CN102568210A - 基于视频反馈的交通溢流控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于视频反馈的交通溢流控制方法,它利用高清摄像机监控路段车辆的排队情况,建立真假溢流的识别模型,判别真溢流的发生,在其发生之前启动本路段上游的红灯信号,阻止车辆继续进入该路段,从而避免车辆停在路口而形成堵塞;该方法的实现步骤如下:步骤1:首先在车辆通行路段的上游路口架设高清摄像机;步骤2:用高清摄像机不间断拍摄路段的车辆排队情况;步骤3:利用图像识别方法识别是否发生溢流,如是则转入步骤4继续执行,反之转入步骤2继续拍摄;步骤4:利用判别模型判别溢流的真伪,如是真溢流则转入步骤5继续执行,反之转入步骤2继续拍摄;步骤5:启动上游红灯信号,阻止车辆进入下游路段,防止溢流发生。
Description
技术领域
本发明涉及一种交通控制技术的方法,具体是基于视频反馈信息和图像识别技术的交通溢流控制方法。
背景技术
城市交通拥堵的表现形式是多种多样的,其中,路段溢流就是其中之一。路段溢流是指由于交叉路口的瓶颈作用,使得车辆驶入路段的数量大于驶出路段的数量而形成排队,当车辆排队超出路段长度的时候,就形成溢流。交通溢流的危害是巨大的,如果不加以预防和控制,整个城市会因为交叉路口处的车辆互相锁死而导致大规模的交通拥堵,最终的结果可能会使整个城市的交通处于瘫痪状态。
目前,我国对交通溢流进行智能控制的城市还不多,一旦路段交叉口发生或将要发生交通溢流,大多数城市主要是通过交通警察的人工参与来疏导和控制。因此,研究和探索一种全新的交通信号协调控制策略来预防和控制溢流的发生,显得尤为重要和有意义。
通过对现有发明专利和技术进行检索发现,有关“路段交通溢流控制方法”的报道在国内外还是个空白。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题,提供一种基于视频反馈的交通溢流控制方法,它利用视频拍摄的图像来识别路段车辆排队行为,根据车辆的“物理排队”过程来判别真伪交通溢流的发生与否,如果真的交通溢流发生,就强制启动上游路口的红灯信号来控制和避免溢流的发生。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于视频反馈的交通溢流控制方法,该方法的实现步骤如下:
步骤1:首先在车辆通行路段的上游路口架设高清摄像机;
步骤2:用高清摄像机不间断拍摄路段的车辆排队情况;
步骤3:利用图像识别方法判断被拍摄路段是否发生溢流,如是则转入步骤4继续执行,反之转入步骤2继续拍摄;
步骤4:利用判别模型判别溢流的真伪,如是真溢流则转入步骤5继续执行,反之转入步骤2继续拍摄;
步骤5:启动路段上游路口的红灯信号,阻止车辆进入下游路段,防止溢流发生(红灯信号启动时,车辆会自然停止)。
所述步骤3中利用图像识别方法判断被拍摄路段是否发生溢流的方法是:标定被拍摄路段最大可能排队长度区域,在图像中划定虚拟边界,超过这一边界的车辆处于排队状态,且排队区域的车辆运行速度在某一很小的速度范围(即排队区域的车辆运行速度等于零的时候)内,就判定为发生溢流。
所述步骤4中的判别模型如下:Y=F(ti-1,ti,Li,vi,Qi),该模型是根据上游和下游路口的绿灯信号剩余时间、路段长度、路段车辆的后向排队速度以及进入该路段的交通流量来建立的;
其中:Y是布尔数,“0”表示不会发生真溢流,“1”表示一定发生真溢流;ti-1表示第i路段的上游路口绿灯信号的剩余时间;ti表示第i路段的下游路口绿灯信号的剩余时间;Li表示第i路段的长度;vi表示第i路段车辆后向排队的速度;Qi表示进入第i路段车辆的交通流量。
本发明的有益效果:它针对城市交通高峰期时常发生的交通溢流现象,利用高清摄像机监控路段车辆的排队情况,建立真假溢流的识别模型,判别真溢流的发生,在其发生之前启动本路段上游的红灯信号,阻止车辆继续进入该路段,从而避免车辆停在路口而形成堵塞;另外它能够及时处理路段交通溢流,以防止车辆在溢流之后堵塞住交叉路口而降低其他方向车流的通行效率,从而可以有效避免大规模交通拥堵的发生,同时,本发明可以为交通流状态监控、交通参数标定、交通数据信息融合等提供有益的图像信息。
