[发明专利]一种快速智能交通系统及方法

权利要求书

1.一种快速智能交通方法，其特征在于包括以下步骤：

S100、利用拍摄设备采集交通信号灯上游的包含多个车道的道路交通图像；

S200、对采集的图像识别出每个车道的车流状况数据，然后上传分析；

S300、在给定时段内综合各个车道的车流状况数据、道路周边的应急信息，调整指定车道的走向配置，并且更新灯控指令；

S400、根据灯控指令，对指定车道，使交通信号灯和交通信号灯上游的引导屏显示更新的走向标志，

其中，所述步骤S200包括以下步骤：

S201、在采集的图像中标定当前车道及其邻近车道的区域和界限；

S202、在采集的图像中提取车辆轮廓特征，然后在每一个识别的车辆范围内识别闪烁的转向灯的左和/或右的方位以确定该车辆的期望转向值，并且判断该识别的车辆的轮廓处于当前车道内还是与邻近车道线相交，其中所述的期望转向值为车辆被判断为期望的左转、直行或右转的数值；

S203、根据车辆的期望转向值，对应每个车道计算转向指数，其中，转向指数对应于当前车道的预设长度范围内的期望的左转、直行和右转的车辆数量值叠加；

其中，所述步骤S300包括：对应每个车道，通过转向指数计算转向期望综合值，如果所计算的转向期望综合值超出预设的阈值，则调整当前车道和/或相邻车道的走向配置。

2.根据权利要求1所述的快速智能交通方法，其特征在于，还包括以下步骤：

收集给定区域范围的车辆导航应用程序的导航位置数据来分析该区域的拥堵程度；

通过机器学习算法预测该区域中每个车道在每天的各个时段的车流状况数据。

3.根据权利要求1所述的快速智能交通方法，其特征在于，所述步骤S203还包括以下步骤：

对应每个车道计算车龙长度指数和/或并线指数，其中：

车龙长度指数对应于当前车道的预设长度范围内的车辆轮廓的长度叠加，

并线指数对应于当前车道的预设时间范围内的并线车辆数量的叠加，该并线车辆是趋向于切入当前车道并且车辆轮廓与当前车道的界限线相交超过给定时间值的车辆。

4.根据权利要求3所述的快速智能交通方法，其特征在于，所述步骤S300包括以下步骤：

S301、接收每个车道的车流状况数据；

S302、判断每个车道的车龙长度指数是否超出预设的阈值，是则关联该车道执行下一步骤，否则返回步骤S301；

S303、判断转向指数是否超出左转、直行和右转中的任一转向阈值，是则执行下一步骤，否则返回步骤S301；

S304、结合并线指数，通过加权计算转向期望综合值；

S305、判断所计算的转向期望综合值是否超出预设的阈值，是则调整当前车道和/或相邻车道的走向配置。

5.根据权利要求1所述的快速智能交通方法，其特征在于，所述步骤S300包括以下步骤：

如果在预设的时段内，检测到一单向拥堵车道比单向邻近车道的车流状况数据的差值超出预设阈值，则在该单向邻近车道的走向配置的基础上叠加该单向拥堵车道的走向配置，使该单向邻近车道变成复向车道；

如果在预设的时段内，检测到一复向拥堵车道比邻近车道的车流状况数据的差值超出预设阈值，则该邻近车道的走向配置被更新为该复向拥堵车道的走向配置并且变成复向车道，而原先的复向拥堵车道被配置为期望转向的单向车道。

6.根据权利要求1所述的快速智能交通方法，其特征在于，所述步骤S300包括以下步骤：

如果接收到道路应急信息，则根据需要将指定车道配置为应急绿色车道，并配置其它车道的走向以疏导交通；

在道路的上游位置提示车道转向信息和道路应急信息。

7.根据权利要求1所述的快速智能交通方法，其特征在于，所述步骤S400包括以下步骤：

当检测到待调整走向配置的车道的不可变道区域中没有车辆时，则允许根据灯控指令，使该车道的交通信号灯和引导屏显示更新的走向标志。