论文部分内容阅读
摘 要：运输效率对国民经济的发展有着积极影响，有必要使用最新技术提高运输效率，降低运输成本。结合智能交通流量检测技术物联网和智能交通管理系统，有效利用检测技术、通信技术、信息技术等来辅助交通流量检测。这个系统能够准确地获取数据，融合多个数据，最终反馈给智能车，提出有效的提案，达成交通成本削减的效果，本文主要围绕物联网的智能交通流探测技术展开研究。
关键词：物联网;智能交通流;探测技术
物联网（ Internet of Things），简称iot。现如今，车载附加网络在对外流量的检测和分析中有着多种的不确定性因素，需要提高其可靠性和实时性。在问题解决方面上，iot起着重要的作用。iot是各种信息传感器系统的总称。通过传感器、条形码装置、全球定位装置等将人们联系到网络上，形成更大的系统智能网络。基于iot的智能交通流检测系统（itfds）可以通过因特网和无线网络来计算和交换交通数据。本文会对系统模型的构筑和数据的收集进行分析，最后指出该技术的改善方向。
1 基于物联网的智能交通流检测系统
这个系统是利用iot技术中智能交通流的检测系统。从本质上来说，融合了传感技术、通信技术、网络技术、信息处理、智能控制技术等，推动了现有交通技术的并行显示，提高了交通系统的管理水平。另外，综合交通也是一种发展趋势，特别是在道路交通管理方面，有显著的应用优势[1]。但是，流通成本过高仍然是当前影响中国国民经济发展的主要因素之一。因此，在管理系统上必须使用更精练的技术来改进交通信息流。基于物联网的下一代智能交通管理系统，通过构筑可以有效改善道路网的流通状况，提高交通流的运用效率。这对当前国民经济的发展具有重要意义，与此同时，有助于排放量和燃料消耗量的减少，促进环境改善。物联网在中国有良好发展前景，具有巨大的市场价值和商业价值。iot的智能交通流量检测系统是iot和交通流量检测的组合产物，是现阶段交通行业发展的迫切需要。智能交通可以充分发挥物体网络本身的特征[2]。智能交通流量检测系统是一种基于智能交通管理的智能交通流量检测系统，可以第一时间向居民传递交通、天气等信息，充分发挥智能化优势，避免交通堵塞和恶劣天气。同时，帮助智能车选择最快的路线，达到削减油耗和排气的效果。
2 系統构建与网络模型
2.1 系统构建
itfds由车载传感器节点、集合点、iot中央控制室构成。传感器节点被配置在道路上的所有车辆上，它保存着路线图，包括车道数量和道路的最高速度限制等信息。节点的能量是从车载电源得到的，可以忽略传感器节点的消耗量。通过测速计传感器节点取得车的行驶速度。传感器节点可以在车载gps通过时实现准确的时钟同步。在每个固定时间t，传感器节点能够向周围车辆广播，并向通信范围内的所有其他节点广播进行操作。每个车载节点将从其他节点收集的广播数据聚合以计算各段的业务流。在各个交叉点处，设置集合点是信息收集和数据的二次融合的中心节点。通过收敛点的通信半径，车载节点将计算出的各区间交通流数据发送收敛点，收敛点将收集到的所有交通流数据二次融合，得到各区间的综合交通流值。各集合点收集的计算数据通过因特网传输到网络的中央控制室，从中央控制室传输到各集合点中其他区间的交通数据[3]。另外，集合点能够在广播节点发挥积极作用，该通信范围内的车辆节点广播各区间能够实现业务流，把车辆通过的道路作为根本依据。
2.2 道路网络模型
本文为了智能检测道路交通流量，对系统内的道路进行了网格化。假设系统内的城市道路位于（mxn）区域，则网格按距离分割。每一条网格中的道路编号可以分为单程和双向交通，表示当前的道路位置和道路方向。这个网络有以下特征。
（1）强动态网络拓扑。由于车载传感器节点与车辆一起高速移动，所以网络拓扑是呈现动态形式的。
（2）可以检测并预测车辆的状态。车载传感器节点的移动速度较快，但受道路及前方车辆的移动状态的限制，需要收集并预测位置、移动方向及速度来保证交通的有序性。
（3）有较强的车载节点信息收集和处理能力。由于车上的电源向车上的节点提供稳定且连续的电力，所以车上的gps使节点具有更强的信息获取和处理能力，以便节点提供准确的时钟和位置。
（4）二次数据融合与发布。收集的数据与车载节点在集合点二次融合，得到道路交通流量值。取得的交通流量信息通过中央的机房和集合点被传送给车载节点，成为车辆道路选择的主要依据。图1表示道路网模型：
