CN102231235A - 一种交通流异常点检测定位方法 - Google Patents

Abstract

一种交通流异常点检测定位方法，沿道路等距安装交通流检测装置构成的交通流检测点，进而构成交通流检测区段，其中：a)各检测装置对车辆通过计数；b)相邻的二个检测点之间交互通讯；c)检测点随车辆的不同长度、速度分别生成不同的脉冲宽度、及二个检测点之间的脉冲间隔，检测不同车辆分别通过一个检测点时所产生的脉冲位间隔；d)各检测点记录对应车辆通行状态的脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲位间隔，并在不同的检测点对单位时间段内的脉冲形态进行记录、迁移和比对分析；e)各检测点对实测数据进行存储、分组、算术运行、逻辑运行和数据迁移处理；f)各检测点同步工作并保持对上位控制系统的通讯能力。

Description

一种交通流异常点检测定位方法

技术领域

本发明涉及一种交通流异常点检测定位方法，特别是一种道路交通流异常点检测及在高等级道路上能够快速发现和定位交通流异常点的方法，它属于道路车辆的交通监控系统。

 

背景技术

 交通流是指在道路交通中由多台车辆连续行驶所形成的“车流”，如果是单台车辆或没有运动的多台车辆则不会产生“流”。交通流的定义是指多台车辆连续行驶所形成的物理和逻辑形态，它代表了道路交通的运行状态。对交通流数值进行检测并分析交通流数据可以实际的了解道路交通的运行实况，同时还可第一时间发现道路交通异常工况。

目前全球对交通流的检测是以离散点的形式，在道路中设置若干个非相关的检测点，如欧洲公开号EP2196971A，这些检测点所检测的数据通常为单位时间内的车流量或某些时间段内的车流密度；基于这些零散点采集的数值来分析道路交通密度状态并以此来提供道路交通设计的基础数据依据，它不能对实际的道路交通现状进行管理或提供实时的闭环管理策略。日本公开号JP2010157091A，即公开了一种将所采集的交通信息进行集中计算处理的方法。

以一台车辆通过一个检测点产生一个脉冲来描述则交通流是由连续多个的脉冲所组成连续脉冲的集合；在交通状态自动识别技术上通过对交通流连续脉冲技术形态的识别可判断被监控道路的运行是否正常。

在道路交通中尤其是高速公路上当发生一次事故时，由于种种原因往往会引发连续的恶性事故，导致重大人员和财产损失。此类事故多发生于高等级公路，并且通常还伴随着恶劣的天气环境。诱发此类事故的原因是多样的，至今人们还在寻找防范事故进一步扩大的方法，这也是智能交通中需要解决的重点问题之一，而该问题可以通过对交通流运行状态的检测和判定予以识别与定位。

交通流异常通常伴随着交通事故，从已经发生此类事故的原因综合汇总分析来看，只要在一次事故发生后能够及时有效的给后续车辆提供预警，基本就可避免二次及以上事故的发生。从国内及国际上连续撞车的事故案例分析中还可以发现一些规律，例如大致是由下列原因之中的一个或多个因素导致了超过一次事故的连续事故：

1、    环境因素所导致，例如在雨雾等低能见度环境下，一次事故发生后因后车视线不清而导致安全预视距离不足，进而导致二次及以上事故的连续发生。

2、    道路交通中一次事故后没有及时发现事故点，也没有在距离事故点足够距离上给后车设置警示或警告标志；当然目前也没有技术手段能够在前方发生一次事故的情况下实时向后续车辆提供及时的、足够清晰的、明确的前方事故预警；即使是在交警处理事故过程中也同样没有一种技术手段可以在距离事故点足够远的距离上快速、及时给后续车辆提供清晰有效的减速标志或标识。

3、    管理部门获悉一次事故的精确地点大部分是基于事故当事人的报警或路过车辆协助报警，即使是通过监控获悉的实时事故在当前技术条件下也没有办法采取必要的二次事故防范和预警措施，只能在管理部门在获得事故信息后再赴现场采取相应救援及事故防范措施，期间无防护和无预警的时间相当长，从而导致二次及以上事故的连续发生。

4、    道路设计不合理，导致车辆在道路上运行时有“黑点”或“盲点”，这些“黑点”或“盲点”在能见度等预视环境恶化时将加剧恶化安全预视环境，进而导致N次事故的连续发生。

从各国在高等级道路上采取的防范措施来看，目前还仅限于规范道路各种标志标识，尚没有检索到有具体的交通流异常检测技术及一次事故定位技术，也没有二次及以上事故的主动防范方法或技术。

