[发明专利]一种基于双截面环形线圈检测器的道路交通事件检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通事件检测领域，特别是一种基于双截面环形线圈检测器的道路交通事件检测方法。

背景技术

随着我国高速公路的迅猛发展，高速公路交通事件频发，尤其是城市高速公路的常发性交通拥挤和偶发性交通拥挤，若不能及时处理，可能会造成一系列的二次事故、环境污染和能源浪费等严重问题。研究出易于工程实现的道路交通事件检测算法成为当务之急。

在已有的道路交通事件检测算法中，一般可分为基于单一断面交通流信息的单截面法，和基于相邻断面交通流信息的双截面算法。单截面算法中典型的有标准差法、McMaster法，双截面算法中典型的有California法、贝叶斯法、波动分析法、指数平滑法等。

早期的算法侧重于对交通参数的分析，通过设置相应的阈值来进行事件的判别。随着人工智能技术的发展，出现了诸如人工神经网络模型、模糊逻辑模型、概率神经网络模型、模糊逻辑遗传算法模型以及支持向量机模型等一系列的智能事件检测算法。采用先进的算法极大的提高了交通事件检测效率，但是这些算法大多需要事先采用大量的数据进行网络训练，需要标定各种参数，大多局限于理论研究，在实际中很难进行应用。

算法的关键是怎么更加合理的选取判断事件发生的指标。此外，阈值也是一个关键的因素，尽量采用较少的阈值，减少阈值标定的难度以及在不同条件下的普适性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于双截面线圈检测器的道路交通事件检测方法，其特征在于基于道路上相邻两个检测断面的多种交通流参数，来自动判别该相邻两个检测断面之间的路段上是否发生交通事件，同时该算法采用尽量少的判别阈值，易于工程实现。

为实现上述目的，本发明提出的道路交通事件检测算法包括每一采样间隔内交通流数据获取的步骤、根据预处理后的交通流参数计算相邻两个检测断面间交通流参数的相对变化率和估计标准差的步骤、根据计算的相对变化率和估计标准差计算双截面道路交通事件判别指标的步骤、根据双截面道路交通事件判别指标来确定交通事件发生与否的步骤。

具体的检测步骤包括：

c1、从各检测断面各车道上的环形线圈检测器中根据事先确定的采样间隔时间获取该检测断面该车道的交通流量、速度和时间占有率这三项交通流参数，并对交通流参数进行预处理，得到表征该检测断面交通流特性的交通流量、速度和时间占有率。

c2、根据预处理后的交通流参数计算相邻两个检测断面同一采样间隔内交通流量、速度和时间占有率的相对变化率和估计标准差。

c3、根据所述交通流量、速度和时间占有率的相对变化率和估计标准差，计算双截面道路交通事件检测的判别指标。

c4、根据所述双截面道路交通事件检测的判别指标的值，判定相邻两个检测断面之间是否有交通事件发生。

c5、根据步骤c4的判别结果，若有交通事件发生，则通知交警或在信息板上提醒驾驶员，若没有，则跳转至步骤c1。

进一步的，步骤c1中获取实时交通流参数的过程包括：

c11、在需要检测的路段中每隔500-800米的检测断面上布设一组环形线圈检测器，并使用电线、光缆或无线通信的方式与交通事件检测中心相连。每组环形线圈检测器包括每条车道上相距一定距离布设的一对环形线圈检测器。

c12、确定数据采样间隔。交通事件检测中需要能获取短时交通流的突变特性，故选取采样间隔为30秒或1分钟。

c13、通过环形线圈检测器获取每一采样间隔内每条车道上的交通流量、速度和时间占有率数据。

c14、对步骤c13中获得的各车道实时交通流参数进行预处理，得到表征该检测断面的交通流参数。

进一步的，步骤c13中对于每个检测断面每条车道上的一对环形线圈检测器，从沿行车方向的第一个环形线圈检测器中获取相应车道的交通流量和时间占有率，从该车道的一对环形线圈检测器中获取相应车道的每辆车的速度，从而得到该车道上车辆的平均行驶速度。

从环形线圈检测器中获取交通参数具体包括：

c131、获取交通流量参数；

式中：——第检测断面第条车道第采样间隔内交通流量的检测值（辆/小时）；

——第检测断面第条车道第采样间隔内通过第一个环形线圈检测器的总车辆数（辆）；

——采样间隔时长（s）。

c132、获取速度参数；

采样间隔内每辆车的地点速度：

式中：——第检测断面第条车道第采样间隔内的第n辆车的地点速度（m/s）；