状态识别模型建立方法、道路交通状态识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种状态识别模型建立方法、道路交通状态识别方法及装置，建立方法包括：分别获取直行车队中各车辆通过标定路段时的路段旅行时间各车辆的定点车速；根据所有路段旅行时间计算直行车队的平均路段旅行时间，根据所有定点车速计算直行车队分别在不同时间段内的平均速度；将平均路段旅行时间分别与多个阈值范围进行匹配，确定标定路段的交通状态等级，将所有平均速度依次排列组成特征向量；构建基于随机森林的待训练模型，对应的交通状态等级和特征向量为一个样本，获取多个不同的直行车队分别对应的样本组成数据集；采用数据集训练待训练模型，获得状态识别模型。本发明专利技术的技术方案建立的状态识别模型识别精度高，应用过程简单高效。

【技术实现步骤摘要】
状态识别模型建立方法、道路交通状态识别方法及装置
本专利技术涉及道路交通状态识别
，具体而言，涉及一种状态识别模型建立方法、道路交通状态识别方法及装置。
技术介绍
随着我国居民生活水平的不断提高，汽车保有量逐年提升，伴随而来的是道路拥堵也日益严重。随着信息化技术的发展，智慧交通系统被越来越多的用于进行道路交通管控，其中，识别道路交通状态在智慧交通系统中起着非常重要的作用，目前常采用以下几种方法来估计道路交通状态。一种方法是基于交通流理论，通过交通流特征来估计车辆排队长度，实现对道路交通状态的估计。例如：利用线圈检测数据，运用交通波理论从交叉口绿灯结束时的滞留排队长度和下游交叉口溢流两个方面判别过饱和交通状态；针对绿灯结束时的滞留排队长度，利用定义的排队消散系数判别交叉口的过饱和交通状态；针对下游交叉口溢流，利用定义的溢流阻滞系数判别过饱和溢流现象。该方法根据线圈检测数据，通过计算排队消散系数和溢流阻滞系数能够判别过饱和交通状态，但是，该方法适用范围小，应用于复杂的城市道路环境时估计精度较低。另一种方法是基于线性拟合、决策树本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种状态识别模型建立方法，其特征在于，包括：/n分别获取直行车队中各车辆通过标定路段时的路段旅行时间，和设置在所述标定路段上的定点检测器检测的各所述车辆的定点车速；/n根据各所述车辆的所有所述路段旅行时间计算所述直行车队的平均路段旅行时间，并根据检测的所有所述定点车速计算所述直行车队分别在不同时间段内的平均速度；/n将所述平均路段旅行时间分别与预先确定的多个阈值范围进行匹配，确定所述标定路段的交通状态等级，并将不同时间段的所述平均速度依次排列，组成特征向量；/n构建基于随机森林的待训练模型，所述直行车队对应的所述交通状态等级和所述特征向量为一个样本，获取多个不同的所述直行车队分别对应的所述...

【技术特征摘要】
1.一种状态识别模型建立方法，其特征在于，包括：
分别获取直行车队中各车辆通过标定路段时的路段旅行时间，和设置在所述标定路段上的定点检测器检测的各所述车辆的定点车速；
根据各所述车辆的所有所述路段旅行时间计算所述直行车队的平均路段旅行时间，并根据检测的所有所述定点车速计算所述直行车队分别在不同时间段内的平均速度；
将所述平均路段旅行时间分别与预先确定的多个阈值范围进行匹配，确定所述标定路段的交通状态等级，并将不同时间段的所述平均速度依次排列，组成特征向量；
构建基于随机森林的待训练模型，所述直行车队对应的所述交通状态等级和所述特征向量为一个样本，获取多个不同的所述直行车队分别对应的所述样本，将所有所述样本组成数据集；
采用所述数据集训练所述待训练模型，获得状态识别模型。


2.根据权利要求1所述的状态识别模型建立方法，其特征在于，所述分别获取一个直行车队中各车辆通过标定路段时的路段旅行时间，和设置在所述标定路段上的定点检测器检测的各所述车辆的定点车速包括：
采用微观仿真模型模拟所述标定路段、所述直行车队和所述定点检测器，运行所述微观仿真模型，获得所述直行车队中各所述车辆通过所述标定路段的所述路段旅行时间和所述定点检测器检测的所有所述定点车速。


3.根据权利要求1所述的状态识别模型建立方法，其特征在于，所述定点检测器包括地磁传感器和/或感应线圈，令所述定点检测器设置在所述标定路段上的位置为特定位置，则所述特定位置与下游红绿灯前的停车线之间的区域适于停放一个直行绿灯时间段内能够释放的所有车辆。


4.根据权利要求1所述的状态识别模型建立方法，其特征在于，所述交通状态等级的数量为多个，每个所述交通状态等级分别对应一个所述阈值范围，所述将所述平均路段旅行时间分别与预先确定的多个阈值范围进行匹配，确定所述标定路段的交通状态等级包括：
将所述直行车队的所述平均路段旅行时间分别与各个所述阈值范围进行匹配，确定所述直行车队的所述平均路段旅行时间对应的所述阈值范围；
根据确定的所述阈值范围确定所述标定路段的所述交通状态等级。


5.根据权利要求4所述的状态识别模型建立方法，其特征在于，所述交通状态等级的包括1到M个等级，M大于或等于2，则对于任一交通状态等级m，m大于或等于1，且小于或等于M，采用第一公式确定所述交通状态等级m对应的所述平均路段旅行时间，所述第一公式包括：

，
其中，为所述交通状态等级m对应的所述平均路段旅行时间，为交通信号配时的相位差，为交通信号配时的周期长度；
采用第二公式确定各个所述交通状态等级分别对应的所述阈值范围，所述第二公式包括：

。


6.根据权利要求1所述的状态识别模型建立方法，其特征在于，根据各所述车辆的所有定点车速计算所述直行车队分别在不同时间段内的平均速度，将不同时间段的所述平均速度依次排列，组成特征向量包括：
获取所述定点检测器检测到所述直行车队的各所述车辆的所述定点车速时的检测时间；
按照固定时间间隔划分所述直行车队的所述平均路段旅行时间，获得多个时间段；
对于任一时间段，根据所述检测时间确定所述时间段内检测到的所有所述定点车速，根据所述时间段内的所有所述定点车速计算所述时间段内所述直行车队的所述平均速度；
将各个时间段的所述平均速度依次排列，组成一个所述特征向量。


7.根据权利要求1至6任一项所述的状态识别模型建立方法，其特征在于，所述采用所述数据集训练所述待训练模...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓春，李强，段仲渊，周子益，
申请(专利权)人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44