3 数据信息的获取和计算
首先，需要测量并计算道路车辆的速度。通过节点交通流量、道路交通流量速度、道路最大值等数据信息，检测并计算道路速度。接着，检测并计算车辆的密度。车辆在接收多个节点广播的情况下，表示车辆周围的车较多，发生交通堵塞的可能性高。最后，利用车辆通过时收集的数据计算道路网格内的交通量数据，结合速度、车辆密度等信息计算网格内的交通堵塞程度。道路网格的长度是固定的，在某个网格中收集数据的次数越多，道路通过时间越长，堵塞的可能性就越高。
车辆通过十字路口时，节点的交通信息会被发送到集合点，车辆将接收到的数据融合到计算网格内。为了保障道路交通流量数据的有效性，要求在各集合点获取前方十字路口和该地点所在十字路口之间的交通流量数据。将数据收集和整合完成后，需要将数据汇总进行分发。在各集合点收集数据后，计算流量数据，发送给中央因特网控制器。控制器将收集到的信息融合在一起发送给车载节点，支援车辆的道路选择。
4 基于物联网的智能交通流量检测技术改进
在实际的交通中，流动是动态的，呈变化趋势。这一现象显著表现在都市地区的早高峰和晚高峰。高峰时段交通量显著增加，闭园时段交通量显著减少。在本研究中基于iot的智能交通流检测技术，车辆移动到下一个十字路口需要一定的时间，车辆向集合点发送信息，从集合点获取新信息需要约60秒时间。但是，此时道路上的车辆正在发生变化，需要进一步的研究来缩小车辆取得信息的准确性。另外，iot的智能交通6个检测技术系统需要更强的信息传输能力和数据收集能力。车多、速度快的情况下，能有效地收集信息融合数据，将得到的信息传送给车。
5 结语
文章主要介绍的是检测基于iot的智能业务流的技术，并分析iot的智能业务流的系统配置、结构和分工。例如，检测iot的智能业务流系统是由汽车、聚焦和因特网的计算机控制中心组成的节点。集成点和iot控制中心将数据信息整合后分发给车载节点，方便车辆的道路选择。
参考文献：
[1]田龙飞，李文云.基于物联网的智慧交通系统建设的研究[J].科技与创新，2019（7）：16-17.
[2]尉粮苹，马泽正.基于物联网技术的智能交通控制系统研究[J].中小企业管理与科技，2020（1）：164-165.
[3]旷利平，黄艺娜.基于物联网技术的智能交通信号灯控制系统[J].南方农机，2019（18）：158.
关键词：物联网;智能交通流;探测技术
物联网（ Internet of Things），简称iot。现如今，车载附加网络在对外流量的检测和分析中有着多种的不确定性因素，需要提高其可靠性和实时性。在问题解决方面上，iot起着重要的作用。iot是各种信息传感器系统的总称。通过传感器、条形码装置、全球定位装置等将人们联系到网络上，形成更大的系统智能网络。基于iot的智能交通流检测系统（itfds）可以通过因特网和无线网络来计算和交换交通数据。本文会对系统模型的构筑和数据的收集进行分析，最后指出该技术的改善方向。
1 基于物联网的智能交通流检测系统
这个系统是利用iot技术中智能交通流的检测系统。从本质上来说，融合了传感技术、通信技术、网络技术、信息处理、智能控制技术等，推动了现有交通技术的并行显示，提高了交通系统的管理水平。另外，综合交通也是一种发展趋势，特别是在道路交通管理方面，有显著的应用优势[1]。但是，流通成本过高仍然是当前影响中国国民经济发展的主要因素之一。因此，在管理系统上必须使用更精练的技术来改进交通信息流。基于物联网的下一代智能交通管理系统，通过构筑可以有效改善道路网的流通状况，提高交通流的运用效率。这对当前国民经济的发展具有重要意义，与此同时，有助于排放量和燃料消耗量的减少，促进环境改善。物联网在中国有良好发展前景，具有巨大的市场价值和商业价值。iot的智能交通流量检测系统是iot和交通流量检测的组合产物，是现阶段交通行业发展的迫切需要。智能交通可以充分发挥物体网络本身的特征[2]。智能交通流量检测系统是一种基于智能交通管理的智能交通流量检测系统，可以第一时间向居民传递交通、天气等信息，充分发挥智能化优势，避免交通堵塞和恶劣天气。同时，帮助智能车选择最快的路线，达到削减油耗和排气的效果。
2 系統构建与网络模型
2.1 系统构建
