在多個任務上做出預測，其中多源數據為，其中表示數據中的某個變量，n代表變量總數，變量分詞技術將每個變量進行單獨建模，得到編碼后的特征，其中為一個編碼層，編碼層為一個線性層，然后對每一個進行變量聚合操作來獲得各個變量特征之間的交互信息，得到所有變量信息的統一特征，其中代表平均池化操作，為特征拼接操作，這樣中包含了所有變量的信息，此時再利用一個掩膜矩陣對中特征進行隨機掩膜，獲得，將輸入Transformer模型得到最終特征，并利用重建損失函數來進行模型優化，重建損失函數為：，其中N為所有的樣本數，此時交通基礎模型從多源數據中學習到統一的特征表示，通過在交通基...
【技術特征摘要】
1.一種動靜態交通協同治理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟s1所述交通靜態數據包括路網數據、氣象數據、停車數據、人口分布數據和交通設施數據，其中路網數據指城市的道路結構，包括道路的數量、寬度、道路等級、路口位置、道路交叉口的形態；氣象數據通過氣象監測系統實時提供，并與氣象預報系統對接，實現對未來天氣情況的預測；停車數據包括停車場的地理位置、停車位數量、實時占用率以及車輛gps數據記錄的車輛實時位置、行駛軌跡和速度信息；人口分布數據來源于統計局的人口普查數據、移動信號運營商的數據分析結果；交通設施數據包括交通信號燈、標志、標線、護欄、隔離帶的分布和狀態。
3.根據權利要求2所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，所述步驟s1所述交通動態數據包括攝像頭數據、交通流量數據、交通信號狀態數據、導航數據、交通事件數據和雷達數據；其中攝像頭數據為通過交通卡口攝像頭獲得的實時動態視頻數據，交通流量數據為道路上的感應線圈、交通傳感器獲得的車輛通行數量、車速、密度信息；交通信號狀態數據為實時監控交通信號燈的切換狀態；導航數據通過車輛導航終端采集，記錄車輛的行駛路線、行駛速度和實時位置；交通事件數據包括交通事故、道路施工、交通管制情況；雷達數據是利用雷達傳感器監測的車輛速度、距離信息。
4.根據權利要求3所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟s2進行網絡傳輸時，采用邊緣計算和分布式網絡傳輸的架構，確保動靜態數據能夠在海量采集和高頻更新的情況下，仍能穩定、迅速地上傳到平臺中進行處理，其中邊緣計算通過在數據采集設備或傳感器附近的邊緣節點上部署計算能力，能夠提前對部分數據進行預處理；采用分布式數據傳輸的方式，通過將數據劃分為多個數據塊，分別通過不同的網絡路徑傳輸至交通基礎平臺。
5.根據權利要求4所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟s2所述靜態數據上傳時采用定時上傳的方式進行數據傳輸，對動態交通數據采用事件驅動上傳和時間驅動上傳兩種方式，同時加入數據同步機制；動靜態數據存儲時，采用數據加密傳輸，通過訪問控制與身份認證和隱私數據的保護與脫敏處理來確保交通數據的安全性和隱私性，同時啟用數據校驗與確認機制和冗余備份與存儲。
6.根據權利要求5所述動靜態交通協同治理方法，其特征在于，步驟s3所述數據清洗是去除或修正錯誤、重復、不完整或不一致的數據，具體過程為：首先利用時間戳對齊方法確保不同設備和傳感器采集的數據在時間上具有一致性，然后對數據進行去重處理，識別并刪除重復的記錄，對缺失值采用雙線性插值來進行填充，并利用邏輯回歸算法對可能是測量誤差或傳輸錯誤的異常數據進行修正；所述數據融合目標是將這些異構數據整合在一起，形成一致的、結構化的數據集合，具體過程為：先將來自不同數據源的數據進行一字段命名和數據類型規范化，再利用加權平均算法對結構化與非結構化的數據進行融合，最后結合...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉寒松，尹義龍，王永，宮永順，張欣欣，王國強，劉瑞，李越，李萬寧，董玉超，焦安健，劉志強，
申請(專利權)人：松立控股集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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