一種基于視頻的區(qū)域自優(yōu)化信號控制方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及區(qū)域路網(wǎng)多個路口的交通信號優(yōu)化控制領(lǐng)域，具體是一種基于視頻的 區(qū)域自優(yōu)化信號控制方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 城市交擁堵和事故日益頻發(fā)，特別是交叉口路段擁堵事件嚴重，先進、適用的交通 管理系統(tǒng)是解決城市交通擁擠的最有效的途徑之一，而交通信號控制是交通管理系統(tǒng)的核 心，區(qū)域路網(wǎng)交通信號優(yōu)化控制可以最大限度的發(fā)揮區(qū)域交通誘導(dǎo)優(yōu)勢，提高道路交通運 行效率。
[0003] 視頻車輛檢測技術(shù)是通過在狀況復(fù)雜或容易形成擁堵的道路上安裝視頻采集設(shè) 備，對過往汽車數(shù)量、速度、排隊長度進行檢測，通過有線或無線網(wǎng)絡(luò)將采集到的數(shù)據(jù)傳回 服務(wù)器中心進行處理的技術(shù)，通過實時采集的交通參數(shù)可以進行動態(tài)交通信號控制，實現(xiàn) 交通流的有效規(guī)律誘導(dǎo)，最大限度的降低交通擁堵。
[0004] 目前，信號控制方法主要包括定時控制、多時段控制、感應(yīng)控制以及自適應(yīng)控制 等，傳統(tǒng)的模型算法過于生硬的根據(jù)某個交通參數(shù)的變化設(shè)定閾值來進行信號優(yōu)化，會造 成系統(tǒng)對狀態(tài)的誤判；本發(fā)明提出了一種基于視頻的區(qū)域自優(yōu)化信號控制方法，通過交叉 口運行指數(shù)的實時檢測和綜合分析，提取區(qū)域路網(wǎng)多個路口的信號控制自優(yōu)化算法，可以 極大提高區(qū)域路網(wǎng)道路交通的運行效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] -種基于視頻的區(qū)域自優(yōu)化信號控制方法及裝置，該方法中所使用的設(shè)備包括視 頻設(shè)備，數(shù)據(jù)通信設(shè)備，數(shù)據(jù)存儲和標準化服務(wù)器，區(qū)域路網(wǎng)自優(yōu)化信號處理服務(wù)器以及信 號發(fā)布終端設(shè)備，所述各設(shè)備之間依順序信號連接，該方法包括如下步驟：
[0006] (1)在交叉口各個進口方向上安裝視頻車輛檢測設(shè)備，調(diào)節(jié)檢測面的角度，確定檢 測區(qū)和盲區(qū)臨界線位于停車線前10-20米處；
[0007] (2)對區(qū)域路網(wǎng)的交叉口按順序進行編號，然后對每個交叉口的檢測器按照順時 針方向進行編號，對路口所屬的路段編號與檢測器編號進行綁定；
[0008] (3)通過視頻車輛檢測設(shè)備，實時采集檢測區(qū)段的交通流和車輛速度參數(shù)信息，所 述參數(shù)信息經(jīng)數(shù)據(jù)通信設(shè)備，實時傳回數(shù)據(jù)存儲和標準化服務(wù)器，進行實時數(shù)據(jù)存儲和標 準化處理；
[0009] (4)提取存儲服務(wù)器的實時交通數(shù)據(jù)，計算檢測區(qū)段平均交通流密度參數(shù)，并根據(jù) 平均交通流密度計算實時路段交通運行指數(shù)；
[0010] (5)根據(jù)路口各個進口方向路段的交通運行指數(shù)和路段道路等級屬性，聚合計算 交叉口交通運行指數(shù)，通過交叉口交通運行指數(shù)-信號周期關(guān)系模型計算交叉口信號控制 的周期，進而得出各個交叉口的信號周期；
[0011] (6)根據(jù)路口各個進口方向路段的交通運行指數(shù)和路段道路等級屬性，計算交叉 口干線交通運行指數(shù)，綜合計算區(qū)域路網(wǎng)交叉口交通運行指數(shù)平均值；
