專利名稱：基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實(shí)用新型涉及城市交通系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)技術(shù)，特別涉及一種基于數(shù) 據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
城市交通擁擠是影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活質(zhì)量的重要問題。實(shí)施 交通信號(hào)控制策略以減少延誤；發(fā)布實(shí)時(shí)交通信息以誘導(dǎo)車輛行駛乃保持 路網(wǎng)動(dòng)態(tài)均衡和緩解交通擁擠的交通管理措施。這兩種交通管理措施均以 交通狀態(tài)，特別是對(duì)交通擁擠程度的有效評(píng)價(jià)為前提。我國(guó)公安部和建設(shè) 部共同制定的《城市道路交通管理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》將"交通負(fù)荷度"和"交 叉路口阻塞率"作為城市道路交通管理科學(xué)化的重要指標(biāo)。采用高峰期道 路網(wǎng)交通負(fù)荷度來反映城市中心區(qū)域交通需求在時(shí)間上的集中程度，是一 天中最不利狀況下的供求矛盾的緊張程度。采用交叉路口阻塞率來衡量整 個(gè)路網(wǎng)的飽和程度，是檢査交通管理效果、制定交通需求管理對(duì)策、提出 交叉口改造規(guī)劃建設(shè)方案的依據(jù)。周期性阻塞交叉路口是指一定時(shí)間內(nèi)經(jīng) 常出現(xiàn)阻塞的交叉口 (不是隨機(jī)或意外原因引起的)。信號(hào)燈控制交叉口 若3次綠燈顯示車輛未通過路口的為嚴(yán)重阻塞。
專利號(hào)為WO2005064565-A1的發(fā)明專利公開了一種提供交通狀態(tài)信 息的方法，在交通狀態(tài)標(biāo)識(shí)文本，尤其是利用車輛定位檢測(cè)設(shè)備的GPS 信息判斷車輛平均速度，通過擁擠檢測(cè)設(shè)備的平均速度預(yù)設(shè)值判別交通狀 態(tài)。該提供交通狀態(tài)信息的方法采用速度參量來判別信號(hào)控制交叉口狀 態(tài)，這對(duì)于控制參數(shù)變化的交叉路口來說是不太合適的，當(dāng)信號(hào)控制參數(shù) 變化時(shí)延誤時(shí)間部分將會(huì)改變，判別參量的閾值也隨之而改變。
專利號(hào)JP2006085511-A的發(fā)明專利公布了一種通過道路交通感應(yīng)器 或探測(cè)在擁擠區(qū)域行駛所積累的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的交通信息預(yù)測(cè)系統(tǒng)。同時(shí) 考慮到周內(nèi)星期、法定假期等時(shí)間因素，對(duì)擁擠區(qū)域的檢測(cè)數(shù)據(jù)通過聚類 方法用各種各樣的類別進(jìn)行交通狀態(tài)評(píng)價(jià)。發(fā)明專利(ZL02113826.5)公布了一種基于視頻車輛光學(xué)特征識(shí)別匹配 的交通流量檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用機(jī)器視覺技術(shù)，采集城市交通道路或高 速高等級(jí)公路任意路段兩個(gè)或兩個(gè)以上不同位置車道上行駛的車輛圖像， 識(shí)別出車輛的光學(xué)特征，通過對(duì)不同位置采集和識(shí)別的車輛光學(xué)特征匹配 結(jié)果，計(jì)算出該路段上車輛通行能力包括車流量、密度、車速、車距、逆 行、超速、滯留技術(shù)指標(biāo)，為交通系統(tǒng)工程提供智能化管理必需的交通流 景梓,
發(fā)明專利(ZL200510040621.3)公開了一種交通信號(hào)控制系統(tǒng)運(yùn)行模式 自適應(yīng)轉(zhuǎn)換方法，將實(shí)時(shí)交通需求分成輕交通、中交通和重交通三種狀態(tài)， 由此作為交通信號(hào)控制系統(tǒng)運(yùn)行模式自適應(yīng)轉(zhuǎn)換的判別參數(shù)。
由此可見，基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)特征以揭示交通流運(yùn)動(dòng)機(jī)理的交通系統(tǒng) 狀態(tài)評(píng)價(jià)系統(tǒng)或方法，是保證交通信號(hào)控制系統(tǒng)有效性的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)， 但目前尚鮮有涉及。

實(shí)用新型內(nèi)容
本實(shí)用新型的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點(diǎn)和不足，提供一種在 檢測(cè)方法、數(shù)據(jù)處理和狀態(tài)評(píng)價(jià)等方面實(shí)用性強(qiáng)，判斷準(zhǔn)確性高，適用范 圍廣的基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)。