本发明人在先申请的发明专利《一种低能见度道路交通引导方法》，中国公开号CN 101419749A ，即描述了低能见度状态下的道路主动诱导技术，该专利旨在防范一次事故的发生；本发明人在先申请的《引导式高速公路防雾系统》，中国公开号CN 101777268A，即描述了基于本地检测能见度的主动诱导系统，仍然是基于主动诱导技术在更高效的前提下防范一次事故的发生。

就造成的破坏及损失而言，二次及N次事故的破坏、影响力及损失均远远大于一次事故，目前发达国家均在投入大量资源研究防范二次及二次以上事故的方法及相关技术和装置。

综上所述，通过技术手段发现交通流异常及对异常点及时定位是避免二次及二次以上交通事故的关键，这在全球范围内还没有。

发明内容

本发明目的在于，提供一种交通流异常点检测定位方法，以解决目前道路交通监控系统存在的上述缺陷，通过技术手段发现交通流异常及对异常点及时定位，以有效避免二次及二次以上交通事故。

根据上述目的，一种交通流异常点检测定位方法，通过沿道路等距安装交通流检测装置构成的交通流检测点，进而构成的交通流检测区段来完成，所述的交通流检测装置主要由车辆通过检测器、通讯模块、时间模块、主控制模块组成，并配置有通讯模块、时间模块和主控制模块；其中：

a)  各检测点的检测装置对车辆通过计数，以实现交通流检测；

b)  相邻的二个检测点之间通过数字通讯链路实现交互通讯，以实现不同检测点之间协同工作；

c)  检测点将车辆通过检测点时的检测信号生成脉冲信号，该脉冲信号随车辆的不同长度、速度分别生成不同的脉冲宽度、及二个检测点之间的脉冲间隔，检测不同车辆分别通过一个检测点时所产生的脉冲位间隔，以实现对交通流数值的细化分析；

d)  各检测点记录对应车辆通行状态的脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲位间隔，并在不同的检测点对单位时间段内的脉冲形态进行记录、迁移和比对分析；

e)  各检测点对实测数据进行存储、分组、算术运行、逻辑运行和数据迁移处理；

f)  各检测点同步工作并保持对上位控制系统的通讯能力，以实现系统功能；

通过对检测点之间数据差来检测交通流异常点。

其中，对车辆通过进行检测的装置可以是现有的全部适用的车辆通过传感器，例如红外对射传感器、地感线圈、微波传感器等，在此基础上为适应对交通流的检测需配置通讯模块、时间模块和为交通流检测设计的主控制模块及交通流异常检测软件共同组成一种交通流异常点检测定位方法。相应于上述步骤，其具备下列功能：

a)为实现所述的交通流异常点检测定位，各检测点的检测装置具有车辆通过计数能力；

b)为实现不同检测点之间协同工作，相邻的二个检测点之间具有数字通讯链路并可实现交互通讯；

c)为实现对交通流数值的细化分析，检测点能够将车辆通过检测点时的检测信号生成脉冲信号，该脉冲信号能够随车辆的不同长度、速度分别生成不同的脉冲宽度、及二个检测点之间的脉冲间隔，能够检测不同车辆分别通过一个检测点时所产生的脉冲位间隔；

d)检测点能够记录对应车辆通行状态的脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲位间隔，并且能够在不同的检测点对单位时间段内的脉冲形态进行记录、迁移和比对分析；

e)为实现对交通流检测数据的分析，各检测点具备对实测数据的存储、分组、算术运行、逻辑运行能力和数据迁移能力；

f)为实现系统功能，各检测点具有同步工作能力和对上位控制系统的通讯能力。

详而言之，上述功能是通过下列具体方法实现的：

1.  所述交通流检测点能够对一个方向的全部车道上通过的车辆实现通过检测，所述的通过检测包括在单位时间内对通过车辆的计数和累计、对通过指定数量车辆的累计时间测定，对通过车辆所产生的脉冲形态进行记录和存储。

2.  所述交通流检测点之间是顺序排列的（其特征是被检测对象必将依次通过这些检测点，不能跨越或跳跃通过这些检测点），其排列间隔是相对固定的，且交通流检测点之间处于数字通讯链路覆盖范围内，检测点具有延时比对脉冲特征的能力，脉冲特征是指脉冲的宽度、间隔及位间隔。

3.  所述的交通流检测点在不同的物理位置上使用相同的时间作为检测标准和校准依据。

4.  所述的交通流检测区段内，任意一个检测点均能够有效比对前向、后向的实时检测和累计数据，可以跨越顺序采集和比对前向和后向的实时和累计数据，并且能够双向发送检测或判断数据。