[0012] (7)基于區(qū)域路網(wǎng)交叉口交通運行指數(shù)平均值-綠信比模型，按照干線優(yōu)先原則， 計算區(qū)域路網(wǎng)各個交叉口干線的綠信比，然后計算各個交叉口干線信號控制紅燈和綠燈時 間；
[0013] (8)利用信號發(fā)布終端設(shè)備，通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫接口服務(wù)，將交叉口信號控制的實時 參數(shù)發(fā)送給信號控制燈，通過信號控制燈對區(qū)域路網(wǎng)各個路口交通進行動態(tài)誘導(dǎo)。
[0014] 一種基于視頻的區(qū)域自優(yōu)化信號控制方法及裝置，其特征在于：基于視頻的交通 運行指數(shù)模型構(gòu)建，交通運行指數(shù)-信號周期關(guān)系模型構(gòu)建，以區(qū)域路網(wǎng)交叉口交通運行 指數(shù)平均值-綠信比模型；
[0015] 所述基于視頻的交通運行指數(shù)模型構(gòu)建，包括路段交通運行指數(shù)、交叉口交通運 行指數(shù)、交叉口干線交通運行指數(shù)以及區(qū)域路網(wǎng)交通運行指數(shù)平均值4個部分；
[0016] (A)提取視頻檢測區(qū)段各個車道的交通流量數(shù)據(jù)和速度數(shù)據(jù)，在空間維度和時間 維度層面分別計算檢測區(qū)段的平均交通流參數(shù)和平均速度參數(shù)；
[0017] 平均交通流參數(shù)&通過公式
/，計算得到，其中，η為所在車道，N為路段 的車道總個數(shù)，qn為第η車道的交通流；平均速度參數(shù)Vn通過
H十算得到，其中， Vn為第η車道的速度，為單位粒度周期的平均速度；
[0018] (B)平均交通流密度參數(shù)pi過公式
計算得到；
[0019] (C)路段交通運行指數(shù)RTPI通過公式
[0020]
計算得到，其中X，y，z，p，m值是道路交通擁 堵感受優(yōu)化參數(shù)；
[0021] (D)交叉口交通運行指數(shù)ITPI通過公式
[0022] ITPI = RTPI1* ω JRTPIdco2+,…，+RTPI^co 〗計算得到，其中 ω 丨，ω2,…，（〇 〗為 各個進口方向的加權(quán)系數(shù)；
[0023] (E)交叉口干線交通運行指數(shù)IATPI通過公示
[0024] IATPI = RTpifcodRTPIdco2+, ···，+RTPIh* 〇^計算得到，其中 ω η ω2, ···，coh 為交叉口干線路段的加權(quán)系數(shù)；
[0025] 所述交通運行指數(shù)-信號周期關(guān)系模型構(gòu)建，信號周期參數(shù)C = T*ITPI/10, T是 預(yù)設(shè)信號周期參數(shù)；
[0026] 所述區(qū)域路網(wǎng)交叉口交通運行指數(shù)平均值-綠信比模型構(gòu)建，區(qū)域路網(wǎng)交叉口交 通運行指數(shù)平均值A(chǔ)ITPInrean，交叉口干線綠信比參數(shù)
，交叉口干線 綠燈時間G1= C iXn，交叉口干線紅燈時間R1= C ^G1-YA1為第i個交叉口的信號控制周 期時間，G1為第i個交叉口區(qū)域路網(wǎng)的綠燈時間，R1為第i個交叉口區(qū)域路網(wǎng)的紅燈時間， Y表示黃燈時間。
[0027] 本發(fā)明采用主動式視頻技術(shù)，可以對區(qū)域路網(wǎng)多個交叉口的實時交通狀態(tài)進行準 確檢測，制定區(qū)域路網(wǎng)最優(yōu)化信號控制方案，為交通管理和控制提供實時決策和應(yīng)急處理 信息，提升區(qū)域路網(wǎng)交通的運行效率和服務(wù)水平。
【附圖說明】
