[发明专利]一种基于出租车行驶状态信息判别交通拥堵程度的方法

权利要求书

1.一种基于出租车行驶状态信息判别交通拥堵程度的方法，其特征在于包括下列步骤： 

（一）、出租车的平均行程速度计算： 

（A）当采集到速度信息V_t时，要判断一下是否在新的路段，如果在新的路段，要初始化N值和V_sum，N=0，V_sum=0；N为有效速度值的个数，V_sum为从进入新路段时刻到现在时刻间行驶速度之和； 

（B）对此路段的速度总值V_sum累加； 

（C）调用无效数据剔除算法计算N值，包括： 

利用CAN总线传输的信息：车门车窗开关状态、OBD故障诊断信息，并结合图像处理方法，将由于出租车行驶特性造成的无效数据点的剔除，并计算出租车的平均行程速度； 

（1）通过CAN总线实时获取由浮动车传感器采集到的车速信息，检测到零数据后，首先利用CAN总线的故障诊断信息进行故障状态判别，如果发生故障则认为是该车的特性，此时的零数据无参考性，计算平均速度时无效； 

（2）如果未发生故障，则需要更进一步的判别： 

（a）通过CAN总线进行车门状态检测，若出租车的左前门打开，则认为是司机下车，此时状态不能反应正常的交通状况，此刻零数据无参考性，若是其它车门打开，则认为有乘客上下车，此刻零数据亦无参考性，应剔除； 

（b）若车门没有打开，此时要进行出租车位置状态判别，如果在红绿灯处，属于正常交通特征状态，此刻零数据有效，N=N+1； 

（c）当出租车不在红绿灯处时，那此零数据可能是拥挤造成的，也可能是出租车停车揽客，而乘客未上车造成的，需要进一步判别加以区分，方法是检测前车尾灯的闪烁频率： 

如果前车尾灯的闪烁频率较高则认为是道路拥挤造成的，属于正常的交通状态反应，零数据有效，N=N+1；否则利用CAN信息，探测本车是否踩下了刹车，如果是，则认为是出租车停车揽客，零数据无参考性，应剔除；不然则认为是道路严重拥挤造成的，属于正常的交通状态反应，零数据有效，N=N+1； 

（d）计算路段平均行程速度

（二）拥堵级别判定 

根据得到的平均行程速度与该路段既定的拥堵级别划分比较，确定拥堵级别； 

（三）信息发送 

将最终出租车在对该路段拥堵状态的判别结果经由无线网络发送到交通信息控制中心。 

2.根据权利要求1所述的基于出租车行驶状态信息判别交通拥堵程度的方法，其特征在于所述步骤（一）中检测前车尾灯的闪烁频率的方法如下： 

（Ⅰ）将由车载摄像头采集到的视频信息以一秒钟为单位分成多个连续的小片段，对每一个片段以截图的方式分成25帧图片，并将这些图片存储到存储介质中，并以时间和帧数为联合存储索引； 

（Ⅱ）对每一帧图片，把所有前车尾目标区域所占整个图片大小比例低于20%的图片舍弃，剩下的再存入存储介质中。 

（Ⅲ）确定图片中关键区域，为减少图像处理算法的运算时间，该关键区域的设定是距图片上端1/3以下和距图片下端1/6以上之间的区域，且对该关键区域进行降噪处理，采用空域局部平均法减少图像中的噪声，从该关键区域内确定前车尾灯位置坐标； 

（Ⅳ）统计前车尾灯的闪烁频率：在步骤（Ⅲ）中已经识别出了要寻找的前车尾闪烁灯的位置，并把这些目标区域的像素点存入了一个链表中，下一步从这个链表中取出所存的像素点，和读取下一张的图片的相同的位置的像素点RGB值进行比对；因为该浮动车是停在路上的，而且已经检测到前端有机动车，此时要考虑到前端机动车会与本浮动车在短时间内有位置偏移，所拍摄的图片中前端机动车的相对位置必然会有变动，因此在处理连续图片的时候，要在上一张图片确定的闪烁灯位置的坐标基础上进行扩大：以原有区域中心为中心点，直径为原有图片中闪烁灯外径的1.5倍来进行运算；统计图片中有红色尾灯的帧数，与此时间段内的总帧数相比较，如果比例超过设定数值，则认为处于交通拥挤造成的停车，如果没有超过此数值，则认为处于其他状态，再结合CAN总线数据来判定所处状况。