一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法。为了克服现有技术数据来源单一，难以保证判断的准确度，无法指导配时优化的问题；本发明专利技术包括以下步骤：S1：获取交叉口的静态信息以及交叉口动态数据；S2：根据获取的静态信息以及动态数据依次计算车道饱和度以及流向饱和度、流向排队长度和流向排队强度；S3：根据计算结果进行流向状态判断；S4：根据流向状态进行进口状态判断；S5：根据进口状态通过交叉口判别规则判断交叉口状态是否失衡。本方案数据量来源丰富，保证了判断的准确性；建立车道、流向、进口、交叉口不同维度的判别体系，能够定位到产生问题的具体原因，以便进行信号优化，为配时优化方案的制定提供决策依据。

【技术实现步骤摘要】
一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法
本专利技术涉及智慧交通领域，尤其涉及一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法。
技术介绍
近年来，机动车保有量不断增加，交通供需不平衡的问题日趋严重。受天气、道路条件、突发事件的影响，交通流具有很强的随机性，当前运行的配时方案可能无法与交通流匹配，产生一个进口拥堵，而另一个进口空放的现象，造成道路时空资源的浪费。目前，在实际工程应用中，往往通过人工巡检、视频查看的方式来识别交叉口信号配时失衡的问题，既不全面也不及时，无法准确掌握交通情况。检测设备覆盖率的提高以及大数据技术的发展，使通过实时交通数据进行交叉口状态判别成为研究热点。现有技术中已存在一些交叉口失衡状态的识别方法，但依旧存在包括仅使用车头时距一种参数进行判断，数据来源单一；仅能识别对向失衡的情况，应用范围有限；使用的样本数据难以保证准确度的问题。例如，在中国专利文献上公开的“交通路况分析方法、装置以及电子设备”，其公告号CN108428338A，包括：根据获取的道路交叉口的道路交通信息分析获得所述道路交叉口的路况参数；结合所述道路交通信息和所述路况参数确定所述道路交叉口交通路况的路况失衡指数；判断所述路况失衡指数是否超出预先设置的路况失衡阈值，若是，将所述道路交叉口定位为交通路况失衡的失衡路口。该方法只能得到交叉口的失衡情况，无法回溯车道、流向、进口的具体情况，无法直接指导配时优化。
技术实现思路
本专利技术主要解决现有技术数据来源单一，难以保证识别结果的准确度，无法指导配时优化的问题。提供一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，利用交叉口静态信息和交叉口动态数据，获得车道的饱和度和车道排队强度，依次分析车道、流向、进口的状态，判断交叉口是否失衡，数据来源丰富，结果准确度高，为配时优化方案的制定提供决策依据。本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，包括以下步骤：S1：获取交叉口的静态信息以及交叉口动态数据；交叉口动态数据包括配时方案和含车道流量、车道排队长度的交通数据；S2：根据获取的静态信息以及交叉口动态数据依次计算车道饱和度以及流向饱和度、流向排队长度和流向排队强度；S3：根据计算结果通过流向判别规则进行流向状态判断，流向状态包括正常、空放和拥堵；S4：根据流向状态通过进口判别规则进行进口状态判断，进口状态包括正常、空放、拥堵和失衡；S5：根据进口状态通过交叉口判别规则判断交叉口状态是否失衡。本方案利用交叉口的静态信息以及交叉口动态数据进行计算，融合了多个交通数据，数据来源丰富，综合得出结论，相比利用单一参数判断更加合理，保证了识别结果的准确度。建立了车道、流向、进口、交叉口不同维度的判别体系，可以定位到产生问题的具体原因，以便进行信号优化，为配时优化方案的制定提供决策依据。在逐级判断过程中，进行状态传递，而不是参数传递，使得算法的过程不受输入数据种类和格式的影响，支持传统检测设备、视频检测设备和互联网等多种数据源。作为优选，所述的交叉口的静态信息包括进口数量、各进口所包含的车道数量和道路渠化状态；配时方案包括信号周期、各相位包含的流向及绿灯时长；交通数据以信号周期为统计频率，通过卡口、电警、地磁或微波检测设备采集获得。利用卡口、电警、地磁、微波等检测设备提供的数据结合交叉口的配时方案进行计算，数据来源丰富，融合多个交通参数，综合得出结论，比用单一参数判断更合理，保证了识别结果的准确度。作为优选，根据车道流量和配时方案计算车道饱和度：其中，xk为车道k的饱和度；qk为车道k的流量，单位pcu/h；qs，k为车道k的饱和流量，单位pcu/h；T为信号周期，单位s；Qk为每个周期在车道k通过的车辆数，单位pcu；gk为车道k绿灯时长，单位s；λk为车道k的绿信比。计算车道饱和度，为之后的流向饱和度以及流向排队长度的计算提供数据支持。作为优选，所述的流向饱和度以及流向排队长度根据车道饱和度以及车道排队长度计算得到；流向饱和度为流向包含的所有车道饱和度的最大值：xj＝max{xk}流向排队长度为流向包含的所有车道排队长度的最大值：Lqueue，j＝max{Lqueue，k}其中，xj为流向j的饱和度；Lqueue，j为流向j的排队长度；Lqueue，k为车道k的排队长度。为之后的流向排队强度计算提供数据支持，对流向进行多方位的计算，方便定位产生问题的具体原因，以便进行信号优化。作为优选，所述的流向排队强度为流向排队长度与路段长度的比值：其中，δj为流向j的排队强度；Lj为流向j所对应的进口路段的长度。为之后的流向状态判断提供数据支持。作为优选，所述的流向状态判断的流向判别规则为：S31：若流向饱和度低于饱和度最小阈值，且流向排队强度低于排队强度最小阈值，则判断该流向的状态为空放；S32：若流向饱和度高于饱和度最大阈值，且流向排队强度大于排队强度最大阈值，则判断该流向的状态为拥堵；S33：若流向饱和度以及流向排队强度不属于S31或S32中任意一种情况，则该流向的状态为正常。对流向的状态进行综合的判断，同时为之后的进口状态判断提供支持。通过状态传递进行逐级判断，使得算法的过程不受输入数据种类和格式的影响，支持传统检测设备、视频检测设备和互联网等多种数据源。作为优选，所述的流向包括直行和左转，不包括右转。由于右转不受信号灯的控制，本方案的设置更加符合实际，判断结果数据更加有准确度，有利于之后的配时优化。作为优选，所述的进口状态判断的进口判别规则为：S41：若进口所包含的流向状态相同，则流向状态即为进口状态；若进口所包含的流向状态不同，则需要进一步判断；S42：若进口所包含的流向中左转空放而直行正常，则判断该进口状态为正常；S43：若进口所包含的流向中左转正常而直行空放，则判断该进口状态为空放；S44：若进口所包含的流向中左转拥堵而直行正常，或左转正常而直行拥堵，则判断该进口状态为拥堵；S45：若进口所包含的流向中左转拥堵而直行空放，或左转空放而直行拥堵，则判断该进口状态为进口失衡。通过流向状态判断进口状态，同时为交叉口是否失衡提供支持。作为优选，所述的判断交叉口状态是否失衡的交叉口判别规则为：S51：若交叉口至少有一个进口空放且至少有一个进口拥堵，则判断该交叉口状态为交叉口失衡；S52：若交叉口至少有两个进口失衡，则判断该交叉口状态为交叉口失衡；S53：若交叉口中的进口状态不属于S51或S52中任意一种情况，则判断该交叉口状态为正常。根据进口状态判断交叉口状态是否失衡，在逐级判断过程中，进行状态传递，而不是参数传递，使得算法的过程不受输入数据种类和格式的影响，支持传本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取交叉口的静态信息以及交叉口动态数据；交叉口动态数据包括配时方案和含车道流量、车道排队长度的交通数据；/nS2：根据获取的静态信息以及交叉口动态数据依次计算车道饱和度以及流向饱和度、流向排队长度和流向排队强度；/nS3：根据计算结果通过流向判别规则进行流向状态判断，流向状态包括正常、空放和拥堵；/nS4：根据流向状态通过进口判别规则进行进口状态判断，进口状态包括正常、空放、拥堵和失衡；/nS5：根据进口状态通过交叉口判别规则判断交叉口状态是否失衡。/n