本實(shí)用新型的目的通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào) 控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括車輛狀態(tài)檢測(cè)單元、控制狀態(tài)監(jiān) 測(cè)單元、信號(hào)采集單元、微處理單元(UCPU)、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處 理單元(CPU)、交通狀態(tài)顯示單元，其中車輛狀態(tài)檢測(cè)單元和控制狀態(tài) 監(jiān)測(cè)單元并行與信號(hào)采集單元信號(hào)連接后，信號(hào)采集單元還與微處理單元 (UCPU)、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元(CPU)、交通狀態(tài)顯示單元依 次信號(hào)連接，所述微處理單元(u CPU)還與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元信號(hào)連接， 所述控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元與交通信號(hào)燈信號(hào)連接。
所述控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元為交通信號(hào)燈控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)電路，它可監(jiān)測(cè)交 通信號(hào)燈的燈色狀態(tài)。
所述車輛狀態(tài)檢測(cè)單元為基于地點(diǎn)斷面的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的交通檢測(cè) 器，它可采用各種接觸式或非接觸式交通檢測(cè)原理和檢測(cè)技術(shù)，例如電磁 感應(yīng)式車輛檢測(cè)線圈。車輛狀態(tài)檢測(cè)單元采集車輛經(jīng)過交通檢測(cè)區(qū)域的交通流的實(shí)時(shí)信號(hào)波形。
所述微處理單元包括在線傳輸實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的接口電路，以及由便攜 式電腦離線傳輸歷史數(shù)據(jù)的接口電路。
本實(shí)用新型實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和 評(píng)價(jià)的方法，包括下述步驟——
A、 在信號(hào)控制交叉口特定道路斷面采集持續(xù)時(shí)間不低于35天的實(shí)時(shí)
信號(hào)波形，構(gòu)造交通流特征參量；
B、 對(duì)交通流特征參量進(jìn)行信號(hào)濾波，獲取飽和交通流的樣本總體；
C、 計(jì)算飽和交通流的樣本總體的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和極值，作為飽和交 通流狀態(tài)判別函數(shù)；
D、 實(shí)時(shí)檢測(cè)城市信號(hào)控制交叉口交通流向綠燈相位的信號(hào)波形，構(gòu) 造交通流向特征參量序列；
E、 將交通流向特征參量序列代入綠燈相位狀態(tài)判別模型，構(gòu)造綠相 狀態(tài)判斷序列；
F、 將綠相狀態(tài)判斷序列代入交通流向狀態(tài)判別模型，判斷交叉口交 通流向的交通狀態(tài)；
G、 可視化顯示信號(hào)控制交叉口的車道服務(wù)水平。 所述步驟A包括如下具體步驟
Al、在信號(hào)控制交叉口入口車道選擇距離停車線不大于20米的路段 設(shè)置交通檢測(cè)器。盡量避免在不同流向車輛行駛軌跡交匯處、或受掉頭車 輛影響的路段內(nèi)設(shè)置交通檢測(cè)器；
A2、設(shè)置交通檢測(cè)器的交通檢測(cè)區(qū)域?yàn)檠剀囕v行駛方向的長(zhǎng)度，以能 辨識(shí)每輛車運(yùn)動(dòng)軌跡為宜；
A3、車輛狀態(tài)檢測(cè)單元采集車輛經(jīng)過交通檢測(cè)區(qū)域的交通流的實(shí)時(shí)信 號(hào)波形；控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元采集交通信號(hào)燈的綠燈信號(hào)波形。選取采集時(shí) 間不低于5周/ 7天/ 24小時(shí)的連續(xù)檢測(cè)時(shí)間；
A4、信號(hào)采集單元分別采集車輛狀態(tài)檢測(cè)單元和控制狀態(tài)檢測(cè)單元的 實(shí)時(shí)信號(hào)波形、綠燈信號(hào)波形，然后輸入微處理單元；
A5、微處理單元對(duì)信號(hào)采集單元傳來的實(shí)時(shí)信號(hào)波形、綠燈信號(hào)波形 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并將預(yù)處理后的交通流和交通信號(hào)燈實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)經(jīng)過 數(shù)據(jù)傳輸單元傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理單元，并同時(shí)保存到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元；A6、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元保存不少于7天的交通流和交通信號(hào)燈實(shí)時(shí)交
