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电子信息技术,新一代信息技术产业,高端装备制造产业,制造业,交通运输、仓储和邮政业,教育,文化、体育和娱乐业,智能交通技术,下一代信息网络产业,人工智能,智能制造装备产业,轨道交通装备产业

本发明公开了一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法。该方法包括步骤：第一，利用各种传感器获取天气六要素和白昼时间，构建高速公路的天气区块密度图，采用基于马尔科夫链模型对天气进行评估，形成交通安全评价指标存储在控制中心的云平台。第二，捕获某雷达区块的车速信息和车辆停止状态信息，将信息存储在控制中心的云平台。云平台结合安全交通评价指标和车辆的车速、停止状态信息实现诱导模式的自适应切换和相邻雷达区块的智能诱导。本发明基于马尔科夫链对环境进行预测评估，实现了车辆诱导的精准化和智能化，具有广泛的应用前景。

一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法技术领域本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法，该方法利用马尔科夫链模型对环境因素进行评估，完成车辆诱导模式的自适应切换和相邻区块的交通状态信息推送。背景技术现有诱导技术常常利用诱导灯或诱导路标进行诱导。诱导灯诱导是控制中心根据全局的天气状况进行测量诱导，对于局部的团雾、降雨等特殊天气状况无法进行有效评估，使得设定的诱导方式不够合理，容易发生交通事故。交通标志诱导功能单一、在低能见度情况下难以看清，具有一定的局限性。因此，非常有必要针对局部区块，研究一种可以对环境进行评估，结合现有的物联网云技术，实现智能诱导的方法。发明内容为克服现有技术的短板，本发明提供了一种基于马尔科夫链的智能交通车辆自适应诱导方法利用马尔科夫链模型对环境因素进行评估，建立控制中心云平台进行数据的分组、存储、处理、转发和可视化，完成车辆诱导模式的自适应切换和相邻区块的交通状态信息推送。

西安交通大学要义勇教授与研究生和共同技术攻关成果。要义勇; 高射; 王世超; 辜林风

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