[发明专利]利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法

说明书

本发明公开了一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，属于智能识别领域，本发明的有益效果：相较于现有的操作员配合视频监控数据判读方法，本方法的优势在于：①成本低。行车轨迹数据可以通过导航软件、车辆监控软件成批量获得；因此无需在道路上安装任何额外设施，降低了成本；②方法自动，占用资源少。利用轨迹数据和城市地图数据，进行违法行为识别，无需人员干预，可以实现自动化识别，占用的计算资源也少；③判断尺度统一。方法只有少量参数，具体应用时，参数确定后就可以以统一的尺度识别违法行为，避免了尺度不一的问题。

技术领域

本发明属于智能识别领域,尤其是一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法。

背景技术

连续变更车道是目前普遍存在的驾驶陋习，是引起道路交通安全事故的重要原因。我国《道路交通安全法》规定，连续变更两根以上车道的行为违法。

目前的连续变更车道违法行为的识别，主要采用道路监控设施采集的视频图像，经人工判读后，确定车辆是否存在该违法行为。这种方法存在多方面的制约。首先，道路视频监控成本高，难以实现对路面的全覆盖监控；其次，视频数据量大，每路监控每天产生的数据可达数十GB，需要大量人员配合计算机资源进行视频判读；更重要的是，不同的人员对“连续变更”存在不同的理解，无法形成对该违法行为的统一尺度。

发明内容

针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，该方法能够采用车辆行驶产生的高频率轨迹，以及道路地图数据，自动判别违法行为及违法位置。

一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，采用车辆行驶产生的高频率轨迹以及道路地图数据自动判别违法行为及违法位置,高频率轨迹需包含时间T、坐标(X、Y)、方位角Azi数据,T数据代表轨迹的产生时间，坐标字段(X、Y)标识车辆的当前位置，方位角Azi代表车辆行驶的方向；道路地图数据在双向行驶道路为道路双向分割线数据，在单向行驶道路为道路中心数据，具体步骤如下：

S1、轨迹所在的车道序号计算

根据轨迹点的位置以及道路地图数据，首先计算轨迹所在的车道序号，具体包括：

S＝dist_p→r

其中S为轨迹点p到道路r的距离，在道路绘制方向的左侧为正，右侧为负；

N为p点所在的车道序号；lane为一般车道的宽度，可以根据不同的道路类型进行调整，经过以上换算，可以将轨迹点的位置换算为车道序号；

S2、利用时间-车道序号坐标系，以及时间-车道变化数坐标系替换原始轨迹,将根据上式计算的车道序号数据N，连同时间T构成时间-车道序号坐标系，将原来的以坐标表示的轨迹点改成在时间-车道序号坐标系下的系列轨迹点，然后将当前轨迹点与前一轨迹点进行车道序号对比，形成“时间T-车道变化数dN”坐标系，将轨迹转换为T-dN坐标系下的轨迹；并计算轨迹点的方位角变化量dAzi；

dN＝abs(N2-N1)

dN为车道变化数，dAzi为前后轨迹点方位角变化量；

S3、设置移动时间窗口，记为T-Span，对窗口内的轨迹统计以下指标：

S3.1窗口期内停留的第二车道逗留时间StayTime

对时间窗口内的轨迹，按顺序统计连续逗留时间；

S3.2时间窗口期内的方位角总变化值：SumdAzi

SumdAzi＝ΣdAzi

S3.3时间窗口期内的总变道数量：SumdN