一种车流量智能分析系统

1.本发明涉及车流量分析系统技术领域，尤其涉及一种车流量智能分析系统。


背景技术：

2.车流量是指在一定的时间内，某条公路点上所通过的车辆数，计算公式为车流量＝通过车辆数/时间，现有的车流量分析系统，需要依照图像画面内出现车辆进行监测处理再进行计算，最终得出数据仅有图像内实时车流量，并未设定对应的绘图模块，缺失了与车流量相进行比对的量化条件，因此，在后续车流量分析的过程中，得到对应时段的车流量后，仍不能对后续时段内车流量做出对应预测处理，且因其比对条件的缺失，无法通过观测图像直接与现有车流量数据进行相应比对工作，易出现得出数据无效化的问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种车流量智能分析系统。
4.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
5.一种车流量智能分析系统，包括如下模块：
6.数据对接模块，用于各项数据对接及转送处理；
7.数据清洗模块，与数据对接模块相连接，对有效与无效数据进行筛分处理；
8.es数据库，是基于lucene的搜索服务器，用于实时搜索；
9.预设模块，提供算法预设处理；
10.数据处理模块，与es数据库相连接，对数据库内数据提供转送处理；
11.云服务器，与数据处理模块相连接，得到算法并依照算法对数据进行计算处理；
12.结果数据库，对各项计算结果及数据进行暂存及转送处理；
13.数据接收模块，为数据提供接收及转送处理；
14.输出端口，同步输出计算后各项所得数据及绘图所用数据；
15.可视化模块，分别与输出端口及es数据库相连接，用于提供可视化映射；
16.数据分类模块，为接收数据提供分类及输出处理；
17.数据分析模块，对数据进行实时分析处理及转送；
18.数据分管模块，将分析后数据进行分管及转送；
19.标记模块，对分管处理后数据进行类别标记；
20.绘图模块，分别与可视化模块及输出端口相连接，接收到绘图所用数据后进行图像绘制处理，并通过可视化模块进行可视化映射。
21.本发明进一步设置为：数据清洗模块，在进行数据转送过程中，数据对接模块需要将实时对接所得数据进行转送，数据清洗模块接收到转送所得数据后，将会依照内设的有效数据特征对无效数据进行筛分处理，经过数据清洗与筛查后的有效数据将会通过数据清洗模块同步输送至es数据库内。
22.通过采用上述技术方案：通过设置数据清洗模块，可针对有效数据特征进行数据筛选处理。
23.本发明进一步设置为：数据处理模块，在es数据库同步输送数据的过程中，数据处理模块将会接收es数据库数据并进行转送，转送前，数据处理模块会依照有效数据的处理特征，对数据提供二次筛选，并且将二次筛分处理后的数据转送至云服务器处。
24.通过采用上述技术方案：通过设置数据处理模块，可通过该模块提前进行数据初步处理与二次筛分处理。
25.本发明进一步设置为：预设模块，在数据处理模块对数据提供同步处理的过程中，预设模块将会同步设定算法，算法具体采用deepsort算法及流程，云服务接收到对应的预设算法后，将会依照算法流程进行计算处理，此类计算处理是对车流量及视频内显示车流提供实时统计处理的计算过程。
26.通过采用上述技术方案：通过设置预设模块，可通过预设模块直接对算法进行预设处理，并通过预设的算法作为依照条件，进行后续计算工作。
27.本发明进一步设置为：数据接收模块，云服务器得到对应的计算结果后，结果数据库将会接收到对应的结果数据，而数据接收模块将会从结果数据库内接收对应的结果数据，并且将接收所得结果数据进行转送处理，所述转送处理是将结果数据具体转送至输出端口处。
28.本发明进一步设置为：输出端口，在接收到数据接收模块转送的结果数据后，其将会同步输出计算后各项所得数据以及绘图所用数据，上述数据将会被输出至绘图模块处，绘图模块处在接收到这部分关键数据后，将会对数据进行暂存处理。
