基于人工智能的交通信息处理系统的方案研究论文

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　　摘 要 ：基于人工智能的交通信息处理系统的方案研究涉及交通信息处理技术领域,系统首先采集人的骑行动作幅度、人 的骑行方向角度和人的骑行速度,然后进行标记和计算,得出标记后的人的骑行方向角度和计算得出的骑行动作判定指数,设 定在道路上骑行的标准骑行角度,然后将人的骑行方向角度和道路上骑行的标准骑行角度进行分析比对,若人的骑行方向角度 和道路上骑行的标准骑行角度之间相差超过 30°,则停止骑行 ;若不超过 30°,则分析骑行动作判定指数。通过骑行动作判定指 数与标准骑行动作模型、一般标准骑行动作模型和非标准骑行动作模型进行配对,从而实现对于骑行过程更好判断和对骑行人 进行保护的功能。

　　【Abstract】：The research on the scheme of a traffic information processing system based on artificial intelligence involves the field of traffic information processing technology. The system first collects the amplitude of human riding movements, the angle of human riding direction, and the speed of human riding, and then marks and calculates the marked angle of human riding direction and the calculated riding action judgment index. It sets the standard riding angle for riding on the road, then analyze and compare the angle of the person's riding direction with the standard riding angle on the road. If the difference between the person's riding direction angle and the standard riding angle on the road exceeds 30 °, stop riding. If it does not exceed 30 °, analyze the riding action judgment index ;By pairing the cycling action judgment index with standard cycling action models, general standard cycling action models, and non-standard cycling action models, the function of better judging the cycling process and protecting riders can be achieved.

　　【Key words】：intelligent transportation;traffic information processing;software

　　0 前言

　　近年来, 随着人口急剧增长, 交通问题已经成为制 约全球经济发展的瓶颈,许多国家都面临着城市交通问 题。交通拥堵不仅浪费人们的宝贵时间,而且又浪费社 会的宝贵资源,如果不解决交通问题,将会给社会的经 济发展带来负面影响。许多国家也都意识到此问题的严 重性,也都为此做了具体的工作,如,加宽道路、修建 立交桥等。虽然这些方法在一定程度上改善了交通,但 它们有一个根本性的条件限制 ：即受空间限制。即使每年投入了大量的财力、物力去做这些事,但都不能从根 本上解决交通问题,只能在一定程度上去改善交通,远 远不能满足现代经济快速发展的需要。

　　随着现在科技的不断发展和人们生活水平的提高, 人们对城市道路的修建与车辆的使用越来越多,道路交 通管理技术成为社会研究的热点,道路交通管理是按照 交通法规的要求、规定和道路交通的实际状况,运用教 育、技术等手段合理地限制和科学地组织、指挥交通。 正确处理道路交通中人、车、道之间的关系,使交通尽可能安全、通畅、公害小和能耗少 [1]。

　　目前的电瓶车在骑行过程中也会遇到很多的问题, 比如,骑车的速度、骑车的姿势方向,都会对骑行过程 造成一定的阻碍,有时甚至会产生危险,因此,设计了 基于人工智能的交通信息处理系统。

　　1 交通信息处理

　　信息处理技术是指在各种领域中使用计算机和其他 电子设备处理数据、信息、声音和图像等的一种技术。 它利用了数字化媒介数字信号处理、计算机硬件和软 件、电子通讯设备等,把人类社会各种数据信息通过计 算机处理,转化成机器码,再经过一系列算法和处理, 得出科学的、有关联的信息。

　　而交通信息处理是智能交通系统的一个重要组成部 分,主要涉及交通数据采集、交通数据分析等方面。在 交通数据采集方面,研究人员可以使用各种传感器、智 能设备以及网络技术来采集交通信息。交通数据分析方 面,研究人员可以使用各种数据分析工具和算法来分析 交通数据。例如,研究人员可以使用机器学习算法来分 析车辆流量、车速以及路况等信息,并根据这些信息来 进行交通管理和规划。

