CN119479322A 一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监控方法及系统 （特微乐行(广州)技术有限公司）

一种基于数字孪生的云边端收费站车流量本发明提供一种基于数字孪生的云边端收行预测和分析，以生成收费站的车流量监控方2将车流量监控方案发送至边缘计算节点和收费站现场控制系统，根据实时调整收费站的车道配置和信号灯控制，通过云平台远程将远程控制后的实际运行效果反馈至数字孪生模型中，数字孪生在云端服务器上，利用三维建模软件，根据收费站的边缘计算节点监听并接收收费站传感器和监控设备的原始数据流，包括车辆到达时对原始数据流进行清洗和格式化，得到清洗和格式化后的数据，并从将关键特征输入预设的随机森林模型中，随机森林模型对每个特征将清洗和格式化后的数据和异常检测报告打包成数据包，并使用时间序列预测模型对车流量数据进行预测，识别车流量的变化趋势和高峰时段，3根据预测和拥堵分析结果，将车道开启或关闭状态、车道比例调整定义一个目标函数，以量化评估每个收费站车流量监控方案在给在人工鱼群的迭代过程中，每条鱼根据当前位置和目标函数;表示在方案x下通过收费站的车辆总数；v(x)表示方案x下通过收费站的车辆的平均速下每个车道的有效通行长度；o(x)表示在方案x下实际开启的车道数量；c,(x)表示在方案x下由于特殊事件导致的交通拥堵程度；v(x)表示在方案x下期望通过收费站的车辆根据车流量监控方案和当前车流量的实时状况，确定最终的车道配边缘计算节点将车道配置和信号灯控制方案的控制指令发送至收费站现场控制系统，数字孪生模型根据实时反馈的效果数据和收费站的实际4将反馈的效果数据与数字孪生模型中生成的虚拟运行状态数据进根据对比分析的结果，持续进行数字孪生模型与实体收费站的交8.一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监控系统边缘计算处理模块，用于对数据采集模块获取的实际运营数据进行初云端服务管理模块，用于构建与实体收费站对应现场控制执行模块，用于根据车流量监控方案，实时调整收费站远程监控与操控模块，用于通过云平台远程监视收费站实时运行效果反馈与优化迭代模块，用于将远程操控后的实际运行数据回传至数字孪生模型存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被该程序被处理器执行时实现如权利要求1至75[0005]本发明要解决的技术问题是提供一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监控在实体收费站边缘设置边缘计算节点，对实际运行数据进行处理和异常检测分6将关键特征输入预设的随机森林模型中，随机森林模型对每个特征点进行评估，7案x下每个开启车道所需的运营费用；R表示总车道数；c:(x)表示在方案x下收费站x下由于特殊事件导致的交通拥堵程度；v(x)表示在方案x下期望通过收费站的车辆总边缘计算节点将车道配置和信号灯控制方案的控制指令发送至收费站现场控制8远程监控与操控模块，用于通过云平台远程监视收费站实时运行状态和车流量，[0020]图1是本发明的实施例提供的一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监控方法[0021]图2是本发明的实施例提供的一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监控系统9[0023]如图1所示，本发明的实施例提出一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监控[0043]步骤127，边缘计算节点将清洗和格式化后的数据以及异常检测报告打包成一个边缘计算节点持续监听并接收来自车道传感器、设备状态监测传感器等的数据[0045]通过边缘计算节点对原始数据流进行实时处理和分析，能够及时发现并报告异步骤135，在人工鱼群的迭代过程中，每条鱼根据当前位置和目标函数值进行觅[0051]步骤135，在人工鱼群的迭代过程中，每条鱼根据当前位置和目标函数值进行觅到全局最终的解。鱼群中的鱼会跟随当前位置附近表现最好的鱼（即目标函数值最小的流量监控方案。案x下每个开启车道所需的运营费用；R表示总车道数；c:(x)表示在方案x下收费站x下由于特殊事件导致的交通拥堵程度；v(x)表示在方案x下期望通过收费站的车辆总[0059]计算特殊事件响应能力部分，[0061]计算期望车辆总数偏差部分IV(x)-v(x)l，反映实际通过车辆数与期望通过车步骤144，边缘计算节点将车道配置和信号灯控制方案的控制指令发送至收费站[0069]边缘计算节点接收到车流量监控方案，解析后得知需要在高峰时段开启所有车[0073]收费站现场控制系统执行指令后，将执行结果和状态信息反馈给边缘计算节数字孪生模型中，数字孪生模型根据实际运行效果反馈与实际运行状态进行对比和分析，步骤161，将反馈的效果数据与数字孪生模型中生成的虚拟运行状态数据进行对;j表示特征的索引；wj表示第j个特征的权重；yj表示样本点y的第j个特征值；m表示oi表示数据集中第9个样本点的第j个特征值；i表示质心fi的第j个特征值。进行迭代[0083]如图2所示，本发明的实施例还提供一种基于数字孪生的云边端收费站车流量监远程监控与操