一种基于融合感知的交通数据分析系统技术方案

技术编号:39032531 阅读:10 留言:0更新日期:2023-10-10 11:45
本发明专利技术涉及数据分析技术领域,具体公开了一种基于融合感知的交通数据分析系统,包括数据处理模块,对相关数据进行分析,预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间;数据分析模块,对主道的通行效率系数以及辅路的通行效率系数进行分析,生成推荐方案,本发明专利技术在长期拥堵路段发生拥堵时,对主道产生交通数据和辅道产生的交通数据在通行效率方面进行量化,并进行融合分析,根据融合分析的结果向用途提供预测通行时间最短的推荐方案,从而节省用户用于长期拥堵路段的行驶时间。拥堵路段的行驶时间。拥堵路段的行驶时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于融合感知的交通数据分析系统


[0001]本专利技术涉及数据分析
,具体的,涉及一种基于融合感知的交通数据分析系统。

技术介绍

[0002]快速路是城市交通的重要组成部分之一,然而由于变道,并线或者车祸等原因,导致快速路的部分路段,在早晚高峰时间段内长期存在拥堵现象,其中辅路汇入主道导致的拥堵会长期的在早晚高峰时间存在于固定路段,尤其是该路段具有多个辅路的汇入口时更容易导致拥堵。
[0003]此外,快速路的特点之一是具有与其平行的辅路可供车辆通行,也就是说,在向着拥堵路段方向移动的车辆在进入拥堵路段之前,可以选择性的从辅路避开拥堵路段,问题在于:
[0004]一、快速路一般单向具有三到四条车道,在早晚高峰车流量较多时期,如果不能提前变道,行驶看到辅道出口就会来不及变道,会被早晚高峰的车流裹挟无法进入辅道;
[0005]二、随着主道堵车距离增加,越来越多的车辆会选择从辅道穿行,而辅道会存在红绿灯的限制,车辆通行效率有限,辅道车辆过多的情况下走辅道显然起不到节约通行时间的作用,而现有导航只提供堵车信息,而依靠肉眼观察导航或者道路信息无法精准的判断主道和辅道相对更加节约时间的路线。
[0006]为了能够给用户以合理建议,减少用户在长期拥堵路段的时间花费,并合理分配车流,从整体上减少长期拥堵路段的堵车时长,本专利技术提出一种基于融合感知的交通数据分析系统。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于融合感知的交通数据分析系统,解决以下技术问题:/>[0008]如何能够给用户以合理建议,减少用户在长期拥堵路段的时间花费,并合理分配车流,从整体上减少长期拥堵路段的堵车时长。
[0009]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现:
[0010]一种基于融合感知的交通数据分析系统,包括:
[0011]数据采集模块,获取相关数据,包括用于统计途径车辆的数据的车辆统计单元,用于获取辅道红绿灯信息数据的通讯单元,以及车用终端单元;
[0012]数据处理模块,对相关数据进行分析,预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间;
[0013]数据分析模块,对主道的通行效率系数以及辅路的通行效率系数进行分析,生成推荐方案。
[0014]通过上述技术方案:在长期拥堵路段发生拥堵时,对主道产生交通数据和辅道产
生的交通数据在通行效率方面进行量化,并进行融合分析,根据融合分析的结果向用途提供预测通行时间最短的推荐方案,从而节省用户用于长期拥堵路段的行驶时间。
[0015]作为本专利技术的进一步技术方案:所述车辆统计单元设置有多个,并且记录所在路线通过每个车道的车辆数量,设置于快速路长期拥堵路段主道和辅道侧面,且每个车流合流口以及车流分流口至少设置一个。
[0016]作为本专利技术的进一步技术方案:所述对相关数据进行分析的过程包括:
[0017]预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间的过程包括:
[0018]将主道堵车的时间区间分区为:下降期、平稳期以及增长期,其分区依据为平均车速;
[0019]所述车用终端单元还用于获取用户的出发位置以及出发时间,并根据出发位置以及出发时间以及用户历史行车数据获取用户到达堵车位置的抵达时间区间以及该时间区间与堵车时间区间的关系;
[0020]当抵达时间区间与平稳期相交时,预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间;
[0021]当抵达区间不位于平稳期之内时,所述车用终端单元推荐方案为从主道行驶。
[0022]作为本专利技术的进一步技术方案:所述预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间的过程包括:
[0023]通过公式一:获取预期到达时间点主道平稳期的通行效率,并根据[(1

Δ1)η
main
,(1+Δ1)η
main
]获得主道通行效率系数区间;
[0024]在辅路拥堵条件下,通过公式二:在辅路拥堵条件下,通过公式二:获取常规通行效率,并根据[(1

