[发明专利]一种信号交叉口标准车精确换算方法、装置及系统

说明书

本发明提供了一种信号交叉口标准车精确换算方法、装置及系统，涉及城市交通管理技术领域。本发明所述的信号交叉口标准车精确换算方法，包括：获取信号交叉口的交通数据；从所述交通数据中选取行驶时间和车辆长度的组合指标或车头时距作为换算指标，根据所述换算指标确定标准车换算系数。本发明所述的技术方案，通过选取行驶时间和车辆长度的组合指标或车头时距作为换算指标以确定标准车换算系数，分别确定异质交通流和同质交通流下的标准车换算系数，且使用车辆占用的时空资源衡量车辆对交通流的影响，使得标准车换算指标构建更加科学化，从而精确确定信号交叉口的标准车换算系数。

技术领域

本发明涉及城市交通管理技术领域，具体而言，涉及一种信号交叉口标准车精确换算方法、装置及系统。

背景技术

信号交叉口是城市道路网络的重要组成部分，尤其是在交通拥堵问题严重的地区，准确估计信号交叉口的饱和流是规划、设计和分析信号控制以及道路设计的重要组成部分。

PCU(Passenger Car Unit,标准车当量数，也称标准车换算系数或乘用车单位)值是量化各个车辆对交通流量影响的常用参数。针对同质交通流，估计信号交叉口的PCU值最常用的是基于车头时距的方法，然而，在发展中国家普遍呈现的多种车辆类型并存的异质交通流中，车辆行为不会保持稳定，队列形成和消散的模式是不同的，当驾驶员没有连续地跟随同一车辆时，车头时距法就不适用了。针对异质交通流，最常用的是钱德拉法，主要应用于车辆之间的交互作用相对较少的高速公路，可以使用速度/面积比方法来计算PCU值，然而在城市道路，尤其是交通拥堵最频繁的信号交叉口处，车辆受其他车辆的影响较大，速度整体较小，因此不适合将速度作为主要变量。

发明内容

本发明解决的问题是如何精确确定信号交叉口的标准车换算系数。

为解决上述问题，本发明提供一种信号交叉口标准车精确换算方法，包括：获取信号交叉口的交通数据；从所述交通数据中选取行驶时间和车辆长度的组合指标或车头时距作为换算指标，根据所述换算指标确定标准车换算系数。

本发明所述的信号交叉口标准车精确换算方法，通过选取行驶时间和车辆长度的组合指标或车头时距作为换算指标以确定标准车换算系数，分别确定异质交通流和同质交通流下的标准车换算系数，且使用车辆占用的时空资源衡量车辆对交通流的影响，使得标准车换算指标构建更加科学化，从而精确确定信号交叉口的标准车换算系数。

可选地，所述获取信号交叉口的交通数据包括：通过电子警察摄像机录制所述信号交叉口的交通视频或通过无人机录制所述信号交叉口的交通视频，从所述交通视频中提取所述交通数据。

本发明所述的信号交叉口标准车精确换算方法，通过电子警察摄像机录制信号交叉口的交通视频或通过无人机录制信号交叉口的交通视频以提取交通数据，实现了交通数据的准确采集，进而能够精确确定信号交叉口的标准车换算系数。

可选地，所述获取信号交叉口的交通数据还包括：根据所述电子警察摄像机确定高峰时段，以在所述高峰时段通过所述无人机录制所述交通视频。

本发明所述的信号交叉口标准车精确换算方法，根据电子警察摄像机确定高峰时段，以在高峰时段通过无人机录制交通视频，实现了交通数据的准确采集，进而能够精确确定信号交叉口的标准车换算系数。

可选地，所述获取信号交叉口的交通数据还包括：根据道路条件将整个道路区段划分为普通路段和所述信号交叉口，以从所述道路区段中确定所述信号交叉口，其中，所述普通路段的交通数据适于通过速度/面积法确定标准车换算系数。

本发明所述的信号交叉口标准车精确换算方法，根据道路条件将整个道路区段划分为普通路段和信号交叉口，以从道路区段中确定信号交叉口，进而实现了信号交叉口交通数据的准确采集，能够精确确定信号交叉口的标准车换算系数。