[发明专利]一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法

权利要求书

1.一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、定义道路上相邻两个ETC门架之间的路段为检测路段，通过检测路段的车辆数达到m时为一个检测周期，m为检测周期内车辆最大到达数，获取检测周期内进入检测路段的每辆车的车牌及对应的进入时间数据，获取检测周期内离开检测路段的每辆车的车牌及对应的离开时间数据；

动态确定检测频率，检测频率是由每个检测周期通过的车辆数动态确定的；当检测路段通过的车辆数达到m时，则执行以下步骤；

步骤2、计算交通参数和交通参数统计量；其中，交通参数为单车速度，交通参数统计量包括第i个检测周期的路段平均速度和车辆速度离散度σ_i；

步骤3、根据步骤2计算出的交通参数和交通参数统计量，计算交通参数特征；交通参数特征包括相邻两个检测周期之间的路段平均速度变化量和车辆速度离散度变化量Δσ；

步骤4、若且Δσe₂，则第i个检测周期有交通事件发生，否则说明无交通事件发生，返回步骤1，继续进入下一检测周期；其中，e₁为路段平均速度变化量阈值和e₂为车辆速度离散度变化量阈值；

步骤5、计算历史误检率，根据历史误检率判断是否对路段平均速度变化量阈值e₁和车辆速度离散度变化量阈值e₂进行调整；若历史误检率未超过预设的历史误检率上限e，则返回步骤1，进行下一周期的检测，若超过，则对交通参数特征阈值进行小步长调整，交通参数特征阈值包括路段平均速度变化量阈值e₁和车辆速度离散度变化量阈值e₂，生成新的交通参数特征阈值，用于下一个检测周期的交通事件判别，返回步骤1；

步骤1中动态确定检测频率的具体步骤是：

步骤11、初始化参数：n＝0，i＝1；n为通过检测路段的车辆数，i为检测周期；

步骤12、判断是否有车辆通过检测路段；若是，则n＝n+1，否则n＝n；

步骤13、判断n是否等于m，若否，则转入步骤12；若是，则生成第i个检测周期的实时交通数据集；生成的第i个检测周期的实时交通数据集为检测到的n个辆车分别进入和离开检测路段的时间；

步骤14、令n＝0，i＝i+1，返回步骤13，进入下一检测周期；

步骤5具体步骤如下：

步骤51、自动载入第i个检测周期之前的N个检测周期的历史数据，历史数据包括的数据项有每个检测周期的编号及其对应的路段平均速度变化量、车辆速度离散度变化量、每个检测周期是否检测到交通事件发生和每个检测周期实际是否发生交通事件；

步骤52、计算历史误检率；历史误检率HFAR计算公式如下：

式中，FA表示错误检测次数，N表示检测次数，即第i个检测周期之前的N个检测周期；

步骤53、判断历史误检率是否超过预设的历史误检率上限e；若未超过，则执行步骤13；若超过，则转入步骤54，通过小步长迭代更新路段平均速度变化量阈值e₁和车辆速度离散度变化量阈值e₂；

步骤54、通过更新路段平均速度变化量阈值e₁和车辆速度离散度变化量阈值e₂降低历史误检率；首先对比在当前检测周期是否检测到交通事件发生的情况和当前检测周期实际是否发生交通事件的情况，确定N次检测中将交通事件误检为非交通事件的次数r和将非交通事件误检为交通事件的次数s；然后以降低历史误检率为目标，得到阈值更新的计算公式，的计算公式如下：

式中，r和s分别表示N次检测中交通事件误检为非交通事件的次数和将非交通事件检测为交通事件的次数，e₁和e₂分别表示路段平均速度变化量阈值和车辆速度离散度变化量阈值，f₁(r,s)和f₂(r,s)分别表示路段平均速度变化量阈值更新步长和车辆速度离散度变化量阈值更新步长，e₁、e₂的初始值为预设值，i和i-1分别表示第i个检测周期和第i-1个检测周期，为第i个检测周期路段平均速度变化量阈值，为第(i-1)个检测周期路段平均速度变化量阈值，为第i个检测周期车辆速度离散度变化量阈值，为第(i-1)个检测周期车辆速度离散度变化量阈值；此时，交通参数特征阈值更新结束，返回步骤1，继续进入下一检测周期。