[发明专利]计算浮动车排队长度的收费站以及红绿灯实时路况信息方法

权利要求书

1.计算浮动车排队长度的收费站以及红绿灯实时路况信息方法，其特征在于包括以下步骤：

A：外部提供基于月度版地图计算的收费站、红绿灯、地图数据，写入到redis和couchbase，城市信息写入redis；

B：收费站制作原则，路链长度限制200米：其他说明，如果当前路链长度不足200米，但是追加下一LINK超过200米，追加下一LINK，如果拓扑长度不足200米，逆向拓扑至第一个分汇流点不进行打断继续拓扑，当路链拓扑中遇到第二个分汇流点则进行打断，支持收费站手动维护功能；

C：红绿灯制作原则，路链长度限制350米：当路链长度不满足350米，但追加下一Link，路链长度不足600米，保留下一Link到路链中，长度超过600米，不保留下一Link，当路链长度不满足打断条件，但遇到其他红绿灯，则进行打断，当路链长度不满足打断条件，但遇到收费站点，则进行打断；

D：数据接入：外部将浮动车相关的信息写入到kafka中，匹配，识别扎堆点的条件：扎堆时间大于等于15秒，点对的平均速度小于10，扎堆点的GPS时间距离轨迹退出时间在5分钟以内，排队长度：选择进入收费站后第一个扎堆点到收费站或红绿灯的距离；

E：融合：单车最大排队长度作为该收费站/红绿灯的排队长度，分城市：通过城市信息，将路况信息分城市；

F：发布：有排队长度且高频车辆数大于3的收费站或红绿灯，取所有link最大排队长度和最大高频车辆数，排队长度，重新定义5色状态；

(1)status-1畅通：queuingDistanceMax0queuingDistanceMax＝30；

(2)status-2缓慢：queuingDistanceMax30queuingDistanceMax＝70；

(3)status-3极度缓慢：queuingDistanceMax70 queuingDistanceMax＝100；

(4)status-4拥堵：queuingDistanceMax100queuingDistanceMax＝150；

(5)status-5极度拥堵：queuingDistanceMax150；

资源文件：基于外部月度资源文件制作相关配置文件，分别写入对应的redis、Couchbase，数据接入：外部数据源入kafka，属于外部触发；

所述匹配：实时从kafka拉数据，当有外部数据源写入kafka时，会读取到相关的数据，然后匹配地图信息，计算排队长度相关信息，将计算结果写会kafka；

所述融合：实时从kafka拉数据，当有匹配数据写入kafka时，会接收到数据，然后将多车融合，计算最后的排队长度信息，写入kafka中；

分组：实时从kafka拉数据，当有融合数据写入kafka时，会接收到数据，通过城市配置信息，将全国路网分城市，写入Couchbase中并向zookeeper指定节点发送通知，Zookeeper：用于数据监听，CouchBase：作为数据仓储以及配置管理；

所述发布：监听zk指定节点，接收到监听后，计算对应的状态，并向特定节点写通知，共后端服务使用；

Storm：分布式实时大数据处理框架，Kafka：一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。

2.根据权利要求1所述的计算浮动车排队长度的收费站以及红绿灯实时路况信息方法，其特征在于：所述Redis：远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。