本發(fā)明涉及數(shù)據處理，特別是指一種基于5g網絡智慧城市交通信息系統(tǒng)。

背景技術：

1、傳統(tǒng)技術的網絡時延相對較高，特別是在高峰時段或網絡擁堵情況下，時延問題更加嚴重。時延的存在可能影響交通信號的實時控制、車輛導航的準確性等關鍵應用。傳統(tǒng)網絡的連接設備數(shù)量有限，難以支撐智慧城市中大量交通設備的互聯(lián)需求。這限制了交通信息系統(tǒng)的擴展性和智能化水平。

2、交通信息技術的基礎設施維護成本較高，包括基站、傳輸線路等的日常維護和升級。隨著設備老化和技術進步，維護成本可能持續(xù)上升。傳統(tǒng)交通信息技術在網絡安全方面存在漏洞，可能遭受黑客攻擊或數(shù)據泄露。隨著網絡規(guī)模的擴大和復雜性的增加，安全防護的難度也在加大。在傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)中，用戶的出行數(shù)據、位置信息等可能被收集和分析，存在隱私泄露的風險。特別是在數(shù)據共享和交換過程中，如何保障用戶隱私是一個亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種基于5g網絡智慧城市交通信息系統(tǒng)，優(yōu)化交通信號控制，提高道路通行效率。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明的技術方案如下：

3、一種基于5g網絡智慧城市交通信息系統(tǒng)，包括：

4、數(shù)字交通處理模塊，用于實時收集和分析各類交通設施與車輛的運行數(shù)據，以識別交通流模式、預測交通狀態(tài)，得到分析結果，并根據分析結果，自動調整交通信號、優(yōu)化交通流；

5、數(shù)字政務協(xié)同模塊，用于自動獲取并分發(fā)交通政策與法規(guī)的更新信息，自動化處理交通違規(guī)行為，同時收集并分析公眾對于交通政策的反饋信息，得到分析報告；

6、數(shù)字教育模塊，用于利用云數(shù)據平臺與5g網絡，自動更新并分發(fā)交通領域的在線教育資源和提供教育體驗，包括通過vr技術模擬交通場景，進行交通安全與規(guī)劃教育；

7、數(shù)字園區(qū)交通聯(lián)動模塊，用于實時共享園區(qū)內交通與物流信息，并自動進行交通與物流的智能調度；

8、數(shù)字水務協(xié)同管理模塊，用于實時監(jiān)測交通設施周圍的水文狀況，包括水位、降雨量，利用預測模型，自動預警影響交通的水務風險，包括洪水、內澇，得到預警結果，并根據預警結果，自動生成交通管制方案；

9、數(shù)字醫(yī)療響應模塊，用于實時進行通訊與數(shù)據共享，當交通事故發(fā)生時，自動定位傷者位置，調度醫(yī)療資源進行救援，并提供救援指導信息；

10、數(shù)字社區(qū)交通服務模塊，用于提供交通信息服務，并實時監(jiān)測社區(qū)交通狀況，生成和發(fā)布交通監(jiān)測報告，包括擁堵情況、停車信息，同時根據居民反饋，自動優(yōu)化和調整交通管理方案。

11、進一步的，實時收集和分析各類交通設施與車輛的運行數(shù)據，以識別交通流模式、預測交通狀態(tài)，得到分析結果，并根據分析結果，自動調整交通信號、優(yōu)化交通流，包括：

12、實時收集交通設施與車輛的運行數(shù)據，包括車輛速度、位置、流量、道路狀況；

13、從數(shù)據中提取與交通流模式識別相關特征，包括時間特征、空間特征和流量特征，并將相關特征組合成特征向量；

14、將特征向量輸入預設的神經網絡模型中進行深度學習和模式識別，以識別交通流模式；

15、根據識別的交通流模式和歷史數(shù)據，神經網絡模型預測未來的交通狀態(tài)，包括擁堵情況、車流速度，得到預測結果；

16、根據預測結果，自動調整交通信號的控制方案，包括調整紅綠燈時長、優(yōu)化信號配時。

17、進一步的，自動獲取并分發(fā)交通政策與法規(guī)的更新信息，自動化處理交通違規(guī)行為，同時收集并分析公眾對于交通政策的反饋信息，得到反饋報告，包括：

