一种潮汐车道识别方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种潮汐车道识别方法，通过读取交叉口表，获取所有交叉口ID，全部标记为Unvisited，并取其中一个标记为Unvisited的交叉口ID，标记为visited，以上述交叉口ID为下游路口ID或上游路口ID查表路段表，获取与该交叉口ID相连的路段ID；再进行路段匹配：若两个路段ID的上游路口ID对应下游路口ID，下游路口ID对应上游路口ID，则路段匹配成功，进行下一步处理；若匹配不成功，则该路段ID不作下一步处理；对于匹配成功的路段ID对，以路段ID查车道表MD_LANE，统计每条路段的车道数，并将同一个路段ID对的车道数求总和，若总车道数<3，则该路段ID对不满足车道条件，不予处理；若总车道数>=3，则进行基于早高峰和晚高峰时段的轻交通流、重交通流的方向判别、流量统计、计算方向系数以及通行能力，实现潮汐车道的识别。

【技术实现步骤摘要】
一种潮汐车道识别方法与系统
本专利技术涉及智能交通
，具体而言涉及一种潮汐车道识别方法与计算机系统。
技术介绍
城市用地性质差异导致交通吸引点在时空上分布不均匀，早晚高峰出现潮汐交通的现象之分明显，道路资源因此而得不到最大化的合理分配和利用。在早高峰时，绝大多数出行都是从居住地点通向工作地点，而在晚高峰时，绝大多数出行都是从工作地点通向居住地点，导致交通分布的方向严重不均衡，造成潮汐交通现象。现有的交通规划设计只能满足平峰时期的交通通行需求，但是在早晚高峰形成的潮汐交通下，道路资源出现不足或者车道分布不合理现象，造成重交通放心车辆延误较大，拥堵严重，而在轻交通方向的道路资源则出现利用率低下的问题。基于此问题，如何提高现有道路在高峰时段的通行能力，缓解交通堵塞，是当前需要解决的一大关键问题。现有的研究和实践都在通过不断的尝试和改善中，探索在现有道路设计的基础上，充分挖掘、合理利用，潮汐车道成为解决这一问题的重要选择之一。“潮汐车道”就是可变车道，是指根据早晚交通流量不同情况，对有条件的道路，试点开辟某一车道不同时段内的行驶方向的变化。例如，通过车道灯的指示方向变化，控制主干道车道行驶方向，来调整车道数。目前，虽然潮汐车道的设计和控制方案有很多，但如何进行潮汐车道的识别，仍是我们需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的第一方面提出一种潮汐车道识别方法，包括以下步骤：步骤1、读取交叉口表MD_INTERSECTION，获取所有交叉口ID，全部标记为Unvisited；步骤2、取其中一个标记为Unvisited的交叉口ID，标记为visited；并进入步骤3处理；步骤3、以上述所取的交叉口ID为下游路口ID或上游路口ID查表处理，在路段表MD_SEGMENT中查找获取与该交叉口ID相连的路段ID；步骤4、路段匹配：若两个路段ID的上游路口ID对应下游路口ID，下游路口ID对应上游路口ID，则路段匹配成功，进行步骤5；若匹配不成功，则该路段ID不作下一步处理；步骤5、对于匹配成功的路段ID对，以路段ID查车道表MD_LANE，统计每条路段的车道数，并将同一个路段ID对的车道数求总和，若总车道数&lt;3，则该路段ID对不满足车道条件，不予处理；若总车道数&gt;＝3，则进行步骤6；步骤6、读取路段流量信息表AY_RESULT_SEGMENT_VOLUME_HIS，获取路段的驶出流量，计算各路段的高峰小时流量值，即将8:00～9:00之间的路段驶出流量求和，所述的路段流量信息表中记录路段的驶入和驶出流量；步骤7、计算各路段上方向系数，即其中Q1为路段对中一个路段ID1的高峰小时流量值，Q2为路段对中另一个路段ID2的高峰小时流量值；步骤8、判断max(k1，k2)是否大于设定阈值，若是，则潮汐现象值IS_TIDE置为1，否则，将潮汐现象值IS_TIDE置为0；步骤9、将max(k1，k2)对应的路段ID作为重方向HEAVY_ID；步骤10、重复步骤6-步骤9，将一个月内的数据全部分析完毕，保存中间数据，这些中间数据包括：交叉口ID、潮汐现象值、重方向、轻方向、双向总车道数、高峰时段、星期几类型；步骤11、将上述保存的一个月的中间数据中潮汐现象值IS_TIDE＝1的数据全部取出来，进行步骤12；步骤12、分别统计星期几类型WEEK_TYPE＝1、2、3、4、5、6或7时，重方向HEAVY_ID＝ID1的数目NUM(ID1)，及重方向HEAVY_ID＝ID2的数目NUM(ID2)，比较NUM(ID1与NUM(ID2)的大小，保存较大的一个数据，假设是NUM(ID2)；进行步骤13；步骤13、当步骤12中计算的数据NUM(ID2)&gt;＝3时，令潮汐车道识别码即潮汐现象值IS_TIDE＝1，否则IS_TIDE＝0；步骤14、将max(NUM(ID1)，NUM(ID2))对应的路段ID作为重方向HEAVY_ID，并从路段表MD_SEGMENT中获取该路段ID对应的通行能力SEGMENT_CAPACITY作为重方向HEAVY_ID的重通行能力HEAVY_TRAFFIC_CAP；将min(NUM(ID1)，NUM(ID2))对应的路段ID作为轻方向LIGHT_ID，并从路段表MD_SEGMENT中获取该路段ID的通行能力SEGMENT_CAPACITY作为轻方向LIGHT_ID的轻通行能力LIGHT_TRAFFIC_CAP；步骤15、将本月计算的所有求算术平均值，max(k1，k2)作为重交通流方向系数HEAVY_TRAFFIC_K，min(k1，k2)作为轻交通流方向系数LIGHT_TRAFFIC_K；将步骤5中计算的总车道数作为双向总车道数TOTAL_LANES_NUM；步骤16、将本月计算的所有Q1，Q2求算术平均值，max(Q1，Q2)作为重交通流流量HEAVY_TRAFFIC_VOLUME，min(Q1，Q2)作为轻交通流流量LIGHT_TRAFFIC_VOLUME；步骤17、将步骤13-步骤16中计算的数据输出至潮汐车道表AY_RESULT_REVERSIBLE_LANE。进一步的实施例中，前述步骤1中，前述步骤8中的设定阈值设定为0.75.进一步的实施例中，前述方法更加包含以下步骤：根据步骤6-17将17:00～18:00之间的数据按照前述步骤6-17的方法处理完毕，然后转到步骤2，直到所有交叉口ID都标记为visited。根据本专利技术的公开，还提出一种用于潮汐车道识别的计算机系统，包括：显示器，被设置用于表征潮汐车道识别状态和/或识别结果；一个或多个处理器；存储器，被设置用于存储由所述一个或多个处理器使用的程序模块和数据，这些程序模块被配置成在被一个或多个处理器执行时以下述方式实现潮汐车道识别：步骤1、读取交叉口表MD_INTERSECTION，获取所有交叉口ID，全部标记为Unvisited；步骤2、取其中一个标记为Unvisited的交叉口ID，标记为visited；并进入步骤3处理；步骤3、以上述所取的交叉口ID为下游路口ID或上游路口ID查表处理，在路段表MD_SEGMENT中查找获取与该交叉口ID相连的路段ID；步骤4、路段匹配：若两个路段ID的上游路口ID对应下游路口ID，下游路口ID对应上游路口ID，则路段匹配成功，进行步骤5；若匹配不成功，则该路段ID不作下一步处理；步骤5、对于匹配成功的路段ID对，以路段ID查车道表MD_LANE，统计每条路段的车道数，并将同一个路段ID对的车道数求总和，若总车道数&lt;3，则该路段ID对不满足车道条件，不予处理；若总车道数&gt;＝3，则进行步骤6；步骤6、读取路段流量信息表AY_RESULT_SEGMENT_VOLUME_HIS，获取路段的驶出流量，计算各路段的高峰小时流量值，即将8:00～9:00之间的路段驶出流量求和，所述的路段流量信息表中记录路段的驶入和驶出流量；步骤7、计算各路段上方向系数，即其中Q1为路段对中一个路段ID1的高峰小时流量值，Q2为路段对中另一个路段ID2的