　　在交通信息处理技术的研究中,人工智能、大数据 技术也得到了广泛的应用。人工智能可以帮助交通系统 更加智能化,例如,交通流量预测、交通拥堵管理等 ; 而大数据技术可以帮助交通系统更加精确地采集和分析 交通数据,从而提出更好的交通规划和管理策略。

　　基于人工智能的交通信息处理系统采用交通信息采 集与处理技术来对人们在骑行过程中的骑车速度、骑车 姿势方向等数据信息进行采集处理分析,从而实现对于 骑行过程更好判断和对骑行人进行保护的功能。

　　2 系统概述

　　基于人工智能的交通信息处理系统主要包括数据采 集模块、数据处理模块、数据分析模块、报警模块、执 行模块和控制中心,如图 1 所示。

　　(1)基于人工智能的交通信息处理系统中的数据采 集模块用于采集人的骑行动作幅度、人的骑行方向角度 和人的骑行速度,并且将采集到的人的骑行动作幅度、 人的骑行方向角度和人的骑行速度发送至数据处理模块 进行处理。

　　(2)数据处理模块在接收到数据采集模块发送的人 的骑行动作幅度、人的骑行方向角度和人的骑行速度 后,对人的骑行动作幅度、人的骑行方向角度和人的骑 行速度进行标记,并且通过人的骑行动作幅度和人的骑 行速度计算得出骑行动作判定指数,将计算得出的骑行动作判定指数和标记的人的骑行方向角度发送至数据分 析模块进行分析。

　　(3)数据分析模块在接收到数据处理模块发送的骑 行动作判定指数和人的骑行方向角度后,进行分析,设 定在道路上骑行的标准骑行角度,然后将人的骑行方向 角度和道路上骑行的标准骑行角度进行分析比对,若人 的骑行方向角度和道路上骑行的标准骑行角度之间相差 超过 30°,则数据分析模块发送执行信号至执行模块, 执行模块将停止骑行人继续骑行 ;若人的骑行方向角度 和道路上骑行的标准骑行角度之间相差不超过 30°,则 分析骑行动作判定指数,通过骑行动作判定指数与控制 中心内存储的标准骑行动作模型、一般标准骑行动作模 型和非标准骑行动作模型进行配对,若骑行动作判定指 数在标准骑行动作模型内,则正常骑行,若骑行动作判 定指数在一般标准骑行动作模型内,则数据分析模块发 送报警信号至报警模块。

　　(4)报警模块对工作人员进行报警提示,若骑行动 作判定指数在非标准骑行动作模型内,则数据分析模块 发送执行信号至执行模块,执行模块将停止骑行。

　　2.1 数据采集模块

　　系统中的数据采集模块包括摄像头和速度传感器, 通过摄像头采集人的骑行动作幅度和人的骑行方向角 度,通过传感器采集人的骑行速度。将采集到的人的骑 行动作幅度、人的骑行方向角度和人的骑行速度发送至 数据处理模块进行处理。

　　2.2 数据处理模块

　　系统中的数据处理模块在接收到数据采集模块发送 的人的骑行动作幅度、人的骑行方向角度和人的骑行速 度后,对人的骑行动作幅度、人的骑行方向角度和人的 骑行速度进行标记,并且通过人的骑行动作幅度和人的 骑行速度计算得出骑行动作判定指数。

　　数据处理模块中将人的骑行动作幅度标记为 Fdi, 将人的骑行方向角度标记为 Jdi,将人的骑行速度标记 为 Vi,其中 i 为采集次数标号, i=1、2、3、 …、n, n

　　计算得出骑行动作判定指数, 其中 Fd0 为骑行标准动作 幅度, “ 为骑行幅度影响系数, V0 为骑行标准速度, β 为骑行速度影响系数 ;将计算得出的骑行动作判定指数 Pdi 和标记的人的骑行方向角度 Jdi 发送至数据分析模块 进行数据分析 [2]。