29.本发明进一步设置为：数据分类模块，在输出端口同步输出数据时，数据分类模块也会从es数据库内提取部分所需数据，在得到所需数据后，数据分类模块将会依照预设的数据分类原则，对这部分所得数据进行分类处理，经过分类处理后的数据，一部分将会转送至可视化模块处，可视化模块处将会为这部分数据提供可视化映射处理，另一部分数据将会输出至数据分析模块处进行数据分析工作。
30.本发明进一步设置为：数据分析模块，在得到经过数据分类模块进行数据分类后的数据，数据分析模块将会依照分析逻辑对这部分数据提供数据分析处理，数据分析后，经过数据分析处理后的数据将会通过数据分析模块的各类输送端口进行输送处理，各类端口对应各类数据，各类数据将会同步进入数据分管模块处，数据分管模块便可对这部分数据进行分管处理。
31.本发明进一步设置为：标记模块，数据分管模块在得到各类数据后，标记模块将会同步接收这部分数据，并且对这部分数据提供标记处理，标记过程中，将会依照数据分类情况进行各类数据的具体标记，标记完成后，将会把标记后数据反馈至数据分管模块处，数据分管模块处便可将标记后数据输送至绘图模块处。
32.本发明进一步设置为：绘图模块，在接收到绘图所用数据及数据分管模块处输送的标记数据后，绘图模块将会把这部分数据先进行暂存处理，暂存后，再根据数据的完善程度进行图像绘制处理，数据完善过后，再进行具体图像绘制，所述图像绘制的具体准则为：横坐标为所选择的时间维度，纵坐标为对应的车流量预测值；且图形中使用不用颜色展示三条折线，包括总车流量、客车车流量、货车车流量。
33.本发明的有益效果为：
34.本发明，系统在实际进行运作的过程中：首先需要将数据对接模块与外部记载车流量的数据库进行对接，对接完成后，数据对接模块便可开始正常工作，在进行数据转送过程中，数据对接模块需要将实时对接所得数据进行转送，数据清洗模块接收到转送所得数据后，将会依照内设的有效数据特征对无效数据进行筛分处理，经过数据清洗与筛查后的有效数据将会通过数据清洗模块同步输送至es数据库内，通过设置数据清洗模块，可针对有效数据特征进行数据筛选处理；在数据对接模块转送完成后，数据处理模块便可进行后续工作，在es数据库同步输送数据的过程中，数据处理模块将会接收es数据库数据并进行转送，转送前，数据处理模块会依照有效数据的处理特征，对数据提供二次筛选，并且将二次筛分处理后的数据转送至云服务器处，通过设置数据处理模块，可通过该模块提前进行数据初步处理与二次筛分处理；在数据处理模块进行二次筛分处理的过程中，预设模块将会同步设定算法，算法具体采用deepsort算法及流程，云服务接收到对应的预设算法后，将会依照算法流程进行计算处理，此类计算处理是对车流量及视频内显示车流提供实时统计处理的计算过程，通过设置预设模块，可通过预设模块直接对算法进行预设处理，并通过预设的算法作为依照条件，进行后续计算工作；算法设定完毕后，云服务器便可依照算法进行对应计算，在得到对应的计算结果后，结果数据库将会接收到对应的结果数据，而数据接收模块将会从结果数据库内接收对应的结果数据，并且将接收所得结果数据进行转送处理，所述转送处理是将结果数据具体转送至输出端口处；输出端口处得到数据后，将会同步输出计算后各项所得数据以及绘图所用数据，上述数据将会被输出至绘图模块处，绘图模块处在接收到这部分关键数据后，将会对数据进行暂存处理；随后数据分类模块将会开始工作，在输出端口同步输出数据时，数据分类模块也会从es数据库内提取部分所需数据，在得到所需数据后，数据分类模块将会依照预设的数据分类原则，对这部分所得数据进行分类处理，经过分类处理后的数据，一部分将会转送至可视化模块处，可视化模块处将会为这部分数据提供可视化映射处理，另一部分数据将会输出至数据分析模块处进行数据分析工作；而数据分析模块处，在得到经过数据分类模块进行数据分类后的数据，数据分析模块将会依照分析逻辑对这部分数据提供数据分析处理，数据分析后，经过数据分析处理后的数据将会