基于大数据分析的车道通行能力预测方法及系统技术方案

本申请涉及交通道路技术领域，提供基于大数据分析的车道通行能力预测方法及系统。所述方法包括：基于图像采集设备对目标车道进行多角度采集，获取多角度车道信息；获取目标车道基础数据；基于红外探测技术，对所述目标车道内的状态进行监测；基于实时理论通行模型，输出具有时间标识的理论车流量，根据所述具有时间标识的理论车流量对目标车辆的理论行驶轨迹进行预判；基于路径跟踪算法获取目标车辆的实际轨迹；进行偏差分析，基于偏差分析结果对所述目标车道的通行能力进行预测。本申请解决了现有技术中调查的工作量巨大，获取数据精准度较低，可靠度较低的技术问题，达到了提高车辆道路通行能力的预测精准度技术效果。辆道路通行能力的预测精准度技术效果。辆道路通行能力的预测精准度技术效果。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的车道通行能力预测方法及系统


[0001]本申请涉及交通道路
，特别是涉及基于大数据分析的车道通行能力预测方法及系统。

技术介绍

[0002]传统的车道通行能力采用人工调查的方式，获取交通流原始参数，调查的工作量巨大，获取数据精准度较低，导致交通通行能力样本较少，可靠度较低的问题。随着现在科技发展，可以通过多种方式进行范围广、速度快的交通信息采集，积累了大量的交通流原始数据。
[0003]综上所述，本申请解决了现有技术中调查的工作量巨大，获取数据精准度较低，可靠度较低的技术问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高车辆通行道路的预测精准度的基于大数据分析的车道通行能力预测方法及系统。达到了提高车道通行的预测精准度，保证交通安全的技术效果。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了基于大数据分析的车道通行能力预测方法，所述方法包括：基于图像采集设备对目标车道进行多角度采集，获取多角度车道信息；通过所述多角度车道信息与大数据中的N个车道信息进行比对分析，获取目标车道基础数据；基于红外探测技术，对所述目标车道内的状态进行监测，获取目标车道实时状态；通过将所述目标车道基础数据、所述目标车道实时状态输入实时理论通行模型，输出具有时间标识的理论车流量，根据所述具有时间标识的理论车流量对目标车辆的理论行驶轨迹进行预判，获取目标车辆的理论轨迹；基于路径跟踪算法获取目标车辆的实际轨迹；通过遍历所述目标车辆的理论轨迹与所述目标车辆的实际轨迹进行偏差分析，基于偏差分析结果对所述目标车道的通行能力进行预测。
[0006]第二方面，本申请实施例提供了基于大数据分析的车道通行能力预测系统，所述系统包括：多角度车道信息获取模块，所述多角度车道信息获取模块用于基于图像采集设备对目标车道进行多角度采集，获取多角度车道信息；目标车道基础数据获取模块，所述目标车道基础数据获取模块用于通过所述多角度车道信息与大数据中的N个车道信息进行比对分析，获取目标车道基础数据；目标车道实时状态获取模块，所述目标车道实时状态获取模块用于基于红外探测技术，对所述目标车道内的状态进行监测，获取目标车道实时状态；目标车辆理论轨迹获取模块，所述目标车辆理论轨迹获取模块用于通过将所述目标车道基础数据、所述目标车道实时状态输入实时理论通行模型，输出具有时间标识的理论车流量，根据所述具有时间标识的理论车流量对目标车辆的理论行驶轨迹进行预判，获取目标车辆的理论轨迹；目标车辆实际轨迹获取模块，所述目标车辆实际轨迹获取模块基于路径跟踪算法获取目标车辆的实际轨迹；通行能力预测模块，所述通行能力预测模块用于通过遍历
所述目标车辆的理论轨迹与所述目标车辆的实际轨迹进行偏差分析，基于偏差分析结果对所述目标车道的通行能力进行预测。
[0007]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0008]首先，基于图像采集设备对目标车道进行多角度采集，获取多角度车道信息；其次通过所述多角度车道信息与大数据中的N个车道信息进行比对分析，获取目标车道基础数据；接下来基于红外探测技术，对所述目标车道内的状态进行监测，获取目标车道实时状态；再通过将所述目标车道基础数据、所述目标车道实时状态输入实时理论通行模型，输出具有时间标识的理论车流量，根据所述具有时间标识的理论车流量对目标车辆的理论行驶轨迹进行预判，获取目标车辆的理论轨迹；然后基于路径跟踪算法获取目标车辆的实际轨迹；最后通过遍历所述目标车辆的理论轨迹与所述目标车辆的实际轨迹进行偏差分析，基于偏差分析结果对所述目标车道的通行能力进行预测。本申请解决了现有技术中调查的工作量巨大，获取数据精准度较低，可靠度较低的技术问题，达到了提高车道通行的预测精准度，保证交通安全的技术效果。
[0009]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0010]图1为一个实施例中基于大数据分析的车道通行能力预测方法的流程示意图；
[0011]图2为一个实施例中基于大数据分析的车道通行能力预测方法的判断目标车辆的理论行驶轨迹的流程示意图；