通數(shù)據(jù)，以備一旦數(shù)據(jù)傳輸單元出現(xiàn)故障后，由便攜式電腦接收實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
和歷史數(shù)據(jù)；
A7、如圖3所示，數(shù)據(jù)處理單元選擇35天連續(xù)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造隨著 交通密度(Occupancy)變化且具有穩(wěn)定極小值的車輛時(shí)距(Headway)作為飽 和交通流特征參量，車輛時(shí)距的單位為秒(sec)。
所述步驟B包括如下具體步驟
Bl、數(shù)據(jù)處理單元對(duì)步驟A7產(chǎn)生的飽和交通流特征參量進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù) 處理，去掉異常值，修復(fù)缺失值，產(chǎn)生有效特征參量；
B2、數(shù)據(jù)處理單元對(duì)步驟B1產(chǎn)生的有效特征參量進(jìn)行信號(hào)濾波，去 掉綠燈相位期間起步加速、停車減速、高速行駛通過交叉口等非排隊(duì)車輛 飽和流數(shù)據(jù)，以獲取飽和交通流特征參量的樣本總體。
所述步驟C包括如下步驟
Cl、數(shù)據(jù)處理單元將步驟B2的樣本總體按照工作日早高峰期、工作 曰晚高峰期、工作日非高峰期、工作日晚間、周末白天、周末晚間等時(shí)間 段劃分飽和交通流樣本子集。計(jì)算各樣本子集的均值五,、標(biāo)準(zhǔn)差^和極 小值M/""
C2、數(shù)據(jù)處理單元根據(jù)各樣本子集的均值《、標(biāo)準(zhǔn)差 和極小值^T/
計(jì)算飽和交通流樣本子集狀態(tài)判別函數(shù)
判別函數(shù)下限= min {M",, (- 2ct, )}
判別函數(shù)上限^=g.+2c7,.
所述步驟D包括如下詳細(xì)步驟
Dl、按照步驟A1 A3采集實(shí)時(shí)信號(hào)波形和綠燈相位波形；
D2、數(shù)據(jù)處理單元在綠燈相位時(shí)間內(nèi)，將實(shí)時(shí)信號(hào)波形劃分為不少于
5個(gè)時(shí)間片段，計(jì)算時(shí)間片段交通流向特征參量并構(gòu)造交通流向特征參量序列。
所述步驟E包括如下詳細(xì)步驟
El、數(shù)據(jù)處理單元在步驟D2所產(chǎn)生的交通流向特征參量序列中去掉 綠燈相位時(shí)間的第一個(gè)起步加速時(shí)間片段(也稱前損失時(shí)間)和最后一個(gè) 可能的減速停車時(shí)間片段(也稱后損失時(shí)間)，將剩余的時(shí)間片段作為綠
6相狀態(tài)判斷序列；
E2、綠相狀態(tài)判斷序列中任意一個(gè)時(shí)間片段，若交通流向特征參量A,
滿足Ae(&,&)，則該時(shí)間片段稱為飽和片段；反之，則稱為非飽和片 段；
E3、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中沒有飽和片段或只有若干個(gè)不連續(xù)的 飽和片段，表示該交通流向車道內(nèi)沒有或只有少量積存的排隊(duì)車輛，車輛 可以快速通過交叉口，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為自由綠相；
E4、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中連續(xù)的飽和片段數(shù)小于總片段數(shù)的 2/3，表示該交通流向車道內(nèi)積存的排隊(duì)車輛可以全部消散，則稱該綠相狀 態(tài)判斷序列為通暢綠相；
E5、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中連續(xù)的飽和片段數(shù)大于總片段數(shù)的 4/5，表示該交通流向車道在綠燈相位時(shí)間一直處于消散排隊(duì)車輛的飽和流 狀態(tài)，甚至可能還會(huì)積存一部分排隊(duì)車輛等待下一個(gè)綠燈相位的到來，則 稱該綠相狀態(tài)判斷序列為飽和綠相。
所述步驟F包括如下詳細(xì)步驟
Fl、數(shù)據(jù)處理單元將綠相狀態(tài)判斷序列依時(shí)間順序排列，滑動(dòng)判斷交 叉口交通流向的交通狀態(tài)。考慮連續(xù)三個(gè)以上的綠相狀態(tài)判斷序列 F2、若連續(xù)三個(gè)以上的自由綠相，則該交通流向?yàn)樽杂赏ㄐ袪顟B(tài)； F3、若連續(xù)三個(gè)以上的自由綠相中包含若干個(gè)通暢綠相，則該交通流 向?yàn)橥〞碃顟B(tài)；
F4、若連續(xù)三個(gè)以上的自由綠相或通暢綠相中包含若干個(gè)不連續(xù)的飽 和綠相，則該交通流向?yàn)檩p度擁擠狀態(tài)；