通过数据分析模块的各类输送端口进行输送处理，各类端口对应各类数据，各类数据将会同步进入数据分管模块处，数据分管模块便可对这部分数据进行分管处理；此时，数据分管模块得到各类数据，标记模块将会同步接收这部分数据，并且对这部分数据提供标记处理，标记过程中，将会依照数据分类情况进行各类数据的具体标记，标记完成后，将会把标记后数据反馈至数据分管模块处，数据分管模块处便可将标记后数据输送至绘图模块处；最终，在接收到绘图所用数据及数据分管模块处输送的标记数据后，绘图模块将会把这部分数据先进行暂存处理，暂存后，再根据数据的完善程度进行图像绘制处理，数据完善过后，再进行具体图像绘制，所述图像绘制的具体准则为：横坐标为所选择的时间维度，纵坐标为对应的车流量预测值；且图形中使用不用颜色展示三条折线，包括总车流量、客车车流量、货车车流量，并且在图像绘制完毕后，绘图模块将会把数据同步输送至可视化模块处，可视化模块处将会对绘制完成的图像提供可视化映射处理，使用者可同步观测可视化模块处的可视化图像；
35.通过多模块之间的相互协作，既可以通过实现数据分管及标记处理，并且在得到
对应的标记数据后，可通过绘图模块直接进行图像绘制处理，绘制完毕后的图像还可通过可视化模块进行同步可视化映射，尽量地避免了并未设定对应的绘图模块，缺失了与车流量相进行比对的量化条件的技术问题，进而规避了因其比对条件的缺失，无法通过观测图像直接与现有车流量数据进行相应比对工作，易出现得出数据无效化的技术问题。
附图说明
36.图1为本发明中的系统整体流程示意图。
37.图2为本发明中的系统整体模块示意图。
具体实施方式
38.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
39.实施例1
40.如图1－图2所示，一种车流量智能分析系统，包括如下模块：
41.数据对接模块，用于各项数据对接及转送处理；
42.数据清洗模块，与数据对接模块相连接，对有效与无效数据进行筛分处理；
43.es数据库，是基于lucene的搜索服务器，用于实时搜索；
44.预设模块，提供算法预设处理；
45.数据处理模块，与es数据库相连接，对数据库内数据提供转送处理；
46.云服务器，与数据处理模块相连接，得到算法并依照算法对数据进行计算处理；
47.结果数据库，对各项计算结果及数据进行暂存及转送处理；
48.数据接收模块，为数据提供接收及转送处理；
49.输出端口，同步输出计算后各项所得数据及绘图所用数据；
50.可视化模块，分别与输出端口及es数据库相连接，用于提供可视化映射；
51.数据分类模块，为接收数据提供分类及输出处理；
52.数据分析模块，对数据进行实时分析处理及转送；
53.数据分管模块，将分析后数据进行分管及转送；
54.标记模块，对分管处理后数据进行类别标记；
55.绘图模块，分别与可视化模块及输出端口相连接，接收到绘图所用数据后进行图像绘制处理，并通过可视化模块进行可视化映射。
56.上述实施例中，数据清洗模块，在进行数据转送过程中，数据对接模块需要将实时对接所得数据进行转送，数据清洗模块接收到转送所得数据后，将会依照内设的有效数据特征对无效数据进行筛分处理，经过数据清洗与筛查后的有效数据将会通过数据清洗模块同步输送至es数据库内，通过设置数据清洗模块，可针对有效数据特征进行数据筛选处理；
57.数据处理模块，在es数据库同步输送数据的过程中，数据处理模块将会接收es数据库数据并进行转送，转送前，数据处理模块会依照有效数据的处理特征，对数据提供二次筛选，并且将二次筛分处理后的数据转送至云服务器处，通过设置数据处理模块，可通过该模块提前进行数据初步处理与二次筛分处理；
58.预设模块，在数据处理模块对数据提供同步处理的过程中，预设模块将会同步设
定算法，算法具体采用deepsort算法及流程，云服务接收到对应的预设算法后，将会依照算法流程进行计算处理，此类计算处理是对车流量及视频内显示车流提供实时统计处理的计算过程，通过设置预设模块，可通过预设模块直接对算法进行预设处理，并通过预设的算法作为依照条件，进行后续计算工作；
