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一種基于視頻的相位差模糊推理確定方法

文檔序號:6691239閱讀:244來源:國知局
專利名稱:一種基于視頻的相位差模糊推理確定方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種交通信號控制參數(shù)的確定方法,具體是基于視頻信息的交通控制參數(shù)--相位差的模糊推理確定方法。
背景技術(shù)
交通信號控制參數(shù)-相位差是道路交通信號協(xié)調(diào)控制的重要參數(shù)之一,對于單向車道來說,非常容易確定相位差,而對于雙向車道來說,則需要考慮雙向車道的排隊(duì)情況來確定。在雙向交通流量不均衡的情況下,相位差的確定需要根據(jù)雙向車道上車輛排隊(duì)的不同長度及其實(shí)際情況來確定。通過檢索發(fā)現(xiàn)萬緒軍,陸華普,線控系統(tǒng)中相位差優(yōu)化模型研究,中國公路學(xué)報, 2001,14(2) =99-103 ;鄭培余等,一種交通信號控制系統(tǒng)分布式相位差優(yōu)化和調(diào)整策略,交通與計(jì)算機(jī),2004,22 (2) :3-7 ;李水友,周期和相位差快速調(diào)整策略,五邑大學(xué)學(xué)報,2005, 19(3) :29-33 ;朱文興等,城市交通主干路相位差優(yōu)化研究,計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2005, 41(20) =212-214 ;保麗霞等,基于預(yù)測路線行程時間的信號控制相位差優(yōu)化技術(shù)研究,公路交通科技,2007,24(8) =115-120 ;宋運(yùn)林,董超俊,混沌遺傳算法及其在相位差優(yōu)化中的應(yīng)用,科技信息,2007,35 =140-141 ;盧凱,徐建閩,干道協(xié)調(diào)控制相位差模型及其優(yōu)化方法,中國公路學(xué)報,2008,21 (I) 83-89 ;谷遠(yuǎn)利等,相鄰交叉口相位差優(yōu)化模型及仿真,吉林大學(xué)學(xué)報(增刊),2008,38 53-59 ;徐世洪等,基于自適應(yīng)遺傳算法的相位差優(yōu)化模型研究,交通信息與安全,2011,29 (2) : 13-18。上述現(xiàn)有技術(shù)大部分是基于建立相位差的解析模型,通過優(yōu)化算法如遺傳算法等來求解,其原理與本發(fā)明提出的模糊推理的方法不同。通過檢索發(fā)明專利發(fā)現(xiàn),隋亞剛,基于車牌識別數(shù)據(jù)的交通信號干線相位差優(yōu)化方法,2010,申請?zhí)?01010518636. 7。該發(fā)明是基于車牌識別技術(shù)的相位差優(yōu)化方法,它在相鄰的兩個交叉口用攝像機(jī)采集車輛的車牌號,比對車牌號和通過路口的ID來優(yōu)化和計(jì)算上下路口的時間差,本發(fā)明是利用視頻攝像機(jī)拍攝雙向車道的排隊(duì)長度,通過圖像識別技術(shù)獲取雙向車道的排隊(duì)長度,然后根據(jù)雙向排隊(duì)長度來模糊推理相位差的方法。顯然,兩種方法明顯不同。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種交通高峰時期,雙向車流量不均衡情況下的交通信號參數(shù)相位差的模糊推理方法,以期使雙向交通流在此相位差的控制下發(fā)揮更大的更有效地通過交叉路口,而且還能提高另一方向的交通效率。本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn),具體步驟如下一種基于視頻的相位差模糊推理確定方法,該方法的實(shí)現(xiàn)步驟如下步驟I :在某路段某一車流方向的側(cè)后方架設(shè)高清攝像機(jī),拍攝整個路段的雙向的車流排隊(duì)情況,通過圖像識別技術(shù),得到雙向車流的排隊(duì)長度;步驟2 :將雙向車流的排隊(duì)長度輸入模糊控制器,通過模糊推理得到該路段兩交叉口信號的相位差;步驟3 :將得到的相位差參數(shù)通過交通控制中心利用串口通信下載到各個交叉路口的信號控制器,信號控制器根據(jù)接收到的信號控制參數(shù)對道路的交通流實(shí)施控制。所述推理計(jì)算出相位差的步驟如下I)確定輸入輸出變量輸入變里!Q1 =Q1 = Q上/L輸入變 Q2 Q2 = Q 下/L輸出變量0為相位差時間At,單位秒2)確定論域和模糊子集輸入變量對于Q1和Q2均為針對同一路段而言,因此取相同的論域和模糊子集, 分別陳述如下論域?yàn)镼 =