附图说明
图1为摄像机的架设位置图;
图2为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图2所示为本发明的流程示意图,在要发生溢流的路段上游架设高清摄像机,监控并拍摄该路段的车辆物理排队行为,通过图像识别技术来判别溢流的发生与否;通过图像技术识别溢流的方法是:标定被拍摄路段最大可能排队长度区域,在图像中划定虚拟边界,超过这一边界的车辆排队,且车辆的运行在某一很小的速度范围内,就认为是溢流发生。如果通过图像识别技术判断出溢流发生,就需要利用判别模型来识别真伪溢流,如果是伪溢流,就不开启上游红灯信号,如果是真溢流,就开启红灯信号来阻止车辆继续进入该路段。
在车辆通行路段的上游路口架设高清摄像机,如图1所示,通过拍摄车辆在停车线之后的排队情况,利用图像识别技术识别出车辆排队是否超过图像中划定的虚拟边界,并计算车辆运行速度是否低于某一限定值,从而判断出发生车辆排队溢出的行为。
当把交通溢流发生或将要发生的状态识别出来之后,需要用真伪溢流判别模型来判断该溢流是否是真溢流,如果是真,则启动该路段上游红灯信号,阻止车辆再进入路段。
伪溢流是指当路段发生或将要发生溢流时,下游路口的信号灯是绿灯放行信号,且绿灯时间足够,在此情况下,随着时间的推移,堵在路口的车辆会自然疏散,这时候的溢流成为“伪溢流”。
真溢流是指当路段发生或将要发生溢流时,由于下游路口是红灯信号,或者虽然是绿灯信号,但,由于绿灯信号剩余时间过短,此情况下,已发生或将要发生的溢流为“真溢流”。
真伪溢流的判别模型是根据上游和下游路口的绿灯信号剩余时间、路段长度、路段车辆的后向排队速度以及进入该路段的交通流量来建立的判别模型,模型结构和参数如下:
Y=F(ti-1,ti,Li,vi,Qi)
其中:Y是布尔数,“0”表示不会发生真溢流,“1”表示一定发生真溢流;ti-1表示第i路段的上游路口绿灯信号的剩余时间;ti表示第i路段的下游路口绿灯信号的剩余时间;Li表示第i路段的长度;vi表示第i路段车辆后向排队的速度;Qi表示进入第i路段车辆的交通流量。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (3)
1.一种基于视频反馈的交通溢流控制方法,其特征是,该方法的实现步骤如下:
步骤1:首先在车辆通行路段的上游路口架设高清摄像机;
步骤2:用高清摄像机不间断拍摄路段的车辆排队情况;
步骤3:利用图像识别方法识别是否发生溢流,如是则转入步骤4继续执行,反之转入步骤2继续拍摄;
步骤4:利用判别模型判别溢流的真伪,如是真溢流则转入步骤5继续执行,反之转入步骤2继续拍摄;
步骤5:启动上游红灯信号,阻止车辆进入下游路段,防止溢流发生。
2.如权利要求书1所述的基于视频反馈的交通溢流控制方法,其特征是,所述步骤3中图像识别溢流的方法是:标定被拍摄路段最大可能排队长度区域,在图像中划定虚拟边界,超过这一边界的车辆处于排队状态,且车辆的运行速度几乎为0的时候,就判定为发生溢流。
3.如权利要求书1所述的基于视频反馈的交通溢流控制方法,其特征是,所述步骤4中的判别模型如下:Y=F(ti-1,ti,Li,vi,Qi),该模型是根据上游和下游路口的绿灯信号剩余时间、路段长度、路段车辆的后向排队速度以及进入该路段的交通流量来建立的;
其中:Y是布尔数,“0”表示不会发生真溢流,“1”表示一定发生真溢流;ti-1表示第i路段的上游路口绿灯信号的剩余时间;ti表示第i路段的下游路口绿灯信号的剩余时间;Li表示第i路段的长度;vi表示第i路段车辆后向排队的速度;Qi表示进入第i路段车辆的交通流量。
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