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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于云计算的车流疏导管控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118609370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410932197.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于云计算的车流疏导管控方法是由胡铮炎;刘晓琳;朱一其设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的车流疏导管控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的车流疏导管控方法，涉及交通控制领域，包括以下步骤：设置车流疏导管理平台，获取基本道路数据，构建道路交通图像，获取其中各路段的车流数据信息和其采集时间；获取历史车流数据信息，判断各个路段对应的拥堵等级；根据所获得的车流数据信息获取各个路段的拥堵等级，生成交通事态图像；根据交通事态图像中各个路段与其他路段的拥堵等级预设判断其中是否存在关联性；根据该路段当前获取的车流数据信息生成对应的疏导方案，根据存在关联性的其他路段的车流数据信息生成对应的辅助疏导方案；根据所获得的疏导方案和辅助疏导方案对相应路段的交通灯和车道进行调控，完成车流疏导管控；本发明提高了车流疏导的效率。

本发明授权一种基于云计算的车流疏导管控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的车流疏导管控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：设置车流疏导管理平台，获取区域内的基本道路数据，根据基本道路数据构建道路交通图像，设置数据监测节点，获取道路交通图像中各个路段对应的车流数据信息，并标记其采集时间： 设置车流疏导管理平台，其中设置有平台外接窗口，所述平台外接窗口基于卫星影像数据获取对应的道路分布图像，并用于工作人员录入基本道路数据；所述基本道路数据为对应的路段的名称、车道类型信息、岔路口信息、路段位置关系和车辆综合区间；基于道路分布图像和基本道路数据构建道路交通图像； 根据道路交通图像设置数据监测节点，所述数据监测节点内设置有对应的数据采集终端，所述数据采集终端用于获取对应路段的车流数据信息，所述车流数据信息包括车辆流量数据和车辆密度数据，所述车辆流量数据内包括该路段内各个车道对应的车道流量数据；所述车辆密度数据包括该路段内各个车道对应的车道密度数据； 步骤S2：获取历史车流数据信息，判断各个路段对应的拥堵等级，根据历史车流数据信息所属拥堵等级生成各个路段对应的波动性周期，并对其进行储存： 所述车流疏导管理平台内储存有道路交通图像中各个路段对应的历史车流数据信息，获取历史车流数据信息，根据历史车辆流量数据和历史车辆密度数据对于道路拥堵的重要性程度设置对应的权重因子，并将历史车流数据信息与对应的权重因子的关系获取车辆综合数据，并获取其采集时间； 获取道路交通图像中预设有对应道路信息对应的拥堵等级的车辆综合区间；所述拥堵等级根据严重程度从轻到重依次包括不拥堵、轻度拥堵、中度拥堵和严重拥堵；将所获得车辆综合数据与车辆综合区间进行对比分析，根据对应路段信息内对应车辆综合数据所属的车辆综合区间判断其拥堵等级； 根据采集时间将所获得的车辆综合数据设置对应的频谱曲线，根据频谱分析算法将频谱曲线进行频谱特征提取，根据所获得的频谱特征获取其周期性波动，根据周期性波动内各个单位时间对应的车辆综合数据所属拥堵等级进行标记，生成对应路段的波动性周期，并对其进行储存； 步骤S3：根据所获得的车流数据信息获取道路交通图像内当前时刻各个路段对应的拥堵等级，并对其进行可视化处理，生成交通事态图像； 步骤S4：根据拥堵等级预设车流疏导优先级，获取交通事态图像内车流疏导优先级高的路段，预设基础疏导半径，获取基础疏导半径范围内其他路段的拥堵等级以及其中的波动性周期，根据其他路段当前时刻的拥堵等级和波动性周期内下一时刻的预测拥堵等级，判断其与该路段是否存在关联性关系： 所述车流疏导管理平台内根据拥堵等级根据其严重程度从轻到重设置有车流疏导优先级，获取交通事态图像，根据车流疏导优先级获取其中优先级高的路段，获取该路段的拥堵等级，根据拥堵等级预设有基础疏导半径，以该路段为中心获取交通事态图像中基础疏导半径范围内的其他路段对应的拥堵等级和波动性周期； 将其他路段对应的拥堵等级进行标记，根据各个其他路段的波动性周期和当前时刻的采集时间获取其所属波动性周期的单位时间，并根据当前单位时间获取波动性周期下一单位时间对应的拥堵等级，并将其记为预测拥堵等级；将其他路段对应的预测拥堵等级进行标记；获取交通事态图像中基础疏导半径范围内对应路段和其他路段的所在位置以及其之间的间隔的岔路口数量，将其他路段对应的岔路口数量进行标记； 分别对基础疏导半径范围内的其他路段对应的拥堵等级、预测拥堵等级以及岔路口数量进行处理，基于大数据算法获取各个路段之间不同数据信息对应的相关性数据，将所获得的相关性数据分别与拥堵等级、预测拥堵等级以及岔路口数量相乘并获取其总和，获取综合关联数据；预设关联阈值，当综合关联数据大于等于关联阈值，则表面两路段之间存在关联性；当综合关联数据小于关联阈值时，则两路段之间不存在关联性； 将存在关联性的其他路段根据其综合关联数据进行临时储存； 步骤S5：对该路段当前获取的车流数据信息进行分析处理，根据处理结果生成对应的疏导方案： 获取对应的路段所采集到的车辆流量数据和车辆密度数据，获取其中车道流量数据和车道密度数据对应的车道类型，根据车道类型对车道流量数据和车道密度数据进行处理，根据车道类型获取对应的平均车道流量和平均密度数据，获取对应车道类型的平均车辆综合数据，将不同车道类型对应的平均车辆综合数据进行对比分析，获取其差值数据，根据最小的平均车辆综合数据设置差值阈值，将差值数据与差值阈值进行对比分析，当差值数据大于差值阈值时，则对该路段设置车道灵活疏导；当差值数据小于等于差值阈值时，则不对该路段设置车道灵活疏导； 所述车流疏导管理平台内预设有平均车辆综合数据关于通行时间的交通灯控制调节曲线，将该路段内对应车道类型的平均车辆综合数据映射至交通灯控制调节曲线中，获取通行时间，设置交通灯灵活疏导； 将对应路段所获得的车道灵活疏导和交通灯灵活疏导生成疏导方案； 与该路段存在关联性关系的其他路段根据其对应的车流数据信息生成辅助疏导方案： 获取与其存在关联性的其他路段，由存在关联性的其他路段获取其当前时刻的车流数据信息和其之间的位置关系；所述位置关系包括车流导入关系和车流导出关系； 当其他路段与其对应的位置关系为车流导入关系时，获取该路段的平均车辆综合，并将其映射至交通灯控制调节曲线，获取其通行时间；根据该路段当前的拥堵等级设置缓慢通行时间系数，根据所获得的缓慢通行时间系数对该路段的通行时间进行分析处理，获取该路段的辅助通行时间； 当其他路段与其对应的位置关系为车流导出关系，获取其通行时间，根据该路段当前的拥堵等级设置加快通行时间系数；根据所获得加快通行时间系数对该路段的通行时间进行分析处理，获取该路段的辅助通行时间； 根据与对应路段存在关联性的其他路段对应的辅助通行时间生成辅助疏导方案； 步骤S6：根据所获得的疏导方案和辅助疏导方案对相应路段的交通灯和车道进行调控，完成车流疏导管控。

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