;模糊子集# +’巾’力;設(shè)定語言變量,并記為 S(Small)=??;M(Medium)=中;B(Big)=大;輸出變量論域?yàn)? =
;模糊子集° =衡,巾,設(shè)定語言變量,并記為SH(Short)=短,ME (Medium)=中,LO(Iong)=長;3)建立模糊隸屬度函數(shù)輸入變量隸屬度函數(shù)取為梯形函數(shù),輸出變量隸屬度函數(shù)同樣取為梯形函數(shù);4)建立模糊規(guī)則表根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn),建立如下形式的模糊規(guī)則表,模糊關(guān)系為〃 '
SMBSSOMELOMMEBMELO5)模糊推理利用Mamdani推理算法
O =(< ιχ< 2)0^其中,O’為實(shí)際輸出相位差值的模糊子集變量值,和 2分別為實(shí)際輸入上下行排
隊(duì)長度與道路長度比值的模糊子集變量值;6)解模糊,得出相位差值選取重心法公式
o(w ,)* w Iο = ~ ~—,j = 0,1,2,. ·. ,28,29,
其中,O為相位差清晰值即實(shí)際值j為輸出變量相位差時間的論域值為對應(yīng)論域值%的隸屬度值。本發(fā)明的有益效果是將會使排隊(duì)較長方向的后方車流晚一些進(jìn)入下游路段,使車輛總的停車次數(shù)減少,而排隊(duì)較短方向的總車流量較小,多一些等待時間將不會影響總的通行效率,同時,也使得與本方向垂直方向通過交叉路口的車流獲得更長的通行時間。


圖I為攝像機(jī)的架設(shè)位置圖;圖2為相位差的模糊推理原理圖;圖3為輸入變量的隸屬度函數(shù)圖;圖4為輸出變量的隸屬度函數(shù)圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。如圖I所示,在路段某一方向的側(cè)后方架設(shè)高清攝像機(jī),利用此攝像機(jī)可以利用成熟的視頻識別技術(shù)獲取雙向車道在某一紅燈信號時的排隊(duì)長度,視頻識別車輛排隊(duì)長度的方法見參考文獻(xiàn)李巖,張學(xué)工,應(yīng)用圖像處理方法自動檢測路口車輛排隊(duì)長度,計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件,2003,20 (12) :47-49.本發(fā)明介紹的利用視頻采集車輛排隊(duì)與前述文獻(xiàn)的不同之處是本發(fā)明中,攝像機(jī)是對著路面上不同方向的兩列直行車輛排隊(duì)來拍攝并進(jìn)行識別, 而前述文獻(xiàn)是將攝像機(jī)對著一列直行車輛排隊(duì)拍攝并識別,最終效果是一致的。利用此方法采集到的車輛排隊(duì)長度將為下一步模糊推理做準(zhǔn)備。在雙向車流的排隊(duì)長度,從右往左的車輛排隊(duì)長度稱為Q上,從左往右的車輛排隊(duì)長度稱為Qt,獲取的9±和Qdf會被輸入模糊控制器,該模糊控制器的結(jié)構(gòu)如圖2所示。利用該模糊控制器,在合理的模糊規(guī)則的基礎(chǔ)上,推理計(jì)算出相位差的值A(chǔ)t。具體細(xì)節(jié)如下模糊控制器的設(shè)計(jì)如下(一 )確定輸入輸出變量輸入變量Q1 =Q1 = Q±/L(為方便,將輸入變量量化成0-1之間的值)輸入變 Q2 Q2 = Q 下/L輸出變量0,為相位差時間Δ t,單位秒( 二 )確定論域和模糊子集輸入變量對于QJPQ2均為針對同一路段而言,因此可取相同的論域和模糊子集, 分別陳述如下論域?yàn)镼 =
;模糊子集%=91={/>’ 力.設(shè)定語言變量,并記為 S(Small)=小;M(Medium)=中;B(Big)=大。輸出變量論域?yàn)? =