5.  每一个交通流检测点均具有全网唯一的通讯地址和物理地址。

6.  一个交通流检测区段中的任意一个检测点均可作为本检测区段的网关或网桥并通过该点与上位控制设备连接。

7.  本发明对异常点进行定位的检测方法是通过对检测点之间数据差来检测交通流异常点。

在一个相对闭合的路段内，如果交通流正常则离开该路段的车辆等于进入该路段的车辆，在一个检测路段上最少只需要二个检测点就可实现对交通流基本数据的检测；检测点密度与检测精度及对事件定位成正比，密度越高则对交通流异常事件的定位精度也越高。

更具体地，在一个相对闭合的路段内，如果交通流正常则进入该路段的车辆在通过二个间隔距离不远的检测点时，其通过技术形态所呈现的脉冲特征变化不大，其变化与检测点之间设置距离及通过车辆的车速相关且脉冲技术形态呈现平移特征。“间隔距离不远”是指检测点设置间隔不超过该路段最高设计时速下每秒车辆所通过的距离，上限不超过30米，下限不低于12米，取整。

在一个相对闭合的路段内，如果检测点间隔距离较大（例如间隔距离超过30米或最高设计车速下1秒以上时间车辆所通过的距离），则脉冲特征较难维持相似性，但是，在交通流正常的前提下单位时间内进入该路段的车辆与单位时间内离开该路段的车辆基数仍然是近似的；该数值的描述具有二种：单位时间内进入该路段车辆的累计数与单位时间内离开该路段车辆的累计数之比；单位数量的车辆进入该路段累计所需时间与单位数量的车辆离开该路段所需时间之比。

上述二种描述方式都可以描述通行特征是否正常，例如在单位时间内进入该路段的车辆大于离开该路段的车辆时，该路段发生拥阻，拥阻可以是以进入该路段的车辆和离开该路段的车辆在单位时间内之比来表达，其控制点阈值参数化，本描述方式适用于高密度交通流检测；也可以是以通过单位数量的车辆所需累计时间与这些车辆离开所需时间之比来表达，本数值描述方式适用于低密度交通流的描述。在本发明专利中，高密度交通流是指单位时间内脉冲位间隔≤二倍及以下脉冲宽度，或者说在交通流中平均二车间隔距离≤二倍平均及以下车辆长度。低密度交通流是单位时间内位间隔脉冲≥脉冲宽度二倍及以上，或者说在交通流中平均二车间隔距离≥二倍及以上车辆长度。

在一个具有出入口的复杂路段，通过汇总以后的路段上的车辆=进入该复杂路段的车辆+各出入口车辆的算术和。反之，复杂路段入口车辆=各出入口和干线入口车辆的算术和。通过对各出入口及干线路段设置的检测点可以获得复杂路段的交通流信息，并通过交通流信息可获得路段是否顺畅的量化数值；每一个可独立计量的路段均可作为检测区进行交通流通过计量检测。对交通流状态的识别仍然是以单位时间内流入是否=流出来判断，流入大于流出则该检测点交通流异常，异常程度与流入流出比相关，其控制点阈值参数化。

我国现有较高等级道路中大部分路段均可实现对交通流的检测，基于交通流异常的识别速度与精度和检测点布设密度相关，检测点布设密度越高则交通流异常的识别时间越短，其理想识别响应时间是：检测点布设距离×2/车速（米）/时间（秒），时间单位：秒，距离单位：米。例如检测点间隔20米，车速120公里/小时，则40/33=1.2秒。

使用数据传输方式可以在足够短的时间内将交通流异常转换成预警信息并发送到距交通流异常点任意距离的发布点予以发布或处理。

对不同检测点的通过检测及事件识别需基于相同的时间进行检测、统计、测算，各检测点的时间精度（同步精度）与检测精度及检测成功率直接相关，未同步的检测数据不能应用于本专利所述的交通流异常事件检测；同步是指离散配置的检测点之间基于共同的时间源对检测数据进行标识。

不同检测点之间对相同事件的检测和比较需通过实时的数据传递来实现，且数据传递的速度、有效性直接关系检测是否有效。

不同检测点之间的物理位置与检测结果直接相关，如果不能标明检测点位置（坐标）则检测结果无效，本发明每一个检测点均具有独立的物理位置标识，该标识可以是坐标，也可以是具体的地址。