F5、若連續(xù)三個(gè)以上的自由綠相或通暢綠相中包含連續(xù)二個(gè)飽和綠 相，則該交通流向?yàn)橹卸葥頂D狀態(tài)；
F6、若連續(xù)三個(gè)以上的自由綠相或通暢綠相中包含連續(xù)三個(gè)飽和綠 相，則該交通流向?yàn)橹囟葥頂D狀態(tài)；
F7、若綠相狀態(tài)判斷序列中包含了連續(xù)二個(gè)以上的非正常綠相狀態(tài)判 斷序列，很可能是由于下游路口重度擁擠或堵塞造成車輛排隊(duì)蔓延至本交 叉口使得交通秩序混亂，則該交通流向?yàn)槎氯麪顟B(tài)。
所述步驟G包括如下詳細(xì)步驟
Gl、交通狀態(tài)顯示單元采用由冷色至暖色的顏色漸變，可視化地表示信號(hào)控制路口通暢、擁擠、堵塞狀態(tài)下的車道服務(wù)水平。六種顏色代表六
級(jí)車道服務(wù)水平
G2、藍(lán)色表示交通流向?yàn)樽杂赏ㄐ袪顟B(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為A級(jí)； G3、淺藍(lán)色表示交通流向?yàn)橥〞碃顟B(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為B級(jí)； G4、綠色表示交通流向?yàn)檩p度擁擠狀態(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為C級(jí)； G5、黃色表示交通流向?yàn)橹卸葥頂D狀態(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為D級(jí)；
G6、橘黃色表示交通流向?yàn)橹囟葥頂D狀態(tài)時(shí)，車道服務(wù)為水平E級(jí)； G7、紅色表示交通流向?yàn)槎氯麪顟B(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為F級(jí)。 本實(shí)用新型適用利用交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的各種交通工程技術(shù)活 動(dòng)，如短時(shí)間尺度的交通信號(hào)控制、交通信息發(fā)布、交通流動(dòng)態(tài)分配、車 輛路徑導(dǎo)航、緊急事件調(diào)度和城市交通運(yùn)行管理，以及中長(zhǎng)時(shí)間尺度的交 通組織、交通規(guī)劃、道路維護(hù)和道路改造計(jì)劃等城市道路交通管理及決策 活動(dòng)。
本實(shí)用新型相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果(1)直觀明了， 易于應(yīng)用；本實(shí)用新型是一種在復(fù)雜環(huán)境下利用交通數(shù)據(jù)特征以評(píng)價(jià)城市 交通系統(tǒng)狀態(tài)的可視化的系統(tǒng)，判斷過程簡(jiǎn)單、方便，其結(jié)果以可視化形 式描述信號(hào)控制交叉口交通流的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，將交通管理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 賦予實(shí)操性很強(qiáng)的執(zhí)行步驟，非常便于交通管理部門及城市規(guī)劃部門應(yīng) 用。(2)判斷準(zhǔn)確性高；本實(shí)用新型實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路 口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)的方法的采集持續(xù)時(shí)間不低于35天的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作 為基礎(chǔ)構(gòu)造和優(yōu)化用于評(píng)價(jià)飽和交通流的狀態(tài)判別函數(shù)，而且每隔1 3 個(gè)月，均需利用前35天的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行定期更新和調(diào)整，所以數(shù)據(jù)采集 全面，對(duì)交通狀態(tài)反映的準(zhǔn)確性好。(3)適用范圍廣；本實(shí)用新型適用利 用交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的各種交通工程技術(shù)活動(dòng)，應(yīng)用面較廣；特別可 利用智能交通系統(tǒng)提供的交通數(shù)據(jù)建立狀態(tài)判別模型，應(yīng)用于治理交通堵 塞，從質(zhì)上提高現(xiàn)有道路網(wǎng)的交通管理水平，以較小的費(fèi)用來改善道路網(wǎng) 交通的整體運(yùn)行效率，為道路交通管理提供決策支持。


圖1為實(shí)用新型系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖； 圖2為本實(shí)用新型的工作流程圖；圖3為交通流狀態(tài)參量基本圖4為綠燈相位交通狀態(tài)判別模型；
