王愿 朱穎平

摘要：在城市化進程發(fā)展過程中，城市交通網(wǎng)絡(luò)正呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)化、復(fù)雜化等特點，原有的交通流監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足城市交通的發(fā)展需求。為優(yōu)化原有的交通流監(jiān)測系統(tǒng)，在面對流量較大的車流時可以準(zhǔn)確分析出可能出現(xiàn)的交通擁堵等情況，借助云計算平臺，為城市交通流監(jiān)測系統(tǒng)搭建具有物聯(lián)網(wǎng)智能控制體系優(yōu)勢的、全新交通流監(jiān)測系統(tǒng)，以此增強城市交通對車流的管制和調(diào)節(jié)性能。本文圍繞物聯(lián)網(wǎng)智能交通流監(jiān)測系統(tǒng)中云計算平臺展開討論，為云計算平臺應(yīng)用在交通流監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)發(fā)揮的作用提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：云計算;云架構(gòu);圖像處理;佳通流監(jiān)測

我國城市交通運輸能力會隨著社會和經(jīng)濟發(fā)展而提升，而且科學(xué)技術(shù)應(yīng)用在交通運輸中，既能為人們提供便捷的交通出行條件，還能有利于城市化進程快速發(fā)展。但是，城市交通系統(tǒng)在建立過程中已經(jīng)無法跟上車輛增加的速度，許多城市都會出現(xiàn)交通擁堵情況，尤其是在早晚高峰階段，人們無法體驗到便捷的交通條件。為緩解日益嚴重的交通擁堵等情況，建立交通流監(jiān)測系統(tǒng)，借助監(jiān)控攝像以及視頻等裝置，根據(jù)交通流流體理論，在空間和時間上，將交通行駛中的車輛建立成虛擬的二維模型，以便系統(tǒng)可以快速分析出監(jiān)控區(qū)域內(nèi)車流變化情況。尤其是將云計算技術(shù)應(yīng)用至交通流監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)，會極大提升系統(tǒng)的運算能力，有助于優(yōu)化和存儲產(chǎn)生的車流信息，避免城市交通出現(xiàn)擁堵等情況。

一、相關(guān)現(xiàn)狀分析

我國的社會和經(jīng)濟進入到快速發(fā)展時期，人們的生活水平不斷提高，對于生活質(zhì)量的要求不斷增多，尤其是對交通出行的要求更加明顯。在近幾年城市化進程發(fā)展過程中，城市人口數(shù)量急劇增加，人們通常會選擇汽車出行，雖然這為汽車行業(yè)創(chuàng)造了巨大的發(fā)展空間，但也為城市交通造成了嚴重的壓力。

所以，為緩解城市交通壓力，在城市原有的交通系統(tǒng)基礎(chǔ)上，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括射頻識別技術(shù)、無線傳感器網(wǎng)技術(shù)等，依托云計算平臺將上述技術(shù)融入到交通系統(tǒng)內(nèi)，建立全新的具有物聯(lián)網(wǎng)智能化特點的交通流監(jiān)測系統(tǒng)，以便在城市內(nèi)出現(xiàn)嚴重擁堵等交通情況時系統(tǒng)會及時識別擁堵區(qū)域的交通，根據(jù)該區(qū)域內(nèi)的交通周邊情況，對擁堵區(qū)域進行優(yōu)化和調(diào)整，以此緩解該區(qū)域的擁堵情況造成的交通壓力。

二、云計算概述

云計算作為科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，盡管沒有一個明確的定義，但是云計算依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對所要分析的數(shù)據(jù)進行計算，形成的計算模式可強化數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)信息作為中心架設(shè)虛擬化管理系統(tǒng)，根據(jù)用戶的需求提供相應(yīng)的服務(wù)。與傳統(tǒng)的計算方式相比，云計算可以為多個用戶提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，包括基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)、平臺服務(wù)以及軟件服務(wù)。

我國已將云計算技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)內(nèi)，為電力系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)信息融合平臺，讓更多的電力企業(yè)借助建立的平臺，既能對資源進行有效的優(yōu)化和配置，還能為各個企業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)參考依據(jù)，從而加快電力系統(tǒng)信息化產(chǎn)業(yè)升級和發(fā)展。結(jié)合電力系統(tǒng)應(yīng)用的云計算技術(shù)，應(yīng)用在城市交通監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)，可為提升城市交通運行效率發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

將云計算應(yīng)用在城市交通系統(tǒng)管理中，研究人員應(yīng)分析應(yīng)用云計算技術(shù)的發(fā)展前景以及管理效益，以此建立符合城市交通管理的交通流監(jiān)測系統(tǒng)，從而為緩解城市交通出現(xiàn)的擁堵等造成的壓力，為人們出行提供更加便利的條件。

三、云計算在智能交通流監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用前景

在上文中提到的射頻識別技術(shù)，將該技術(shù)作為電子標(biāo)簽，放置在汽車車牌的內(nèi)部，監(jiān)測系統(tǒng)會通過視頻識別技術(shù)，將車輛的車牌號、車身尺寸以及駕駛員等信息進行采集，以便監(jiān)測系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確的定位車輛所在區(qū)域，為疏導(dǎo)城市交通提供便利的條件。

四、基于視頻的交通流參數(shù)檢測的重要性

（一）能夠有效提取交通流的參數(shù)