全部检测区汇总以后形成的检测带所提供的全程实时检测数据与上位管理装置结合以后其实时管理效能将更高，该功能基于网桥实现。

应用简述：

基于交通流的实时数据可衍生多种对交通事件进行判断的算法，例如车速、交通流密度、车头时距、最大车辆密度、最小交通流密度、经常的拥阻点、事件多发点、出入口设置合理性、交叉口信号灯设置合理性等等，本发明仅就快速检测交通流异常进行描述，其余检测指向在实现本发明所述检测环境时通过增加对应算法即可实现。

本发明主要实现对交通流检测并基于交通流数值检测道路交通中的阻断点、拥堵点等异常事件，基于交通流检测点之间的数据差对阻断点的判断可对一次事故进行快速定位，同时还可应用于常规交通流监控。以高速公路为例，世界各国的高等级公路基本上均处于闭环运行状态，在设定的出入口之外道路没有分支，正常交通流符合“流入等于流出”的基本规律。即使是路段中有出入口在对汇总点经算术运算以后也符合“流入等于流出”的基本定律。

常识告诉我们，正常运行的车辆在经过短距离设置的检测点时，通过各点之间的时间及技术形态是相对固定的，检测点的间隔越近则通过的技术形态越近似（技术形态是指车辆通过检测点是所呈现的脉冲宽度、间隔、位间隔等常规数值）；正常行驶的车辆在进入或离开出入口时的相对车速也是近似的常数。基于上述设定，那么，在偏离这些检测点的“常数”时可认为交通流异常，从大数分类，有阻断（流出=0）、重度阻塞（流出小于流入75%及以上）、中度阻塞（流出小于流入的50%及以上）、轻度阻塞（流出小于流入的25%及以上）。在正常能见度下如果不及时处理则上述交通流异常事件随时间推移必将进一步恶化并最终导致阻断,交通流异常事件中自愈所占比例极低。而上述情况在低能见度下将有可能产生二次及N次事故。

当出现交通流异常时如果能够及时采取有效措施将可避免事件的升级。沿道路等距布设的检测点将会在预设时间内报告交通流事件异常点。这为道路交通主动引导或防撞预警提供了控制策略及实施依据。

以下，通过具体实施方式结合附图详细地进一步描述本发明的技术特征。

 

附图说明

图1是检测点配置示意图；

图2A、2B是检测装置电路结构框图，其中：2A为发射装置；2B为接收装置；

图3是交通流异常识别流程图。

 

具体实施方式

参见图1-图3，本实施例使用红外对射方式在断面检测交通流并基于交通流状态判断交通流异常，在实践中，传统的感测手段，如地感线圈、微波等车辆通行检测手段均可应用于本专利，无需限定。

作为本发明专利的一种典型的应用方式，其方法是在道路前进方向垂直的断面上设置一对对射的车辆通过检测装置，装置的一侧发射一束检测光束，安装在道路另一侧的接收装置接收该检测光束，当道路上有车辆通过时，会遮挡检测光束，接收端会收到一个检测光束被遮挡所产生的脉冲。通过分析该脉冲的技术参数可以获得在途车辆的一些有效信息，通过对这些信息的分析和处理可获悉交通流是否正常。电路结构图见图2，其中图2A是发射装置电路结构示意图，其中M为带调制功能的检测光束发射模块；由于车辆通过检测传感器不是本专利内容，仅为本专利配套的车辆通过检测传感器，故在本实施例中将M定义为车流检测模块，其功能是对断面上通过的车辆进行计数检测、脉宽检测、位间隔检测等基本检测，在本检测装置中红外发射源采用了三个940nm的红外发射管，这三个红外发射管轮流工作，各管工作的占空比受内置处理器控制；接收器也配置了三个红外接收管，但是这三个接收管是同时处于接收状态，处理器对三个接收管收到的信号进行比对，当三个接收管接收的信号出现不一致时（例如被干扰或数据丢失时），处理器取三个接收管中数据最接近的二个接收管的信号作为当前信号；当需要接收第二个或者第三个发射源的信号时，可直接定义对应的接收管，当使用不同波长时，可分别安装不同波段的接收管以维持分路接收。

本实施例收发检测装置均内置了数字无线收发模块WNET，使用数字无线收发模块组成链式数据传输和指令传递系统可选择至少三种方式，本实施例使用基于德州仪器的zigbee模块CC2530芯片组成的数字无线收发模块，该模块组态成一个可嵌入到道路交通应用装置中的嵌入式模块，它具有最大250K的双向数据通讯能力，无线覆盖半径不小于70米，可组成链式网络或网状网络。在本发明中，该模块可以在覆盖区内组成网状网，并且在沿道路安装的检测装置中组成可实现顺序传递数据的链式网。基于zigbee协议在整个链路中任意一个数字无线收发模块上进行数据的上传与下载，任意点均可接入与上位系统的通讯接口。

