《2022年2022年路侧智能网联信息交互边缘设备的制作技术 .pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年2022年路侧智能网联信息交互边缘设备的制作技术 .pdf（9页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、本技术专利涉及道路交通管理和车路协同技术领域，专利公开了一种路侧智能网联信息交互边缘装置。所述路侧智能网联信息交互边缘装置包括：数据汇聚接口单元，所述数据汇聚接口单元用于获取由接入所述多元信息交互边缘装置的路侧智能网联系统所发送的特征数据，所述路侧智能网联系统有多个；数据处理单元，所述数据处理单元用于将所述特征数据经过边缘计算模型进行处理，并将处理结果回传给对应的路侧智能网联系统和/或云端；多个所述路侧智能网联系统之间通过所述边缘计算模型进行交互。所述路侧智能网联信息交互边缘装置能够对路口数据交互过程产生的数据作出及时的处理和响应，以保障交通运输能够安全可靠地运行。权利要求书1.一种路侧智能网
2、联信息交互边缘装置，其特征在于，所述路侧智能网联信息交互边缘装置包括：数据汇聚接口单元（100），所述数据汇聚接口单元（100）用于获取由接入所述多元信息交互边缘装置的路侧智能网联系统（200）所发送的特征数据，所述路侧智能网联系统（200）有多个；名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 9 页 -数据处理单元（300），所述数据处理单元（300）用于将所述特征数据经过边缘计算模型（400）进行处理，并将处理结果回传给对应的路侧智能网联系统（200）和/或云端（500）；多个所述路侧智能网联系统（200）之间通过所述边缘计算模型（400）进行交互。2.如权利要求1所述的路
3、侧智能网联信息交互边缘装置，其特征在于，所述路侧智能网联系统（200）包括车联网（210）和交通专网（220）；所述车联网（210）发送的特征数据包括车辆位置数据；所述交通专网（220）发送的特征数据包括各位置的交通状态数据；所述边缘计算模型（400）包括：车联网边缘计算模型（410）和交通专网边缘计算模型（420）；所述交通专网边缘计算模型（420）能够根据获取的交通状态数据自动判断各位置的交通状态；所述车联网边缘计算模型（410）能够根据车辆当前位置信息获取在前位置的交通状态，并将所述在前位置的交通状态反馈给车辆。3.如权利要求1或2所述的路侧智能网联信息交互边缘装置，其特征在于，所述车联
4、网（210）发送的特征数据还包括车辆状态数据，所述车联网边缘计算模型（410）还能够根据车辆当前位置信息获取并判断在前位置的其他车辆状态信息，若所述在前位置的其他车辆状态信息为故障则反馈事故提醒信息给所述车辆。4.如权利要求2所述的路侧智能网联信息交互边缘装置，其特征在于，所述交通状态数据包括信号灯数据、路口进口车道交通状态视频数据、交通管制信息数据、道路施工绕行信息数据、安全提示信息数据中的任意一种或几种的组合。5.如权利要求1所述的路侧智能网联信息交互边缘装置，其特征在于，所述路侧智能网联系统还包括公安信息专网（230），所述公安信息专网（230）发送特征数据包括的公安视频数名师资料总结-
5、精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 9 页 -据；所述边缘计算模型（400）还包括公安信息边缘计算模型（430），所述公安信息边缘计算模型（430）能够对所获取位置的图像数据进行分析，自动判断当前路段的交通状态；车联网边缘计算模型（410）能够获取公安信息边缘计算模型（430）的图像数据分析结果。6.如权利要求1所述的路侧智能网联信息交互边缘装置，其特征在于，所述数据汇聚接口单元（100）包括网络接口（110）、无线通信接口（120）、串行通信接口（130）、IO接口（140）和HDMI接口（150）。7.如权利要求1所述的路侧智能网联信息交互边缘装置，其特征在于，所述路侧智能网联
6、信息交互边缘装置设置在道路的周围。技术说明书一种路侧智能网联信息交互边缘装置技术领域本技术专利涉及道路交通管理和车路协同技术领域，专利公开了一种路侧智能网联信息交互边缘装置。背景技术名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 9 页 -随着我国智能网联技术的迅猛发展，人工智能技术与车联网车路协同技术也逐渐运用于智能化交通管控。现有的常规路口数据交互通常是由多个纵向的独立系统或设备组成，包括电警视频卡口系统、交通控制系统以及车联网车路协同端侧设备，并且这3个系统分别建立在公安视频专网、交通专网、车联网环境中，要求相互独立组网，故数据通常只能在中心平台层进行处理。如果把路口数据交
