本發(fā)明屬于新興信息，尤其涉及一種基于軌跡數(shù)據(jù)的交通信號周期時(shí)長動(dòng)態(tài)調(diào)整方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今快速發(fā)展的城市環(huán)境中，交通擁堵已成為一個(gè)突出問題，尤其在高峰時(shí)段，大量車輛涌向有限的道路資源，導(dǎo)致交通流動(dòng)性大幅下降。傳統(tǒng)的交通信號控制方法，由于缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制，往往無法有效應(yīng)對瞬時(shí)交通壓力，造成路口車輛排隊(duì)過長，甚至連鎖反應(yīng)導(dǎo)致更廣區(qū)域的交通癱瘓。為了解決這些問題，亟需一種能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)交通狀況并動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號周期的智能化方法，以優(yōu)化交通流，減少等待時(shí)間，提高道路使用效率，促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于軌跡數(shù)據(jù)的交通信號周期時(shí)長動(dòng)態(tài)調(diào)整方法，該方法能夠基于實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)分析交通流量，并動(dòng)態(tài)調(diào)整紅綠燈的周期時(shí)長，以優(yōu)化城市交通流，減少擁堵，提高道路通行效率，同時(shí)降低環(huán)境污染和提升駕駛者出行體驗(yàn)。通過這種方法，本發(fā)明旨在實(shí)現(xiàn)交通管理系統(tǒng)的智能化升級，為城市交通擁堵問題提供有效的技術(shù)解決方案。

2、本發(fā)明方法包括以下步驟：

3、步驟1，確定數(shù)據(jù)源；

4、步驟2，數(shù)據(jù)集成與標(biāo)準(zhǔn)化；

5、步驟3，提取交通流量特征；

6、步驟4，構(gòu)建動(dòng)態(tài)交通模型，對交通信號周期時(shí)長進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

7、步驟1包括：通過交通數(shù)據(jù)服務(wù)商獲取車輛軌跡數(shù)據(jù)，所述車輛軌跡數(shù)據(jù)包括車輛實(shí)時(shí)位置、行駛速度和行駛方向。

8、步驟1中，對車輛軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的匿名化處理。

9、步驟2包括：將從不同交通數(shù)據(jù)服務(wù)商獲取的車輛軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池，對整合后的車輛軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化，確保時(shí)間戳、經(jīng)緯度、速度以統(tǒng)一的格式標(biāo)準(zhǔn)化表示；同時(shí)，根據(jù)車輛類型、大小、行駛狀態(tài)對車輛軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并進(jìn)行標(biāo)注；建立元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)(建立元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)通常涉及幾個(gè)關(guān)鍵步驟，包括定義元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型、選擇合適的技術(shù)平臺、實(shí)施數(shù)據(jù)收集和存儲策略，以及制定數(shù)據(jù)管理政策)，記錄數(shù)據(jù)的來源、采集時(shí)間和采集方法；實(shí)施數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn)，確保不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)在邏輯上和時(shí)間上連貫一致，并持續(xù)執(zhí)行數(shù)據(jù)安全措施和隱私保護(hù)策略。確保數(shù)據(jù)一致性的具體技術(shù)包括使用數(shù)據(jù)校驗(yàn)和驗(yàn)證機(jī)制，例如通過哈希算法或數(shù)字簽名來確保數(shù)據(jù)完整性；利用時(shí)間戳和版本控制來保證數(shù)據(jù)的時(shí)序性；以及通過數(shù)據(jù)融合算法來整合來自不同源的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)則通過實(shí)施加密存儲、傳輸加密、訪問權(quán)限控制、數(shù)據(jù)脫敏處理和定期安全審計(jì)等措施來實(shí)現(xiàn)。這些技術(shù)都是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐，可以通過定制開發(fā)或使用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)管理軟件來實(shí)施。

10、步驟3包括：采用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從車輛軌跡數(shù)據(jù)中識別關(guān)鍵的交通流量指標(biāo)，包括車流量、車輛密度和平均速度。

11、步驟3中，通過所述關(guān)鍵的交通流量指標(biāo)量化交通狀況并監(jiān)測交通狀況隨時(shí)間的變化，具體包括：

12、通過分析車輛通過特定路段或交叉口的數(shù)據(jù)，計(jì)算在不同時(shí)間段內(nèi)的車流量，從而識別高峰和非高峰時(shí)段(利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的分類算法來識別高峰和非高峰時(shí)段。首先，收集特定路段或交叉口在不同時(shí)間段的車流量數(shù)據(jù)，包括車輛計(jì)數(shù)、時(shí)間戳、日期、天氣條件、特殊事件等可能影響流量的因素。然后，使用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一個(gè)分類模型，如支持向量機(jī)(svm)、隨機(jī)森林或梯度提升機(jī)(gbm)。模型將學(xué)習(xí)從歷史數(shù)據(jù)中識別高峰時(shí)段的特征。接下來，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，自動(dòng)分類當(dāng)前時(shí)段是高峰還是非高峰。此外，可以定期使用新收集的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行再訓(xùn)練，以保持其準(zhǔn)確性和適應(yīng)性)；

