一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统的制作方法

1.本发明属于交通疏导领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统。


背景技术：

2.城市交通堵塞，是指一种车多拥挤且车速缓慢的现象，通常在假日或上下班高峰等时刻出现。此情形常出现于世界上各大都市区、连接两都市间的高速公路，及汽车使用率高的地区。
3.现有的公交路线拥堵点提醒系统仅能够对当前行驶路段的拥堵情况进行检测与提醒，而无法对公交路线的剩余完整路径的拥堵情况进行预测分析，也无法结合完整路径的拥堵情况以及拥堵路段的分布情况为公交车进行拥堵等级评价，导致公交车司机无法获取到真实的、全面的道路拥堵数据。
4.针对上述技术问题，本技术提出一种解决方案。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，用于解决现有的公交路线拥堵点提醒系统无法对公交路线的剩余完整路径的拥堵情况进行预测分析的问题；
6.本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以对公交路线的剩余完整路径的拥堵情况进行预测分析的基于大数据公交路线拥堵点提醒系统。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，包括拥堵提醒平台，所述拥堵提醒平台通信连接有路况分析模块、拥堵分析模块、等级评定模块以及存储模块；
9.所述路况分析模块用于对公交路线的行驶路况进行检测分析：将处于运行状态的公交车标记为检测对象，获取检测对象的行驶线路，将检测对象行驶线路中的未行驶路段标记为分析线路，将分析线路分割为若干条分析路段，获取分析路段的拥堵系数yd；将分析路段的拥堵系数yd发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵系数yd后将拥堵系数yd发送至拥堵分析模块；
10.所述拥堵分析模块用于对公交线路的拥堵情况进行检测分析：将排序靠前的l1个分析路段标记为直接路段，将剩余的分析路段标记为综合路段；对综合路段进行拥堵预测分析并根据拥堵预测分析结果对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换，通过存储模块获取到拥堵阈值ydmax，将分析路段的拥堵系数yd与拥堵阈值ydmax进行比较并通过比较结果将分析路段标记为正常路段或拥堵路段；将拥堵路段发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵路段后将拥堵路段发送至等级评定模块；
11.所述等级评定模块用于对公交路线的拥堵等级进行评定分析。
12.作为本发明的一种优选实施方式，分析路段的拥堵系数yd的获取过程包括：将分
析路段按照行驶线路的行进方向进行排序并编号；获取分析路段的车道数据cd、车流数据cl以及红绿数据hl，车道数据cd为分析路段在检测对象行驶方向上的车道数量，车流数据cl为分析路段在检测对象行驶方向上的车辆数量，红绿数据hl为分析路段中的红绿灯数量，通过对分析路段的车道数据cd、车流数据cl以及红绿数据hl进行数值计算得到分析路段的拥堵系数yd。
13.作为本发明的一种优选实施方式，对综合路段进行拥堵预测分析的具体过程包括：以综合路段的中心点为圆心，r1为半径画圆，将得到的圆形区域标记为分析区域，获取分析区域内的学校数量、医院数量以及商场数量并分别标记为xs、ys以及ss，通过对xs、ys以及ss进行数值计算得到综合路段的预测系数yc；通过存储模块获取到预测阈值ycmax，将预测系数yc与预测阈值ycmax进行比较并通过比较结果对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换。
14.作为本发明的一种优选实施方式，将预测系数yc与预测阈值ycmax进行比较的具体过程包括：若预测系数yc小于预测阈值ycmax，则判定综合路段的预测状态满足要求；若预测系数yc大于等于预测阈值ycmax，则判定综合路段的预测状态不满足要求，通过公式ydn＝t1*yd得到综合路段新的拥堵系数ydn，其中t1为比例系数，且1.15≤t1≤1.25；将新的拥堵系数ydn对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换。
15.作为本发明的一种优选实施方式，将拥堵系数yd与拥堵阈值ydmax进行比较的具体过程包括：若拥堵系数yd小于拥堵阈值ydmax，则判定分析路段的拥堵状态满足要求，将对应的分析路段标记为正常路段；若拥堵系数yd大于等于拥堵阈值ydmax，则判定分析路段的拥堵状态不满足要求，将对应的分析路段标记为拥堵路段。
