13、基于边缘计算和区块链的交通负载均衡技术解析

基于边缘计算和区块链的交通负载均衡技术解析

1. 模型操作

决策模型借助检测模型的预处理数据。智能节点存储汽车平均速度和当前汽车数量数据，通过 Kura 将这些数据共享到权威的 Raspberry Pi。决策模型和预测模型在同一容器中访问和处理数据，会观察诸如限速和道路最大占用率等参数，这些模型在网络中的 Raspberry Pi 上运行。

每次模型运行会延伸到接下来的 24 小时，提前一天进行预测。然后将结果与当前每小时的交通堵塞情况进行比较，根据比较结果为模型设定奖励，并根据总奖励分数为第二天定义新的训练。预测和决策结果会提供给观测中心。交通灯系统用图表表示，每条边有最大负载（最大占用率），节点代表交叉路口。利用流量算法，可以评估如何最有效地修改交通模式以降低特定道路的拥堵概率。

graph LR
    A[智能节点] -->|存储数据| B(数据)
    B -->|通过Kura共享| C(Raspberry Pi)
    C -->|模型处理| D(决策模型和预测模型)
    D -->|预测24小时| E(预测结果)
    E -->|与当前比较| F(比较结果)
    F -->|设定奖励| G(奖励)
    G -->|定义新训练| H(新训练)
    E -->|提供给| I(观测中心)

2. 区块链账本操作

认证和访问控制技术是解决物联网安全问题的主要元素。区块链是一种用于安全交易处理的分布式账本技术，区块链中的所有交易都存储在一个单一的账本中。本项目使用名为 Hyperle