基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法
专利汇可以提供基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法。现有的方法主要以浮动车数据为依据，而浮动车在不同时段的载客率和出车率差异很大，导致数据样本量不足且分布不均。本发明是通过匹配路段上下游车辆车牌号，得到每辆车的行程时间，继而得到路段行程时间；根据数据提供的驶入驶离方向以及车道信息，分别计算不同方向交通流的路段行程时间；通过分析道路、天气以及交通条件的相关性和显著性，得到行程时间的预测 算法 ，继而预测不同路段或不同时刻的路段行程时间。本发明充分利用现有视频资源获取充足的数据支持，弥补了传统检测方法样本量小且分不均的不足；数据匹配方法和行程时间计算方法简单快速，易于工程实现。，下面是基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法专利的具体信息内容。
1.基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
c1、通过路段上下游交叉口视频检测设备获取每一采样间隔内的车牌、交叉口编号、方向、车道、通过时刻、通过时刻瞬时速度这六项数据，剔除无效及重复数据；
c2、分析路段上下游方向匹配情况，利用步骤c1所得的数据进行车牌匹配，得到有效匹配对；
c3、数据采集间隔内行程时间计算；
c4、信息发布间隔内行程时间计算；
c5、路段行程时间预测。
2.根据权利要求1所述的基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法，其特征在于：步骤c1具体是：
c11、确定所需检测的路段，以及路段视频检测器布设情况；
c12、确定数据采样间隔：选取采样间隔为5分钟；
c13、通过视频检测设备获取每一采样间隔内车辆的车牌、交叉口编号、方向、车道、通过时刻、通过时刻瞬时速度这六项数据；
c14、剔除无效数据；所述无效数据包括：
车牌号为“摩托车”、“无牌”的车辆数据；
同一车牌号车辆在相同时刻存在于相同交叉口的重复数据。
3.根据权利要求1所述的基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法，其特征在于：步骤c2中进行车辆匹配的过程包括：
c21、根据所选路段交通流行驶方向，判别该路段上游驶入交通流方向和下游驶离交通流方向，并对采样间隔内的视频数据进行筛选；
c22、利用车牌号匹配通过上下游的车辆，得到所有匹配对；
c23、通过分析所有可能匹配对的出现原因及实际意义，剔除无效匹配对，得到计算路段行程时间相应的匹配数据，匹配数据对的信息包括：车牌、上游交叉口编号、驶入方向、驶入车道、通过时刻、通过时刻瞬时速度、下游交叉口编号、驶离方向、驶离车道、通过时刻、通过时刻瞬时速度。
4.根据权利要求1所述的基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法，其特征在于：步骤c3数据采集间隔内路段行程时间的计算过程包括：
c31、有效匹配对中车辆经过下游交叉口的时刻与车辆经过上游交叉口的时刻时间差即为单个车辆的路段行程时间：
式中，Tli表示l路段上车辆i的路段行程时间，单位为s； 表示l路段上车辆i通过下游交叉口的时刻； 表示l路段上车辆i通过上游交叉口的时刻；
每辆车的数据信息更新为：车牌、上游交叉口编号、驶入方向、驶入车道、通过时刻、通过时刻瞬时速度、下游交叉口编号、驶离方向、驶离车道、通过时刻、通过时刻瞬时速度、行程时间；
c32、剔除异常数据：
交通流理论异常数据剔除：
式中，Ll表示l路段的长度，单位为m； 表示l路段的拥堵速度， 表示l路段的最高限速；
统计学四分位阈值判别：
式中， 表示当前日期前一日的同一时段(车辆i所处的小时时段h)内l路段的25分位路段行程时间；
表示当前日期前一日的同一时段(车辆i所处的小时时段h)内l路段的75分位路段行程时间；
c33、分别计算下游不同交通流方向采样间隔内路段行程时间：
