[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

说明书

本发明公开了一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法，包括以下步骤：Step1：动态确定检测频率；Step2：计算交通参数和交通参数统计量；Step3：计算交通参数特征；Step4：进行阈值比较，输出交通事件检测结果。Step5：计算历史误检率，根据历史误检率对交通参数特征阈值进行小步长调整。本发明通过动态确定检测频率，获取ETC门架数据，然后根据所获取的数据计算交通参数特征，包括路段平均速度变化量和车辆速度离散度变化量，同时将交通参数特征与其阈值进行比较，确定交通事件检测结果，最后计算历史误检率，根据历史误检率确定交通参数特征阈值的更新公式，以此对阈值进行小步长调整，从而实现交通事件的自适应实时高效检测。

技术领域

本发明涉及路段交通事件检测技术领域，特别是一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法。

背景技术

交通事件是指非周期性发生且使某段道路通行能力下降的交通事件，如交通事故、故障停车、货物散落、道路维修、车辆逆行和交通堵塞等。我国机动车保有量大，路网环境复杂，交通事件发生的频率居高不下，不仅严重危害了出行者的出行安全，而且对社会经济造成了重大损失。因此，为了预防和减少交通事件的发生，解决交通事件带来的交通延误，避免交通事件造成二次伤害，就必须准确高效实时地对交通事件进行检测。

传统的交通事件检测算法，多采用固定时间间隔进行交通事件检测，忽略了不同时间段经过检测路段车辆数量之间的差异，因此采用固定时间段获取的数据进行交通事件检测会造成某些检测周期数据量少，检测结果不准确的情况。为了避免此类问题出现，可以在交通事件检测中，采取动态确定检测频率的方法。

同时，过去的交通事件检测多是采用交通流量、占有率、平均车速等宏观交通流参数，没有考虑单个车辆行驶的差异性，未将交通事件和车速离散特征进行联系，使得检测结果的可靠性不高。因此，如何以单车速度离散特征作为切入点，建立更为准确可靠的交通事件检测方法有着重要的理论和实践意义。

最后，传统的基于阈值法的交通事件检测算法，使用的都是固定阈值，但是随着时间的改变，不同时间段的交通模式可能存在差异，固定阈值并不能准确地反映每个时间段的路段时间情况，因此需要对阈值进行自适应调整，以提高交通事件检测地准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法，本发明方法以ETC门架数据作为数据来源，通过动态确定检测频率，同时考虑车辆速度离散度，采用小步长迭代法对交通参数特征阈值进行更新，从而可以实现交通事件的自适应实时高效检测，提升了检测精度，也降低了实施难度。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种基于小步长调整的自适应交通事件检测方法，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；