[发明专利]一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法及系统

权利要求书

1.一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，包括：

获取电子虚拟轨道上轨道交通车辆运行经过路口的交通流量信息；获取各个路口各个时段的交通信号灯的所需相位；获取运营车辆的信息；

根据预设运营车辆的运营平均速度，分析计算出首班运营车辆通过每个路口的时间，确定各个路口相位循环的开始时间；根据所述所需相位，优化每个十字路口的相位以及循环间隔时间；

根据所述路口的相位参数建立模型，同时预设基于设定的相位循环时间间隔的相位配时方案；

预设异常信息类别，根据所述异常信息类别设置调整配时方案，得到配时时间表；

根据所述运营车辆的信息，得出运营车辆的延迟，根据所述延迟，调整所述运营车辆在不同路段上的运行速度；

根据交通流量信息、运营车辆的实时运行信息建立运营模型，通过所述配时时间表调整出现非正常运行情况下，运营车辆的运行速度，实时纠偏。

2.如权利要求1所述的一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，获取电子虚拟轨道上轨道交通车辆运行经过路口的交通流量信息的步骤包括：

通过交通流量处理工作站利用基于主动视觉的摄像头标定算法对车辆进行标定；利用自适应背景更新算法对运动车辆的信息进行提取；利用均值滤波算法的车辆跟踪算法，提取多车道上车辆的平均延迟及形成车流的车辆其排队长度。

3.如权利要求2所述的一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，利用基于主动视觉的摄像头标定算法对车辆进行标定的步骤包括：

设置摄像头控制平台，将所述控制平台进行多次平移运动，其中任意三次均不在同一平面上，对摄像头的内参数以及摄像头坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵进行线性标定。

4.如权利要求3所述的一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，对摄像头的内参数以及摄像头坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵进行线性标定的步骤包括：

利用基于主动视觉技术控制摄像头平台进行平移运动，对摄像头的内参数矩阵以及摄像头坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵进行标定；通过所述摄像头平台平移和旋转运动对摄像头坐标系与平台坐标系之间的平移向量进行标定。

5.如权利要求2所述的一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，利用自适应背景更新算法对运动车辆的信息进行提取的步骤包括：

先将从摄像头中采集的视频图像帧进行预处理，得到对应的灰度图像；

在背景差分法上将图像帧中的各像素点建立一个高斯模型；

利用连续的多个图像帧来持续更新、完善所述高斯模型；

再将图像帧和训练后模型进行对比，区分出背景和前景，最终实现背景提取。

6.如权利要求2所述的一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，利用均值滤波算法的车辆跟踪算法，提取多车道上车辆的平均延迟及形成车流的车辆其排队长度的步骤包括：

选定目标检测区域；

计算出初始帧的每个像素点在特征空间中每个特征值的概率从而建立目标模型；

对后续的每帧图像，计算出存在目标的区域中所有像素点在特征空间中的特征值概率建立候选目标模型；

利用相似性函数计算当前帧候选目标模型和初始帧目标模型的相似度，求解相似性函数的最大值；得到运动目标的向量，即为运动目标向正确位置移动的向量值。

7.如权利要求1所述的一种轨道交通基于绿波带技术的通行方法，其特征在于，根据所述运营车辆的信息，得出运营车辆的延迟的步骤包括：

在距离区间起点和终点直线之间设置多个不同位置的虚拟线圈，并采集运营车辆通过任一所述虚拟线圈的时间，计算所述运营车辆的平均速度后，通过和运营车辆区间拟定的运行时间进行比较延时。