在物聯(lián)網(wǎng)智能交通流監(jiān)測系統(tǒng)中，交通流參數(shù)的提取，是依據(jù)車輛檢測獲得的，而且在視頻交通監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)，車輛檢測是重要的組成部分。在對車輛進行檢測時，以云計算為基礎(chǔ)建立模型，以便準(zhǔn)確的得到車輛的檢測信息。另外，云計算為交通流參數(shù)，會計算出背景建模、幀差以及目標(biāo)跟蹤相關(guān)參數(shù)。若采用高斯混合模型算法，可以以高斯模型為背景，建立起更加完善并且分布均勻的像素點，以便控制背景出現(xiàn)的規(guī)律性晃動等情況。

提取交通流的相關(guān)參數(shù)，借助物聯(lián)網(wǎng)智能化技術(shù)，結(jié)合云計算可以對車輛行駛產(chǎn)生的圖像，以數(shù)字化、編碼等方式展現(xiàn)出來，還能準(zhǔn)確分析出交通車流量的變化以及相關(guān)信息，如坐標(biāo)信息以及道路位置等。

（二）基于KaIman濾波理論的自適應(yīng)背景能夠預(yù)測與更新建模法

現(xiàn)階段采用的車流量檢測算法，盡管可以使視頻檢測獲得相關(guān)的參數(shù)，但是仍有許多問題出現(xiàn)在算法中，如無法保證監(jiān)測的準(zhǔn)確性和及時性，而且未能有效對出現(xiàn)的交通擁堵情況進行有效的調(diào)節(jié)。許多研究人員為使視頻交通流監(jiān)測獲得的參數(shù)更加準(zhǔn)確和及時，許多城市的物聯(lián)網(wǎng)智能交通流監(jiān)測系統(tǒng)，都基于KaIman濾波理論，對背景進行自適應(yīng)預(yù)測，同時完成對建模方法的更新和優(yōu)化，避免在不同階段出現(xiàn)的背景不匹配等問題，以此快速完成交通流參數(shù)的監(jiān)測。

五、實驗結(jié)果分析

基于云計算平臺下物聯(lián)網(wǎng)智能交通流監(jiān)測系統(tǒng)，對視頻交通流監(jiān)測系統(tǒng)進行實驗可知，使用VS2010平臺，對復(fù)雜并且交通擁堵區(qū)域進行視頻監(jiān)控，根據(jù)以確定的計算方案，以此對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的交通流進行分析，證明該實驗獲得的結(jié)果，滿足監(jiān)控要求。

在系統(tǒng)處在平穩(wěn)的狀態(tài)下運行時，服務(wù)器會將監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的交通信息，通過視頻傳輸?shù)浇K端器內(nèi)，此時云計算會將采集的視頻信息進行處理，以便分析出該路段內(nèi)車流情況。分析出相應(yīng)路段的車流情況，此時云計算會根據(jù)系統(tǒng)對周圍交通情況進行優(yōu)化調(diào)整，以便緩解該路段內(nèi)出現(xiàn)的交通擁堵情況。然后利用GIS系統(tǒng)，向道路上的駕駛員發(fā)送引導(dǎo)車流的信息，駕駛員根據(jù)信息進入到指定的區(qū)域內(nèi)，進而完成交通擁堵疏導(dǎo)工作。

在極短的時間內(nèi)，交通流監(jiān)測系統(tǒng)依據(jù)云計算技術(shù)，通過視頻將采集到的圖像資料進行處理，建立其背景模型后，可以分析出監(jiān)控路段內(nèi)的車輛數(shù)，并預(yù)估出可能出現(xiàn)擁堵情況，及時做好分流引導(dǎo)，避免使車輛數(shù)量在短時間內(nèi)造成監(jiān)控路段內(nèi)交通擁堵。

結(jié)語：

綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)智能化的交通流監(jiān)測系統(tǒng)，依托云計算建立起的管理平臺，借助視頻識別技術(shù)，可以快速的對監(jiān)控路段內(nèi)可能出現(xiàn)的擁堵情況做出預(yù)估，系統(tǒng)會自動制定交通引流方案，并在道路上向駕駛員發(fā)出引導(dǎo)指令。駕駛員根據(jù)電子信息提示，做出合理的選擇后進入到指定區(qū)域，避免監(jiān)控路段出現(xiàn)交通擁堵的情況。另外，結(jié)合KaIman濾波建模法，通過視頻采集車輛的相關(guān)信息，以便交通管理部門根據(jù)掌握的信息，做好相應(yīng)的交通應(yīng)急管理方案，減少由于交通擁堵造成的出行困難等問題，可見，物聯(lián)網(wǎng)智能交通流監(jiān)測系統(tǒng)中云計算平臺能夠改善人們出行難等情況。

參考文獻：

[1]盧湖川，朱礦軍.基于視頻的交通流參數(shù)檢測[J].城市交通.2005（02）：111.

[2]翟潤平，戰(zhàn)俊.視頻檢測技術(shù)檢測交通流參數(shù)的原理與方法[J].中國人民公安大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）. 2011（01）：27.

[3]陳晶晶.基于視頻圖像處理的交通流參數(shù)的研究[J].中國新通信. 2009（03）：69.

作者簡介：王愿（1981年6月-），男，漢，新疆，本科，工程師，研究方向：電子信息，合肥賽樂教育科技有限公司。