[发明专利]一种基于小波变换的车流密度分析方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种基于小波变换的车流密度分析方法、装置、电子设备和存储介质，通过磁传感器测得某段道路内车流密度随时间变换的信号图，并把该信号图进行小波分解通过多分辨分析法获得概貌信号图和细节参数信号图；然后对概貌信号图和细节参数信号图进行降噪获得更平滑的信号图，最后利用细节参数信号图对概貌信号图进行修正。本发明对原始的车流密度信号图进行小波变换，小波变换能够有效地滤除噪声,从而更加清楚地观察信号,同时还能将信号在不同的分辨率下分解为高频分量与低频分量后能够直观地观察车流密度的变化及预测其变化趋势，这给交通流理论的研究提供了一种新的工具。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于小波变换的车流密度分析方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

交通流是指汽车在道路上连续行驶形成的车流。广义上还包括其他车辆的车流和人流。其中，车流密度、行车速度、交通流量是反映交通流特征的三个基本参数。车流密度是指在某一个瞬间内单位道路长度上车辆的数目，车流密度会随着时间的改变而产生相应的变化，从车流密度的大小可以判定交通流的情况，从而决定采取对应的交通措施以改善措施。然而由于车流密度的随机性使得对于它的分析比较困难,目前对它的分析仅限于得到密度-时间关系图或速度-密度关系图。

在一个交通路口设立观测点测量一天内的车流密度,会发现实际测量到的车流密度信号随时间变化十分剧烈,这使我们很难看清车流密度的变化趋势,也无法对它进一步分析。如果将一段时间内的车流密度视为随时间变化的随机信号,其中含有许多噪声(随机误差),信号的高频分量对应变化剧烈的地方,低频分量反映了信号的趋势。因此有人提出采用滤波处理以减少噪声带来的误差。

小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间(空间)频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。

发明内容

为解决上述的问题，本发明的目的之一在于提供了一种基于小波变换的车流密度分析方法，其能解决难以看清车流密度变化趋势的问题。

为解决上述的问题，本发明的目的之二在于提供了一种基于小波变换的车流密度分析装置，其能解决难以看清车流密度变化趋势的问题。

本发明目的之三提供了一种电子设备，其能解决难以看清车流密度变化趋势的问题。

本发明的目的之四在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决难以看清车流密度变化趋势的问题。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于小波变换的车流密度分析方法，包括以下步骤：

原始信号采样步骤：采集车辆道路的车流密度随时间变换的信号并生成相应的信号波形图；

小波分解步骤：选取合适的小波函数并对所述原始信号进行N层的小波分解获得概貌信号图和细节参数信号图；

信号过滤步骤：对于所述概貌信号图和细节参数信号图从1到N的每一层选择阈值以对信号进行过滤。

进一步地，所述小波分解步骤包括以下函数：

g_n＝(-1)ⁿh_2N-n-1；

n＝0,1,2,3,....,2N-1；