一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，通过采集雷卡融合交通数据进行间接计算和交通状态指数生成，最后经过指数融合获得融合交通指标集，实现多源数据的感知互补、精细丰富的指标输出，采用融合交通指标集进行交通控制计算能够提高控制的适用性和精确性，应用于交通状况研判分析、信号控制优化及诊断，解决了目前普遍存在的单一检测方式难以满足协同发展需求的问题。一检测方式难以满足协同发展需求的问题。一检测方式难以满足协同发展需求的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法


[0001]本专利技术涉及信号控制
，更具体的说是涉及一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法。

技术介绍

[0002]目前，信号控制领域广泛应用的检测器主要包括：视频检测器、雷达检测器；视频检测器系统设置灵活，安装简单，使用方便，不破坏路面。维修时不需封闭车道，测速精度和交通量计数精度保持较高水平，可将图像连接到监控中心的监视器，直观、实时显示车速、交通量等交通流信息，但是，检测结果受到恶劣天气影响，在大雾、暴雨、雪等恶劣天气中，检测结果准确度较差，检测精度的稳定性不好。长期使用后，安装支架晃动会使摄像机位置偏移，摄像机镜头表面的积尘会使图像质量变差，这些都会导致检测精度降低，需要重新进行软件调试；雷达检测器的产品检测不受绿化带、交通护栏及其他障碍物的影响，可以检测到被遮挡的目标车辆，有很强的抗干扰性能，可以在雨、雪、雾霾、沙尘暴等各种恶劣气象条件下进行准确的检测，但是，建设、维护成本较高。对于低速运行的物体检测精度不高，无法检测到静止物体的数据。
[0003]因此，如何提高交通控制过程中采集信号的可靠性是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，通过采集雷卡融合交通数据进行间接计算和交通状态指数生成，最后经过指数融合获得融合交通指标集，实现多源数据的感知互补、精细丰富的指标输出，采用融合交通指标集进行交通控制计算能够提高控制的适用性和精确性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，包括以下步骤：步骤1：采集雷卡融合交通数据；包括雷达数据、电警卡口数据和信控数据，其中雷达数据包括排队长度、流量、位置数据和平均车速，电警卡口数据包括流量、排队长度、位置数据、平均车速、时间数据和车牌数据；信控数据包括时段方案；步骤2：根据所述雷卡融合交通数据计算间接交通数据；间接交通数据，包括流向排队长度、流向流量、实际饱和流量、实际行程时间、自由流通行时间、流向流量比、流向绿信比、OD数据等；q
i
为路口流向流量，i表示路口第i个流向；q
j
表示第i个流向的第j个车道的实际流量；m表示流向车道数；
Q
i
为各流向实际饱和流量，为路口第i个流向流量在24小时内的最大值，即自由流状态单位时间通过的最大车流数；L
i
为流向排队长度；L
m
表示第m条流向车道的车道排队长度，一般检测器检测排队长度为35
‑
100米；m表示流向车道数；T
i
表示实际行程时间；T2表示行程终点时间；T1表示行程起点时间；根据位置数据和平均车速获得行程终点时间和行程起点时间；T0=(T
0.7u
,T
i
,0)T0表示自由流通行时间；T
0.7u
表示T0取值为全天车辆实际行程时间处于70%的行程时间；0表示降序；u表示样本数；根据时间数据和车牌数据获得OD数据，直接将电警位置、时间、车牌在地图中显示生成OD数据；根据时段方案获得流向绿信比；步骤3：根据所述间接交通数据进行生成计算获得交通状态指数；算法生成指标，包括流向畅通指数、流向繁忙指数、流向拥堵指数、流向效率指数等；F
i
为流向繁忙指数，反应早晚高峰或交通流量大时，各流向交通流繁忙程度；H
i
为各流向设计饱和流量；k为各流向实际饱和流量与设计饱和流量的比值，取值范围为0.8
‑
0.95；各流向实际饱和流量和设计饱和流量根据流量获得；X
i
表示流向效率指数；流向效率指数的修正原则为，若L
i
=35，X
i
取值范围为[3,10]；若L
i
>35，X
i
取值范围为[0,10]；由于检测器安装位置的原因，所检测到的排队长度最小值就是35，此时的实际排队是在0
‑
35之间；所以认为当L=35时，是没有实际排队的情况，此时X最小值就是3；C
i
为流向畅通指数；步骤4：对交通状态指数和间接交通数据进行融合计算生成融合交通指标集；综合评估指数，经过数据积累，融合计算，获得融合交通指标集，包括路口拥堵指数、路口效率指数、行程延误、路段效率指数、反溢比率、路段拥堵指数、区域热力态势、信控方案评估等指标。
[0006]优选的，路口拥堵指数反映信控交叉口交通拥堵或畅通程度，为繁忙指数与畅通
指数的算数平均值，其中，Y
i
为流向拥堵指数，为流向繁忙指数与流向畅通指数的算数平均值；F