圖5為信號(hào)控制交叉口交通流向狀態(tài)判別模型及可視化表達(dá)； 圖6為城市中心區(qū)交叉口實(shí)施案例交通流向狀態(tài)序列表。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合以城市中心區(qū)信號(hào)控制交叉口為實(shí)施案例及附圖對(duì)本實(shí)用 新型作進(jìn)一步詳細(xì)的描述。 實(shí)施例
如圖l所示，本實(shí)用新型基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài) 檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià) 系統(tǒng)，包括車輛狀態(tài)檢測(cè)單元、控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元、信號(hào)采集單元、微處 理單元(uCPU)、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元(CPU)、交通狀態(tài)顯示 單元，其中車輛狀態(tài)檢測(cè)單元和控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元并行與信號(hào)采集單元信 號(hào)連接后，信號(hào)采集單元還與微處理單元(UCPU)、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù) 據(jù)處理單元(CPU)、交通狀態(tài)顯示單元依次信號(hào)連接，所述微處理單元 (ii CPU)還與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元信號(hào)連接，所述車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元與交 通信號(hào)燈信號(hào)連接，所述車輛狀態(tài)檢測(cè)單元采集車輛經(jīng)過交通檢測(cè)區(qū)域的 交通流的實(shí)時(shí)信號(hào)波形。
所述控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元為交通信號(hào)燈控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)電路，它可監(jiān)測(cè)交 通信號(hào)燈的燈色狀態(tài)。
所述車輛狀態(tài)檢測(cè)單元為基于地點(diǎn)斷面的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的交通檢測(cè) 器，它可采用各種接觸式或非接觸式交通檢測(cè)原理和檢測(cè)技術(shù)，例如電磁 感應(yīng)式車輛檢測(cè)線圈。
所述微處理單元包括在線傳輸實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的接口電路，以及由便攜 式電腦離線傳輸歷史數(shù)據(jù)的接口電路。
如圖2所示，由本實(shí)用新型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路 口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)的方法，包括下述步驟——
A、 在信號(hào)控制交叉口特定道路斷面采集持續(xù)時(shí)間不低于35天的實(shí)時(shí) 信號(hào)波形，構(gòu)造交通流特征參量；
B、 對(duì)交通流特征參量進(jìn)行信號(hào)濾波，獲取飽和交通流的樣本總體；C、 計(jì)算飽和交通流的樣本總體的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和極值，作為飽和交 通流狀態(tài)判別函數(shù)；
D、 實(shí)時(shí)檢測(cè)城市信號(hào)控制交叉口交通流向綠燈相位的信號(hào)波形，構(gòu) 造交通流向特征參量序列；
E、 將交通流向特征參量序列代入綠燈相位狀態(tài)判別模型，構(gòu)造綠相 狀態(tài)判斷序列；
F、 將綠相狀態(tài)判斷序列代入交通流向狀態(tài)判別模型，判斷交叉口交 通流向的交通狀態(tài)；
G、 可視化顯示信號(hào)控制交叉口的車道服務(wù)水平。 執(zhí)行步驟A具體包括如下步驟
Al、在信號(hào)控制交叉口西進(jìn)口直行車道，選擇距離停車線上游lm處 設(shè)置交通檢測(cè)器。盡量避免在不同流向車輛行駛軌跡交匯處、或受掉頭車 輛影響的路段內(nèi)設(shè)置交通檢測(cè)器；
A2、設(shè)置交通檢測(cè)器的交通檢測(cè)區(qū)域?yàn)檠剀囕v行駛方向的長(zhǎng)度，長(zhǎng)度 一般不超過2米，使其能辨識(shí)每輛車運(yùn)動(dòng)軌跡；
A2、設(shè)置交通檢測(cè)器的交通檢測(cè)區(qū)域?yàn)檠剀囕v行駛方向的長(zhǎng)度，以能 辨識(shí)每輛車運(yùn)動(dòng)軌跡為宜；
A3、采用車輛狀態(tài)檢測(cè)單元，24小時(shí)不間斷地采集車輛經(jīng)過交通檢 區(qū)域的交通流的實(shí)時(shí)信號(hào)波形；采用控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通信號(hào) 燈的綠燈狀態(tài)，即交通信號(hào)燈的綠燈信號(hào)波形；
