本發(fā)明涉及智能交通管理，具體為一種大數(shù)據(jù)智能化實時處理分析的方法和系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著城市化進程的加速，城市交通問題日益突出。大規(guī)模車輛的增加使得城市交通網(wǎng)絡變得更加復雜，導致交通擁堵、事故頻發(fā)以及出行效率低下等問題日益嚴重。為了有效管理交通流量、減少擁堵、提高道路通行效率，智能交通管理系統(tǒng)逐漸成為研究的熱點。這類系統(tǒng)依賴于對交通數(shù)據(jù)的采集、處理和分析，通過優(yōu)化交通信號控制和路徑推薦來提升交通管理的智能化水平。

2、目前的交通管理系統(tǒng)主要依賴于單一或有限的數(shù)據(jù)源，如交通流量傳感器、攝像頭等來獲取實時交通數(shù)據(jù)。這些系統(tǒng)通常采用傳統(tǒng)的規(guī)則或基于歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)方法進行信號燈控制和路徑推薦。然而，這種方式存在較多局限性。首先，由于數(shù)據(jù)源的單一性和不全面，現(xiàn)有系統(tǒng)難以準確、全面地掌握交通狀況，尤其在面對突發(fā)事件（如事故或惡劣天氣）時，響應能力不足，導致無法做出及時有效的決策。其次，傳統(tǒng)的信號燈控制和路徑推薦方案大多是基于歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析，缺乏對交通流量實時變化的精準預測和動態(tài)調整能力，因此在處理復雜交通環(huán)境時效率低下。

3、此外，現(xiàn)有的交通管理系統(tǒng)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)（如公開號為cn118397831a的中國專利申請）時，往往由于計算資源和處理能力的限制，難以做到實時響應。尤其是當城市交通網(wǎng)絡規(guī)模較大，數(shù)據(jù)量迅速增長時，系統(tǒng)難以保證實時的分析和優(yōu)化，導致信號燈控制滯后、路徑推薦不精準，進一步加劇了交通擁堵問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種大數(shù)據(jù)智能化實時處理分析的方法和系統(tǒng)，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和智能化決策優(yōu)化，實現(xiàn)交通流量的精準預測和實時信號控制，以提高城市交通管理的效率和應對復雜交通狀況的能力。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種大數(shù)據(jù)智能化實時處理分析的方法，包括以下步驟：

3、s1，基于交通傳感器、車輛gps、互聯(lián)網(wǎng)設備和交通攝像頭，實時采集獲取多模態(tài)交通數(shù)據(jù)，其中，所述多模態(tài)交通數(shù)據(jù)包括結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)；

4、s2，對所述多模態(tài)交通數(shù)據(jù)進行預處理，提取特征向量；

5、s3，對提取的特征向量通過自注意力機制進行融合，生成統(tǒng)一的融合特征向量；

6、s4，利用時序模型對統(tǒng)一的融合特征向量進行建模，并生成實時交通流量預測結果；

7、s5，基于所述交通流量預測結果，采用智能化決策算法進行交通信號控制優(yōu)化和路徑推薦，獲得交通信號控制和路徑推薦結果；

8、s6，將所述交通信號控制和路徑推薦結果應用于實時交通管理中。

9、優(yōu)選的，所述結構化數(shù)據(jù)為通過交通傳感器采集的交通流量數(shù)據(jù)、車輛速度數(shù)據(jù)和車道占用率數(shù)據(jù)；所述半結構化數(shù)據(jù)為通過車輛gps和互聯(lián)網(wǎng)設備采集的車輛gps數(shù)據(jù)和用戶反饋數(shù)據(jù)；所述非結構化數(shù)據(jù)為通過交通攝像頭采集的實時視頻數(shù)據(jù)，以及通過互聯(lián)網(wǎng)設備實時采集的社交媒體文本數(shù)據(jù)。

10、優(yōu)選的，所述對所述多模態(tài)交通數(shù)據(jù)進行預處理的步驟包括：

11、對結構化數(shù)據(jù)使用高斯混合模型進行異常檢測與數(shù)據(jù)清洗；

12、根據(jù)交通攝像頭拍攝到的物體的外觀、大小、形態(tài)和速度，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對實時視頻數(shù)據(jù)進行實時提取處理，提取交通場景中的車輛信息、行人信息；

13、基于自然語言處理模型對社交媒體文本數(shù)據(jù)進行情感分析和關鍵詞提取。

14、優(yōu)選的，所述對提取的特征向量通過自注意力機制進行融合，生成統(tǒng)一的融合特征的步驟包括：

15、分別提取結構化數(shù)據(jù)、實時視頻數(shù)據(jù)和社交媒體文本數(shù)據(jù)的特征向量，并添加標記，其中，所述結構化數(shù)據(jù)標記為特征向量、所述實時視頻數(shù)據(jù)為特征向量、所述社交媒體文本數(shù)據(jù)標記為特征向量；