;模糊子集° = {fe’設(shè)定語言變量,并記
為SH(Short)=短,ME (Medium)=中,LO(Iong)=長。(三)建立模糊隸屬度函數(shù)輸入變量隸屬度函數(shù),不失一般性,取為梯形函數(shù)。(該函數(shù)可替代為其它常用的三角型、鐘形等函數(shù))輸出變量隸屬度函數(shù),不失一般性,同樣取為梯形函數(shù),(四)建立模糊規(guī)則表根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn),建立如下形式的模糊規(guī)則表,模糊關(guān)系為Λ。
權(quán)利要求
1.一種基于視頻的相位差模糊推理確定方法,其特征是,該方法的實(shí)現(xiàn)步驟如下步驟I:在某路段某一車流方向的側(cè)后方架設(shè)高清攝像機(jī),拍攝整個路段的雙向的車流排隊(duì)情況,通過圖像識別技術(shù),得到雙向車流的排隊(duì)長度;步驟2 :將雙向車流的排隊(duì)長度輸入模糊控制器,通過模糊推理得到該路段兩交叉口信號的相位差;步驟3 :將得到的相位差參數(shù)通過交通控制中心利用串口通信下載到各個交叉路口的信號控制器,信號控制器根據(jù)接收到的信號控制參數(shù)對道路的交通流實(shí)施控制。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于視頻的相位差模糊推理確定方法,其特征是,通過模糊推理得到兩交叉口信號的相位差的步驟如下1)確定輸入輸出變量輸入變星Qi Qi = Q上/L 輸入變量Q2 =Q2 = Q下/L輸出變量0為相位差時間At,單位秒2)確定論域和模糊子集輸入變量對于Q1和Q2均為針對同一路段而言,因此取相同的論域和模糊子集,分別陳述如下論域?yàn)镼=
;模糊子集 = =%巾,受定語言變量,并記為 S(Small)=小;M(Medium)=中;B(Big)=大;輸出變量論域?yàn)?=
;模糊子集° = d巾,m設(shè)定語言變量,并記為 SH(Short)=短,ME (Medium)=中,LO(Iong)=長;3)建立模糊隸屬度函數(shù)輸入變量隸屬度函數(shù)取為梯形函數(shù),輸出變量隸屬度函數(shù)同樣取為梯形函數(shù);4)建立模糊規(guī)則表根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn),建立如下形式的模糊規(guī)則表,模糊關(guān)系為K ;SMBSSOMELOMMEBMELO5)模糊推理利用Mamdani推理算法O =(qixq2)°^其中,0為實(shí)際輸出相位差值的模糊子集變量值,&和I2分別為實(shí)際輸入上下行排隊(duì)長度與道路長度比值的模糊子集變量值;6)解模糊,得出相位差值選取重心法公式
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于視頻的相位差模糊推理確定方法,該方法將會使排隊(duì)較長方向的后方車流晚一些進(jìn)入下游路段,使車輛總的停車次數(shù)減少,而排隊(duì)較短方向的總車流量較小,多一些等待時間將不會影響總的通行效率,同時,也使得與本方向垂直方向通過交叉路口的車流獲得更長的通行時間。本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟如下在某路段某一車流方向的側(cè)后方架設(shè)高清攝像機(jī),拍攝整個路段的雙向的車流排隊(duì)情況,通過圖像識別技術(shù),得到雙向車流的排隊(duì)長度;將雙向車流的排隊(duì)長度輸入模糊控制器,通過模糊推理得到該路段兩交叉口信號的相位差。
文檔編號G08G1/08GK102592464SQ20121006350
公開日2012年7月18日 申請日期2012年3月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月12日
發(fā)明者劉曉亮, 張立東, 朱文興 申請人:山東大學(xué)
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