A4、信號(hào)采集單元分別采集車輛狀態(tài)檢測(cè)單元和控制狀態(tài)檢測(cè)單元的
實(shí)時(shí)信號(hào)波形、綠燈信號(hào)波形，然后輸入微處理單元；
A5、微處理單元對(duì)信號(hào)采集單元傳來的實(shí)時(shí)信號(hào)波形、綠燈信號(hào)波形 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并將預(yù)處理后的交通流和交通信號(hào)燈實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)經(jīng)過 數(shù)據(jù)傳輸單元傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理單元，并同時(shí)保存到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元；
A6、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元保存35天的交通流和交通信號(hào)燈實(shí)時(shí)交通數(shù) 據(jù)，以備一旦數(shù)據(jù)傳輸單元出現(xiàn)故障后，由便攜式電腦接收實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷 史數(shù)據(jù)；
A7、如圖3所示，數(shù)據(jù)處理單元選擇35天連續(xù)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造隨著 交通密度(Occupancy)變化且具有穩(wěn)定極小值的車輛時(shí)距(Headway)作為飽 和交通流特征參量，車輛時(shí)距的單位為秒(sec)。執(zhí)行步驟B具體包括如下步驟
Bl 、數(shù)據(jù)處理單元對(duì)步驟A7產(chǎn)生的飽和交通流特征參量進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，去掉異常值，修復(fù)缺失值，產(chǎn)生有效特征參量；
B2、數(shù)據(jù)處理單元對(duì)步驟B1產(chǎn)生的有效特征參量進(jìn)行信號(hào)濾波，去掉綠燈相位期間起步加速、停車減速、高速行駛通過交叉口等非排隊(duì)車輛飽和流數(shù)據(jù)，以獲取飽和交通流特征參量的樣本總體。
執(zhí)行步驟C具體包括如下步驟
Cl、數(shù)據(jù)處理單元將步驟B2的樣本總體按照工作日早高峰期、工作日晚高峰期、工作日非高峰期、工作日晚間、周末白天、周末晚間等時(shí)間段劃分飽和交通流樣本子集；選擇工作日晚高峰時(shí)間為17:00:00 19:00:00，計(jì)算該時(shí)間段樣本子集的均值五^、標(biāo)準(zhǔn)差^和極小值^T/"^
五5 = 2.44
cr5 =0.51A/z、 =1.43
其中S為工作日晚高峰所屬的數(shù)據(jù)子集。
C2、數(shù)據(jù)處理單元計(jì)算飽和交通流晚高峰樣本子集狀態(tài)判別函數(shù)下限和上限，分別為
判別函數(shù)下限= min {M/"s, (￡s - 2o"s)} = min {1.43,1.42} = 1.42
判別函數(shù)上限&+2^=3.46
執(zhí)行步驟D具體包括如下步驟
Dl、按照步驟A1 A3實(shí)時(shí)采集交叉口西進(jìn)口直行車道交通流信號(hào)波形和綠燈相位波形；
D2、在晚高峰期間內(nèi)，該流向綠相長(zhǎng)度根據(jù)交通流量自適應(yīng)調(diào)節(jié)38s^g"4s，則數(shù)據(jù)處理單元選擇時(shí)間片段長(zhǎng)度為IOS，將綠燈相位期間交通流信號(hào)波形劃分為5個(gè)時(shí)間片段。計(jì)算各時(shí)間片段交通流向特征參量并構(gòu)造交通流向特征參量序列。
執(zhí)行步驟E具體包括如下步驟
El、數(shù)據(jù)處理單元在步驟D2所產(chǎn)生的交通流向特征參量序列中去掉綠燈相位時(shí)間的第1和第5時(shí)間片段(分別稱前、后損失時(shí)間)，由第2 4時(shí)間片段的交通流向特征參量序列代入綠相狀態(tài)判別模型，構(gòu)造綠相狀態(tài)判斷序列，如圖4所示；
E2、綠相狀態(tài)判斷序列中任意一個(gè)時(shí)間片段，若交通流向特征參量A,滿足A<& ,&p)，則該時(shí)間片段稱為飽和片段；反之，則稱為非飽和片段；
E2、綠相狀態(tài)判斷序列中任意一個(gè)時(shí)間片段，若交通流向特征參量A,滿足A 則該時(shí)間片段稱為飽和片段；反之，則稱為非飽和片
段；
E3、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中沒有飽和片段或只有若干個(gè)不連續(xù)的飽和片段，表示該交通流向車道內(nèi)沒有或只有少量積存的排隊(duì)車輛，車輛可以快速通過交叉口 ，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為自由綠相；