7、互过程产生的数据都传输给云计算中心平台层路况诊断与车联网交互云平台，不仅会加大网络负载，造成网络拥堵，并且还会有一定的数据处理延时，然而处理速度的任何延迟都有将难以保障交通运输安全可靠地运行。技术内容为了解决现有技术中存在的不足，本技术提供一种路侧智能网联信息交互边缘装置，所述路侧智能网联信息交互边缘装置能够实现端侧对路侧智能网联设备产生的数据作出及时的处理和响应，以保障交通运输能够安全可靠地运行。根据本技术提供的路侧智能网联信息交互边缘装置，一种路侧智能网联信息交互边缘装置，所述路侧智能网联信息交互边缘装置包括：数据汇聚接口单元，所述数据汇聚接口单元用于获取由接入所述多元信息交互边缘装置的路
8、侧智能网联系统所发送的特征数据，所述路侧智能网联系统有多个；数据处理单元，所述数据处理单元用于将所述特征数据经过边缘计算模型进行处理，并将处理结果回传给对应的路侧智能网联系统和/或云端；多个所述路侧智能网联系统之间通过所述边缘计算模型进行交互。进一步地，所述路侧智能网联系统包括车联网和交通专网；所述车联网发送的特征数据包括车辆位置数据；所述交通专网发送的特征数据包括各位置的名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 9 页 -交通状态数据；所述边缘计算模型包括：车联网边缘计算模型和交通专网边缘计算模型；所述交通专网边缘计算模型能够根据获取的交通状态数据自动判断各位置的交通状态
9、；所述车联网边缘计算模型能够根据车辆当前位置信息获取在前位置的交通状态，并将所述在前位置的交通状态反馈给车辆。进一步地，所述车联网发送的特征数据还包括车辆状态数据，所述车联网边缘计算模型还能够根据车辆当前位置信息获取并判断在前位置的其他车辆状态信息，若所述在前位置的其他车辆状态信息为故障则反馈事故提醒信息给所述车辆。进一步地，所述交通状态数据包括信号灯数据、路口进口车道交通状态视频数据、交通管制信息数据、道路施工绕行信息数据、安全提示信息数据中的任意一种或几种的组合。进一步地，所述路侧智能网联系统还包括公安信息专网，所述公安信息专网发送的特征数据包括公安视频数据；所述边缘计算模型还包括公安信息
10、边缘计算模型，所述公安信息边缘计算模型能够对所获取位置的图像数据进行分析，自动判断当前路段的交通状态；车联网边缘计算模型能够获取公安信息边缘计算模型的图像数据分析结果。进一步地，所述数据汇聚接口单元包括网络接口、无线通信接口、串行通信接口、IO接口和HDMI接口。进一步地，所述路侧智能网联信息交互边缘装置设置在道路的周围。从以上所述可以看出，本技术提供的路侧智能网联信息交互边缘装置，与现有技术相比具备以下优点：通过车联网边缘计算模型获取交通专网边缘计算模型所判断的交通状态，以及公安信息边缘计算模型的图像数据分析结果，能够实现车联网、交通专网和公安信息专网之间及时的数据交互，使得名师资料总结-精
11、品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页，共 9 页 -车辆能够提前获知前方路段的实时状态；另一方面将智联网的数据交由路侧智能网联信息交互边缘装置处理能够所述避免数据延迟，以保障交通运输能够安全可靠地运行。附图说明图1为本技术中的原理框图。图2为本技术实施例的原理框图。图3为本技术中数据汇聚接口单元的结构框图。100.数据汇聚接口单元，110.网络接口，120.无线通信接口，130.串行通信接口，140.IO接口，150.HDMI接口，200.路侧智能网联系统，210.车联网，220.交通专网，230.公安信息专网，300.数据处理单元，400.边缘计算模型，410.车联网边缘计算模型，420
12、.交通专网边缘计算模型，430.公安信息边缘计算模型，500.云端。具体实施方式为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本技术进一步详细说明。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向。使用的词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。本技术提供一种路侧智能网联信息交互边缘装置，如图1所示，所述路侧智能网联信息交互边缘装置包括：数据汇聚接口单元100，所述数据汇聚接口单元100用于获取由接入所述多元信息交互边缘装置的路侧智能网联系统200所发送
13、的特征数据，所述路侧智能网联系统200有多个；数据处理单元300，所述数据处理单元300用于将所述特征数据经过边缘计算模型400进行处理，并将计算结果回传给对应的路侧智能网联系统200和/或云端500；多个所述路侧智能网名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 9 页 -联系统200之间通过所述边缘计算模型400进行交互。需要解释的是，每个所述路侧智能网联系统200包括多个设置在道路一侧或者两侧的能够采集特征数据的终端，例如公安视频专网中的电子警察、视频卡口、视频监控，交通专网中的道路交通信号机、视频检测器、雷达检测器、RFID读写器，车联网中的车载OBU、路侧RSU等。可