16、基于特征向量、特征向量和特征向量生成查詢向量、鍵向量和值向量，其中；

17、通過以下的注意力權重計算公式計算特征向量、特征向量和特征向量之間的注意力權重：

18、

19、其中，為鍵向量的維度，，為特征向量、特征向量和特征向量之間的注意力權重；

20、基于特征融合計算公式，通過加權求和的方式對特征向量、特征向量和特征向量進行特征融合，生成統(tǒng)一的融合特征向量，所述特征融合計算公式為：

21、

22、其中，為統(tǒng)一的融合特征向量，為特征向量的值向量，為特征向量、特征向量和特征向量之間的注意力權重。

23、優(yōu)選的，所述時序模型為長短期記憶網(wǎng)絡，用于捕捉交通流量數(shù)據(jù)的時間依賴性，所述時序模型的計算公式為：

24、

25、其中，為時間步的隱藏狀態(tài)，為時間步的隱藏狀態(tài)，為時間步的統(tǒng)一的融合特征向量。

26、優(yōu)選的，步驟s5中，所述基于所述交通流量預測結果，采用智能化決策算法進行交通信號控制優(yōu)化和路徑推薦的步驟包括：

27、s51，定義深度強化學習的基本要素，其中，所述基本要素包括狀態(tài)空間、動作空間和獎勵函數(shù)；

28、所述狀態(tài)空間：包括當前交通路口的交通流量、車道占用率、車輛排隊長度交通狀況參數(shù)；

29、所述動作空間：包括交通信號燈的相位和時長，以及綠燈、紅燈、黃燈的切換時長；

30、所述獎勵函數(shù)為：

31、

32、其中，為權重因子，為第個車輛的等待時間，為車輛的通行速度，為當前交通信號控制區(qū)域內同時觀測到的車輛數(shù)量，即在當前交通狀態(tài)下，處于信號燈控制區(qū)域的所有正在排隊或通行的車輛的總數(shù)；

33、s52，基于所述基本要素，獲取交通信號燈的時長和相位，采用深度q網(wǎng)絡算法對交通信號燈的時長和相位進行優(yōu)化：

34、s521，在每一個時間步，根據(jù)時間步的狀態(tài)空間，選擇時間步的動作空間作為信號燈的調整策略；

35、s522，執(zhí)行動作后，獲取時間步的獎勵函數(shù)，并觀察新的時間步的狀態(tài)空間，根據(jù)貝爾曼方程更新深度q的值，所述貝爾曼方程為：

36、

37、其中，為學習率，為折扣因子，為時間步的狀態(tài)空間和動作空間的深度q的值；

38、s523，在持續(xù)訓練過程中，通過不斷優(yōu)化深度q的值，逐漸學到最優(yōu)的交通信號燈時長和相位策略，以減少車輛的平均等待時間并提高通行效率。

39、優(yōu)選的，所述路徑推薦采用聯(lián)邦學習方法，通過多個區(qū)域的車輛數(shù)據(jù)協(xié)同訓練路徑推薦模型，并生成個性化的路徑推薦。

40、優(yōu)選的，所述方法通過邊緣計算與云計算相結合的架構，邊緣節(jié)點負責本地數(shù)據(jù)的預處理，云端節(jié)點負責全局交通數(shù)據(jù)的復雜計算與模型訓練。

41、本發(fā)明還提供一種大數(shù)據(jù)智能化實時處理分析的系統(tǒng)，包括：

42、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)；

43、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對獲取的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行清洗和特征提??；

44、數(shù)據(jù)融合模塊，用于通過自注意力機制對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合；

45、時序預測模塊，用于基于融合特征進行交通流量的時序建模和預測；

46、決策模塊，用于基于交通流量預測進行智能交通信號控制和路徑推薦。

47、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還包括：

48、資源調度模塊，用于在邊緣節(jié)點與云端節(jié)點之間進行動態(tài)資源分配，確保實時處理的效率最優(yōu)。

49、本發(fā)明提供了一種大數(shù)據(jù)智能化實時處理分析的方法和系統(tǒng)。具備以下有益效果：

50、1、本發(fā)明通過自注意力機制對結構化、半結構化、非結構化數(shù)據(jù)的特征進行動態(tài)加權融合，能夠靈活調整不同數(shù)據(jù)源的重要性。這一機制確保了在不同交通場景下，系統(tǒng)可以根據(jù)實際需求優(yōu)先處理最具代表性的數(shù)據(jù)，充分利用多模態(tài)數(shù)據(jù)源，提高了分析的準確性和決策的合理性。

51、2、本發(fā)明采用長短期記憶網(wǎng)絡（lstm）對融合后的交通數(shù)據(jù)進行時序建模，能夠捕捉交通流量中的長短期依賴關系。相比傳統(tǒng)的靜態(tài)預測方法，lstm在應對復雜和動態(tài)的交通環(huán)境時表現(xiàn)更為優(yōu)異，能夠生成精確的交通流量預測結果，確保信號燈控制和路徑推薦基于可靠的預測數(shù)據(jù)。

52、3、本發(fā)明通過深度強化學習（drl）算法，對交通信號燈的時長和相位進行動態(tài)優(yōu)化，目標是最大化通行效率和最小化車輛等待時間。與此同時，結合路徑推薦算法，能夠為車輛提供個性化的行駛路線，引導其避開擁堵路段，從而實現(xiàn)全局交通流的優(yōu)化。這種雙重優(yōu)化顯著提高了道路的通行效率，降低了交通擁堵的風險。

53、4、?本發(fā)明通過持續(xù)的監(jiān)控與反饋機制，能夠自適應地調整交通信號燈配置和路徑推薦策略。系統(tǒng)不斷根據(jù)實時交通數(shù)據(jù)和車輛反饋進行動態(tài)優(yōu)化，保證在交通狀況發(fā)生變化時，能夠及時響應并做出調整，從而實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化的交通管理。此機制大大提高了系統(tǒng)的靈活性和應對復雜環(huán)境的能力。