一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法及预警系统技术方案

本发明专利技术公开了一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法及预警系统，所述方法包括根据不同时间段的车流量特性对任意时段进行二维时间向量划分；计算得到不同二维时间向量下的预测车辆到达率和预测车辆滞留概率分布律；设计量化标准预测不同时间向量下的道路拥塞程度指标；最后根据道路拥塞程度指标设置道路拥塞程度预警阈值及道路拥塞程度等级

【技术实现步骤摘要】
一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法及预警系统


[0001]本专利技术涉及信息技术和运筹学，特别是一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法及预警系统
。

技术介绍

[0002]交通情况瞬息万变，由于其复杂性和不可控性一直困扰着交通管制人员，很容易产生管理的不及时性和滞后性
。
例如，当有路段产生拥塞时，交通管理人员前往查看拥塞状况很可能已经比较严重难以处理，亦或者当交通管理人员赶到时拥塞状况已然化解；而当前交通状况良好的路段也可能隐藏着交通问题隐患，现在虽然有智能预警系统，但由于设备成本高昂，由于预警时效性短必须时长开启，因而普及率低，耗资耗能巨大实用性差
。
如何获取交通拥塞程度量化指标，并设计出在不改变现有交通体系前提下的价格低廉的道路拥塞预警系统成为亟需解决的重要难题
。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：本专利技术的目的是提供离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法及预警系统，从而在很大程度上改善交通的拥塞状况，提高交通管制人员的判断及出勤有效率，降低预测交通路段消耗的大量能效，增加交通的畅通程度，减轻交通压力
。
[0004]技术方案：本专利技术所述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，包括以下步骤：
[0005]S1、
根据不同时间段的车流量特性对任意时段进行二维时间向量划分；
[0006]所述步骤
S1
具体为：依据统计学的方法分析得到对车流量影响较大的两个时间维度，建立二维时间向量，记作
(t
a
,t
b
)
，其中
t
a
表示一天之中的时间区间划分；
t
b
表示不同日期的时间区间划分
。
[0007]S2、
基于道路监控系统的道路车辆识别数据提取车辆通行信息；
[0008]所述步骤
S2
具体为：利用道路的监控系统，选取所述路段正对方向的摄像头，提取在步骤
S1
中所述的不同二维时间向量下的车辆通行信息，记录不同二维时间向量
(t
a
,t
b
)
对应下的车辆的到达数量统计信息即车辆通行信息
。
[0009]S3、
基于道路监管系统，记录信号灯指示周期及通行时长；
[0010]所述步骤
S3
具体为：信号灯指示周期记作
T(s)
；通行时长即一个周期内的绿灯时长，记作
a(s)。
[0011]S4、
基于不同二维时间向量下的大量过往车辆通行信息计算得到不同二维时间向量下的预测车辆到达率；
[0012]所述步骤
S4
具体为：基于步骤
S2
所述的不同时间向量下的车辆通行信息，通过道路拥塞程度识别预警系统记录的大量过往车辆通行信息设计系统预测算法得到不同二维时间向量下的预测车辆到达率，记作
[0013]S5、
基于不同二维时间向量下的预测车辆到达率及车辆通行信息计算不同二维时
间向量下的通过信号灯指示周期后的预测车辆滞留概率分布律；
[0014]所述步骤
S5
具体为：根据步骤
S4
所述的不同二维时间向量下的预测车辆平均到达率，以及步骤
S3
中所述的观测交通路段的道路通行时长，计算不同时间向量下通过信号灯指示周期后的预测车辆滞留概率分布律
。
[0015]S6、
基于预测车辆滞留概率分布律设计量化标准预测不同时间向量下的道路拥塞程度指标；所述步骤
S6
具体为：根据步骤
S5
所述的不同二维时间向量下的预测车辆滞留概率分布律，通过计算得到任意指示周期后的车辆滞留数；考虑道路拥塞程度指标在不同路段的大量应用场景下的广泛适用性，本专利技术提供一种在任意指示周期后的道路拥塞程度指标，记作
Cr
，它是根据所述交通路段的极限车辆通行数，即
A
c
和所述预测车辆滞留概率分布律通过算法计算得出的普适性道路拥塞程度衡量标准
。
[0016]S7、
根据不同二维时间向量下的道路拥塞程度指标设置道路拥塞程度预警阈值及道路拥塞程度等级
。
[0017]所述步骤
S7
具体为：设置道路拥塞程度预警阈值，记作
Cr
h
；通过对道路拥塞程度和道路拥塞程度预警阈值的大小比较，判别指示灯
、