16.作为本发明的一种优选实施方式，等级评定模块对公交路线的拥堵等级进行评定分析的具体过程包括：获取检测对象行驶线路中的拥堵路段数量并标记为ld，获取检测对象行驶线路中拥堵路段的编号并进行求和取平均值得到bh，通过公式dj＝γ1*ld/bh得到检测对象的等级系数dj，通过存储模块获取到等级阈值djmin、djmax，将检测对象的等级系数dj与等级阈值djmin、djmax进行比较并通过比较结果对检测对象的拥堵等级进行标记；将检测对象的拥堵等级发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵等级后将拥堵等级发送至检测对象驾驶员的手机终端。
17.作为本发明的一种优选实施方式，将检测对象的等级系数dj与等级阈值djmin、djmax进行比较的具体过程包括：若dj≤djmin，则将检测对象的拥堵等级标记为三等级；若djmin＜dj＜djmax，则将检测对象的拥堵等级标记为二等级；若dj≥djmax，则将检测对象的拥堵等级标记为一等级。
18.本发明具备下述有益效果：
19.1、通过路况分析模块可以对公交路线的行驶路况进行检测分析，通过对道路的承载车辆以及对车辆的承载能力等多个参数进行综合分析得到拥堵系数，进而通过拥堵系数对公交路线的行驶路况状态进行反馈；
20.2、通过拥堵分析模块可以对公交线路的拥堵情况进行检测分析，通过对不同分析路段采用不同检测分析的方式实现全路径的拥堵预测，通过拥堵预测分析结果对综合路段的拥堵系数数值进行更新替换，从而提高全路径拥堵预测结果的精确性；
21.3、通过等级评定模块可以对公交路线的拥堵等级进行评定分析，通过对拥堵路段
的数量以及分布状态进行数据计算得到等级系数，通过等级系数的数值大小可以对公交路线整体的拥堵情况进行直观反馈，从而使公交车驾驶员可以直接获取到全路径的真实拥堵状态。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
24.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
25.如图1所示，一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，包括拥堵提醒平台，拥堵提醒平台通信连接有路况分析模块、拥堵分析模块、等级评定模块以及存储模块。
26.路况分析模块用于对公交路线的行驶路况进行检测分析：将处于运行状态的公交车标记为检测对象，获取检测对象的行驶线路，将检测对象行驶线路中的未行驶路段标记为分析线路，将分析线路分割为若干条分析路段，将分析路段按照行驶线路的行进方向进行排序并编号；获取分析路段的车道数据cd、车流数据cl以及红绿数据hl，车道数据cd为分析路段在检测对象行驶方向上的车道数量，车流数据cl为分析路段在检测对象行驶方向上的车辆数量，红绿数据hl为分析路段中的红绿灯数量，通过公式yd＝(α1*hl+α2*cl)/(α3*cd)得到分析路段的拥堵系数yd，其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；将分析路段的拥堵系数yd发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵系数yd后将拥堵系数yd发送至拥堵分析模块；对公交路线的行驶路况进行检测分析，通过对道路的承载车辆以及对车辆的承载能力等多个参数进行综合分析得到拥堵系数，进而通过拥堵系数对公交路线的行驶路况状态进行反馈。
27.拥堵分析模块用于对公交线路的拥堵情况进行检测分析：将排序靠前的l1个分析路段标记为直接路段，将剩余的分析路段标记为综合路段；对综合路段进行拥堵预测分析：以综合路段的中心点为圆心，r1为半径画圆，r1为数值常量，r1的数值由管理人员自行设置；将得到的圆形区域标记为分析区域，获取分析区域内的学校数量、医院数量以及商场数量并分别标记为xs、ys以及ss，通过公式yc＝β1*xs+β2*ys+β3*ss得到综合路段的预测系数yc，其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1；通过存储模块获取到预测阈值ycmax，将预测系数yc与预测阈值ycmax进行比较：若预测系数yc小于预测阈值ycmax，则判定综合路段的预测状态满足要求；若预测系数yc大于等于预测阈值ycmax，则判定综合路段的预测状态不满足要求，通过公式ydn＝t1*yd得到综合路段新的拥堵系数ydn，其中t1为比例系数，且1.15≤t1≤1.25；将新的拥堵系数ydn对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换，