18、按照預設的時間間隔定期向數(shù)字政務平臺發(fā)送請求，以查詢是否有新的交通政策與法規(guī)更新；

19、數(shù)字政務平臺接收并解析交通政策與法規(guī)更新數(shù)據，提取關鍵信息，包括政策名稱、發(fā)布時間、內容，并通過5g網絡，將提取的關鍵信息實時分發(fā)至交通管理部門、交通參與者和公眾；

20、實時獲取交通違規(guī)行為數(shù)據，并根據交通政策與法規(guī)更新數(shù)據進行處理和分析，以識別違規(guī)行為類型、時間、地點信息；根據預設的處理規(guī)則，自動對違規(guī)行為進行處罰；

21、實時接收公眾對交通政策的反饋信息，包括意見、建議、投訴，并對反饋信息進行分類和整理，得到反饋報告。

22、進一步的，實時共享園區(qū)內交通與物流信息，并自動進行交通與物流的智能調度，包括：

23、實時采集交通流量、車輛位置、道路狀況、貨物狀態(tài)原始數(shù)據，并將原始數(shù)據轉換為狀態(tài)向量；

24、根據狀態(tài)向量，構建目標函數(shù)，并初始化一組調度參數(shù)，調度參數(shù)包括交通信號的控制方案、車輛的路徑規(guī)劃、貨物的裝卸順序；

25、通過園區(qū)交通與物流信息共享平臺實時更新狀態(tài)向量，以得到更新后狀態(tài)向量；

26、根據更新后狀態(tài)向量，計算目標函數(shù)關于調度參數(shù)的梯度，并迭代調整調度參數(shù)，得到優(yōu)化后的調度參數(shù)；

27、將優(yōu)化后的調度參數(shù)傳遞至園區(qū)的交通管理系統(tǒng)和物流操作系統(tǒng)，自動進行交通與物流的智能調度，包括調整交通信號、引導車輛行駛、安排貨物的裝卸、運輸和配送。

28、進一步的，目標函數(shù)的計算公式為：

29、；

30、其中，表示目標函數(shù)；表示權重系數(shù)；表示園區(qū)內車輛的平均行駛速度；表示擁堵指數(shù)的權重系數(shù)；表示擁堵指數(shù)；表示權重系數(shù)；表示貨物的平均運輸時間；表示貨物的裝卸時間；表示配送準時率的權重系數(shù)；表示配送準時率；表示權重系數(shù)；表示交通信號的控制效率；表示車輛的路徑規(guī)劃效率；表示貨物的裝卸順序效率。

31、進一步的，優(yōu)化后的調度參數(shù)計算公式為：

32、；

33、其中，表示第次迭代更新后的參數(shù)向量；表示第次迭代后的參數(shù)向量；表示第次迭代的學習率；表示目標函數(shù)在參數(shù)向量處的梯度向量；、表示正則化參數(shù)；、表示動量參數(shù)；、表示第?次和第次迭代后的參數(shù)向量。

34、進一步的，實時監(jiān)測交通設施周圍的水文狀況，包括水位、降雨量，利用預測模型，自動預警影響交通的水務風險，包括洪水、內澇，得到預警結果，并根據預警結果，自動生成交通管制方案，包括：

35、將實時監(jiān)測到的水文數(shù)據輸入預測模型中，預測未來一段時間內的水務風險，得到水務風險預測結果，包括風險類型、發(fā)生概率、影響范圍；

36、根據水務風險預測結果，評估洪水、內澇水務風險的發(fā)生概率和影響程度，得到風險評估結果；

37、當風險評估結果超過預設閾值時，自動發(fā)布預警信息，包括風險類型、預警級別、影響范圍；

38、根據預警信息，初始化一組交通管制方案，包括封閉某些路段、限制車輛通行，得到初始交通管制方案集；

39、將初始交通管制方案集中的每個方案作為一個解向量，并對解向量進行隨機變異，生成新的候選解；

40、將新的候選解與原始解向量進行交叉，生成新的解向量組合；

41、根據適應度函數(shù)評估新的解向量組合，并確定進入下一輪迭代的解向量；

42、重復進行變異、交叉和評估過程直至達到預設的迭代次數(shù)，從解向量集中確定最終解作為交通管制方案。

43、進一步的，適應度函數(shù)的計算公式為：

44、；

45、其中，表示在交通管制方案下的適應度值；表示交通流暢度的權重系數(shù)；表示第條路段的車輛平均速度；表示路段的總數(shù)；表示第條路段的權重系數(shù)；、表示索引變量；表示風險緩解的權重系數(shù)；表示在交通管制方案下處于水務風險中的區(qū)域面積；表示風險區(qū)域面積的調整系數(shù)；表示總區(qū)域面積；表示實施成本的權重系數(shù)；表示成本項的總數(shù)；表示第項實施成本；表示第項成本的權重系數(shù)；表示安全性的權重系數(shù)；表示在交通管制方案下預測的交通事故數(shù)量；表示基準事故數(shù)量。