在红外发射器A向红外接收器B发射调制检测信号R时，发射器与接收器之间的数据则通过数字无线收发网络维持有效通讯状态并处于闭环工作状态，接收模块在接收发射器发射的调制信号时可以同时判断发射器中各不同发射管的工作状态及发射质量，当单一发射管出现故障时该管将被屏蔽，其余的发射管在改变占空比后将继续工作。同时，上位管理系统也可以知道全网实时运行中任意一个具体点检测装置的工作状态及健康状态。

本实施例的交通流数据分析放在接收器上进行，也可将数据分析定义在发射器上。数据的传递也在接收器上进行，当接收器故障或通讯中断时，发射器会自动承担中继器的工作。

工作流程说明：

图1是本实施例检测点配置示意图，检测点A/B与检测点A1/B1的安装间隔是20米，车辆行驶方向C。发射器A向接收器B发射调制后的编码检测信号R（本实施例调制编码采用发射器的地址作为编码调制数据源），在没有车辆通过时，接收器B可以接收到发射器A发出的调制信号R，当有车辆通过时将阻断发射器的红外调制信号R，此时接收器B将无法收到发射器A发出的红外调制信号R；当车辆通过后，接收器B又恢复接收发射器A的调制信号R，从R被遮挡至再接收到R期间，B可以接收到一个脉冲，其脉冲宽度与车长及速度相关；每通过一辆车接收器B就会接收到一个阻断脉冲，二辆有间隔并且顺序行进的车辆会在接收器B上产生二个脉冲，其间隔代表二车间隔距离，它与车速及车流密度相关。由于本发明仅检测交通流数据，故不需要对通过车辆进行精准检测即可实现交通流是否异常的判断。

各检测点间使用zigbee组网，每一个检测点在全网中具有自己唯一的地址，发射器及接收器均具有自己的工作属性。收发器已经被配对，并且已经定义了收发器的无线工作转换阈值。

检测使用相同的时间（基于卫星授时或电波授时或无线转发时标进行同步），按设定步长开始对交通流均值进行检测及统计。

图2A是检测装置中的发射装置的结构，框图中CPU是本实施例中用于检测控制的核心处理器，其功能是控制发射器的工作状态、控制发射器调制信息（该信息可实现单向的数据传递）、控制无线通讯模块WNET的工作（组态、握手、实时数据传递、数据采集）；控制有线网络接口的工作状态（与上位控制系统的连接、与本地执行装置的连接），采集同步时间（TIME模块是同步授时模块，可基于卫星授时、电波授时或无线时标同步）。如果使用其他车辆通过检测装置则可省略本装置。

本实施例中处理器CPU使用ARM7，该处理器的处理能力能够满足对一种应用于交通领域的能见度检测的数据处理要求；无线通讯模块使用基于zigbee技术的CC2530模块，ARM7，CC2530等模块的应用属于公知技术，在此不再赘述。

卫星授时及坐标获取：

本实施例卫星接收模块使用基于SIRF芯片组的CT2010S厚膜电路组件，它可提供授时和坐标，卫星信号接收是公知技术，在此不再赘述。

图2B是接收装置的电路结构，H点左侧的解调模块DU、模数转换模块A/D均属于红外对射装置专有，它与发射装置配套使用。后端的CPU模块、WNET模块、NET模块、TIME模块与发射装置的配置一样，仅软件工作流程不同，在换用其他车辆通过检测传感器以后，仅将新换入的车辆通过传感器输出端接入H点即可实现对车辆通过数据的检测，如果是对多车道实施同步检测则CPU模块可采集不少于8个通道。

脉冲间隔估测（速度估测）：

实施例是在一个3公里的单向路段上按照每隔20米配置一个检测点的密度进行全程配置，A/B与A1/B1之间的距离为20米，A1/B1与A2/B2之间的距离也是20米，类推，全程共计150个检测点，按本路段的设计限速120公里/小时计算，车辆头部在经过R和相邻的R1时单车跨双线间隔时间需要0.6秒（20/33=0.61秒）。实施例描述的交通流速度估测是一种对道路运行基数的基本估测值，用于对交通流分析及被检测路段各时间段车速数据采集，也用于对全路段各点车速分析并基于各点车速分析数据获得交通流关键点。关键点是指影响全程通行能力的物理位置。