　　2.3 数据分析模块

　　系统中的数据分析模块在接收到数据处理模块发送 的骑行动作判定指数和人的骑行方向角度进行分析,设 定在道路上骑行的标准骑行角度,然后将人的骑行方向 角度和道路上骑行的标准骑行角度进行分析比对,若人 的骑行方向角度和道路上骑行的标准骑行角度之间相差 超过 30°,则数据分析模块发送执行信号至执行模块, 执行模块将停止骑行人继续骑行,若人的骑行方向角度 和道路上骑行的标准骑行角度之间相差不超过 30°,则 分析骑行动作判定指数。

　　数据分析模块在接收到数据处理模块发送的骑行动 作判定指数 Pdi 和标记的人的骑行方向角度 Jdi 后, 进 行数据分析。具体的分析过程包括以下步骤 首先判断人的骑行方向角度 Jdi,设定在道路上骑 行的标准骑行角度为 Jd0.然后将人的骑行方向角度 Jdi 和道路上骑行的标准骑行角度为 Jd0 进行分析比对,若 |Jdi-Jd0 | > 30°,则表明此时人的骑行角度不在可控范围 内,此时人处于危险状态,数据分析模块发送执行信号 至执行模块,执行模块将停止骑行人继续骑行,若 |Jdi- Jd0| ≤ 30°。则表明此时人的骑行角度在可控范围内,此 时再分析骑行动作判定指数 Pdi。

　　通过骑行动作判定指数 Pdi 与控制中心内存储的标 准骑行动作模型、一般标准骑行动作模型和非标准骑行 动作模型进行配对, 若 0 ≤ Pdi ≤ 40%, 则目前骑行动 作在标准骑行动作模型内 ;若 40% < Pdi ≤ 70%, 则 目前骑行动作在一般标准骑行动作模型内,数据分析模 块发送报警信号至报警模块,报警模块根据报警信号对 工作人员进行报警提示,工作人员需对目前骑行动作增加关注度,若 70% < Pdi ≤ 100%,则目前骑行动作在 非标准骑行动作模型内,此时骑行人员较为危险,则数 据分析模块发送执行信号至执行模块,执行模块将立即 制止骑行。

　　2.4 报警模块

　　系统中的报警模块通过骑行动作判定指数与控制中 心内存储的标准骑行动作模型、一般标准骑行动作模型 和非标准骑行动作模型进行配对,若骑行动作判定指数 在标准骑行动作模型内,则正常骑行 ;若骑行动作判定 指数在一般标准骑行动作模型内,则数据分析模块发送 报警信号至报警模块,报警模块对工作人员进行报警提 示 ;若骑行动作判定指数在非标准骑行动作模型内,则 数据分析模块发送执行信号至执行模块,执行模块将停 止骑行。

　　2.5 控制中心

　　控制中心用于将人的骑行动作进行集中整理并进行 存储,其中,人的骑行动作包括标准骑行动作模型、一 般标准骑行动作模型和非标准骑行动作模型。控制中心 对三种骑行动作模型进行划分标准,包括 ：标准骑行动 作模型为人在骑行过程中的标准动作,骑行动作判定指 数为 0% ～ 40%,当达到一般标准骑行动作模型时,骑 行动作判定指数为 40% ～ 70%,非标准骑行动作模型 为人在骑行过程中的危险骑行动作,骑行动作判定指数 为 70% ～ 100%。
　　3 结语

　　通过构建基于人工智能的交通信息处理系统,对骑 车动作幅度、骑行方向角度以及骑行速度的采集处理分 析,实现了对电动车骑行进行危险预警与控制,提高了 电动车骑行的安全性。通过对交通信息采集与处理技术 的运用,实现了对于骑行过程更好判断和对骑行人进行 保护的功能。

　　参考文献

　　[1] 贺伟.基于视频信息的二轮车事故中骑车人的运动学及头部 损伤分析[D].厦门:厦门理工学院,2018.
　　[2] 董春娇,董黛悦,诸葛承祥,等.电动自行车出行特性及骑行决 策行为建模[J].吉林大学学报(工学版),2022.52(11):2618-2625.
 
 
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