i
为流向繁忙指数，反应早晚高峰或交通流量大时，各流向交通流繁忙程度；C
i
为流向畅通指数；路口拥堵指数表达式为：其中，Y为路口拥堵指数；Y
max1
和Y
max2
分别为交叉口两条流向的各流向拥堵指数中的最大值和仅次于最大值的第二大值。
[0007]优选的，路口效率指数，主要反映信控交叉口绿灯信号控制效率，为各流向效率指数的算数平均值；表达式为：其中，X表示路口效率指数；X
i
表示流向效率指数；n表示路口流向数。
[0008]优选的，行程延误，主要指单位时间内车辆因信号控制引起的延误的平均值，主要用于评估交叉口的服务水平；表达式为：其中，R
D
表示行程延误；T
i
表示实际行程时间；T0表示自由流通行时间。
[0009]其中，T
i
表示实际行程时间；T2表示行程终点时间；T1表示行程起点时间；T0=(T
0.7u
,T
i
,0)T0表示自由流通行时间；T
i
表示实际行程时间；T
0.7u
表示T0取值为全天车辆实际行程时间处于70%的行程时间；0表示降序；u表示样本数；优选的，路段效率指数为根据单位时间车流量分析的路段通行效率情况，分析综合服务水平；表达式为：其中，X
R
表示路段效率指数，取值范围为0
‑
10；表示路段实际流量；Q
R
表示路段实际饱和流量，为自由流状态单位时间通过的最大车流数。
[0010]优选的，反溢比率主要是通过判断交叉口发生反溢现象的持续时间，评估信号控制方案在上下游路口联动控制的协调效果；通过反溢现象的发生时间、持续时间变化图，分析交通流出行特点，制定符合交通需求的反溢控制方案；表达式为：其中，R
f
表示反溢比率；T
f
表示时段或单位时间发生反溢现象的持续时间；T
t
表示时段或单位时间；设置一个排队长度的值，判断实际流向排队长度≥设定排队长度的值的
持续时间，反溢比率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集雷卡融合交通数据；步骤2：根据所述雷卡融合交通数据计算间接交通数据；步骤3：根据所述间接交通数据进行生成计算获得交通状态指数；步骤4：对交通状态指数进行融合计算生成融合交通指标集。2.根据权利要求1所述的一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，其特征在于，雷卡融合交通数据包括排队长度、流量、位置数据、平均车速、时间数据、车牌数据和时段方案；间接交通数据包括流向排队长度、路口流向流量、实际饱和流量、实际行程时间和自由流通行时间、OD数据、流量流向比和流向绿信比；交通状态指数包括流向畅通指数、流向繁忙指数和流向效率指数；融合交通指标集包括路口拥堵指数、路口效率指数、行程延误、路段效率指数、反溢比率、路段拥堵指数、区域热力态势和信控方案评估。3.根据权利要求2所述的一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，其特征在于，路口拥堵指数反映信控交叉口交通拥堵或畅通程度，为繁忙指数与畅通指数的算数平均值，表达式为：其中，Y为路口拥堵指数；Y
max1
和Y
max2
分别为交叉口各流向拥堵指数中的最大值和仅次于最大值的第二大值；其中，Y
i
为各流向拥堵指数，为流向繁忙指数与流向畅通指数的算数平均值；F
i
为流向繁忙指数；C
i
为流向畅通指数；其中，q
i
为路口流向流量，i表示路口第i个流向；Q
i
为各流向实际饱和流量；H
i
为各流向设计饱和流量；k为各流向实际饱和流量与设计饱和流量的比值，取值范围为0.8
‑
0.95；0.95；其中，q
j
表示第i个流向的第j个车道对应的流向实际流量；m表示流向车道数；其中，L
i
为流向排队长度；其中，L
i
表示第i个流向的流向排队长度；L
m
表示第m条流向车道的车道排队长度。4.根据权利要求2所述的一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，其
特征在于，路口效率指数反映信控交叉口绿灯信号控制效率，为各流向效率指数的算数平均值；表达式为：其中，X表示路口效率指数；X
i
表示流向效率指数；n表示路口流向数；其中，q
i
为路口流向流量，i表示路口第i个流向；Q
i
为各流向实际饱和流量；H
i
为各流向设计饱和流量；k为各流向实际饱和流量与设计饱和流量的比值；L
i
为流向排队长度；流向效率指数的修正原则为，若L
i
=35，X
i
取值范围为[3,10]；若L
i
>35，X
i
取值范围为[0,10]。5.根据权利要求2所述的一种基于雷卡融合交通数据的融合交通指标集生成方法，其特征在于，行程延误指单位时间内车辆因信号控制引起的延误的平均值；表达式为：其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，赵磊，翟云峰，董芊里，张晓，
申请(专利权)人：华路易云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：