[0012]图3为一个实施例中一基于大数据分析的车道通行能力预测方法构建的内部结构图。
[0013]附图标记说明：多角度车道信息获取模块11，目标车道基础数据获取模块12，目标车道实时状态获取模块13，目标车辆理论轨迹获取模块14，目标车辆实际轨迹获取模块15，通行能力预测模块16。
具体实施方式
[0014]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0015]在介绍了本申请基本原理后，下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。
[0016]如图1所示，本申请提供了基于大数据分析的车道通行能力预测方法，所述方法包括：
[0017]S100：基于图像采集设备对目标车道进行多角度采集，获取多角度车道信息；
[0018]具体而言，车道通行能力是指道路设施所能疏导交通流的能力。在一定时间段内(通常取15分钟或者1小时)和正常的道路、交通、管制及运行质量要求下，道路设施通过交通流质点的能力。
[0019]目标车道是指需要进行车道通行能力预测的任一车道；图像采集设备是指利用光电器件的光电装欢功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号，例如电荷耦合器件、接触式图像传感器、摄像头、扫描仪等，这里具体是指拍摄所述目标车道的摄像头；多角度车道信息是指在不同角度设置的摄像头拍摄下的所述目标车道，例如在所述目标车道正上方拍摄、在所述目标车道正前方45
°
拍摄等。
[0020]根据所述图像采集设备对所述目标车道进行不同角度的拍摄，将所拍摄的所述目标车道的照片收集，获得多角度车道信息。根据布设位置不同得到所述目标车道的图像，使得获得的所述多角度车道信息完整。
[0021]S200：通过所述多角度车道信息与大数据中的N个车道信息进行比对分析，获取目标车道基础数据；
[0022]具体而言，N个车道信息是指多个车道的基础特征数据，例如车道的长度、车道的宽度等，大数据中则是指在大数据中已经记录存在的数据；目标车道的基础数据是指所述目标车道的长度、宽度等基本数据。
[0023]通过所述多角度车道信息与大数据中的N本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的车道通行能力预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于图像采集设备对目标车道进行多角度采集，获取多角度车道信息；通过所述多角度车道信息与大数据中的N个车道信息进行比对分析，获取目标车道基础数据；基于红外探测技术，对所述目标车道内的状态进行监测，获取目标车道实时状态；通过将所述目标车道基础数据、所述目标车道实时状态输入实时理论通行模型，输出具有时间标识的理论车流量，根据所述具有时间标识的理论车流量对目标车辆的理论行驶轨迹进行预判，获取目标车辆的理论轨迹；基于路径跟踪算法获取目标车辆的实际轨迹；通过遍历所述目标车辆的理论轨迹与所述目标车辆的实际轨迹进行偏差分析，基于偏差分析结果对所述目标车道的通行能力进行预测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车道基础数据，方法还包括：基于所述多角度车道信息，根据布设垂直于目标车道中心点正上方的图像采集设备，提取车道俯视图像信息；通过所述车道俯视图像信息，将所述车道俯视图像信息与大数据中N个具有车道数据的车道俯视信息进行比对，获取目标车道的车道宽度以及目标车道的车道弯度；将所述目标车道的车道宽度与所述目标车道的车道弯度添加至所述目标车道基础数据中。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车道实时状态，方法还包括：通过所述目标车道内所布设的红外线探头，对所述目标车道内的车辆进行红外探测，获取车辆间距；基于所述车辆间距对相邻车辆长度进行探测，根据探测结果监测所述目标车道内的障碍物，获取障碍物信息；根据所述障碍物信息对车辆在所述目标车道内的行驶影响，确定所述目标车道实时状态。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述具有时间标识的理论车流量，对目标车辆的理论行驶轨迹进行预判，获取目标车辆的理论轨迹，方法还包括：采集所述目标车道的目标车道长度；根据所述具有时间标识的理论车流量，基于各个时间段对训练轨迹数据库中的第一训练轨迹进行提取，且所述第一训练轨迹具备第一车道长度标识；判断所述目标车道长度与所述第一车道长度之间的长度差是否符合预定车道长度的差阈；若是符合，将第一训练轨迹作为所述目标车道内的所述目标车辆的理论轨迹。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于路径跟踪算法获取目标车辆的实际轨迹，方法还包括：提取目标车道图像时序...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，霍建杰，
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：