通过存储模块获取到拥堵阈值ydmax，将分析路段的拥堵系数yd与拥堵阈值ydmax进行比较：若拥堵系数yd小于拥堵阈值ydmax，则判定分析路段的拥堵状态满足要求，将对应的分析路段标记为正常路段；若拥堵系数yd大于等于拥堵阈值ydmax，则判定分析路段的拥堵状态不满足要求，将对应的分析路段标记为拥堵路段；将拥堵路段发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵路段后将拥堵路段发送至等级评定模块；对公交线路的拥堵情况进行检测分析，通过对不同分析路段采用不同检测分析的方式实现全路径的拥堵预测，通过拥堵预测分析结果对综合路段的拥堵系数数值进行更新替换，从而提高全路径拥堵预测结果的精确性。
28.等级评定模块用于对公交路线的拥堵等级进行评定分析：获取检测对象行驶线路中的拥堵路段数量并标记为ld，获取检测对象行驶线路中拥堵路段的编号并进行求和取平均值得到bh，通过公式dj＝γ1*ld/bh得到检测对象的等级系数dj，通过存储模块获取到等级阈值djmin、djmax，将检测对象的等级系数dj与等级阈值djmin、djmax进行比较：若dj≤djmin，则将检测对象的拥堵等级标记为三等级；若djmin＜dj＜djmax，则将检测对象的拥堵等级标记为二等级；若dj≥djmax，则将检测对象的拥堵等级标记为一等级；将检测对象的拥堵等级发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵等级后将拥堵等级发送至检测对象驾驶员的手机终端；对公交路线的拥堵等级进行评定分析，通过对拥堵路段的数量以及分布状态进行数据计算得到等级系数，通过等级系数的数值大小可以对公交路线整体的拥堵情况进行直观反馈，从而使公交车驾驶员可以直接获取到全路径的真实拥堵状态。
29.一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，工作时，将处于运行状态的公交车标记为检测对象，获取检测对象的行驶线路，将检测对象行驶线路中的未行驶路段标记为分析线路，将分析线路分割为若干条分析路段，获取分析路段的拥堵系数yd；将排序靠前的l1个分析路段标记为直接路段，l1为数值常量，l1的具体数值由管理人员自行设置；将剩余的分析路段标记为综合路段；对综合路段进行拥堵预测分析并根据拥堵预测分析结果对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换，通过存储模块获取到拥堵阈值ydmax，将分析路段的拥堵系数yd与拥堵阈值ydmax进行比较并通过比较结果将分析路段标记为正常路段或拥堵路段。
30.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
31.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式yd＝(α1*hl+α2*cl)/(α3*cd)；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的拥堵系数；将设定的拥堵系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为3.74、2.97和2.65；
32.系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的拥堵系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如拥堵系数与车流数据的数值成正比。
33.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指
结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
34.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

技术特征：
1.一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，包括拥堵提醒平台，所述拥堵提醒平台通信连接有路况分析模块、拥堵分析模块、等级评定模块以及存储模块；所述路况分析模块用于对公交路线的行驶路况进行检测分析：将处于运行状态的公交车标记为检测对象，获取检测对象的行驶线路，将检测对象行驶线路中的未行驶路段标记为分析线路，将分析线路分割为若干条分析路段，获取分析路段的拥堵系数yd；将分析路段的拥堵系数yd发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵系数yd后将拥堵系数yd发送至拥堵分析模块；所述拥堵分析模块用于对公交线路的拥堵情况进行检测分析：将排序靠前的l1个分析路段标记为直接路段，将剩余的分析路段标记为综合路段；对综合路段进行拥堵预测分析并根据拥堵预测分析结果对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换，通过存储模块获取到拥堵阈值ydmax，将分析路段的拥堵系数yd与拥堵阈值ydmax进行比较并通过比较结果将分析路段标记为正常路段或拥堵路段；将拥堵路段发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵路段后将拥堵路段发送至等级评定模块；所述等级评定模块用于对公交路线的拥堵等级进行评定分析。