59.数据接收模块，云服务器得到对应的计算结果后，结果数据库将会接收到对应的结果数据，而数据接收模块将会从结果数据库内接收对应的结果数据，并且将接收所得结果数据进行转送处理，所述转送处理是将结果数据具体转送至输出端口处；
60.输出端口，在接收到数据接收模块转送的结果数据后，其将会同步输出计算后各项所得数据以及绘图所用数据，上述数据将会被输出至绘图模块处，绘图模块处在接收到这部分关键数据后，将会对数据进行暂存处理；
61.数据分类模块，在输出端口同步输出数据时，数据分类模块也会从es数据库内提取部分所需数据，在得到所需数据后，数据分类模块将会依照预设的数据分类原则，对这部分所得数据进行分类处理，经过分类处理后的数据，一部分将会转送至可视化模块处，可视化模块处将会为这部分数据提供可视化映射处理，另一部分数据将会输出至数据分析模块处进行数据分析工作；
62.数据分析模块，在得到经过数据分类模块进行数据分类后的数据，数据分析模块将会依照分析逻辑对这部分数据提供数据分析处理，数据分析后，经过数据分析处理后的数据将会通过数据分析模块的各类输送端口进行输送处理，各类端口对应各类数据，各类数据将会同步进入数据分管模块处，数据分管模块便可对这部分数据进行分管处理；
63.标记模块，数据分管模块在得到各类数据后，标记模块将会同步接收这部分数据，并且对这部分数据提供标记处理，标记过程中，将会依照数据分类情况进行各类数据的具体标记，标记完成后，将会把标记后数据反馈至数据分管模块处，数据分管模块处便可将标记后数据输送至绘图模块处；
64.绘图模块，在接收到绘图所用数据及数据分管模块处输送的标记数据后，绘图模块将会把这部分数据先进行暂存处理，暂存后，再根据数据的完善程度进行图像绘制处理，数据完善过后，再进行具体图像绘制，所述图像绘制的具体准则为：横坐标为所选择的时间维度，纵坐标为对应的车流量预测值；且图形中使用不用颜色展示三条折线，包括总车流量、客车车流量、货车车流量。
65.工作原理：本发明在使用时，在系统实际进行运作的过程中，首先需要将数据对接模块与外部记载车流量的数据库进行对接，对接完成后，数据对接模块便可开始正常工作，在进行数据转送过程中，数据对接模块需要将实时对接所得数据进行转送，数据清洗模块接收到转送所得数据后，将会依照内设的有效数据特征对无效数据进行筛分处理，经过数据清洗与筛查后的有效数据将会通过数据清洗模块同步输送至es数据库内，通过设置数据清洗模块，可针对有效数据特征进行数据筛选处理；
66.在数据对接模块转送完成后，数据处理模块便可进行后续工作，在es数据库同步输送数据的过程中，数据处理模块将会接收es数据库数据并进行转送，转送前，数据处理模块会依照有效数据的处理特征，对数据提供二次筛选，并且将二次筛分处理后的数据转送至云服务器处，通过设置数据处理模块，可通过该模块提前进行数据初步处理与二次筛分处理；
67.在数据处理模块进行二次筛分处理的过程中，预设模块将会同步设定算法，算法具体采用deepsort算法及流程，云服务接收到对应的预设算法后，将会依照算法流程进行计算处理，此类计算处理是对车流量及视频内显示车流提供实时统计处理的计算过程，通过设置预设模块，可通过预设模块直接对算法进行预设处理，并通过预设的算法作为依照条件，进行后续计算工作；
68.算法设定完毕后，云服务器便可依照算法进行对应计算，在得到对应的计算结果后，结果数据库将会接收到对应的结果数据，而数据接收模块将会从结果数据库内接收对应的结果数据，并且将接收所得结果数据进行转送处理，所述转送处理是将结果数据具体转送至输出端口处；
69.输出端口处得到数据后，将会同步输出计算后各项所得数据以及绘图所用数据，上述数据将会被输出至绘图模块处，绘图模块处在接收到这部分关键数据后，将会对数据进行暂存处理；