高峰小时流量值；步骤8、判断max(k1，k2)是否大于设定阈值，若是，则潮汐现象值IS_TIDE置为1，否则，将潮汐现象本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种潮汐车道识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、读取交叉口表MD_INTERSECTION，获取所有交叉口ID，全部标记为Unvisited；步骤2、取其中一个标记为Unvisited的交叉口ID，标记为visited；并进入步骤3处理；步骤3、以上述所取的交叉口ID为下游路口ID或上游路口ID查表处理，在路段表MD_SEGMENT中查找获取与该交叉口ID相连的路段ID；步骤4、路段匹配：若两个路段ID的上游路口ID对应下游路口ID，下游路口ID对应上游路口ID，则路段匹配成功，进行步骤5；若匹配不成功，则该路段ID不作下一步处理；步骤5、对于匹配成功的路段ID对，以路段ID查车道表MD_LANE，统计每条路段的车道数，并将同一个路段ID对的车道数求总和，若总车道数<3，则该路段ID对不满足车道条件，不予处理；若总车道数>＝3，则进行步骤6；步骤6、读取路段流量信息表AY_RESULT_SEGMENT_VOLUME_HIS，获取路段的驶出流量，计算各路段的高峰小时流量值，即将8:00～9:00之间的路段驶出流量求和，所述的路段流量信息表中记录路段的驶入和驶出流量；步骤7、计算各路段上方向系数，即其中Q1为路段对中一个路段ID1的高峰小时流量值，Q2为路段对中另一个路段ID2的高峰小时流量值；步骤8、判断max(k1，k2)是否大于设定阈值，若是，则潮汐现象值IS_TIDE置为1，否则，将潮汐现象值IS_TIDE置为0；步骤9、将max(k1，k2)对应的路段ID作为重方向HEAVY_ID；步骤10、重复步骤6‑步骤9，将一个月内的数据全部分析完毕，保存中间数据，这些中间数据包括：交叉口ID、潮汐现象值、重方向、轻方向、双向总车道数、高峰时段、星期几类型；步骤11、将上述保存的一个月的中间数据中潮汐现象值IS_TIDE＝1的数据全部取出来，进行步骤12；步骤12、分别统计星期几类型WEEK_TYPE＝1、2、3、4、5、6或7时，重方向HEAVY_ID＝ID1的数目NUM(ID1)，及重方向HEAVY_ID＝ID2的数目NUM(ID2)，比较NUM(ID1与NUM(ID2)的大小，保存较大的一个数据，假设是NUM(ID2)；进行步骤13；步骤13、当步骤12中计算的数据NUM(ID2)>＝3时，令潮汐车道识别码即潮汐现象值IS_TIDE＝1，否则IS_TIDE＝0；步骤14、将max(NUM(ID1)，NUM(ID2))对应的路段ID作为重方向HEAVY_ID，并从路段表MD_SEGMENT中获取该路段ID对应的通行能力SEGMENT_CAPACITY作为重方向HEAVY_ID的重通行能力HEAVY_TRAFFIC_CAP；将min(NUM(ID1)，NUM(ID2))对应的路段ID作为轻方向LIGHT_ID，并从路段表MD_SEGMENT中获取该路段ID的通行能力SEGMENT_CAPACITY作为轻方向LIGHT_ID的轻通行能力LIGHT_TRAFFIC_CAP；步骤15、将本月计算的所有求算术平均值，max(k1，k2)作为重交通流方向系数HEAVY_TRAFFIC_K，min(k1，k2)作为轻交通流方向系数LIGHT_TRAFFIC_K；将步骤5中计算的总车道数作为双向总车道数TOTAL_LANES_NUM；步骤16、将本月计算的所有Q1，Q2求算术平均值，max(Q1，Q2)作为重交通流流量HEAVY_TRAFFIC_VOLUME，min(Q1，Q2)作为轻交通流流量LIGHT_TRAFFIC_VOLUME；步骤17、将步骤13‑步骤16中计算的数据输出至潮汐车道表AY_RESULT_REVERSIBLE_LANE。...

