[发明专利]多场景交通干线协调子区的识别方法、系统及装置

权利要求书

1.一种多场景交通干线协调子区的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标路网的路网信息和目标路网中各路段的交通流信息；

针对任何一路段，计算该路段与多个相邻路段的关联度，其中，所述多个相邻路段包括多个方向的上游相邻路段和下游相邻路段的关联度；

针对任何一路段，分别选取该路段的多个上游相邻路段和多个下游相邻路段中对应关联度最大的路段作为该路段的目标上游相邻路段和目标下游相邻路段；

识别所述目标路网中各路段的目标上游相邻路段和目标下游相邻路段，得到多个路段集合；

对所述多个路段集合进行识别，得到多种类型的绿波干线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个路段集合进行识别，得到多种类型的绿波干线之后，所述方法还包括：

识别各所述绿波干线的类型；

根据识别到的绿波干线的类型、所述路网信息和各路段的交通流信息，计算得到各所述绿波干线的控制指令。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个路段集合进行识别，得到多种类型的绿波干线，包括：

将所述多个路段集合通过交叉口进行表示，得到多个交叉口集合；

对所述多个交叉口集合中的各交叉口集合进行交叉口的拼接，得到多种类型的绿波干线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多个交叉口集合中的各交叉口集合进行交叉口的拼接，得到多种类型的绿波干线之后，所述方法还包括：

识别各所述绿波干线对应的交叉口的数量；

当任一绿波干线对应的交叉口的数量大于预设交叉口数量阈值时，根据该绿波干线中各交叉口的关联度对该绿波干线进行拆分，得到多个拆分后的绿波干线，其中，所述交叉口的关联度为该交叉口对应的多个路段的关联度中的最大值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别各所述绿波干线的类型，包括：

根据所述路网信息，识别所述绿波干线中相邻交叉口之间的距离；

当任一相邻交叉口之间的距离小于预设长度阈值时，将该相邻交叉口对应的干线标记为短连线类型的干线。

6.根根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别各所述绿波干线的类型，包括：

根据所述路网信息识别所述多种类型的绿波干线中的双向干线；

获取识别到的双向干线的交通流信息；

当所述识别到的双向干线的两个方向的交通流之差大于预设交通流阈值时，将所述识别到的双向干线标记为单向协调干线。

7.根根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别各所述绿波干线的类型，包括：

针对任一绿波干线，识别该绿波干线对应的交叉口集合中左转交叉口的数量，其中，所述左转交叉口为左转协调方式的交叉口；

当识别到的左转交叉口的数量为一个时，将该绿波干线标记为L型干线；当识别到的左转交叉口的数量为两个时，将该绿波干线标记为U型干线。

8.根根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个路段集合进行识别，得到多种类型的绿波干线之后，所述方法还包括：

针对任一绿波干线，识别与该绿波干线对应的交叉口集合存在相同交叉口的绿波干线；

根据识别到的绿波干线对应的路网信息，得到多种类型的绿波干线集合，其中，所述多种类型的绿波干线包括交叉干线类型的绿波干线、丰字型干线类型的绿波干线、封闭干线类型的绿波干线中的至少一个；

根据识别到的绿波干线集合的类型、所述路网信息和各路段的交通流信息，计算得到各所述绿波干线集合的控制指令。

9.一种多场景交通干线协调子区的识别系统，其特征在于，包括：数据处理模块、参数配置模块、优化模块、可视化模块；

所述优化模块，用于执行上述权利要求1-7任意所述的方法。