脉冲位间隔估测（车辆间隔距离估测）：

位间隔是指在行驶中二车相距的距离，在一个车道上这个距离会直接反映车速及拥堵程度（车流密度），本实施例采用断面检测，位间隔与车道数相关，本数据作为交通流密度的参考依据，其方式是：任意一个检测点对二个遮挡脉冲起始沿之间间隔的识别，例如车辆A通过R以后车辆B再通过R期间没有车辆通过的间隔时间。位间隔折算车辆间隔距离按实时的交通流速度估测，例如在估测车速120公里时，位间隔时间0.61秒则车辆实际位间隔20米。当平均位间隔减少时，交通流密度增加。

脉冲宽度检测（车型检测）：

在断面上每遮挡一次则至少通过一台车，遮挡时间长短与通过的车辆长度及速度相关，通过脉冲宽度可以获得一个车辆通过及车型的基本数值，例如一台车长16米的长车在以120公里时速通过检测线R时，其脉冲宽度是0.48秒。

交通流检测：在断面上检测光束每产生一次遮挡则至少通过一台车，同时也产生一个脉冲计数，虽然断面检测不能够精确计数，但是对通行概况的大数估测误差不大；在交通流正常情况下，近距离内单位时间车辆通行的平均数量基本是恒定值，这就意味着当相邻的二组检测点之间平均脉冲数基本相等或差异不大（本实施例规定在通行均值基数不小于50辆时比较数值相差小于10%以下属于正常）。

当检测数值后向大于前向时，交通流异常，事实上在交通流检测中不一定都是后向等于前向，也有可能是前向大于后向，例如单位时间内有一组密集的车群通过或拥堵后刚放行都会产生前向大于后向，但本实施例仅描述拥堵、阻断等典型状态检测，深化检测各种交通流事件则可基于本发明的检测方法并通过改变相关算法后获得。

本实施例针对道路交通阻断或拥堵的交通流异常分析方式有脉冲平移比较法、直接比较法和累计比较法三种；

脉冲平移比较法的检测理论基础是，在交通流正常的情况下，相对于短距离检测点而言在途车辆基本处于匀速行驶状态，在该状态下车辆通过二个相邻的检测点时所呈现的脉冲技术形态是近似的，渐变的；根据统计，在相距1秒以内车程的距离上正常状态下渐变幅度通常不会超过5%，这也就是说，如果二个相邻的检测点检测到同一组车辆的脉冲数值比较后的差异小于5%即可算作正常，如果再增加一些系数将变量幅度放宽到8～10%以内均可算作正常。主要比较内容有：位间隔、检测点之间通过时间（上一组检测点的车速）、脉冲宽度。其中速度、脉冲宽度为主项，位间隔是参考项。

直接比较法：交通流是一种持续的脉冲集合，在正常交通流状态下事实上不同组别车辆之间在大数上的差别也不大（不同组别是指相邻时间段内统计的车辆累计数据），只有在交通流异常时才呈现出数据差。为了简化计算并获得更好的实时性，在交通流较为密集的路段可以使用直接比较法在相同时间对不同数值组进行直接比较（不考虑平移特征），虽然有误差，但是这种比较方式的速度最快，没有延时。

脉冲累计检测法：在一个检测点通过的单位数量车辆所需累计时间与这些数量车辆通过下一个检测段所需时间的比较，可获得定量数值之间的比较值。上述三种比较方式在实践中是灵活使用的，可以相互转换。

使用平均时间对交通流取样可按交通流密度分时间段而定，例如取10～100秒内（对取样时间参数化，取样基准数是该时间段取样时间内脉冲均值不小于某个基数，如果基数太小会引起数值波动太大；时间段是指一个相对稳定的时间区间内按照相对固定的取样基数）的脉冲数均值进行比较（脉冲/时间），统计比较时间则按步长固定，例如每1秒比较一次。

特别需要说明的是，取样时间与比较时间不是同一个问题，取样时间是指单位时间内对脉冲进行累计，其方式是在内存中开辟一个独立的统计组，以比较时间作为步长对应开辟相应的分组存储每一个比较分组的统计值。比较时间是一个固定步长的时间，例如：取样时间按10秒，比较时间按1秒，则检测装置每秒创建一个累计分组，至第11秒时比较第一分组，至第12秒时比较第二分组……，循环推进，比较以后的原始数值或上传或丢弃。故取样时间仅代表已经过去的预定时间段内的车辆通过平均数，比较时间则是每次对已经过去时间段内的参数进行比较的间隔时间，它代表对已经过去时间段内累计数值的比较结果。

