CN101976508A

CN101976508A - 基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法

Info

Publication number: CN101976508A
Application number: CN2010105186367A
Authority: CN
Inventors: 隋亚刚
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2010-10-26
Filing date: 2010-10-26
Publication date: 2011-02-16

Abstract

本发明提出了一种基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，属于道路交通信号控制领域、高清视频检测领域；方法具体包括如下步骤：步骤1.计算各交叉口的周期长，确定关键交叉口及周期长；步骤2.检测车牌数据，将车牌识别数据进行打包上传到交通信号控制中心；步骤3.比对车牌号和通过路口ID编号，计算通过上下游相邻路口的时间差；步骤4.以5分钟为单位，计算车辆通过上下游路口的平均旅行时间；步骤5.将上下游路口的平均旅行时间与当前上下游路口的相位差相比较，若旅行时间误差连续3次大于当前相位差的10％，则更新相位差；否则回到步骤4继续进行统计计算。

Description

基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法

技术领域

本发明涉及道路交通信号控制领域、高清视频检测领域。

背景技术

随着我国经济社会的不断发展，城市道路交通基本处于饱和状态，道路拥堵以及由此而引发的环境污染、城市运转效率低下、交通事故等已成为制约城市经济发展和社会发展的瓶颈。传统的交通信号控制系统利用感应线圈作为车辆检测器，来采集交通流量、占有率、平均速度数据实施交通信号优化控制，但感应线圈普遍存在易破损、维护成本高、测量数据有限等不足。另一方面，现有城市交通信号控制系统的干线协调控制方式，根据路口之间的浮动车调查数据确定干线中上下游路口之间的相位差。道路上不同时刻交通流量不同、平均速度不同，因此，干线路口之间的旅行时间随时间变化而变化。由于交通调查一般在高峰时间、平峰时间等抽样时间进行，时间粒度较大，不能从根本上反应干线上车队行进速度变化所导致的相位差变化。

发明内容

针对现有的交通信号控制系统的缺点，本发明提供了一种基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，采用时变相位差方法来进行干线协调。本发明采用高清视频摄像机采集动态交通信息，提高了交叉口交通信号控制能力。

本发明所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，具体包括如下步骤：

(1)计算各交叉口的周期长C_i，确定关键交叉口及周期长：

C_m＝max(C₁，C₂，…C_i)

(2)利用高清视频检测器检测车牌数据，将车牌识别数据进行打包上传到交通信号控制中心，打包数据中至少包含车牌号、通过路口ID编号、通过时间等关键数据；

(3)比对车牌号和通过路口ID编号，计算通过上下游相邻路口的时间差；

(4)以5分钟为单位，计算车辆通过上下游路口的平均旅行时间；

(5)将上下游路口的平均旅行时间与当前上下游路口的相位差相比较，若旅行时间误差连续3次大于当前相位差的10％，则更新相位差，相位差值为最近三次相位差的平均值；否则回到步骤(4)继续进行统计计算。

其中，在上述基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法中，利用高清视频检测器检测车牌数据。进一步的，在交叉口各方向距离停车线20-35米之间安置高清视频检测器；再进一步，在干线上每个受控车道均设置一个虚拟线圈，且虚拟线圈位于干线交通流方向的停车线后。

其中，在上述基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法中，还包括步骤：选定干线路口，设置放行阶段、相位和相序，并保证干线路口相位相序相同、保持各路口的周期时长相同或成倍周期长。

本发明所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，相比较采用传统感应线圈而言，通过高清视频检测技术大大拓展了实时动态交通数据的获取能力，为交叉口交通信号控制能力的提升提供了条件。利用高清视频进行交通流检测，除能够获取流量、占有率和平均速度外，还可实时获取准确的车牌信息。通过车牌信息可以计算出上下游路口之间的旅行时间信息，由于通过上下游路口旅行时间可对系统相位差进行优化，因此，本发明可实现干线交通信号的协调控制。

附图说明

图1是基于高清视频检测的交通信号干线协调控制结构框图；

图2是本发明所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法实施方式中的路口平面设置图；

图3是基于高清视频检测的干线上下游路口旅行时间获取示意图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员对本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

