[发明专利]一种基于视频的干线自优化信号控制方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及干线多个路口的交通信号优化控制领域，具体是一种基于视频的干线自优化信号控制方法及装置。

背景技术

城市交拥堵和事故日益频发，特别是交叉口路段拥堵事件严重，先进、适用的交通管理系统是解决城市交通拥挤的最有效的途径之一，而交通信号控制是交通管理系统的核心，干线交通信号优化控制可以最大限度的发挥区域交通诱导优势，提高道路交通运行效率。

视频车辆检测技术是通过在状况复杂或容易形成拥堵的道路上安装视频采集设备，对过往汽车数量、速度、排队长度进行检测，通过有线或无线网络将采集到的数据传回服务器中心进行处理的技术，通过实时采集的交通参数可以进行动态交通信号控制，实现交通流的有效规律诱导，最大限度的降低交通拥堵。

目前，信号控制方法主要包括定时控制、多时段控制、感应控制以及自适应控制等，传统的模型算法过于生硬的根据某个交通参数的变化设定阈值来进行信号优化，会造成系统对状态的误判；本发明提出了一种基于视频的干线自优化信号控制方法，通过交叉口运行指数的实时检测和综合分析，提取干线多个路口的信号控制自优化算法，可以极大提高道路交通运行效率。

发明内容

一种基于视频的干线自优化信号控制方法及装置，该方法中所使用的设备包括视频设备，数据通信设备，数据存储和标准化服务器，干线自优化信号处理服务器以及信号发布终端设备，所述各设备之间依顺序信号连接，该方法包括如下步骤：

(1)在交叉口各个进口方向上安装视频车辆检测设备，调整检测面的角度，确定检测区和盲区临界线位于停车线前10-20米处；

(2)对干线上的交叉口按照顺序进行编号，然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号，对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定；

(3)通过视频车辆检测设备，实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息，所述参数信息经数据通信设备，实时传回数据存储和标准化服务器，进行实时数据存储和标准化处理；

(4)提取存储服务器的实时交通数据，计算检测区段平均交通流密度参数，并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数；

(5)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，聚合计算交叉口交通运行指数，通过交叉口交通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期，进而得出各个交叉口的信号周期；

(6)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，计算交叉口干线交通运行指数，综合计算交叉口干线交通运行指数平均值；

(7)基于交叉口干线交通运行指数平均值-绿信比模型，计算干线各个交叉口的绿信比，然后计算各个交叉口信号控制红灯和绿灯时间；

(8)利用信号发布终端设备，通过调用数据库接口服务，将交叉口信号控制的实时参数发送给信号控制灯，通过信号控制灯对干线各个路口交通进行动态诱导。

一种基于视频的干线自优化信号控制方法及装置，其特征在于：基于视频的交通运行指数模型构建，交通运行指数-信号周期关系模型构建，以交叉口干线交通运行指数平均值-绿信比模型；

所述基于视频的交通运行指数模型构建，包括路段交通运行指数、交叉口交通运行指数、交叉口干线交通运行指数3个部分；

(A)提取视频检测区段各个车道的交通流量数据和速度数据，在空间维度和时间维度层面分别计算检测区段的平均交通流参数和平均速度参数；

平均交通流参数通过公式计算得到，其中，n为所在车道，N为路段的车道总个数，q_n为第n车道的交通流；平均速度参数v_n通过计算得到，其中，v_n为第n车道的速度，为单位粒度周期的平均速度；

(B)平均交通流密度参数通过公式计算得到；

(C)路段交通运行指数RTPI通过公式

计算得到，其中x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数；

(D)交叉口交通运行指数ITPI

ITPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_j*ω_j

其中，ω₁,ω₂,...,ω_j为各个进口方向的加权系数；

RTPI_j为交叉口各个进口路段检测器计算的路段交通运行指数；

(E)交叉口干线交通运行指数IATPI