70.随后数据分类模块将会开始工作，在输出端口同步输出数据时，数据分类模块也会从es数据库内提取部分所需数据，在得到所需数据后，数据分类模块将会依照预设的数据分类原则，对这部分所得数据进行分类处理，经过分类处理后的数据，一部分将会转送至可视化模块处，可视化模块处将会为这部分数据提供可视化映射处理，另一部分数据将会输出至数据分析模块处进行数据分析工作；
71.而数据分析模块处，在得到经过数据分类模块进行数据分类后的数据，数据分析模块将会依照分析逻辑对这部分数据提供数据分析处理，数据分析后，经过数据分析处理后的数据将会通过数据分析模块的各类输送端口进行输送处理，各类端口对应各类数据，各类数据将会同步进入数据分管模块处，数据分管模块便可对这部分数据进行分管处理；
72.此时，数据分管模块得到各类数据，标记模块将会同步接收这部分数据，并且对这部分数据提供标记处理，标记过程中，将会依照数据分类情况进行各类数据的具体标记，标记完成后，将会把标记后数据反馈至数据分管模块处，数据分管模块处便可将标记后数据输送至绘图模块处；
73.最终，在接收到绘图所用数据及数据分管模块处输送的标记数据后，绘图模块将会把这部分数据先进行暂存处理，暂存后，再根据数据的完善程度进行图像绘制处理，数据完善过后，再进行具体图像绘制，所述图像绘制的具体准则为：横坐标为所选择的时间维度，纵坐标为对应的车流量预测值；且图形中使用不用颜色展示三条折线，包括总车流量、客车车流量、货车车流量，并且在图像绘制完毕后，绘图模块将会把数据同步输送至可视化模块处，可视化模块处将会对绘制完成的图像提供可视化映射处理，使用者可同步观测可视化模块处的可视化图像；
74.其中，上述内容中所提到的deepsort算法，deepsort算法是在sort算法基础上进行改进所得，解决分配问题使用的是匈牙利算法即使用运动特征计算代价矩阵，该算法解决了由滤波算法预测的位置与检测出来的位置间的匹配。
75.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种车流量智能分析系统，其特征在于，包括如下模块：数据对接模块，用于各项数据对接及转送处理；数据清洗模块，与数据对接模块相连接，对有效与无效数据进行筛分处理；es数据库，是基于lucene的搜索服务器，用于实时搜索；预设模块，提供算法预设处理；数据处理模块，与es数据库相连接，对数据库内数据提供转送处理；云服务器，与数据处理模块相连接，得到算法并依照算法对数据进行计算处理；结果数据库，对各项计算结果及数据进行暂存及转送处理；数据接收模块，为数据提供接收及转送处理；输出端口，同步输出计算后各项所得数据及绘图所用数据；可视化模块，分别与输出端口及es数据库相连接，用于提供可视化映射；数据分类模块，为接收数据提供分类及输出处理；数据分析模块，对数据进行实时分析处理及转送；数据分管模块，将分析后数据进行分管及转送；标记模块，对分管处理后数据进行类别标记；绘图模块，分别与可视化模块及输出端口相连接，接收到绘图所用数据后进行图像绘制处理，并通过可视化模块进行可视化映射。2.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，数据清洗模块，在进行数据转送过程中，数据对接模块需要将实时对接所得数据进行转送，数据清洗模块接收到转送所得数据后，将会依照内设的有效数据特征对无效数据进行筛分处理，经过数据清洗与筛查后的有效数据将会通过数据清洗模块同步输送至es数据库内。3.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，数据处理模块，在es数据库同步输送数据的过程中，数据处理模块将会接收es数据库数据并进行转送，转送前，数据处理模块会依照有效数据的处理特征，对数据提供二次筛选，并且将二次筛分处理后的数据转送至云服务器处。4.