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，分析路段的拥堵系数yd的获取过程包括：将分析路段按照行驶线路的行进方向进行排序并编号；获取分析路段的车道数据cd、车流数据cl以及红绿数据hl，车道数据cd为分析路段在检测对象行驶方向上的车道数量，车流数据cl为分析路段在检测对象行驶方向上的车辆数量，红绿数据hl为分析路段中的红绿灯数量，通过对分析路段的车道数据cd、车流数据cl以及红绿数据hl进行数值计算得到分析路段的拥堵系数yd。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，对综合路段进行拥堵预测分析的具体过程包括：以综合路段的中心点为圆心，r1为半径画圆，将得到的圆形区域标记为分析区域，获取分析区域内的学校数量、医院数量以及商场数量并分别标记为xs、ys以及ss，通过对xs、ys以及ss进行数值计算得到综合路段的预测系数yc；通过存储模块获取到预测阈值ycmax，将预测系数yc与预测阈值ycmax进行比较并通过比较结果对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，将预测系数yc与预测阈值ycmax进行比较的具体过程包括：若预测系数yc小于预测阈值ycmax，则判定综合路段的预测状态满足要求；若预测系数yc大于等于预测阈值ycmax，则判定综合路段的预测状态不满足要求，通过公式ydn＝t1*yd得到综合路段新的拥堵系数ydn，其中t1为比例系数，且1.15≤t1≤1.25；将新的拥堵系数ydn对综合路段的拥堵系数yd进行数值替换。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，将拥堵系数yd与拥堵阈值ydmax进行比较的具体过程包括：若拥堵系数yd小于拥堵阈值ydmax，则判定分析路段的拥堵状态满足要求，将对应的分析路段标记为正常路段；若拥堵系数yd大于等于拥堵阈值ydmax，则判定分析路段的拥堵状态不满足要求，将对应的分析路段标记为拥堵路段。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，等级评定模块对公交路线的拥堵等级进行评定分析的具体过程包括：获取检测对象行驶线路中
的拥堵路段数量并标记为ld，获取检测对象行驶线路中拥堵路段的编号并进行求和取平均值得到bh，通过公式dj＝γ1*ld/bh得到检测对象的等级系数dj，通过存储模块获取到等级阈值djmin、djmax，将检测对象的等级系数dj与等级阈值djmin、djmax进行比较并通过比较结果对检测对象的拥堵等级进行标记；将检测对象的拥堵等级发送至拥堵提醒平台，拥堵提醒平台接收到拥堵等级后将拥堵等级发送至检测对象驾驶员的手机终端。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，其特征在于，将检测对象的等级系数dj与等级阈值djmin、djmax进行比较的具体过程包括：若dj≤djmin，则将检测对象的拥堵等级标记为三等级；若djmin＜dj＜djmax，则将检测对象的拥堵等级标记为二等级；若dj≥djmax，则将检测对象的拥堵等级标记为一等级。

技术总结
本发明属于交通疏导领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的公交路线拥堵点提醒系统无法对公交路线的剩余完整路径的拥堵情况进行预测分析的问题，具体是一种基于大数据公交路线拥堵点提醒系统，包括拥堵提醒平台，所述拥堵提醒平台通信连接有路况分析模块、拥堵分析模块、等级评定模块以及存储模块；所述路况分析模块用于对公交路线的行驶路况进行检测分析：将处于运行状态的公交车标记为检测对象，将检测对象行驶线路中的未行驶路段标记为分析线路；本发明可以对公交路线的行驶路况进行检测分析，通过对道路的承载车辆以及对车辆的承载能力等多个参数进行综合分析得到拥堵系数，进而通过拥堵系数对公交路线的行驶路况状态进行反馈。态进行反馈。态进行反馈。


技术研发人员：郭君元 陈炳华 王传杰 王亚东 于丽娜
受保护的技术使用者：杭州图软科技有限公司
技术研发日：2023.03.03
技术公布日：2023/6/28