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申请/专利权人：西安金路交通工程科技发展有限责任公司

摘要：本发明涉及数据传输技术领域，具体涉及一种基于云计算的智慧交通监测与传输系统。该系统包括处理器和存储器，处理器执行存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：根据监测区域的智慧交通节点图上的各个交通节点在当前监测时刻对应的当前交通数据向量和目标交通数据序列集合，得到监测区域内的各个路侧边缘计算节点对应的交通节点传输序列，各个路侧边缘计算节点依次将其对应的交通节点传输序列中的各个交通节点在当前监测时刻对应的当前交通数据向量传输到云服务器中。本发明能够使得云服务器及时的接收到出现路况异常的交通节点的交通数据向量，进而也能及时的发现出现路况异常的道路，还能够及时的对出现路况异常的道路进行处理。

主权项：1.一种基于云计算的智慧交通监测与传输系统，包括处理器和存储器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：获取目标监测区域对应的智慧交通节点图、所述智慧交通节点图上的各个交通节点在当前监测时刻对应的当前交通数据向量以及所述各个交通节点在当前监测时刻对应的目标交通数据序列集合；根据所述目标交通数据序列集合，得到所述各个交通节点在当前监测时刻对应的当前重要程度；根据所述当前重要程度，得到所述各个交通节点在当前监测时刻对应的目标重要程度；获取所述目标监测区域内的各个路侧边缘计算节点以及位于所述各个路侧边缘计算节点的监测距离范围内的所有交通节点构建的交通节点集合，并记为对应路侧边缘计算节点对应的覆盖交通节点集合，按照所述目标重要程度从大到小的顺序对所述覆盖交通节点集合中的各个交通节点进行排列，获取得到所述各个路侧边缘计算节点对应的交通节点传输序列，所述各个路侧边缘计算节点依次将其对应的交通节点传输序列中的各个交通节点在当前监测时刻对应的当前交通数据向量传输到云服务器中；根据所述目标交通数据序列集合，得到所述各个交通节点在当前监测时刻对应的当前重要程度的方法，包括：根据所述各个交通节点对应的目标交通数据序列集合，得到任意两个交通节点之间的目标相关系数；针对于所述智慧交通节点图上的任一交通节点a：在所述智慧交通节点图上，将除所述交通节点a之外的所有交通节点构建的集合记为所述交通节点a对应的待分析交通节点集合B，并将所述待分析交通节点集合B中的所有节点均记为待分析交通节点；针对于所述待分析交通节点集合B中的任一待分析交通节点b0，在所述智慧交通节点图上，获取得到所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的最短路径距离以及所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的欧式距离，获取得到所述交通节点a到所述待分析交通节点b0的最短路径中所遍历的所有交通节点构建的序列，并记为所述交通节点a与所述待分析交通节点b0对应的特征交通节点序列D0，将所述特征交通节点序列D0中的所有交通节点均记为特征交通节点；根据所述交通节点a与所述待分析交通节点集合B中的各个待分析交通节点之间的目标相关系数、最短路径距离、欧式距离以及所述交通节点a与所述待分析交通节点集合B中的各个待分析交通节点对应的特征交通节点序列，获取得到所述交通节点a与所述待分析交通节点集合B中的各个待分析交通节点之间的目标关联因子；获取所述各个交通节点在当前监测时刻对应的异常程度值，根据所述异常程度值以及所述目标关联因子，得到所述各个交通节点在当前监测时刻对应的当前重要程度；所述智慧交通节点图上的各个交通节点在当前监测时刻对应的当前交通数据向量以及所述各个交通节点在当前监测时刻对应的目标交通数据序列集合的获取方法，包括：针对于所述交通节点a：获取所述交通节点a在目标历史监测时刻段中的各个历史监测时刻对应的历史交通数据向量，并均记为所述交通节点a对应的历史交通数据向量；所述交通数据向量均由A个不同类型的交通数据构成；针对于所述交通节点a在当前监测时刻对应的当前交通数据向量A0中的任一当前交通数据a0：在所述交通节点a对应的所有历史交通数据向量中，获取得到与所述当前交通数据a0类型相同的所有历史交通数据，并均记为所述当前交通数据a0对应的历史交通数据；按照采集时间的先后顺序对所述当前交通数据a0对应的所有历史交通数据进行排序，得到所述当前交通数据a0对应的历史交通数据序列；按照采集时间的先后顺序对所述当前交通数据a0以及所述当前交通数据a0对应的所有历史交通数据进行排序，得到所述当前交通数据a0对应的目标交通数据序列；将所述当前交通数据向量A0中的每个当前交通数据对应的目标交通数据序列构建的序列集合，记为所述交通节点a在当前监测时刻对应的目标交通数据序列集合；获取得到所述交通节点a与所述待分析交通节点集合B中的各个待分析交通节点之间的目标关联因子的方法，包括：针对于所述交通节点a：获取得到所述交通节点a对应的近邻交通节点集合；针对于所述待分析交通节点b0，若判断所述待分析交通节点b0不属于所述近邻交通节点集合，则将预设第一常数作为所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的关联优化因子，若判断所述待分析交通节点b0属于所述近邻交通节点集合，则根据所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的目标相关系数、所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的最短路径距离以及所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的欧式距离，得到所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的关联优化因子；根据所述特征交通节点序列D0中的相邻的两个特征交通节点之间的目标相关系数以及所述特征交通节点序列D0中的相邻的两个特征交通节点之间的路径距离，得到所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的初始关联因子；将所述初始关联因子与所述关联优化因子的乘积的归一化值，记为所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的目标关联因子；获取得到所述交通节点a对应的近邻交通节点集合的方法，包括：在所述智慧交通节点图上，获取与所述交通节点a直接相连的所有交通节点构建的集合，并记为所述交通节点a对应的直接连接交通节点集合；针对于所述直接连接交通节点集合中的任一交通节点g，将所述交通节点g与所述交通节点a之间的欧式距离，记为所述交通节点g对应的欧式距离；选取所述直接连接交通节点集合中的所有交通节点对应的欧式距离中的最大欧式距离，并记为所述交通节点a对应的极限物理距离；针对于所述待分析交通节点集合B中的任一交通节点b1，将所述交通节点a与所述交通节点b1之间的欧式距离，记为所述交通节点b1对应的第一距离；若判断所述交通节点b1对应的第一距离不大于所述极限物理距离，则将所述交通节点b1记为所述交通节点a对应的近邻交通节点；将所述交通节点a对应的所有近邻交通节点构建的集合记为所述交通节点a对应的近邻交通节点集合；得到所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的关联优化因子的方法，包括：将所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的最短路径距离的值记为L0，将所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的欧式距离的值记为L1，将L0与L1的比值记为所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的影响因子；将所述影响因子与所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的目标相关系数的乘积的归一化值记为归一化因子；获取预设第二常数，将所述预设第二常数与所述归一化因子的和记为所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的关联优化因子；根据如下公式得到所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的初始关联因子： ；其中，为所述交通节点a与所述待分析交通节点b0之间的初始关联因子，为所述特征交通节点序列D0中的特征交通节点的总数量，为所述特征交通节点序列D0中的第n-1个特征交通节点与第n个特征交通节点之间的目标相关系数，为所述特征交通节点序列D0中的第n-1个特征交通节点与第n个特征交通节点之间的路径距离，e为自然常数，Norm为归一化函数。

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