E4、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中連續(xù)的飽和片段數(shù)小于總片段數(shù)的2/3，表示該交通流向車道內(nèi)積存的排隊(duì)車輛可以全部消散，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為通暢綠相；
E5、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中連續(xù)的飽和片段數(shù)大于總片段數(shù)的4/5，表示該交通流向車道在綠燈相位時(shí)間一直處于消散排隊(duì)車輛的飽和流狀態(tài)，甚至可能還會(huì)積存一部分排隊(duì)車輛等待下一個(gè)綠燈相位的到來，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為飽和綠相。
E3 、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中沒有飽和片段或只有若干個(gè)不連續(xù)的飽和片段，表示該交通流向車道內(nèi)沒有或只有少量積存的排隊(duì)車輛，車輛可以快速通過交叉口 ，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為自由綠相；
E4、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中連續(xù)的飽和片段數(shù)小于總片段數(shù)的
2/3，表示該交通流向車道內(nèi)積存的排隊(duì)車輛可以全部消散，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為通暢綠相；
E5、若某一綠相狀態(tài)判斷序列中連續(xù)的飽和片段數(shù)大于總片段數(shù)的4/5，表示該交通流向車道在綠燈相位時(shí)間一直處于消散排隊(duì)車輛的飽和流狀態(tài)，甚至可能還會(huì)積存一部分排隊(duì)車輛等待下一個(gè)綠燈相位的到來，則稱該綠相狀態(tài)判斷序列為飽和綠相。
執(zhí)行步驟F具體包括如下步驟
Fl、數(shù)據(jù)處理單元將綠相狀態(tài)判斷序列代入交通流向狀態(tài)判別模型。選擇連續(xù)三個(gè)綠相狀態(tài)判斷序列作為判別序列，得到西進(jìn)口直行車道交通流向狀態(tài)序列，如圖5所示F2、若連續(xù)三個(gè)的自由綠相，則該交通流向?yàn)樽杂赏ㄐ袪顟B(tài)；F3、若連續(xù)三個(gè)的自由綠相中包含若干個(gè)通暢綠相，則該交通流向?yàn)橥〞碃顟B(tài)；
F4、若連續(xù)三個(gè)的自由綠相或通暢綠相中包含若干個(gè)不連續(xù)的飽和綠相，則該交通流向?yàn)檩p度擁擠狀態(tài)；
F5、若連續(xù)三個(gè)的自由綠相或通暢綠相中包含連續(xù)二個(gè)飽和綠相，則該交通流向?yàn)橹卸葥頂D狀態(tài)；
F6、若連續(xù)三個(gè)的自由綠相或通暢綠相中包含連續(xù)三個(gè)飽和綠相，則該交通流向?yàn)橹囟葥頂D狀態(tài)；
F7、若綠相狀態(tài)判斷序列中包含了連續(xù)二個(gè)以上的非正常綠相狀態(tài)判斷序列，很可能是由于下游路口重度擁擠或堵塞造成車輛排隊(duì)蔓延至本交叉口使得交通秩序混亂，則該交通流向?yàn)槎氯麪顟B(tài)。
執(zhí)行步驟G具體包括如下步驟
Gl、交通狀態(tài)顯示單元采用冷色至暖色的顏色漸變，可視化地表示信號(hào)控制路口通暢、擁擠、堵塞狀態(tài)下的車道服務(wù)水平。六種顏色代表六級(jí)車道服務(wù)水平，如圖5所示
G2、藍(lán)色表示交通流向?yàn)樽杂赏ㄐ袪顟B(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為A級(jí)；G3、淺藍(lán)色表示交通流向?yàn)橥〞碃顟B(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為B級(jí)；G4、綠色表示交通流向?yàn)檩p度擁擠狀態(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為C級(jí)；G5、黃色表示交通流向?yàn)橹卸葥頂D狀態(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為D級(jí)；G6、橘黃色表示交通流向?yàn)橹囟葥頂D狀態(tài)時(shí)，車道服務(wù)為水平E級(jí)；G7、紅色表示交通流向?yàn)槎氯麪顟B(tài)時(shí)，車道服務(wù)水平為F級(jí)。圖6為城市中心區(qū)交叉口實(shí)施案例在工作日晚高峰時(shí)間段內(nèi)(17:00:00 19:30:00)的交通流向狀態(tài)序列表。
本實(shí)用新型適用利用交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的各種交通工程技術(shù)活動(dòng)，如短時(shí)間尺度的交通信號(hào)控制、交通信息發(fā)布、交通流動(dòng)態(tài)分配、車輛路徑導(dǎo)航、緊急事件調(diào)度和城市交通運(yùn)行管理，以及中長(zhǎng)時(shí)間尺度的交通組織、交通規(guī)劃、道路維護(hù)和道路改造計(jì)劃等城市道路交通管理及決策活動(dòng)。