【技术特征摘要】
1.一种潮汐车道识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、读取交叉口表MD_INTERSECTION，获取所有交叉口ID，全部标记为Unvisited；步骤2、取其中一个标记为Unvisited的交叉口ID，标记为visited；并进入步骤3处理；步骤3、以上述所取的交叉口ID为下游路口ID或上游路口ID查表处理，在路段表MD_SEGMENT中查找获取与该交叉口ID相连的路段ID；步骤4、路段匹配：若两个路段ID的上游路口ID对应下游路口ID，下游路口ID对应上游路口ID，则路段匹配成功，进行步骤5；若匹配不成功，则该路段ID不作下一步处理；步骤5、对于匹配成功的路段ID对，以路段ID查车道表MD_LANE，统计每条路段的车道数，并将同一个路段ID对的车道数求总和，若总车道数&lt;3，则该路段ID对不满足车道条件，不予处理；若总车道数&gt;＝3，则进行步骤6；步骤6、读取路段流量信息表AY_RESULT_SEGMENT_VOLUME_HIS，获取路段的驶出流量，计算各路段的高峰小时流量值，即将8:00～9:00之间的路段驶出流量求和，所述的路段流量信息表中记录路段的驶入和驶出流量；步骤7、计算各路段上方向系数，即其中Q1为路段对中一个路段ID1的高峰小时流量值，Q2为路段对中另一个路段ID2的高峰小时流量值；步骤8、判断max(k1，k2)是否大于设定阈值，若是，则潮汐现象值IS_TIDE置为1，否则，将潮汐现象值IS_TIDE置为0；步骤9、将max(k1，k2)对应的路段ID作为重方向HEAVY_ID；步骤10、重复步骤6-步骤9，将一个月内的数据全部分析完毕，保存中间数据，这些中间数据包括：交叉口ID、潮汐现象值、重交通流方向、轻交通流方向、双向总车道数、高峰时段、星期几类型；步骤11、将上述保存的一个月的中间数据中潮汐现象值IS_TIDE＝1的数据全部取出来，进行步骤12；步骤12、分别统计星期几类型WEEK_TYPE＝1、2、3、4、5、6或7时，重方向HEAVY_ID＝ID1的数目NUM(ID1)，及重方向HEAVY_ID＝ID2的数目NUM(ID2)，比较NUM(ID1)与NUM(ID2)的大小，保存较大的一个数据，假设是NUM(ID2)；进行步骤13；步骤13、当步骤12中计算的数据NUM(ID2)&gt;＝3时，令潮汐车道识别码即潮汐现象值IS_TIDE＝1，否则IS_TIDE＝0；步骤14、将max(NUM(ID1)，NUM(ID2))对应的路段ID作为重方向HEAVY_ID，并从路段表MD_SEGMENT中获取该路段ID对应的通行能力SEGMENT_CAPACITY作为重方向HEAVY_ID的重通行能力HEAVY_TRAFFIC_CAP；将min(NUM(ID1)，NUM(ID2))对应的路段ID作为轻方向LIGHT_ID，并从路段表MD_SEGMENT中获取该路段ID的通行能力SEGMENT_CAPACITY作为轻方向LIGHT_ID的轻通行能力LIGHT_TRAFFIC_CAP；步骤15、将本月计算的所有求算术平均值，max(k1，k2)作为重交通流方向系数HEAVY_TRAFFIC_K，min(k1，k2)作为轻交通流方向系数LIGHT_TRAFFIC_K；将步骤5中计算的总车道数作为双向总车道数TOTAL_LANES_NUM；步骤16、将本月计算的所有Q1，Q2求算术平均值，max(Q1，Q2)作为重交通流流量HEAVY_TRAFFIC_VOLUME，min(Q1，Q2)作为轻交通流流量LIGHT_TRAFFIC_VOLUME；步骤17、将步骤13-步骤16中计算的数据输出至潮汐车道表AY_RESULT_REVERSIBLE_LANE。2.根据权利要求1所述的潮汐车道识别方法，其特征在于，前述步骤8中的设定阈值设定为0.75。3.根据权利要求1所述的潮汐车道识别方法，其特征在于，前述方法更加包含以下步骤：根据步骤6-17将17:00～18:00之间的数据按照前述步骤6-17的方法处理完毕，然后转到步骤2，直到所有交叉口ID都标记为visited...

【专利技术属性】
技术研发人员：马荣叶，刘晓华，刘四奎，汤夕根，
申请(专利权)人：中兴软创科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32