14、以理解的是，通过边缘计算模型400对不同的路侧智能网联系统200所采集的特征数据进行处理，从而实现不同路侧智能网联系统200之间的信息交互，使得各个终端所采集的数据能够及时地被处理，即打破不同系统设备数据汇聚和交互的壁垒，尽可能地减少系统的响应反馈时间，以保障交通运输能够安全可靠地运行。如图2所示，为了保证车联网210和交通专网220能够进行及时的数据交互，从而给车辆及时地提供交通信息，所述路侧智能网联系统200包括车联网210和交通专网220；所述车联网210发送的特征数据包括车辆位置数据；所述交通专网220发送的特征数据包括当前路口的交通状态数据；所述边缘计算模型400包括：车联网边缘计算
15、模型410和交通专网边缘计算模型420；所述交通专网边缘计算模型420能够根据获取的交通状态数据自动判断各位置的交通状态；所述车联网边缘计算模型410能够根据车辆当前位置信息获取在前位置的交通状态，并将所述在前位置的交通状态反馈给车辆。需要解释的是，所述路侧智能网联系统200还包括公安信息专网230，所述公安信息专网230发送特征数据包括的公安视频数据，所述边缘计算模型400还包括公安信息边缘计算模型430，所述公安信息边缘计算模型430能够对所获取的特定位置的图像数据进行分析，进一步自动判断当前路段的交通状态。车联网边缘计算模型410还能够获取公安信息边缘计算模型430的图像数据分析结果。所
16、述公安视频数据为电子警察、视频卡口、视频监控摄像机推送的路段视频数据，包括交通视频数据，车辆限行、禁行等路段交通管制信息数据，道段施工绕行信息数据、前方学校、行人过街等路段安全提示信息，车辆抛锚等交通事件信息，交通事故信息数据中的任意一种或几种的组合。可以理解的是，通过车联网边缘计算模型410获取交通专网边缘计算模型420所判断的交通状态，以及公安信息边缘计算模型430的图像数据分析结果，能够实现车联网210、交通专网名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 7 页，共 9 页 -220和公安信息专网230之间及时的数据交互，使得车辆能够提前获知前方路段的实时状态。所述车联网210发送
17、的特征数据还包括车辆状态数据，所述车辆状态数据包括车载单元（OBU）推送的交通事故信息和交通事件信息，所述车辆状态数据包括、车辆行驶速度与方向信息以及车辆目的地信息；所述车联网边缘计算模型410还能够根据车辆当前位置信息获取并判断在前位置的其他车辆状态信息，若所述在前位置的其他车辆状态信息为故障则反馈事故提醒信息给所述车辆。所述智能网联汽车边缘计算模型能够根据车联网发送的特征数据，结合路口与路段的交通状态，提醒司机注意行驶速度，并为司机路线选择和诱导提供依据。所述交通状态数据包括道路交通信号机推送的信号灯数据、路口进口车道交通状态视频数据、交通管制信息数据、道路施工绕行信息数据、安全提示信息数
18、据中的任意一种或几种的组合。所述信号灯数据包括交通信号灯的实时灯色信息及剩余时间信息数据，所述交通管制信息数据包括前方道路车辆限行、禁行等交通管制信息数据，所述安全提示信息数据包括前方学校、行人过街等安全提示信息数据。如图3所示，所述数据汇聚接口单元100包括网络接口110、无线通信接口120、串行通信接口130、IO接口140和HDMI接口150。需要解释的是，所述网络接口110有三路，三路所述网络接口110分别能够接入车联网210、交通专网220和公安信息专网230，从而分别获取车联网210、交通专网220和公安信息专网230发送的特征数据；所述串行通信接口130可以采用的类型为RS-23
19、2，RS485或RS422与不支持网络通信的路口终端实现数据交互，如行人过街请求装置、有轨电车信号控制装置等。数据处理单元300包括CortexA73/53四核处理器、RAM和ROM。所述路侧智能网联信息交互边缘装置设置在道路的周围。需要解释的是，道路的周围包括道路的一侧、两侧或者上空中的任一位置或任意多个位置的组合。本技术的优点在于：通过边缘计算模型400对不同的路侧智能网联系统200所采集的特征数据进行处理，从而实现不同路侧智能网联系统200之间的信息交互，使得各个终端所采集的数名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 8 页，共 9 页 -据能够及时地被处理，即打破不同系统设备数据汇聚和交互的壁垒，尽可能地减少系统的响应反馈时间，以保障交通运输能够安全可靠地运行。所属领域的普通技术人员应当理解：以上所述仅为本技术的具体实施例而已，并不用于限制本技术，凡在本技术的主旨之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 9 页，共 9 页 -