[发明专利]基于车流检测设备状态的道路拥堵分析方法

摘要

本发明涉及智能交通控制技术领域,尤其涉及一种基于车流检测设备状态的道路拥堵分析方法。包括以下步骤：步骤一、为各车流检测设备分别配置Mcmaster算法、慢速算法、山东高速算法各自的阈值信息、结果权重占比及改进的加利福尼亚算法的结果权重占比；步骤二、获取车流检测设备检测的基本交通数据；步骤三、分别采用改进的加利福尼亚算法、Mcmaster算法、慢速算法、山东高速算法对获取到的基本交通数据信息进行计算，得出每种算法下的交通拥堵状况；步骤四、根据各个算法的结果权重占比，得出检测设备当前时刻所处位置的交通拥堵情况。本发明结合将多种算法结合计算得出道路拥堵状况，有效提高分析结果的准确性。

主权项

1.一种基于车流检测设备状态的道路拥堵分析方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、配置算法阈值：在前台根据车流检测设备所处路段、检测时间段及检测设备类型为各车流检测设备分别配置Mcmaster算法、慢速算法、山东高速算法各自的阈值信息、结果权重占比及改进的加利福尼亚算法的结果权重占比，改进的加利福尼亚算法的阈值由算法本身自动确定；其中，改进的加利福尼亚算法是指首先利用折半查找方法通过误判率和漏判率比较获取最佳阈值；然后，利用获得的最佳阈值对基本交通数据进行加利福尼亚计算，得出该算法下当前的交通拥堵状况；所述的山东高速算法是指通过服务水平的计算来判断拥挤水平，具体包括以下步骤：首先，通过饱和度法计算服务水平B，其中，0代表非拥堵，1代表拥堵；然后，通过平均速度分析法计算服务水平S，其中，0代表非拥堵，1代表拥堵；最后，按公式W1*B+W2*S来计算，将所得结果与设定阈值K比较，其中，W1、W2为根据检测设备所处路段情况设置的权重值，0<W1<1,0<W2<1,且W1+W2＝1，阈值K根据权重设置进行调整，若W1*B+W2*S>K则为拥堵，否则为非拥堵；步骤二、获取交通数据：获取车流检测设备检测的基本交通数据，包括速度、流量和占有率；步骤三、按各算法分别计算：分别采用改进的加利福尼亚算法、Mcmaster算法、慢速算法、山东高速算法对获取到的基本交通数据信息进行计算，得出每种算法下的交通拥堵状况；步骤四、根据步骤一所设置的各个算法的结果权重占比，得出车流检测设备当前时刻所处位置的交通拥堵情况。