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，预设模块，在数据处理模块对数据提供同步处理的过程中，预设模块将会同步设定算法，算法具体采用deepsort算法及流程，云服务接收到对应的预设算法后，将会依照算法流程进行计算处理，此类计算处理是对车流量及视频内显示车流提供实时统计处理的计算过程。5.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，数据接收模块，云服务器得到对应的计算结果后，结果数据库将会接收到对应的结果数据，而数据接收模块将会从结果数据库内接收对应的结果数据，并且将接收所得结果数据进行转送处理，所述转送处理是将结果数据具体转送至输出端口处。6.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，输出端口，在接收到数据接收模块转送的结果数据后，其将会同步输出计算后各项所得数据以及绘图所用数据，上述数据将会被输出至绘图模块处，绘图模块处在接收到这部分关键数据后，将会对数据进行暂存处理。7.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，数据分类模块，在输出端口同步输出数据时，数据分类模块也会从es数据库内提取部分所需数据，在得到所需
数据后，数据分类模块将会依照预设的数据分类原则，对这部分所得数据进行分类处理，经过分类处理后的数据，一部分将会转送至可视化模块处，可视化模块处将会为这部分数据提供可视化映射处理，另一部分数据将会输出至数据分析模块处进行数据分析工作。8.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，数据分析模块，在得到经过数据分类模块进行数据分类后的数据，数据分析模块将会依照分析逻辑对这部分数据提供数据分析处理，数据分析后，经过数据分析处理后的数据将会通过数据分析模块的各类输送端口进行输送处理，各类端口对应各类数据，各类数据将会同步进入数据分管模块处，数据分管模块便可对这部分数据进行分管处理。9.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，标记模块，数据分管模块在得到各类数据后，标记模块将会同步接收这部分数据，并且对这部分数据提供标记处理，标记过程中，将会依照数据分类情况进行各类数据的具体标记，标记完成后，将会把标记后数据反馈至数据分管模块处，数据分管模块处便可将标记后数据输送至绘图模块处。10.根据权利要求1所述的一种车流量智能分析系统，其特征在于，绘图模块，在接收到绘图所用数据及数据分管模块处输送的标记数据后，绘图模块将会把这部分数据先进行暂存处理，暂存后，再根据数据的完善程度进行图像绘制处理，数据完善过后，再进行具体图像绘制，所述图像绘制的具体准则为：横坐标为所选择的时间维度，纵坐标为对应的车流量预测值；且图形中使用不用颜色展示三条折线，包括总车流量、客车车流量、货车车流量。

技术总结
本发明公开了一种车流量智能分析系统，具体涉及车流量分析系统技术领域，其包括如下模块：数据对接模块，用于各项数据对接及转送处理；数据清洗模块，与数据对接模块相连接，对有效与无效数据进行筛分处理。本发明通过多模块之间的相互协作，既可以通过实现数据分管及标记处理，并且在得到对应的标记数据后，可通过绘图模块直接进行图像绘制处理，绘制完毕后的图像还可通过可视化模块进行同步可视化映射，尽量地避免了并未设定对应的绘图模块，缺失了与车流量相进行比对的量化条件的技术问题，进而规避了因其比对条件的缺失，无法通过观测图像直接与现有车流量数据进行相应比对工作，易出现得出数据无效化的技术问题。出现得出数据无效化的技术问题。出现得出数据无效化的技术问题。


技术研发人员：李旋 李睿 杨兴 卫五波 张璐恒
受保护的技术使用者：四川邮电职业技术学院
技术研发日：2023.04.12
技术公布日：2023/7/22