基于高清视频检测的交通信号干线协调控制结构框图如图1所示。以十字交叉口为例说明本发明所述的交通信号干线相位差优化方法的实施过程，具体方法如下：

1、选定干线路口，确定路口ID号、摄像机ID号、路口检测器ID号等基本信息；设置放行阶段、相位和相序，并保证干线路口相位相序相同、保持各路口的周期时长相同或成倍周期长。

2、安装高清视频检测器及设置虚拟线圈：

(1)若采用CCD 16mm 2/3的镜头，高清摄像机应安装在25-30m的位置；若采用CCD 16mm1/2的镜头，高清摄像机应安装在30-35m的距离；

(2)通过对高清图像进行区域划分定义虚拟线圈，虚拟线圈位于干线交通流方向的停车线后；具体设置如图2所示。

(3)车辆通过虚拟线圈时，利用虚拟线圈的检测下降沿和运动方向作为照片触发条件，高清照片记录通过车辆的类型、车牌号码及通过时间。

(4)图像分辨率为2592×1936，清晰记录车牌信息，并可准确识别车牌。车辆通行信息照片格式为两张照片合成，加印精确到毫秒的时间信息、地点信息。车牌识别结果包括号牌号码、号牌颜色、车辆类型、车牌位置信息。车牌识别技术指标符合GA/T 833-2009《机动车号牌图像自动识别技术规范》，白天号牌识别准确率大于等于90％，夜间号牌识别准确率大于等于80％。

3、在交通信号控制中心进行实时相位差优化，优化结果下传至各个控制路口。相位差优化的具体方法如下：

(1)计算各交叉口的周期长C_i，确定关键交叉口及周期长：

C_m＝max(C₁，C₂，…C_i)

(5)将上下游路口的平均旅行时间与当前上下游路口的相位差相比较，若旅行时间误差连续3次大于当前相位差的10％，则更新相位差，相位差值为最近三次相位差的平均值；否则回到(4)继续进行统计计算。

如图3所示为基于高清视频检测的干线上下游路口旅行时间获取示意图。

本发明通过由高清视频检测器获取的车牌识别信息，可以获知同一车辆在通过干线上不同路口之间的具体时间，且精确到毫秒，因此，干线上不同路口之间的旅行时间能够被精确得到。

以上描述了本发明的基本原理和主要特征以及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims

1.一种基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，具体步骤如下：

步骤1.计算各交叉口的周期长C_i，确定关键交叉口及周期长：

C_m＝max(C₁，C₂，…C_i)

步骤2.检测车牌数据，将车牌识别数据进行打包上传到交通信号控制中心，打包数据中具有包含有车牌号、通过路口ID编号、通过时间的关键数据；

步骤3.比对车牌号和通过路口ID编号，计算通过上下游相邻路口的时间差；

步骤4.以5分钟为单位，计算车辆通过上下游路口的平均旅行时间；

步骤5.将上下游路口的平均旅行时间与当前上下游路口的相位差相比较，若旅行时间误差连续3次大于当前相位差的10％，则更新相位差，相位差值为最近三次相位差的平均值；否则回到步骤4继续进行统计计算。

2.如权利要求1所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，其特征在于：利用高清视频检测器检测车牌数据。

3.如权利要求1或2所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，还包括在所述步骤1之前实施以下步骤：选定干线路口，设置放行阶段、相位和相序，并保证干线路口相位相序相同、保持各路口的周期时长相同或成倍周期长。

4.如权利要求2所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，其特征在于，在交叉口各方向距离停车线20-35米之间安置高清视频检测器。

5.如权利要求4所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，其特征在于，在干线上每个受控车道均设置一个虚拟线圈，且虚拟线圈位于干线交通流方向的停车线后。

6.如权利要求2所述的基于车牌识别数据的交通信号干线相位差优化方法，其特征在于，高清视频检测器采用CCD 16mm 2/3的镜头或CCD 16mm 1/2的镜头。