一种基于交通流量的路口饱和处置方法、系统及设备 |
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| 申请号 | CN202311335923.8 | 申请日 | 2023-10-13 | 公开(公告)号 | CN117953706A | 公开(公告)日 | 2024-04-30 |
| 申请人 | 浙江中控信息产业股份有限公司; | 发明人 | 金峻臣; 张润涵; 周俊杰; 吴昊; | ||||
| 摘要 | 本 发明 为解决解决路口交通饱和报警的问题，提供一种基于交通流量的路口饱和处置方法、系统及设备，方法包括计算所有拥堵 相位 滞留车辆数；判断是否存在未饱和相位；预测下一周期各相位所需的放行时间并验证合理性；输出对相位时间或滞留车辆的调整方案。本发明响应路口交通饱和报警事件，以各相位排队长度均衡为目标，调整 信号 方案，缓解路口拥堵现状。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种基于交通流量的路口饱和处置方法，其特征在于，包括以下步骤: |
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| 说明书全文 | 一种基于交通流量的路口饱和处置方法、系统及设备技术领域背景技术[0002] 目前，全球多个城市都面临着交通拥堵和安全问题，为此也涌现了条种各样的交通解决方案，其史最突出的就是智能交通。智能交通是指通过先进的技术手段，将交通相关信息收集、处理、传递并反向操作，从而实现交通的智能化和管理化。在智能交通中，智能交通信号灯控制技术是非常关键的一环。 [0003] 各国交通管理的经验表明，道路交通管理最有效的方法之一就是交通信号控制，对交通信号的时间进行合理的分配可以最直接的解决交通拥堵的问题，随着道路流量越来越大，按需分配周期内绿灯时间的方法已不适用于路口各方向车流量大的场景，为此急需研究出一种对路口饱和情况的处置方法，用来弥补单调整分配交通信号时间这一方法的局限性。 [0004] 为了解决以上问题，专利号为CN116453343A的中国发明专利提出智能网联环境下基于流量预测的智能交通信号控制优化算法、软件与系统，包括获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据；根据所述路口流量预测数据和预先训练好的交通信号控制优化模型，确定路口信号配时方案；根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制。本发明通过云控平台实时获取车流量数据，根据深度学习算法准确预测路口流量数据，为信号交叉口动态优化信号配时方案，提高路口流量资源配置。本发明还提供了一种智能交通信号控制系统、设备及介质。 发明内容[0006] 本发明主要是解决路口交通饱和报警的问题，提供了一种基于交通流量的路口饱和处置方法、系统及设备。 [0007] 本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于交通流量的路口饱和处置方法，其特征在于，包括以下步骤: S1、计算所有拥堵相位滞留车辆数； S2、判断是否存在未饱和相位； S3、预测下一周期各相位所需的放行时间并验证合理性； S4、输出对相位时间或滞留车辆的调整方案。 [0008] 本发明响应路口交通饱和报警事件，以各相位排队长度均衡为目标，调整信号方案，缓解路口拥堵现状。 [0009] 作为一种优选方案，在步骤S3中，所述计算调整包括优先减少未饱和相位时间，增加拥堵相位时间。 [0010] 作为一种优选方案，若减少时间不足以清空滞留车辆，则增加拥堵相位时间，继续增大周期直到最大周期。 [0011] 作为一种优选方案，若相位仍存在未清空的滞留车辆，则将剩余滞留车辆基于饱和车头时距计算出绿灯时间分配给该相位。 [0012] 作为一种优选方案，在步骤S2中，若存在相位满足平均车头时距大于最大车头时距，则标记该相位未饱和。 [0013] 作为一种优选方案，在步骤S1中，所述计算基于过车数据和密度数据。 [0014] 一种基于交通流量的路口饱和处置系统，其特征在于，所述系统包括用于调整相位的交通灯控制系统、车辆统计系统和云服务器，所述交通灯控制系统无线连接云服务器，所述云服务器无线连接车辆统计系统，本发明通过对交通流量进行监测并实时反馈给云服务器，云服务器再及时计算出最合适的调整方案给交通灯控制系统进行相位调整。 [0015] 作为一种优选方案，所述车辆统计系统包括视频监控模组，视频监控模组设置在反向车道的中间，视频监控模组包括用于监控对应车道的若干高清摄像头。 [0016] 作为一种优选方案，所述云服务器包括用于计算调整方案的云处理器，所述云处理器上接有传输数据用的接收发送模块、可模拟计算出拥堵路口模型的模拟计算模块和用于储存交通数据的云存储服务器，使本发明的系统可以对交通流量数据进行模拟计算分析，得到最优调整方案并输出，还能将数据与方案储存在云存储服务器上，方便工作人员查看。 [0018] 因此，本发明的优点是：本发明不仅给出详细的过程增加或减少特定相位的绿灯时间，还考虑到最大周期时仍可能未清空滞留车辆，这时将剩余车辆按饱和车头时距计算出绿灯时间均匀分配给各个相位。 附图说明 [0019] 图1是本发明的流程图；图2是本发明的系统架构图。 具体实施方式[0020] 下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。 [0021] 实施例一：本发明提供了一种基于交通流量的路口饱和处置方法，包括以下步骤： S1、收到饱和报警后，标记饱和相位，首先获取周期内各个非未饱和相位的绿末密度作为相位滞留车辆数dg,i，计算所有拥堵相位的总滞留车辆数： 其中，D为总滞留车辆数，接着计算滞留车辆数所需放行时间： tall＝D×th,max 其中，tall为滞留车辆数所需放行时间，th,max为最大车头时距。 [0022] S2、如果某些相位的车辆数未能在规定时间内通过路口，那么这些相位就被认为是未饱和的，根据平均车头时距：判断是否存在未饱和相位，其中， 为平均车头时距，tg,i为相位i的绿灯时间，Ni为相位i的过车数量，若存在相位i的平均车头时距满足： 则标记该相位未饱和，其中。然后计算未饱和相位可减少时间： ti,reduce＝min(tg,i‑Ni×th,max,tg,i‑tg,min) 其中，ti,reduce为未饱和相位可减少时间，tg,min为最小绿灯时间。为了减少未饱和相位的时间，系统会优先增加这些相位的绿灯时间。通过延长绿灯时间，更多的车辆将有机会通过路口，从而减少滞留车辆数量。然而，有时候仅仅减少时间可能无法完全清空滞留车辆。 [0023] S3、根据已有的数据模拟出拥堵路口模型进行计算，优先减少未饱和相位时间，增加拥堵相位时间，然后验证判断减少时间是否满足清空滞留车辆：其中，n相位总数，若tx≥0，则减少未饱和相位的时间足以清空滞留车辆，按下式更新各相位绿灯时间，并结束流程， 饱和相位时间： tg,i＝tg,i+dg,i×th,max 未饱和相位减少时间： 若tx<0，则减少未饱和相位的时间不足以清空滞留车辆，系统将继续增加拥堵相位的时间。通过增加拥堵相位的绿灯时间，可以进一步缓解交通拥堵，并给予等待车辆更多通过路口的机会。系统将继续增大信号周期，直到达到最大周期，计算饱和时间： tg,i＝tg,i+dg,i×th,max 计算未饱和相位减少时间： tg,i＝tg,i‑ti,reduce 计算各相位绿灯时间后，进入步骤S4。 [0024] S4、进行最大周期验证，设定Tmax为最大周期，T为所需周期，若Tmax≥T，则直接结束流程；若Tmax 如果 则tg,i＝tg,min，并更新超出时间： te＝＝te‑tg,i 否则 并更新超出时间： te＝＝te‑tg,i 即使在最大周期下，仍有可能存在滞留车辆。为了处理这些剩余车辆，系统将根据饱和车头时距的计算结果，将剩余绿灯时间均匀分配给各个相位。通过这种方式，尽可能多的车辆能够通过路口，减少交通拥堵并提高交通效率。并重复验证的过程。 [0025] S5、经过系统的智能计算和分析，对相位时间或滞留车辆进行调整后的方案将被输出，这意味着系统会将最佳的调整方案传送给交通信号机，以使其根据这些方案来调整相位时间或优化滞留车辆的处理。当系统发现某些相位需要调整时，它会生成一份详细的调整方案。这个方案可能涉及到增加或减少特定相位的绿灯时间，或者是根据饱和车头时距的计算结果，分配剩余绿灯时间给各个相位。方案还可能包括对滞留车辆的处理策略，例如通过延长绿灯时间以减少滞留车辆数量。一旦系统生成了调整方案，它将把这些方案通过无线方式传送到交通信号机中。交通信号机会根据接收到的方案进行相应的调整。这样，交通信号机就能根据系统提供的最优方案来改变相位时间或优化滞留车辆处理，从而实现交通流量的最佳管理。通过将调整方案输出到交通信号机，该系统能够实现实时的相位控制和交通流量优化。