[发明专利]一种基于多源信息融合的混合交通流车辆识别方法

权利要求书

1.一种基于多源信息融合的混合交通流车辆识别方法，其特征在于，包括：

基于视频检测器获取每个路段的驶入车辆数N_视频驶入和驶出车辆数N_视频驶出；

基于微波检测器获取每个路段的驶入车辆数N_微波驶入和驶出车辆数N_微波驶出；

基于边缘计算单元计算路段内的所有车辆数

N_视频＝N_路段+N_视频驶入-N_视频驶出

N_微波＝N_路段+N_微波驶入-N_微波驶出

式中，N_路段为上个采样周期内该路段的所有车辆数，α₁、α₂为权值；其中，权值α₁、α₂的确定方法包括：

在每个采样周期内进行循环计算，求出标准差最小值对应的权值组合对{α₁，α₂}作为最终的权值：

式中，

基于网联自动驾驶车辆检测器获取每个路段的驶入自动驾驶车辆数M_上游驶入和驶出自动驾驶车辆数M_下游驶出，并基于边缘计算单元计算该路段内的自动驾驶车辆数M₁：

M₁＝M_路段+M_上游驶入-M_下游驶出

式中，M_路段为上个采样周期内该路段的所有自动驾驶车辆数；

基于边缘计算单元实时接收到的自动驾驶车辆的车辆信息，计算该路段内的自动驾驶车辆数M₂；

基于自动驾驶车辆之间的实时车辆信息传递，计算出当前路段内任一自动驾驶车辆附近且在当前路段范围内的自动驾驶车辆数，并基于边缘计算单元计算该路段内的自动驾驶车辆数M₃；

基于边缘计算单元计算路段内的自动驾驶车辆数

式中，λ₁、λ₂、λ₃为权值；其中，权值λ₁、λ₂、λ₃的确定方法包括：

在每个采样周期内进行循环计算，求出标准差最小值对应的权值组合对{λ₁，λ₂，λ₃}作为最终的权值：

式中，

基于路段内所有车辆数和自动驾驶车辆数计算当前路段网联自动驾驶车辆的混入率；其中，当前路段网联自动驾驶车辆的混入率φ为：

2.如权利要求1所述的混合交通流车辆识别方法，其特征在于，所述路段的划分方式为：将城市快速路按照出入口匝道位置、车道数变化位置划分成若干路段。

3.如权利要求1所述的混合交通流车辆识别方法，其特征在于，在每个路段的上游边界和下游边界的门架上均安装有所述视频检测器和网联自动驾驶车辆检测器，在每个路段的上游边界和下游边界处均安装有所述微波检测器，在每个路段上布设一个边缘计算单元。