[发明专利]一种道路流量拥堵报警的方法与系统

说明书

技术领域

本发明涉及交通管理领域，尤其涉及一种道路流量拥堵报警的方法与系统。

背景技术

近年来，城市交通基础设施和管理设施建设有了较大的提高，但仍然远低于城市发展的需求。交通拥堵逐步成为城市交通的常态和棘手的问题，对现有的警力和公安交通指挥形成了极大的挑战。

目前，国内外的交通拥堵报警以交警指挥中心人工发现为主。视频监控是实时查看交通状况的最好方式，直观呈现道路的各种情况。道路上部署的各类监控摄像机，直接把道路上的车流视频信息传送到交警指挥中心，坐席值班人员实时观测监控大屏幕，发现拥堵的路口，向执勤交警发送拥堵告警消息，调度警力进入现场监管和疏导。这种模式需要大量的人员来观测监控屏幕，效率还不高。因此，如何发挥道路监控的智能应用，将公安信息化建设与地理信息技术紧密结合起来,大力开展警用地理信息系统建设,利用现代科技管理手段，科学组织，通过向科技要警力，增强交警快速反应能力将成为必要的措施。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种道路流量拥堵报警的方法与系统。

本发明技术方案是：一种道路流量拥堵报警的方法，包括以下步骤：

S1.交通参数采集：通过交通流量采集设备采集参数，所述参数包括t时间内的平均车速v(t)、车流量f(t)、占有率o(t)以及车流量图片pn，其中n＝{1，2，3，…}，图片Pn大小均为a*b；

S2.特征向量组合：A.将获取到的大小为a*b的车流量图片pn全部归一化，用x尺度y方位和对应该图像分辨率的Gabor滤波器对大小为a*b的图像进行滤波，即分别同yb个通道的滤波器进行卷积，其中yb＝x*y，通过级联卷积可以得到图像GIST特征；

B.将大小为a*b的图片划分成bj*bj的规则网格，各网块依次记为wi，其中i＝{1，2，3，…，yg}，网格块大小为a'*b'，分别用yb个通道的滤波器进行卷积，通过级联卷积可以得到块GIST特征，用GS表示每个网格块的GIST特征，对GS块各通道进行滤波取平均值后按行组合的方式得到全局GIST特征，用GG表示全局GIST特征，即G^G的维数为y_b*y_g，所以该图片场景的GIST特征是y_b*y_g维的特征向量组；

C.计算交通参数变化量：以1分钟为例,车速v(t)的1分钟变化量为：Qv[V(t)]＝|v(t)-v(t-1)|；车流量f(t)的1分钟变化量为：Qf[f(t)]＝|f(t)-f(t-1)|；占有率o(t)的1分钟变化量为：Qo[o(t)]＝|o(t)-o(t-1)|；

D.将一张图片的特征向量与该图提取到的交通参数组合成新的向量为：F＝{G^G,Q_v[V(t)],Q_f[f(t)],Q_o[o(t)]}，新的向量F为模型训练提供依据；

S3.模型训练：将三种交通状态：畅通、缓行、拥堵分别以0、1、2代替，即交通状态j＝{0,1,2}，设训练分类器为h,将步骤S2中图片GIST特征和交通参数组合的新的特征向量F放入分类器h，得到训练分类函数h(F_n)；

假设训练函数为g(F_n,θ_k)＝j，θ_k为阈值，根据三种交通状态可以分析得出k＝{0,1}；

当h(F_n)＜θ₀时，交通状态结果为0，即为畅通状态；当θ₀≤h(F_n)≤θ₁时，交通状态结果为1，即为缓行状态；当h(F_n)＞θ₁时，交通状态结果为2，即为拥堵状态；

由训练函数g(F_n,θ_k)＝j，即得到训练误差∑||g(F_n，θ_k)-j||²，通过最小二乘法求出θ_k的值，即求出θ₀，θ₁的值；