【技术特征摘要】
1.一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取交叉口的静态信息以及交叉口动态数据；交叉口动态数据包括配时方案和含车道流量、车道排队长度的交通数据；
S2：根据获取的静态信息以及交叉口动态数据依次计算车道饱和度以及流向饱和度、流向排队长度和流向排队强度；
S3：根据计算结果通过流向判别规则进行流向状态判断，流向状态包括正常、空放和拥堵；
S4：根据流向状态通过进口判别规则进行进口状态判断，进口状态包括正常、空放、拥堵和失衡；
S5：根据进口状态通过交叉口判别规则判断交叉口状态是否失衡。


2.根据权利要求1所述的一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，其特征在于，所述的交叉口的静态信息包括进口数量、各进口所包含的车道数量和道路渠化状态；配时方案包括信号周期、各相位包含的流向及绿灯时长；交通数据以信号周期为统计频率，通过卡口、电警、地磁或微波检测设备采集获得。


3.根据权利要求1所述的一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，其特征在于，根据车道流量和配时方案计算车道饱和度：



其中，xk为车道k的饱和度；
qk为车道k的流量，单位pcu/h；
qs，k为车道k的饱和流量，单位pcu/h；
T为信号周期，单位s；
Qk为每个周期在车道k通过的车辆数，单位pcu；
gk为车道k绿灯时长，单位s；
λk为车道k的绿信比。


4.根据权利要求1或3所述的一种单交叉口信号配时失衡状态的识别方法，其特征在于，所述的流向饱和度以及流向排队长度根据车道饱和度以及车道排队长度计算得到；
流向饱和度为流向包含的所有车道饱和度的最大值：
xj＝max{xk}
流向排队长度为流向包含的所有车道排队长度的最大值：
Lqueue，j＝max{Lqueue，k}
其中，xj为流向j的饱和度；
Lqueue，j为流向j的排队长度；
Lqueue，k为车道k的排队长度。


5.根据权利要求4所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐震辉，邵庆，刘畅，周俊杰，朱敏，丁高博，
申请(专利权)人：浙江浙大中控信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33