13、通過測量特定區(qū)域的車輛數(shù)量，評估車輛密度，并發(fā)現(xiàn)可能的擁堵點(diǎn)(通過從交通數(shù)據(jù)服務(wù)商獲取的實(shí)時(shí)車輛軌跡數(shù)據(jù)，可以計(jì)算特定路段或交叉口在不同時(shí)間段內(nèi)的平均車流量，然后利用這些數(shù)據(jù)點(diǎn)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，確定車輛密度。如果實(shí)時(shí)車流量顯著高于歷史平均值，并且車輛之間的平均距離低于預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)將自動(dòng)識別該區(qū)域?yàn)楦呙芏葏^(qū)域，可能的擁堵點(diǎn)。車輛密度的預(yù)設(shè)閾值通常基于特定路段的歷史交通數(shù)據(jù)和交通工程標(biāo)準(zhǔn)來確定，這個(gè)閾值會(huì)因地區(qū)、路段類型、車道數(shù)量和交通流量特性而有所不同。例如，在城市道路上，車輛密度閾值可能設(shè)定為每公里150至200輛車，而在高速公路上，這個(gè)閾值可能更高。具體的閾值需要通過分析特定路段的交通流量數(shù)據(jù)，結(jié)合交通流理論，如自由流、穩(wěn)定流和擁堵流的概念，以及實(shí)際交通狀況來確定)；

14、通過計(jì)算車輛在特定路段的平均行駛速度，獲取交通流動(dòng)性(通過計(jì)算特定路段上車輛的平均行駛速度，可以評估交通流動(dòng)性。例如，如果平均速度接近或等于路段的限速值，這通常表明交通流動(dòng)性良好，車輛能夠自由流動(dòng)；而如果平均速度遠(yuǎn)低于限速值或出現(xiàn)頻繁的減速和停車，這可能意味著交通流動(dòng)性受阻，存在擁堵。通過連續(xù)監(jiān)測這些速度數(shù)據(jù)，我們可以識別交通流量的變化趨勢，預(yù)測可能的擁堵，并據(jù)此調(diào)整交通信號燈或發(fā)布交通指引，以改善交通流動(dòng)性)；

15、分析這些特征在時(shí)間序列上的變化規(guī)律；

16、通過對比工作日與周末的流量特征(流量特征指的是車流量、車輛密度和平均速度等參數(shù)，它們在不同時(shí)間段(如工作日與周末)表現(xiàn)出的統(tǒng)計(jì)特性和趨勢。通過對比這些參數(shù)在工作日和周末的變化，可以識別出交通流量的周期性模式，比如工作日的早晚高峰時(shí)段車流量較高，而周末可能在特定時(shí)間段如中午或晚上出現(xiàn)流量高峰。這種周期性模式對于優(yōu)化交通信號燈的設(shè)置和交通流量管理至關(guān)重要。)，得到周期性的模式(周期性的模式通常指的是交通流量在一周內(nèi)呈現(xiàn)的規(guī)律性變化。例如，工作日的交通流量可能會(huì)在早晨和傍晚出現(xiàn)兩個(gè)明顯的高峰，這與上下班通勤時(shí)間相吻合，而在白天其他時(shí)間流量相對較低。相比之下，周末的流量高峰可能不那么明顯，且高峰時(shí)段可能推遲到上午稍晚或下午，因?yàn)槿藗兛赡芨鼉A向于在這些時(shí)間外出休閑或購物。此外，某些特定節(jié)日或季節(jié)性活動(dòng)也可能導(dǎo)致交通流量的周期性模式發(fā)生變化，比如節(jié)假日前夕或夏季旅游高峰期的交通流量增加。通過分析這些周期性模式，交通管理部門可以更好地預(yù)測和應(yīng)對不同時(shí)間段的交通需求，優(yōu)化交通信號燈的配時(shí)，提高道路使用效率)。

17、步驟4包括：所述動(dòng)態(tài)交通模型包括：

18、車流量變化公式為：

19、

20、其中，λ(t)是t時(shí)刻車輛通過綠燈進(jìn)入路段的平均速率；μ(t)是t時(shí)刻車輛離開路段的平均速度；n(t)表示t時(shí)刻在特定路段上的車流量；d表示積分符號；

