车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法技术方案

本发明专利技术公开一种车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法，涉及城市交通管理领域，包括：获取多模态感知数据，将地图车道信息与多模态感知数据进行匹配，获得每个车道的时间序列数据集；对时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量；对固定车辆流量与随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量；根据路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件；若全局预测车流量满足全局约束条件，则将全局预测车流量作为预测结果，解决了传统方法检测准确率低的问题，可以全面准确地对车流量进行检测，提高了检测准确率。检测准确率。检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法


[0001]本专利技术涉及城市交通管理
，特别是涉及一种车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法。

技术介绍

[0002]交通路口作为城市交通道路网络的主要组成部分，它是否正常畅通将会直接影响城市交通道路网络的运行。交通拥堵是我国新型城镇化建设进程中面临的代表性“城市病”问题，对社会经济发展造成巨大损失。交通状况优化是预防和缓解交通拥堵的关键。
[0003]然而，传统车流量获取方法通过线圈检测车流量，对于线圈覆盖范围外的车辆无法获得交通信息，导致传统车流量获取方法获取的车流量不能准确地反应实际的交通情况，使得检测准确率低，从而影响了交通信号控制的效率，造成绿灯空放等宝贵的时间资源浪费。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决传统车流量获取方法对于线圈覆盖范围外的车辆无法获得交通信息导致的检测准确率低的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法。
[0005]本专利技术提供一种车流量预测方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车流量预测方法，其特征在于，包括：获取多模态感知数据，将地图车道信息与所述多模态感知数据进行匹配，获得每个车道的时间序列数据集；对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量；对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量；根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件；若所述全局预测车流量满足所述全局约束条件，则将所述全局预测车流量作为预测结果。2.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述若所述全局预测车流量满足所述全局约束条件，则将所述全局预测车流量作为预测结果之后，所述方法还包括：若所述全局预测车流量不满足所述全局约束条件，则对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理中的权重系数进行修正，直至满足所述全局约束条件。3.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件，包括：根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断基于所述全局预测车流量中车辆聚集区域数量与车辆平均投影面积的乘积是否小于或等于聚集区域面积；若是，则将所述全局预测车流量作为预测结果；若否，则调整对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理的权重系数；其中，所述固定车辆流量对应的权重系数大于所述随机车辆流量对应的权重系数。4.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量，包括：根据时间序列分析法，对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的所述固定车辆流量；根据随机车型与时间的正态分布模型，对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的所述随机车辆流量。5.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量，包括：对所述固定车辆流量依次进行突变流量平滑与进出总量校验，获得预处理固定车辆流量；对所述随机车辆流量依次进行突变流量平滑与进出总量校验，获得预处理随机车辆流量；对所述预处理固定车辆流量与所述预处理随机车辆流量进行加权平均处理，获得所述路口预测车流量...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，廖福坤，张宇昂，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：