itfds由车载传感器节点、集合点、iot中央控制室构成。传感器节点被配置在道路上的所有车辆上，它保存着路线图，包括车道数量和道路的最高速度限制等信息。节点的能量是从车载电源得到的，可以忽略传感器节点的消耗量。通过测速计传感器节点取得车的行驶速度。传感器节点可以在车载gps通过时实现准确的时钟同步。在每个固定时间t，传感器节点能够向周围车辆广播，并向通信范围内的所有其他节点广播进行操作。每个车载节点将从其他节点收集的广播数据聚合以计算各段的业务流。在各个交叉点处，设置集合点是信息收集和数据的二次融合的中心节点。通过收敛点的通信半径，车载节点将计算出的各区间交通流数据发送收敛点，收敛点将收集到的所有交通流数据二次融合，得到各区间的综合交通流值。各集合点收集的计算数据通过因特网传输到网络的中央控制室，从中央控制室传输到各集合点中其他区间的交通数据[3]。另外，集合点能够在广播节点发挥积极作用，该通信范围内的车辆节点广播各区间能够实现业务流，把车辆通过的道路作为根本依据。
2.2 道路网络模型
本文为了智能检测道路交通流量，对系统内的道路进行了网格化。假设系统内的城市道路位于（mxn）区域，则网格按距离分割。每一条网格中的道路编号可以分为单程和双向交通，表示当前的道路位置和道路方向。这个网络有以下特征。
（1）强动态网络拓扑。由于车载传感器节点与车辆一起高速移动，所以网络拓扑是呈现动态形式的。
（2）可以检测并预测车辆的状态。车载传感器节点的移动速度较快，但受道路及前方车辆的移动状态的限制，需要收集并预测位置、移动方向及速度来保证交通的有序性。
（3）有较强的车载节点信息收集和处理能力。由于车上的电源向车上的节点提供稳定且连续的电力，所以车上的gps使节点具有更强的信息获取和处理能力，以便节点提供准确的时钟和位置。
（4）二次数据融合与发布。收集的数据与车载节点在集合点二次融合，得到道路交通流量值。取得的交通流量信息通过中央的机房和集合点被传送给车载节点，成为车辆道路选择的主要依据。图1表示道路网模型：
3 数据信息的获取和计算
首先，需要测量并计算道路车辆的速度。通过节点交通流量、道路交通流量速度、道路最大值等数据信息，检测并计算道路速度。接着，检测并计算车辆的密度。车辆在接收多个节点广播的情况下，表示车辆周围的车较多，发生交通堵塞的可能性高。最后，利用车辆通过时收集的数据计算道路网格内的交通量数据，结合速度、车辆密度等信息计算网格内的交通堵塞程度。道路网格的长度是固定的，在某个网格中收集数据的次数越多，道路通过时间越长，堵塞的可能性就越高。
车辆通过十字路口时，节点的交通信息会被发送到集合点，车辆将接收到的数据融合到计算网格内。为了保障道路交通流量数据的有效性，要求在各集合点获取前方十字路口和该地点所在十字路口之间的交通流量数据。将数据收集和整合完成后，需要将数据汇总进行分发。在各集合点收集数据后，计算流量数据，发送给中央因特网控制器。控制器将收集到的信息融合在一起发送给车载节点，支援车辆的道路选择。
4 基于物联网的智能交通流量检测技术改进
在实际的交通中，流动是动态的，呈变化趋势。这一现象显著表现在都市地区的早高峰和晚高峰。高峰时段交通量显著增加，闭园时段交通量显著减少。在本研究中基于iot的智能交通流检测技术，车辆移动到下一个十字路口需要一定的时间，车辆向集合点发送信息，从集合点获取新信息需要约60秒时间。但是，此时道路上的车辆正在发生变化，需要进一步的研究来缩小车辆取得信息的准确性。另外，iot的智能交通6个检测技术系统需要更强的信息传输能力和数据收集能力。车多、速度快的情况下，能有效地收集信息融合数据，将得到的信息传送给车。
5 结语
文章主要介绍的是检测基于iot的智能业务流的技术，并分析iot的智能业务流的系统配置、结构和分工。例如，检测iot的智能业务流系统是由汽车、聚焦和因特网的计算机控制中心组成的节点。集成点和iot控制中心将数据信息整合后分发给车载节点，方便车辆的道路选择。
参考文献：
[1]田龙飞，李文云.基于物联网的智慧交通系统建设的研究[J].科技与创新，2019（7）：16-17.
[2]尉粮苹，马泽正.基于物联网技术的智能交通控制系统研究[J].中小企业管理与科技，2020（1）：164-165.
[3]旷利平，黄艺娜.基于物联网技术的智能交通信号灯控制系统[J].南方农机，2019（18）：158.