CN114492921B 一种基于智慧交通体系的充电设施规划系统及方法 （重庆邮电大学）

一种基于智慧交通体系的充电设施规划系本发明公开了一种基于智慧交通体系的充2所述车流量监测子系统，用于采集一天不同时间点路网中各节点处车所述充电站管理子系统，用于采集充电站内充电桩的充电桩使用所述车载数据处理子系统，用于实时监测电动汽车剩余电量数据以所述云监控平台，用于实时接收车载数据处理子系统发送的产生充电需所述路网数据采集模块，用于实时采集车辆在路网中的位置信息，所述行驶路径控制模块，用于根据行车数据采集模块收集的车辆电池剩余电量信息，3所述电动汽车短期负荷预测模块，用于根据实时采集到的电动汽车所述充电站长期规划模块，用于根据车辆数据与电动汽车增长率得所述云平台通信模块：用于实现云监控平台与车流量监测子系统、车载数所述充电站数据采集模块，用于采集充电站内充电桩的充电桩使用所述充电站数据库，用于存储充电站数据采集模块采集的充电桩使所述配电网数据处理及控制模块，用于根据对配电网负荷变化第二摄像头通过CAN总线与所述车载数据处理子系统通信连接；所述视频监控通过5G通讯所述第一摄像头用于获取车主表情历史数据，所述第一摄像头设置于汽车的三角柱所述车载数据处理子系统还用于获取若干个车内的里程表剩余电量数据4动汽车数量预测进行规划年电动汽车充电需求预测，选择以耗电量最小的充电站进行充步骤S30，根据规划年电动汽车数量预测和各类型电动汽车年均充电总量预测需规划8.根据权利要求7所述的基于智慧交通体系的充电设施规划方法，其特征在于，步骤ev步骤S102，根据步骤S101预测出有充电需求的电动汽车5socr9.根据权利要求8所述的基于智慧交通体系的充电设施规划方法，其特征在于，步骤根据道路交叉口的视频监控采集道路上的交采用yolov4算法对所述交通视频数据进行实时监测，根据图像识别算法识别电动车根据道路交叉口的视频监控采集道路上的所述交采用yolov4算法对所述交通视频数据进行实时监测，根据图像识别算法识别汽车车6根据道路交叉口的视频监控采集道路上的所述交对所述交通视频数据进行读取，得到行驶在监控道路上车辆的车将车主表情数据、车主头部角度数据输入车辆剩余电量模型中，得通过车载数据采集控制子系统获取车内的第一摄像头采集的车主表情历摄像头采集的车主头部角度历史数据以及里程表剩余电将车主表情历史数据、车主头部角度历史数据和里程表剩余电量数7[0003]但随着电动汽车的迅速发展，电动汽车大规模发展引起的相关问题也接踵而[0007]所述车流量监测子系统，用于采集一天不同时间点路网8[0011]所述云监控平台，用于实时接收车载数据处理子系统发送的产生充电需求的时汽车数量；根据车辆行车数据得到各路网节点各时间节点具有充电需求的电动汽车数量，规划；9头和若干个设置于道路交叉口的视频监控；所述第一摄像头通过CAN总线与所述车载数据所述视频监控通过5G通讯技术与所述车流量监测子系统通第一摄像头发送的车主表情历史数据、若干个第一摄像头发送的车主头部角度历史数据，[0037]步骤S30，根据规划年电动汽车数量预测和各类型电动汽车年均充电总量预测需[0038]步骤S40，根据电动汽车充电站规划模型的约束条件求解电动汽车规划模型的最ev[0054]其中，为电动汽车产生充电需求的最低电量，为电动汽车当前电[0064]采用yolov4算法对所述交通视频数据进行实时监测，根据图像识别算法识别电[0067]采用yolov4算法对所述交通视频数据进行实时监测，根据图像识别算法识别汽[0073]通过车载数据采集控制子系统获取车内的第一摄像头采集的车主表情历史数据、第二摄像头采集的车主头部角度历史数据以及里[0085]所述车流量监测子系统，用于采集一天不同时间点路网[0089]所述云监控平台，用于实时接收车载数据处理子系统发送的产生充电需求的时汽车数量；根据车辆行车数据得到各路网节点各时间节点具有充电需求的电动汽车数量，规划；行驶路径控制模块采集与处理得到的数据上传至云[0109]基于智慧交通体系的充电设施规划系统，还包括若干个设置于车内的第一摄像第一摄像头发送的车主表情历史数据、若干个第一摄像头发送的车主头部角度历史数据，[0115]步骤S30，根据规划年电动汽车数量预测和各类型电动汽车年均充电总量预测需[0116]步骤S40，根据电动汽车充电站规划模型的约束条件求解电动汽车规划模型的最evT内车辆会行驶经过的路网节点数量即车辆会被充电需求预测模块重复计算的次数，将该[0131]采用yolov4算法对所述交通视频数据进行实时监测，根据图像识别算法识别电[0134]采用yolov4算法对所述交通视频数据进行实时监测，根据图像识别算法识别汽[0140]通过车载数据采集控制子系统获取车内的第一摄像头采集的车主表情历史数据、第二摄像头采集的车主头部角度历史数据以及里[0144