比较方式：比较是组态滚动推进的，以时间或车辆数为基准，每一基准周期同步比较；例如：设1/2检测点为一组，2/3检测点为2组、3/4检测点为3组、4/5检测点为4组……在比较时间到达时，则2组数值与1组数值比较、3组数值与2组数值比较、4组数值与3组数值比较……，由于每一个检测点都具有自己分组的累计信息，在复杂路段可跳跃比较以获得路段中更多的运行数值。如果设10%以下的通过误差为正常，则从大数分类，有阻断（流出=0）、重度阻塞（流出小于流入75%～0）、中度阻塞（流出小于流入的50%～75%）、轻度阻塞（流出小于流入的25%～50%）；如果使用平移法识别则其中10%～25%级别归为轻度阻塞（平移法是在后向检测点数据送前向比对时增加一个固定时间，该时间以本路段设计车速上限时车辆通过比较路段时所需的时间），如果使用直接比较法（后向统计完成后直接比较，不增加固定平移时间）则25%以下误差均可视为正常。

二个相邻的检测点如果交通流正常则上述数值相差不应该大于10%（平移法），如果相差大于10%则已经产生异常（这与取样基数有关，例如使用正常交通流50～100脉冲取样时间作为取样基数时间段）；对于交通流异常基数在不同道路之间的定义是有差异的，并且受交通流密度、车速、时间段影响。但是在同一道路上相同时间段内而言则相对是固定的，所以在本实施例中将全天分为6～9时（第一取样时间，20秒取样、2秒比较）、9～12时（30秒取样，5秒比较）、12～15时（30秒取样，5秒比较）、15～18时（30秒取样，5秒比较）、18～21时（20秒取样，2秒比较）、21～0时（20秒取样，2秒比较）、0～6时（60秒取样，5秒比较）7个检测时间段，在上述检测时间段内分别设置不同的取样时间和比较时间。

拥堵点检测：任意一组相邻并顺序排列的检测点之间的交通流出现流入大于流出时，该检测组合中产生拥堵点，检测组合中的前向检测点可认定为拥堵点，如果需要复核认证也可以对后向进行跳跃检测复核或前向较大跨度复核检测；前向是指顺车辆行驶方向，后向是指逆车辆行驶方向，跨越是指跳过至少一个检测点以后进行比对，例如用于复核比对时则前向至少跨越大于车辆驶出区间的距离进行检测比较，后向同样至少跨越阻断累积距离以上的区段进行比较。

阻断点检测：任意一组相邻并顺序排列的检测点之间的交通流出现流出=0时，该检测组合中产生阻断点，检测组合中的前向检测点可认定为阻断点。

累计误差的消除：本发明使用断面检测方式，同时使用时间段累计数比较方式，这会在检测过程中对误差进行累计，高密度交通流路段的误差累计会更高，在本实施例中每隔一个检测周期后检测累计数据或上传或丢弃，事实上已经清零后重新开始，但是在不同循环的检测中还是会再次产生新的累计误差，所以累计时间尽可能不要取太长的时间或积累太多的基数进行比较，例如将车辆通过数取25～100辆左右作为累计时间，这可减少累计误差的积累，同时还可防止基数太小导致的数值波动。

由于每一个检测点均具有自己的物理地址或坐标，故任意一个检测点检测到交通流异常时均可上传具体的位置及交通流异常的分类（拥堵还是阻断及具体数值）。

 实施例检测到交通流异常后，检测装置通过无线模块或有线通讯接口上传交通流异常检测到的异常数值及坐标位置；在实践中，如果需要实时的交通流数值可以直接上传并由上位控制设备执行测算交通流是否正常，并且通过更换算法可以基于交通流裸数据获得更多的道路运行数据，裸数据是指未经处理的原始数据。

在多车道的道路上可能会产生二车或三车重叠及再分开或二车、三车交叉通过检测点的现象，这可能会产生误差并且在比较过程中被累计，可以在车辆的通过检测技术或后端的处理程序中可以加以区别或清零，本实施例使用清零方式来去除累计的误差。

当某一个检测点在上一个检测点发出检测通过的信号后没有再收到通过脉冲，或者通过脉冲变成长时间占用状态则意味着存在停车或事故或检测点故障，这时需要使用跨越比较或者跳跃比较方式判断事件性质。如果前后向检测点仍然存在继续通过的车辆并且脉冲宽度与速度都没有变化，则交通流没有异常。如果前向检测点检测到继续有车俩通过而本地或后向检测点均没有收到通过脉冲则表示变化阈值超标，同时也表示出现交通流异常。