Δ2)η
auxi
,(1+Δ2)η
auxi
]获得辅道通行效率系数区间;
[0025]其中η
j
是主道第j个车道的通过效率,n是主道车道数量,Δ1是主道的区间跨度系数,t
k
是辅道第k个红绿灯的通行时间,是第k个红绿灯的等待时间,N
k
是第k个红绿灯的通行时间关于通行数量的转化函数,Δ2是辅道的区间跨度系数。
[0026]作为本专利技术的进一步技术方案:所述对主道的通行效率系数以及辅路的通行效率系数进行分析,生成推荐方案的过程包括:
[0027]数据分析模块获取预期到达长期拥堵路段的时间点时,主道的待通过的车辆数量M1和辅道待通过的车辆数量M2;
[0028]由主道的待通过的车辆数量M1和辅道待通过的车辆数量M2、以及主道通行效率系数区间和辅道通行效率系数区间,获取主道预计通行时间区间和辅道预计通行时间区间,并将二者进行比对;
[0029]若主道预计通行时间区间最低值大于辅道预计通行时间区间最高值,车用终端单元推荐方案为从辅道通行;
[0030]若主道预计通行时间区间最高值效于辅道预计通行时间区间最低值,车用终端单元推荐方案为从主道通行;
[0031]若主道预计通行时间区间和辅道预计通行时间区间具有交集,对主道和辅道的每
条车道进行分析,车用终端单元推荐方案为主道所有车道中的一个或者若干个车道。
[0032]通过上述技术方案:由主道的通行效率系数以及辅路的通行效率系数进行分析,更加精准的感知当用户行驶至堵车点附近时,主道和辅道的通行状态,并基于当日的实时数据提出建议,辅助用户快速抉择,于车流量较大的情况下提供足够的应变时间用于变道。
[0033]作为本专利技术的进一步技术方案:所述对主道的每条车道进行分析的过程包括:
[0034]对每条车道的通行性进行分析,获取每个车道的通行评价系数;
[0035]依据通行评价系数对每个车道进行排序,车用终端单元推荐方案为通行评价系数最高的一条或者多条车道。
[0036]作为本专利技术的进一步技术方案:所述对每条车道的通行性进行分析,获取主道每个车道的通行评价系数的过程包括:
[0037]通过公式三:获得主道第j个车道的通行评价系数Tra
j

[0038]其中,τ1、τ2和τ3是权重系数,m是有效检测点的数量,是第j个车道第i个有效检测点获取的该车道的平均通过效率,是m个的平均值,σ0是无车祸条件下的m个有效检测点平均通行效率的标准差,c
o
是第j个车道的货车占比,f是货车占比转化函数,v0是无货车车道该路段堵车平稳期的标准通行速度。
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于融合感知的交通数据分析系统,其特征在于,包括:数据采集模块,获取相关数据,包括用于统计途径车辆的数据的车辆统计单元,用于获取辅道红绿灯信息数据的通讯单元,以及车用终端单元;数据处理模块,对相关数据进行分析,预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间;数据分析模块,对主道的通行效率系数以及辅路的通行效率系数进行分析,生成推荐方案。2.根据权利要求1所述的一种基于融合感知的交通数据分析系统,其特征在于,所述车辆统计单元设置有多个,并且记录所在路线通过每个车道的车辆数量,设置于快速路长期拥堵路段主道和辅道侧面,且每个车流合流口以及车流分流口至少设置一个。3.根据权利要求2所述的一种基于融合感知的交通数据分析系统,其特征在于,所述对相关数据进行分析的过程包括:预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间的过程包括:将主道堵车的时间区间分区为:下降期、平稳期以及增长期,其分区依据为平均车速;所述车用终端单元还用于获取用户的出发位置以及出发时间,并根据出发位置以及出发时间以及用户历史行车数据获取用户到达堵车位置的抵达时间区间以及该时间区间与堵车时间区间的关系;当抵达时间区间与平稳期相交时,预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间;当抵达区间不位于平稳期之内时,所述车用终端单元推荐方案为从主道行驶。4.根据权利要求3所述的一种基于融合感知的交通数据分析系统,其特征在于,所述预测用户到达长期拥堵路段时主道的通行效率系数区间以及辅路的通行效率系数区间的过程包括:通过公式一获取预期到达时间点主道平稳期的通行效率,并根据[(1

Δ1)η
main
,(1+Δ1)η
main
]获得主道通行效率系数区间;在辅路拥堵条件下,通过公式二获取常规通行效率,并根据[(1

Δ2)η
auxi
,(1+Δ2)η
auxi
]获得辅道通行效率系数区间;其中η
j
是主道第j个车道的通过效率,n是主道车道数量,Δ1是主道的区间跨度系数,t
k
是辅道第k个红绿灯的通行时间,是第k个红绿灯的等...

【专利技术属性】
技术研发人员:李战朱凯旋朱前进陈莞青昂少强张彪
申请(专利权)人:万申科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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