[发明专利]无信号交叉口机非人实时轨迹预测与冲突识别方法

权利要求书

1.无信号交叉口机非人实时轨迹预测与冲突识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1进口道机非人轨迹预测：将视频提取的实时进口道机非人轨迹输入至预先训练好的ARMA模型中，得到进口道机非人预测轨迹；

S2进口道冲突预警：根据所述进口道机非人预测轨迹判断进口道内机非人是否存在冲突，如存在，计算进口道内机非人冲突到达冲突点断面的时间差，将所述冲突点断面的时间差作为冲突严重性指标PET值，根据所述冲突严重性指标PET值发布进口道冲突预警信息；

S3交叉口机非人轨迹预测：将视频提取的实时交叉口内机非人轨迹输入至预先训练好的极限学习机中，得到交叉口机非人预测轨迹；

S4交叉口冲突预警：根据所述交叉口机非人预测轨迹判断交叉口内机非人是否存在冲突，如存在，计算交叉口内机非人冲突到达冲突点断面的时间差，将所述冲突点断面的时间差作为冲突严重性指标PET值，根据所述冲突严重性指标PET值发布交叉口冲突预警信息；

根据所述冲突严重性指标PET值发布所述进口道冲突预警信息或所述交叉口冲突预警信息的具体步骤为：

冲突严重性判断：选取所有历史PET统计值的15％和85％分位分别作为严重性冲突阈值和潜在冲突阈值；

当冲突严重性指标PET值＜严重性冲突阈值，表示存在严重冲突，当冲突严重性指标PET值＞潜在冲突阈值，表示存在潜在冲突，当严重性冲突阈值＜冲突严重性指标PET值＜潜在冲突阈值，表示存在轻微冲突；

发布冲突预警信息：当检测到潜在冲突时，不发出提示信息，当检测到轻微冲突和严重冲突时，通过警示灯闪烁和电子显示屏进行提醒。

2.根据权利要求1所述的无信号交叉口机非人实时轨迹预测与冲突识别方法，其特征在于，在S1之前还包括以下步骤：

历史轨迹数据库的建立：提取历史交通视频图像的机非人轨迹数据，建立历史轨迹数据库，所述历史轨迹数据库包括进口道机非人历史轨迹和交叉口内机非人历史轨迹；

轨迹训练：利用所述进口道机非人历史轨迹训练ARMA模型，利用所述交叉口内机非人历史轨迹训练极限学习机。

3.根据权利要求2所述的无信号交叉口机非人实时轨迹预测与冲突识别方法，其特征在于，所述进口道机非人历史轨迹包括进口道机动车历史轨迹、进口道过街行人历史轨迹与进口道过街非机动车历史轨迹；

所述交叉口内机非人历史轨迹包括交叉口机动车历史轨迹和交叉口非机动车历史轨迹。

4.根据权利要求3所述的无信号交叉口机非人实时轨迹预测与冲突识别方法，其特征在于，利用所述进口道机非人历史轨迹训练ARMA模型的具体步骤为：

步骤一：利用ADF判断所述进口道机动车历史轨迹、所述进口道过街行人历史轨迹与所述进口道过街非机动车历史轨迹是否为平稳序列，若为平稳序列则进入步骤二，若为不平稳序列进行差分处理后进入步骤二；

步骤二：求出序列样本自相关函数以及偏自相关函数；

步骤三：利用所述自相关函数以及所述偏自相关函数对所述ARMA模型进行模型识别和定阶；

步骤四：完成模型识别和定阶后，利用最小二乘法进行所述ARMA模型的参数估计；

步骤五：完成参数估计后，利用QLB统计量对拟合的模型进行有效性检验，若有效性检验不通过，返回步骤三，如果有效性检验通过，作为所述预先训练好的ARMA模型。