21、基于t時(shí)刻的綠燈時(shí)長g(t)來調(diào)整λ(t)：λ(t)＝k*g(t)，k為比例常數(shù)；在交通信號控制的上下文中，比例常數(shù)k用于將綠燈時(shí)長g(t)與車輛進(jìn)入率λ(t)相關(guān)聯(lián)，即λ(t)＝k·g(t)λ(t)＝k·g(t)。這個(gè)比例常數(shù)k的取值通常取決于多種因素，包括路段的寬度、車輛的平均行駛速度、以及期望的流量吞吐量等。具體取值沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)樗艿疆?dāng)?shù)亟煌l件、道路設(shè)計(jì)、交通規(guī)則和流量特性的影響。例如，在城市交通中，k的值可能會(huì)較低，以適應(yīng)較低的速度和更頻繁的停車；而在高速公路或郊區(qū)道路上，k可能會(huì)較高，以適應(yīng)較高的速度和較少的停車。如果需要一個(gè)大致的范圍，k一般會(huì)在1到5之間取值；

22、綠燈時(shí)長調(diào)整公式為：

23、

24、其中，g(t)是t時(shí)刻的綠燈時(shí)長，tcycle表示信號燈周期時(shí)長，c是路段能夠容納的最大車輛數(shù)；f(n(t))是一個(gè)根據(jù)t時(shí)刻車流量n(t)調(diào)整綠燈時(shí)長的函數(shù)，確保綠燈時(shí)長與車流量成比例，同時(shí)不超過路段容量的限制。

25、步驟4還包括：如果車流量增加，根據(jù)如下公式重新計(jì)算t時(shí)刻綠燈時(shí)長g(t)：

26、

27、其中，tcycle能夠根據(jù)t時(shí)刻車流量n(t)動(dòng)態(tài)調(diào)整，以適應(yīng)交通需求；min函數(shù)確保即使在高流量情況下，綠燈時(shí)長也不會(huì)超過信號燈周期時(shí)長tcycle；

28、例如，如果基礎(chǔ)信號燈周期時(shí)長tcycle為120秒，t時(shí)刻車流量n(t)為每分鐘50輛車，路段容量c為200輛車，則t時(shí)刻綠燈時(shí)長g(t)為：

29、

30、如果t時(shí)刻車流量n(t)增加到每分鐘60輛車，t時(shí)刻綠燈時(shí)長g(t)將相應(yīng)增加，同時(shí)保持與信號燈周期時(shí)長tcycle、路段容量c的一致性。

31、通過這種方式，信號燈控制系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通狀況靈活調(diào)整綠燈時(shí)長和信號燈周期時(shí)長，以提高交通效率，減少擁堵，并適應(yīng)不斷變化的交通需求。

32、進(jìn)一步的，本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有程序代碼，當(dāng)所述程序代碼被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行所述的方法的步驟。

33、進(jìn)一步的，一種存儲介質(zhì)，存儲有計(jì)算機(jī)程序或指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序或指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，執(zhí)行所述的方法的步驟。

34、本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)分析城市交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛軌跡數(shù)據(jù)，并據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號燈的周期時(shí)長。通過對車輛的行駛軌跡進(jìn)行深入分析，系統(tǒng)能夠識別交通流量的模式和趨勢，預(yù)測交通擁堵的發(fā)生，并提前調(diào)整信號燈的相位和時(shí)長，以優(yōu)化交通流分配，減少車輛等待時(shí)間，提高道路的通行能力。該方法利用云計(jì)算平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)存儲和分析海量軌跡信息，結(jié)合人工智能算法對交通流量進(jìn)行預(yù)測和決策支持，實(shí)現(xiàn)交通信號控制的自動(dòng)化和智能化。此外，系統(tǒng)還將考慮特殊事件和非常規(guī)交通狀況，以靈活調(diào)整信號燈設(shè)置，確保交通管理的適應(yīng)性和彈性。通過這種綜合性的技術(shù)方案，預(yù)期能夠顯著提高城市交通的運(yùn)行效率，減少因交通擁堵帶來的社會(huì)成本和環(huán)境影響。

35、本發(fā)明具有以下有益效果：

36、1)提高交通流效率：利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，本方法能夠更精確地預(yù)測交通流量變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號周期，從而減少車輛等待時(shí)間，提升整體道路通行能力。

37、2)智能化交通管理：結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，本方法實(shí)現(xiàn)了交通信號控制的自動(dòng)化和智能化，減少了對人工干預(yù)的依賴。

38、3)減少交通擁堵：通過實(shí)時(shí)響應(yīng)交通狀況，本方法有效分散車流，尤其在高峰時(shí)段，能夠減輕主要干道的交通壓力。

39、4)用戶定制化服務(wù)：允許地方交通管理部門根據(jù)本地交通特點(diǎn)調(diào)整算法參數(shù)，實(shí)現(xiàn)定制化的交通管理，滿足不同地區(qū)的特定需求。

40、5)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持：本方法提供的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持，有助于交通管理部門更科學(xué)地制定和調(diào)整交通管理策略。