上述實(shí)施例為本實(shí)用新型較佳的實(shí)施方式，但本實(shí)用新型的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的限制，其他的任何未背離本實(shí)用新型的精神實(shí)質(zhì)與原
13理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡(jiǎn)化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本實(shí)用新型的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求1、基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于包括車輛狀態(tài)檢測(cè)單元、控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元、信號(hào)采集單元、微處理單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元、交通狀態(tài)顯示單元，其中車輛狀態(tài)檢測(cè)單元和控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元并行與信號(hào)采集單元信號(hào)連接后，信號(hào)采集單元還與微處理單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元、交通狀態(tài)顯示單元依次信號(hào)連接，所述微處理單元還與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元信號(hào)連接，所述控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元與交通信號(hào)燈信號(hào)連接。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀 態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于所述微處理單元包括在線傳輸實(shí)時(shí)交通 數(shù)據(jù)的接口電路，以及由便攜式電腦離線傳輸歷史數(shù)據(jù)的接口電路。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀 態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于所述車輛狀態(tài)檢測(cè)單元為基于地點(diǎn)斷面 的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的交通檢測(cè)器。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀 態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其特征在于所述控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元為交通信號(hào)燈控 制狀態(tài)監(jiān)測(cè)電路。
專利摘要本實(shí)用新型提供基于數(shù)據(jù)特征的城市信號(hào)控制路口交通狀態(tài)檢測(cè)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)，本實(shí)用新型系統(tǒng)包括車輛狀態(tài)檢測(cè)單元、控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元、信號(hào)采集單元、微處理單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元、交通狀態(tài)顯示單元，其中車輛狀態(tài)檢測(cè)單元和控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元并行與信號(hào)采集單元信號(hào)連接后，信號(hào)采集單元還與微處理單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元、交通狀態(tài)顯示單元依次信號(hào)連接，所述微處理單元還與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元信號(hào)連接，所述控制狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元與交通信號(hào)燈信號(hào)連接。本實(shí)用新型適用利用交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的各種交通工程技術(shù)活動(dòng)，具有直觀明了、易于應(yīng)用、判斷準(zhǔn)確性高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G08G1/01GK201262784SQ20082020134
公開日2009年6月24日 申請(qǐng)日期2008年9月28日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月28日
發(fā)明者葉麗萍, 翁小雄 申請(qǐng)人:華南理工大學(xué)