A new method of automatic detection of traffic incident, which is characterized in that the method comprises the following steps: detection will be divided into a plurality of sections of the regional road network, traffic detector layout in the upstream and downstream sections of each P; traffic detector according to the sampling period of traffic parameters collection of original data, and through the communication system and upload to the traffic information center traffic data memory; the information center platform on P road I cycle traffic parameters downstream detector to collect raw data on the basis of the determined time scale rolling time series synthesis; is the obvious effect of synthetic rolling time series through the traffic parameters data, to overcome the defects of the existing traffic incident detection method of traffic parameters data to the synthetic time series fixed time scale; through the combination of the upstream and downstream detector speed and share information more The true response of the traffic flow to the running state.
【技术实现步骤摘要】
一种交通事件自动检测方法
本专利技术涉及智能交通
中的交通事件检测方法,具体涉及一种基于滚动时间序列的交通事件自动检测方法。
技术介绍
交通事件包括交通事故、货物散落、车辆抛锚等,不仅会导致大量交通延误的产生,还会引发环境污染、道路交通安全性下降等问题。根据美国联邦公路管理局的相关统计,由交通事件引发的交通拥挤高达总拥挤的70%,交通事件每持续1分钟,就会造成平均每辆车至少4~5分钟的延误,在高峰期这个比例会高得多。因此,准确、及时的交通事件检测对于缓解交通拥挤具有非常重要的意义。交通事件自动检测(AutomaticIncidentDetection,AID)方法的本质是通过识别由交通检测器获取的动态交通参数数据非正常变化,来间接地判断交通事件的发生。与交警巡逻、报警电话、闭路电视等人工检测方法相比,其能极大的节约人员工作量和劳动强度,在过去的几十年中已成为交通事件检测的主要手段。尽管目前已有多个AID方法被开发并投入使用,但是居高不下的误警率和平均检测时间的滞后问题,严重限制了交通事件检测系统的发挥。因此,为了减少交通波动的影响,提高交通事件的检测效果,大部分AID方法都会对交通检测器采集的原始交通参数数据(采样周期一般为20s-60s)进行固定时间尺度的合成(合成时间尺度一般为60s-300s)。固定时间尺度的合成虽然会在一定程度上降低AID方法的误警率,但随着合成时间尺度的增加,平均检测时间会延长、检测率会降低,即不能保证事件检测性能评价指标的同时改善。
技术实现思路
本专利技术的目的是,克服现有AID方法存在的技术缺陷和不足,提供一种基于滚动时间 ...
【技术保护点】
一种交通事件自动检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:1)将待检测区域整个路网划分为多个路段,在每个路段P的上游和下游分别布设交通检测器;2)所述P路段上‑下游交通检测器按照采样周期采集交通参数原始数据,并通过通信系统上传至交通信息中心数据存储器,采集的动态交通参数包括流量、占有率和速度信息;3)交通信息中心平台对P路段i周期上‑下游检测器采集的交通参数原始数据依据确定的时间尺度进行滚动时间序列合成;4)交通信息中心平台提取P路段i周期交通流运行状态特征,利用交通参数滚动时间序列,分别计算上‑下游检测器占有率差、上‑下游检测器速度差,将上‑下游检测器占有率差、上‑下游检测器速度差视为交通组合变量,并以此两个新的组合变量作为P路段i周期交通流运行状态特征;5)交通信息中心平台判断P路段i周期交通流运行状态特征是否符合设定的事件条件,分别计算两个组合变量的均值和标准差,并在此基础上,计算两个组合变量的标准偏差值,将两个组合变量的标准偏差值与对应的阈值进行比较,当满足事件条件时,判断为发生交通事件;否则,判断为未发生;6)交通信息中心向交通管理部门发布交通事件检测结果,为其提供管理决策依据 ...
【技术特征摘要】
1.一种交通事件自动检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:1)将待检测区域整个路网划分为多个路段,在每个路段P的上游和下游分别布设交通检测器;2)所述P路段上-下游交通检测器按照采样周期采集交通参数原始数据,并通过通信系统上传至交通信息中心数据存储器,采集的动态交通参数包括流量、占有率和速度信息;3)交通信息中心平台对P路段i周期上-下游检测器采集的交通参数原始数据依据确定的时间尺度进行滚动时间序列合成;4)交通信息中心平台提取P路段i周期交通流运行状态特征,利用交通参数滚动时间序列,分别计算上-下游检测器占有率差、上-下游检测器速度差,将上-下游检测器占有率差、上-下游检测器速度差视为交通组合变量,并以此两个新的组合变量作为P路段i周期交通流运行状态特征;5)交通信息中心平台判断P路段i周期交通流运行状态特征是否符合设定的事件条件,分别计算两个组合变量的均值和标准差,并在此基础上,计算两个组合变量的标准偏差值,将两个组合变量的标准偏差值与对应的阈值进行比较,当满足事件条件时,判断为发生交通事件;否则,判断为未发生;6)交通信息中心向交通管理部门发布交通事件检测结果,为其提供管理决策依据。2.根据权利要求1所述的一种交通事件自动检测方法,其特征在于:步骤1)中,在每个路段的上游和下游分别布设交通检测器,所述交通检测器为感应线圈、视频检测器、和/或微波检测器,最小采样周期为20-60s。3.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员:李琦,黄慰忠,
申请(专利权)人:上海市政工程设计研究总院集团有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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