交通流异常数据应用实例：当识别出交通流异常事件后，可以按照预置的预警数据发送预警信息，由于每一个具体发出预警信息的检测点均具有具体的物理位置，基于此可向受众提供精确的拥堵或事故点位置、异常点距离和事件的基本属性。需要提前预警的距离、方式及内容完全可以控制，也可预设或指定显示，可以根据预警需要任意定义预警的提前距离和显示方式。

本发明的实时数据处理量可根据网络质量及组态方式决定大小，当基于双点处理时，数据量非常小，仅在出现异常时才采集前向与后向数据进行分析；如果将每一个检测点的数据全部上传的话，则会使整个数字无线数据网络不堪重负；在高速公路上每隔3～5公里一般都会有一个光纤端点，本实施例在每一个就近的光纤入口处就近将本工作区段的数据上传给上位控制系统，与上位控制系统连接的点被称为端点，一个端点通常可以作为一个独立工作区段的上传点，全网组合在上位机上完成。此时每个工作区段的数据传输量及工作负荷都不会很大，有助于降低成本和提高各区段的工作效率。基于zigbee技术的单个区段应控制在5～10公里以内，如果超过则最好分段实施，各分段之间采用端点连接模式。

通过数字无线组网技术还可以使移动装置获得全网实时运行数据，并且可以与移动装置实现数据交互。例如在警车上配置与本发明中数字无线收发模块配套的无线收发装置后，巡逻警车即可与路面信息发布装置或主动诱导装置获得交互，当出现意外时也可人工现场启动预警或现场编辑发布预警信息内容，其现场指挥效果与指挥中心的效果是近似的。

以上实施例对本发明作出了较为详细的描述，但是这些描述并非是对本发明的限制，即本发明并不局限于上述实施例的具体描述。本发明的保护范围包括那些对于本领域普通技术人员来说显而易见的变换或替代以及改型。

Claims (7)

1.一种交通流异常点检测定位方法，通过沿道路等距安装交通流检测装置构成的交通流检测点，进而构成的交通流检测区段来完成，所述的交通流检测装置主要由车辆通过检测器、通讯模块、时间模块、主控制模块组成，并配置有通讯模块、时间模块和主控制模块；其中：

a)各检测点的检测装置对车辆通过计数，以实现交通流检测；

b)相邻的二个检测点之间通过数字通讯链路实现交互通讯，以实现不同检测点之间协同工作；

c)检测点将车辆通过检测点时的检测信号生成脉冲信号，该脉冲信号随车辆的不同长度、速度分别生成不同的脉冲宽度、及二个检测点之间的脉冲间隔，并检测不同车辆分别通过一个检测点时所产生的脉冲位间隔，以实现对交通流数值的细化分析；

d)各检测点记录对应车辆通行状态的脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲位间隔，并在不同的检测点对单位时间段内的脉冲形态进行记录、迁移和比对分析；

e)各检测点对实测数据进行存储、分组、算术运行、逻辑运行和数据迁移处理；

f)各检测点同步工作并保持对上位控制系统的通讯能力，以实现系统功能；

通过对检测点之间数据差来检测交通流异常点。

2.根据权利要求1所述的一种交通流异常点检测定位方法，其特征在于：所述检测点能够对一个方向的全部车道上通过的车辆实现通过检测，所述的通过检测包括在单位时间内对通过车辆的计数和累计、对通过指定数量车辆的累计时间测定，对通过车辆所产生的脉冲形态进行记录和存储。

3.根据权利要求1或2所述的一种交通流异常点检测定位方法，其特征在于：所述交通流检测点之间是根据被检测对象依次通过的次序顺序排列的，其排列间隔相对固定，且各交通流检测点之间处于数字通讯链路覆盖范围内，各检测点对脉冲的宽度、间隔及位间隔进行延时比对。

4.根据权利要求1或2所述的一种交通流异常点检测定位方法，其特征在于：所述的交通流检测点在不同的物理位置上使用相同的时间作为检测标准和校准依据。

5.根据权利要求1或2所述的一种交通流异常点检测定位方法，其特征在于：在所述交通流检测区段内，任意一个检测点均比对前向、后向的实时检测和累计数据，并跨越顺序采集和比对前向和后向的实时和累计数据，及双向发送检测或判断数据。

6.根据权利要求1或2所述的一种交通流异常点检测定位方法，其特征在于：每一个交通流检测点均具有全网唯一的通讯地址和物理地址。

7.根据权利要求1或2所述的一种交通流异常点检测定位方法，其特征在于：所述交通流检测区段中的任意一个检测点均作为本检测区段的网关或网桥并通过该点与上位控制设备连接。

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