46、進一步的，實時進行通訊與數(shù)據共享，當交通事故發(fā)生時，自動定位傷者位置，調度醫(yī)療資源進行救援，并提供救援指導信息，包括：

47、實時監(jiān)控交通狀況，以檢測異常的交通狀況，包括車輛突然停止、速度急劇下降，并確定異常的交通狀況是否是事故現(xiàn)場；

48、若確定是事故現(xiàn)場，則對事故現(xiàn)場的數(shù)據進行分析，包括車輛位置、攝像頭監(jiān)控畫面，以確定傷者的位置，并訪問數(shù)字地圖和gps數(shù)據，確定傷者的地理位置；

49、數(shù)字醫(yī)療平臺接收事故現(xiàn)場信息，根據傷者的位置和傷情調度醫(yī)療資源進行救援，并通過5g網絡向救援人員提供實時的救援指導信息，包括救援路線、傷者位置的描述、傷情評估。

50、進一步的，提供交通信息服務，并實時監(jiān)測社區(qū)交通狀況，生成和發(fā)布交通監(jiān)測報告，包括擁堵情況、停車信息，同時根據居民反饋，自動優(yōu)化和調整交通管理方案，包括：

51、根據社區(qū)內的交通數(shù)據，生成包含擁堵情況、停車信息、平均車速的交通監(jiān)測報告；

52、將交通監(jiān)測報告通過社區(qū)公告欄進行發(fā)布，并通過調查問卷、在線評論、社區(qū)會議渠道自動收集對交通狀況和管理方案的反饋，形成反饋數(shù)據集；

53、根據反饋數(shù)據集，對現(xiàn)有交通管理方案進行優(yōu)化和調整，包括調整交通信號配時、增加停車位、改善擁堵路段。

54、本發(fā)明的上述方案至少包括以下有益效果：

55、實時收集和分析交通數(shù)據，精確識別交通流模式，有效預測交通狀態(tài)，為交通管理提供科學依據。自動調整交通信號和優(yōu)化交通流，減少交通擁堵，提高道路通行效率。通過實時數(shù)據分析，及時發(fā)現(xiàn)交通異常情況，提升交通安全性。與數(shù)字政務平臺無縫對接，確保交通政策與法規(guī)的及時更新和廣泛傳播。

56、自動化處理交通違規(guī)行為，提高效率，減少人為干預。收集并分析公眾反饋，為政策制定和調整提供數(shù)據支持，增強公眾參與度。利用云數(shù)據平臺和5g網絡，實現(xiàn)交通領域在線教育資源的實時更新和廣泛分發(fā)。

57、通過vr技術模擬真實交通場景，提供沉浸式交通安全與規(guī)劃教育體驗，提高教育效果。擴大交通教育的受眾范圍，提升公眾的交通安全意識和規(guī)劃能力。實時共享園區(qū)內交通與物流信息，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和智能調度。提高園區(qū)內交通和物流的協(xié)同效率，降低運營成本，提升園區(qū)整體競爭力。實時監(jiān)測交通設施周圍的水文狀況，及時預警水務風險，如洪水、內澇等。根據預警結果自動生成交通管制方案，確保交通安全，減少災害損失。提升城市應對水務風險的能力，保障交通系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

58、實時進行通訊與數(shù)據共享，確保在交通事故發(fā)生時能夠迅速定位傷者位置。

59、高效調度醫(yī)療資源進行救援，提供及時的救援指導信息，減少傷害。提升救援的響應速度和服務質量。提供便捷的交通信息服務，幫助居民及時了解交通狀況，合理規(guī)劃出行路線。實時監(jiān)測社區(qū)交通狀況，生成和發(fā)布交通監(jiān)測報告，為居民提供準確的交通信息。根據居民反饋自動優(yōu)化和調整交通管理方案，滿足居民需求，提升社區(qū)交通管理水平。