蜂鸣器不同的工作状态，从而对观测路段车辆拥塞程度进行预测和判别，对辅助指导交通管理人员的工作起到重要作用
。
[0018]一种离散时间系统下的道路拥塞程度预警系统，所述系统采用了上述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，包括以下模块：
[0019]交通状况预警数据接收模块：用于接收道路监管系统和道路监控系统的不同二维时间向量下的实时车辆通行信息和指示灯信息，存储于计算机存储模块；
[0020]信号处理模块：用于对数据接收模块的数据进行处理，经信号处理模块处理得到信号灯，蜂鸣器的控制信号及发射天线的传播信号；
[0021]信号灯指示模块：用于接收信号处理模块的控制信号，通过红
、
黄
、
绿灯的变化醒目的提示交通管制人员的判断及出勤；
[0022]蜂鸣器预警模块：用于接收信号处理模块的控制信号，通过蜂鸣器的状态变化提示交通管制人员是否应该出勤管制交通；
[0023]发射天线模块：用于接收信号处理模块的控制信号，通过天线将无线信号以广播的形式提前告知通行者，做好拥塞准备，及时更换备选路段通行；
[0024]计算机存储模块：用于存储实时交通数据和道路拥塞程度识别预警系统程序，确保数据持久性，提供快速访问，以支持计算机的正常运行
。
此外，它还包括数据管理
、
传输和安全性功能，以有效组织
、
保护和共享存储的信息，使计算机能够高效地完成各种计算任务和操作
。
[0025]一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法
。
[0026]一种计算机设备，包括储存器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法
。
[0027]有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：
[0028]1、
本专利技术采用基于
Geom/Geom/1
排队模型进行变式处理，根据车辆到达率与时间的相关性，创造性的建立二维时间向量，设置预测算法，通过预测不同二维时间向量下的车
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
根据不同时间段的车流量特性对任意时段进行二维时间向量划分；
S2、
基于道路监控系统的道路车辆识别数据提取车辆通行信息；
S3、
基于道路监管系统，记录信号灯指示周期及通行时长；
S4、
基于不同二维时间向量下的大量过往车辆通行信息计算得到不同二维时间向量下的预测车辆到达率；
S5、
基于不同二维时间向量下的预测车辆到达率及车辆通行信息计算不同二维时间向量下的通过信号灯指示周期后的预测车辆滞留概率分布律；
S6、
基于预测车辆滞留概率分布律设计量化标准预测不同时间向量下的道路拥塞程度指标；
S7、
根据不同二维时间向量下的道路拥塞程度指标设置道路拥塞程度预警阈值及道路拥塞程度等级
。2.
根据权利要求1所述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，其特征在于，所述步骤
S1
具体为：依据统计学的方法分析得到对车流量影响较大的两个时间维度，建立二维时间向量，记作
(t
a
,t
b
)
，其中
t
a
表示一天之中的时间区间划分；
t
b
表示不同日期的时间区间划分
。3.
根据权利要求1所述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，其特征在于，所述步骤
S2
具体为：利用道路的监控系统，选取所述路段正对方向的摄像头，提取在步骤
S1
中所述的不同二维时间向量下的车辆通行信息，记录不同二维时间向量
(t
a
,t
b
)
对应下的车辆的到达数量统计信息即车辆通行信息
。4.
根据权利要求1所述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，其特征在于，所述步骤
S3
具体为：信号灯指示周期记作
T(s)
；通行时长即一个周期内的绿灯时长，记作
a(s)。5.
根据权利要求1所述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，其特征在于，所述步骤
S4
具体为：基于步骤
S2
所述的不同时间向量下的车辆通行信息，通过道路拥塞程度识别预警系统记录的大量过往车辆通行信息设计系统预测算法得到不同二维时间向量下的预测车辆到达率，记作
6.
根据权利要求1所述的一种离散时间系统下的道路拥塞程度识别方法，其特征在于，所述步骤
S5
具体为：根据步骤
S4
所述的不同二维时间向量下的预测车辆平均到达率，以及步骤
S3
中所述的观测...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛朴，董云泉，宋小凡，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：