一种交通事件自动检测方法技术

技术编号:15506233 阅读:57 留言:0更新日期:2017-06-04 01:26
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:将待检测区域路网划分为多个路段,在每个路段P的上下游布设交通检测器;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;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;本发明专利技术的显著效果在于:通过交通参数数据滚动时间序列的合成,克服了已有交通事件检测方法以固定时间尺度进行交通参数数据时间序列合成带来的缺陷;通过组合上下游检测器速度以及占有率信息,更能真实的反应交通流的运行状态。

Automatic detection method for traffic incident

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序列的交通事件自动检测方法,其能显著提高交通事件的综合检测效果。为了实现上述目的,本专利技术所采用的技术方案是:一种基于滚动时间序列的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。所述的P路段上-下游交通检测器按照最小采样周期采集交通参数原始数据是指,在每个路段的上游和下游分别布设交通检测器,所述交通检测器包括感应线圈、视频检测器和/或微波检测器,采集的动态交通参数包括流量、占有率和速度信息,最小采样周期为20-60s。所述的P路段上-下游交通检测器按照最小采样周期采集交通参数原始数据是指,交通信息中心利用专用数据存储器接收交通检测器的上传信息,存储时以路段编号作为主键,其它数据字段包括检测器编号、数据采集时间、流量、占有率、速度,其中,数据采集时间为每个采样周期i结束的时间,流量、占有率、速度信息为P路段上游或下游i周期的动态交通参数采样数值,在交通信息中心,通过通信网络连接数据存储器和系统主机,系统主机可对数据存储器存储的当前数据和历史数据随时调用。所述的P路段i周期上-下游检测器交通参数数据滚动时间序列合成是指,对交通检测器采集的原始数据进行滚动时间尺度合成,以交通检测器的最小采样间隔结束的时间作为数据输出时间戳,流量数据的合成方法为确定时间尺度内所有车辆的累加值,速度数据的合成方法为确定时间尺度内所有车辆速度的平均值,占有率数据的合成方法为确定时间尺度内全部车辆占用交通检测器的时间总和除以相应的时间尺度步长。交通信息中心通过系统主机对p路段i周期上-下游检测器交通参数数据依据确定的时间尺度进行滚动时间序列合成时,确定时间尺度取值范围为60s-300s。所述的设定的事件条件是指,规定当上-下游检测器占有率差的标准偏差值连续两个采样周期大于对应的阈值同时速度差的标准偏差值连续两个采样周期小于对应的阈值时,判断为该路段发生交通事件,否则为未发生交通事件。本专利技术的显著效果在于:通过交通参数数据滚动时间序列的合成,克服了已有交通事件检测方法以固定时间尺度进行交通参数数据时间序列合成带来的缺陷;通过组合上下游检测器速度以及占有率信息,更能真实的反应交通流的运行状态。通过上述各项技术措施,本专利技术能在保证交通事件检测具有较高检测率的同时,具有较低的误警率和较短的平均检测时间,可为交通管理中心最大限度地改善交通拥挤的疏导效果提供更有力的决策支持。附图说明图1是基于滚动时间序列的交通事件自动检测方法流程图。图2是20s原始流量时间序列数据。图3是1分钟流量固定时间尺度合成时间序列数据。图4是1分钟流量滚动时间序列数据。具体实施方式下面结合附图详细描述本专利技术的具体实施方式。图1是基于滚动时间序列的交通事件检测方法流程图,包括以下详细步骤。1)P路段i周期上-下游检测器交通参数数据采集将待检测区域整个路网划分为p个路段,在每个路段的上游和下游分别布设交通检测器,如感应线圈、视频检测器、微波检测器等。采集的动态交通参数包括流量、占有率和速度信息,最小采样周期为20-60s,将采集的信息进行压缩并通过通信系统上传至交通信息中心。交通信息中心利用专用数据存储器接收交通检测器的上传信息,存储时以路段编号作为主键,其它数据字段包括检测器编号、数据采集时间、流量、占有率、速度等。其中,数据采集时间为每个采样周期i结束的时间,流量、占有率、速度信息为P路段上游或下游i周期的动态交通参数采样数值。在交通信息中心,通过通信网络连接数据存储器和系统主机,系统主机可对数据存储器存储的当前数据和历史数据随时调用。2)基于滚动时间序列的P路段i周期上-下游检测器交通参数数据合成为了方便阐述,本专利技术定义交通参数原始时间序列数据、交通参数固定时间尺度合成时间序列数据以及交通参数滚动时间序列数据3个概念。对于P路段上游或下游检测器,在周期i=1、i=2,…,i=n采集的流量、占有率或速度,可构成交通参数时间序列数据,本专利技术将其称之为交通参数原始时间序列数据。AID方法(自动事件检测方法)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。交通参数原始时间序列数据时间间隔越小,数据的波动性会越大,AID方法越容易产生误警。因此,为了得到最佳的检测性能,大部分AID方法都会对交通检测器采集的交通参数原始时间序列数据进行固定时间尺度的合成,合成时间尺度长度为60s-300s。本专利技术将交通参数原始数据进行固定时间尺度T合成后的时间序列本文档来自技高网...
一种交通事件自动检测方法

【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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