[发明专利]一种基于号牌数据的路段溢流和车道阻挡状态辨识方法

说明书

本发明公开了一种基于号牌数据的路段溢流和车道阻挡状态辨识方法，该方法根据检测器采集到的车辆身份标识数据，包括时间戳、车牌信息、信号交叉口名称、进口方向、进口车道等信息，获取交通流的到达‑驶离信息；在此基础上，通过卡尔曼滤波模型对交通流的累计到达曲线进行重构；以路段车道上的滞留车辆数和上游交叉口驶离车辆的车头时距为辨识参数，构建路段溢流状态辨识模型；在路段未发生溢流状态下，采用动态时间弯曲法对无车道阻挡状态下的预期累计驶离曲线和实际采集的驶离曲线相似度进行比较，通过时间序列分段法比较左转和相邻直行车道的累计驶离曲线偏移距离，对渠化段车道阻挡状态进行辨识。

技术领域

本发明涉及一种基于号牌数据的路段溢流和车道阻挡状态辨识方法，属于路段溢流和渠化段车道阻挡状态辨识领域。

背景技术

路段溢流状态不仅会影响当前路段的车辆通行，还会蔓延至上游交叉口内部空间，若不进行有效控制，溢流还会呈放射状逐渐蔓延至更上游交叉口乃至局部路网，导致交叉口处拥堵严重甚至局部路网的瘫痪。渠化段车道阻挡状态会严重影响被阻挡车道的车辆通行，浪费相应相位的绿灯时间，降低交叉口的通行能力。路段溢流状态和阻挡状态辨识方法是城市道路拥堵状态判别方法的重要组成部分，也是支撑和开发基于排队控制的智能交通信号实时响应控制算法的重要基础。

现有的路段溢流状态和渠化段阻挡状态辨识方法主要有：(1)基于交叉口上游处布设的断面交通流检测器数据，获取流量、占有率等参数，进而实现对路段溢流、车道阻挡状态的辨识。但该方法需要布设额外的上游断面检测器，成本较高。(2)基于交通供给与需求关系建模。一些研究通过对多车道或流向供需关系建模来描述多车道车流间的交互关系，但该方法依赖于所建立的交通流模型的准确性，在溢流和阻挡状态等复杂交通流交互作用场景下，现有模型的准确性和可靠性无法得到有效保障。

我国城市道路广泛布设卡口式电子警察设备，此类设备采集的车辆身份标识数据已不局限于传统的交通违法行为管理方面，在交通状态建模与辨识、交通管控领域也逐步显现出巨大的应用前景。区别于传统基于固定时间间隔采集的断面交通流数据，车辆身份标识数据可以根据车辆号牌的唯一性特征跟踪车辆的行驶轨迹，实现上下游车辆信息的匹配；也可以准确记录每条车道上车辆驶离交叉口停车线的时间戳，构建车道级的交通流到达-驶离关系。车辆身份标识数据的上述特点为精确获取路段累计车辆数，分析路段不同车道间交通流的相互作用关系，进而实现路段溢流、阻挡状态的准确、可靠辨识提供了可能。

现有的路段溢流状态和渠化段阻挡状态辨识方法缺点在于：

(1)路段溢流状态和渠化段阻挡状态辨识所需的交通流参数多基于断面检测器数据，但断面检测器无法获得车道级的车流到达-驶离关系，难以有效区分不同车辆间的交互作用。

(2)基于多车道或流向供需关系建模的方法依赖于所建立的交通流模型的准确性，且在溢流和阻挡状态等复杂交通流交互作用场景下，常规的模型较难描述多个车道之间车流的交互关系，难以实现对溢流和阻挡状态的准确辨识。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于号牌数据的路段溢流和车道阻挡状态辨识方法，基于卡口式电子警察采集的车辆身份标识数据，对路段溢流状态和渠化段车道阻挡状态进行辨识。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于号牌数据的路段溢流和车道阻挡状态辨识方法，包括如下步骤：

步骤1，获取车辆身份标识数据、信号交叉口交通信号控制配时数据及道路静态信息；

步骤2，根据车辆身份标识数据区分路段车道上到达信息真实车辆与到达信息缺失车辆；

步骤3，根据到达信息真实车辆的身份标识数据，得到最优卡尔曼滤波曲线，根据最优卡尔曼滤波曲线，对路段车道上所有车辆累计到达曲线进行重构；