[0028] 圖1是本發(fā)明的工作流程圖；
[0029] 圖2圖1中所用的系統(tǒng)設(shè)備安裝示意圖；
[0030] 圖3圖1中所用的系統(tǒng)設(shè)備連接示意圖。
【具體實施方式】
[0031] 如圖1和2所示的一種基于視頻的區(qū)域自優(yōu)化信號控制方法及裝置，該方法中所 使用的設(shè)備包括視頻車輛檢測設(shè)備1，數(shù)據(jù)通信設(shè)備2,用于數(shù)據(jù)儲存和標準化服務(wù)器3,區(qū) 域路網(wǎng)自優(yōu)化處理服務(wù)器4和發(fā)布終端設(shè)備5,所述各設(shè)備之間依順序信號連接，該方法包 括下列的步驟：
[0032] S1、在交叉口各個進口方向上安裝視頻車輛檢測設(shè)備，調(diào)整檢測面的角度，確定檢 測區(qū)和盲區(qū)臨界線位于停車線前10-20米處；
[0033] S2、對區(qū)域路網(wǎng)的交叉口按順序進行編號，然后對每個交叉口的檢測器按照順時 針方向進行編號，對路口所屬的路段編號與檢測器編號進行綁定；
[0034] S21、對區(qū)域路網(wǎng)上的交叉口按順序進行編號，交叉口的編號為I1, i為交叉口排序 標簽，I為區(qū)域路網(wǎng)上交叉口的總個數(shù)，i < I ;
[0035] S22、交叉口的類型有多種，常見的有五岔路口、十字路口、T型路口，本方法按照交 叉口進口方向的個數(shù)（J)進行分類。
[0036] S23、對每個交叉口 I1按照順時針方向?qū)z測器進行編號，檢測器編號為D V i為 交叉口編號，j為進口方向編號，j < J ;
[0037] S24、視頻可以檢測的路段范圍是10米-100米，安裝位置前10米內(nèi)是盲區(qū)，盲區(qū) 內(nèi)檢測不到車輛的動態(tài)信息，因此交叉口視頻設(shè)備的安裝位置非常重要，確定待測路段后， 檢測區(qū)和盲區(qū)臨界線位于停車線前方10-20米處，一般十字路口的設(shè)備安裝示意圖如圖2。
[0038] S3、通過視頻車輛檢測設(shè)備，實時采集檢測區(qū)段的交通流和車輛速度參數(shù)信息，所 述參數(shù)信息經(jīng)數(shù)據(jù)通信設(shè)備，實時傳回數(shù)據(jù)存儲和標準化服務(wù)器，進行實時數(shù)據(jù)存儲和標 準化處理；
[0039] S4、提取存儲服務(wù)器的實時交通數(shù)據(jù)，計算檢測區(qū)段平均交通流密度參數(shù)，并根據(jù) 平均交通流密度計算實時路段交通運行指數(shù)；
[0040] S41、平均交通流密度
[0041] 視頻設(shè)備實時上報的數(shù)據(jù)格式為（t，n，q，V)，t表示上報時間，η表示所在車道，q 表示交通流數(shù)據(jù)，V表示車流速度數(shù)據(jù)，（t，n，q，v)的單位分別為秒、1、輛/小時/車道和千 米/小時。
[0042] 假設(shè)樣本數(shù)據(jù)集可表示為 S = {(t, 1，V1)，（t, 2, q2, v2)，. . .，（t, n, qn, vn)}，統(tǒng)計 時間內(nèi)待測路段空間維度和時間維度的平均交通流[，單位粒度周期的平均速度；,待測路 段空間維度和時間維度的平均交通密度? (單位：輛/千米/車道），則
[0043] .(.1.)
[0044] (2)
[0045] ⑶
[0046] 上述公式中：η為所在車道；N為路段的車道總個數(shù)；qn為第η車道的交通流；v n為 第η車道的速度。
[0047] S42、路段交通運行指數(shù)
[0048] 構(gòu)建路段交通運行指數(shù)RTPI (Road Traffic Performance Index)與平均交通流 密度?的函數(shù)關(guān)系模型，
[0049]
(4)
[0050] 其中X，y，z，p，m值是道路交