这种智能化的交通管理方式可以显著提高交通效率和减少拥堵，为驾驶员和行人提供更加顺畅和安全的出行环境。 [0026] 实施例二:本发明提供了一种基于交通流量的路口饱和处置系统，该系统可以通过智能化的方式对路口的交通流量进行实时监测和预测，并根据预测结果调整交通灯的相位，以达到最佳的交通流动效果，该系统包括用于调整相位的交通灯控制系统、车辆统计系统和云服务器，交通灯控制系统无线连接云服务器，云服务器无线连接车辆统计系统。 [0027] 车辆统计系统包括视频监控模组，视频监控模组设置在反向车道的中间，视频监控模组包括用于监控对应车道的若干高清摄像头，考虑到城市交通的高峰期和平峰期之间巨大的流量差异，该系统可以利用车辆统计系统中的视频监控模组来实时监测道路上车辆的数量、速度和车型等信息。例如，在早晚上下班高峰期，交通灯控制系统通过无线连接车辆统计系统，可以准确获取道路上车辆的情况。车辆统计系统中的若干高清摄像头能够全方位地监控交通流量，确保数据的准确性和可靠性。 [0028] 此外，该系统还可以结合气象因素对交通流量进行预测和处理。例如，在雨雪天气中，路面湿滑、能见度低等因素会导致交通流量异常增加，可能引发事故。云服务器中的云处理器可以接收来自车辆统计系统的数据，并结合已有模型进行分析和预测。基于这些信息，交通灯控制系统可以及时调整信号配时，引导车辆绕开受影响的路段，确保交通安全和畅通。云服务器包括用于计算调整方案的云处理器，所述云处理器上接有传输数据用的接收发送模块、可模拟计算出拥堵路口模型的模拟计算模块和用于储存交通数据的云存储服务器。 [0029] 在特定场景下，该系统还可以应用于快速路口饱和处置。例如，在突发事件或事故发生时，交通灯控制系统可以迅速反应并做出相应调整，以便将交通流导向其他可行的道路，避免进一步造成交通堵塞和混乱。云服务器中的云存储服务器能够储存大量的交通数据，为后续的数据分析和研究提供支持。 [0030] 由于该系统采用了云服务器架构，各个组件之间的无线连接使得系统更加灵活和可扩展。云处理器可以通过接收发送模块与车辆统计系统进行实时通信，从而动态获取最新的交通数据并进行计算和分析。同时，云服务器还具备模拟拥堵路口模型的功能，可以模拟不同场景下的交通流量情况，并为交通管理部门提供参考和决策支持。 [0031] 总之，这种基于交通流量的路口饱和处置系统具有广泛的应用前景。通过运用先进的技术手段，如车辆统计系统、云服务器和智能交通灯控制系统，它可以实现对路口交通流量的准确监测、预测和调整。无论是在城市交通管理、交通安全，还是交通效率和环保方面，该系统都能发挥重要作用，并为人们提供更加便利、高效和安全的交通出行环境。 [0032] 实施例三:本发明提供的一种基于交通流量预测的路口饱和处置设备，在现代城市交通管理中起着至关重要的作用，其核心组成部分为交通信号机，其通过智能化的方式对路口车辆流量进行预测，并根据预测结果进行相应的饱和处置措施。在交通信号机上设有一块总板，总板上设有若干接插件，总板可以通过接插件连接电源板和若干其他功能板，来实现各种丰富的功能。下面将通过补充使用场景实例来更详细地描述该设备的功能和应用。 [0033] 首先，考虑到城市交通的高峰期和平峰期之间巨大的流量差异，该设备可以根据历史数据和实时监测，准确预测不同时间段内的交通流量情况。例如，在上班和放学时间，道路上的交通流量通常会增加，而在深夜时段则会减少。通过提前了解这些信息，交通信号机可以灵活地调整信号配时，从而使交通流动更加高效并减少拥堵。 [0034] 此外，该设备还可以结合气象因素对交通流量进行预测和处理。例如，在暴雨天气中，道路可能会出现积水或其他不可预见的状况，导致交通流量异常增加，可能引发事故。交通信号机可以通过收集实时气象数据，并结合已有模型进行分析，及时调整信号配时，引导车辆绕开受影响的路段，确保交通安全和畅通。 [0035] 此外，该设备还可以与其他智能化交通系统集成，如车辆识别系统、交通摄像头等。通过与这些系统的互联互通，交通信号机可以实时获取道路上车辆的信息，包括数量、速度和车型等，从而更准确地预测交通流量。基于这些信息，交通信号机可以根据实际需求进行自适应调节，优化信号配时方案，提高交通效率。 [0036] 此外，在特定场景下，该设备还可以应用于快速路口饱和处置。例如，当发生突发事件或事故导致某个路段交通流量剧增时，交通信号机可以迅速反应并做出相应调整，以便将交通流导向其他可行的道路，避免进一步造成交通堵塞和混乱。 |
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