式中，TlDk表示l路段下游行驶方向为D的交通流在第k个采样间隔内的路段行程时间，D包括左直右三个方向，k＝1,2，……，K；
TlDki表示l路段下游行驶方向为D的交通流在第k个采样间隔内第i辆车的路段行程时间；
表示l路段下游行驶方向为D的交通流在第k个采样间隔内的有效匹配车辆数。
5.根据权利要求1所述的基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法，其特征在于：步骤c4信息发布间隔内行程时间获取的过程包括：
c41、分别计算下游不同交通流方向信息发布间隔内路段行程时间：
式中，TlDm表示l路段下游行驶方向为D的交通流在第m个信息发布间隔内的路段行程时间；
c42、数据缺失导致信息发布间隔无路段行程时间计算结果：
式中， 表示当前日期前一日内l路段下游行驶方向为D的交通流在第m个信息发布间隔内的路段行程时间；
表示当前日期前两日内l路段下游行驶方向为D的交通流在第m个信息发布间隔内的路段行程时间；
表示当前日期前一日内l路段下游行驶方向为D的交通流在第m-1个信息发布间隔内的路段行程时间；
TlDm-1表示l路段下游行驶方向为D的交通流在第m-1个信息发布间隔内的路段行程时间；
α表示当前信息发布间隔m的历史数据变化量 与前一信息发布间隔m-1
的数据变化量 的权重系数，α∈[0,1]。
6.根据权利要求1所述的基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法，其特征在于：步骤c5预测行程时间的过程包括：
c51、获取不同路段、不同日期下的路段行程时间历史数据，数据包括路段行程时间、信息发布间隔、下游交通流方向、路段长度、信息发布间隔内交通流量、绿信比；
信息发布间隔内交通流量的获取办法：
式中， 表示当期日期前j日l路段在第m个信息发布间隔内的交通流量，单位为veh；
表示当期日期前j日l路段下游左转交通流在第m个信息发布间隔内的交通流量，单位为veh；
表示当期日期前j日l路段下游直行交通流在第m个信息发布间隔内的交通流量，单位为veh；
表示当期日期前j日l路段下游右转交通流在第m个信息发布间隔内的交通流量，单位为veh；
绿信比直接根据信号配时方案得到，没有信号配时方案的情况下，绿信比通过原始数据计算获取；
第n个周期的周期时长为：
式中， 表示l路段D方向的第r车道上的交通流在第m个信息发布间隔内的第n个周期时长，单位为s；
表示l路段D方向的第r车道上的交通流在第m个信息发布间隔内的第n个车头时距峰值所处时刻；
表示l路段D方向的第r车道上的交通流在第m个信息发布间隔内的第n-1个
车头时距峰值所处时刻；
第n个周期D方向的绿灯时长为：
式中， 表示l路段D方向的第r车道上的交通流在第m个信息发布间隔内的第n个周期的绿灯时长，单位为s；
表示l路段D方向的上一相位交通流Dx第rx车道上的交通流在第m个信息发布间隔内的第n个车头时距峰值所处时刻；
l路段下游交叉口第m个信息发布间隔内的平均周期时长为：
式中， 表示l路段下游交叉口第m个信息发布间隔内的平均周期时长，单位为s；
表示l路段下游交叉口第m个信息发布间隔内的周期数；
ND表示l路段下游交叉口D方向交通流的车道数；
NS表示l路段下游交叉口直行交通流的车道数；
NR表示l路段下游交叉口右转交通流的车道数；
NL表示l路段下游交叉口左转交通流的车道数；
l路段下游交叉口D方向第m个信息发布间隔内绿灯时长 为：
l路段下游交叉口D方向第m个信息发布间隔内的绿信比 为：
c52、对数据行程时间、信息发布间隔、路段长度、信息发布间隔内交通流量、绿信比进行回归，确定行程时间的预测算法：
式中，T,L,Q,λ分别表示路段行程时间、路段的长度、交通流量、绿信比； β1，β2，β3，分别表示常数项以及路段的长度、交通流量、绿信比的影响系数；
c53、根据步骤c4和c5得到当前路段当前时刻以及其他路段未来时刻的路段行程时间。
基于视频检测器的城市道路路段行程时间检测方法
技术领域
背景技术
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