CN103593991B - 一种交通疏散方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及城市交通控制与管理技术领域，尤其是一种交通疏散诱导系统的交通疏散方法。本发明由设置在疏散区域内每条道路的起始和结束位置、每个疏散点、经过疏散区域的公交车上的视频检测设备，设置在疏散路径的交叉点的诱导屏，部署在疏散区域及其周边的无线传感网络，控制中心，及移动或固定接入网络构成视频物联网；控制中心根据现场采集的信息生成两类诱导信息，并通过移动或固定接入网络将诱导信息下发到现场的诱导屏显示；引导疏散者合理分布到各疏散路径和选择疏散点。本发明解决了核心区域的人员疏散问题；可以用于大型活动、旅游景点等场所的交通疏散。

Description

一种交通疏散方法

技术领域

本发明涉及城市交通控制与管理技术领域，尤其是一种交通疏散诱导系统的交通疏散方法。

背景技术

随着经济的快速发展，体育赛事、演唱会、商业促销等大型活动的举办日益频繁。这些活动在带来巨大经济、社会效益的同时，也给城市交通带来了很大压力。如何高效、安全、快捷的完成交通疏散过程，是当前亟需解决的问题之一。

一般来说，交通疏散包括两个阶段，第一阶段是核心区域的人员疏散，疏散者从活动场所步行到周围的疏散点；第二阶段是周边区域的公共交通疏散，将疏散者运载到目的地。相对来说，第二阶段可采用技术的较多，城市交通领域的路径优化、车辆调度等很多成熟技术都可以直接应用，而第一阶段还缺少切实可用的技术。目前已经公开的交通疏散相关的三个专利：“一种基于活动的区域应急交通疏散仿真系统”(申请号：201210269042.6)、特大灾害条件下基于可靠性的应急交通疏散路径优化方法(申请号：201210003888.5)、一种虚实互动的交通疏散控制方案的优化方法及其系统(申请号：201310037281.3)，它们都主要是针对第二阶段的。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种交通疏散方法；将视频检测、无线传感器网络等物联网核心技术应用于交通疏散过程的第一阶段，构建基于视频物 联网的交通疏散诱导系统，引导疏散者合理选择疏散路径和疏散点，减少疏散者离开疏散区域的时间。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

所述的系统包括由视频检测设备、诱导屏、无线传感网络、控制中心及移动或固定接入网络构成的视频物联网；

所述的视频检测设备，设置在疏散区域内每条道路的起始和结束位置检测经过的人群数量；设置在每个疏散点，检测聚集的人群数量；设置在经过疏散区域的公交车上，检测上下车的人数；

所述的诱导屏，设置在疏散路径的交叉点，显示各疏散路径的拥挤程度和各疏散点上的拥挤程度；

所述的无线传感器网络，部署在疏散区域及其周边，连接疏散区域内的视频检测设备和诱导屏，并通过移动或固定接入网络连接到控制中心；

当公交车进入疏散区域后，通过无线通信和无线传感器网络建立连接，加入网络；

所述的控制中心，可根据现场采集的信息生成两类诱导信息，并通过移动或固定接入网络将诱导信息下发到现场的诱导屏显示；一类诱导信息是疏散路径的拥堵信息，引导疏散者合理分布到各疏散路径上；另一类诱导信息是疏散点的拥挤信息，引导疏散者合理选择疏散点；

所述的交通疏散方法是由系统的控制中心根据现场采集的信息生成疏散路径的拥堵信息和疏散点的拥挤信息两类诱导信息，并通过移动或固定接入网络将诱导信息下发到现场的诱导屏显示；从而，引导疏散者合理分布到各疏散路径、合理选择疏散点；所述的生成疏散路径拥堵信息的方法包括以下步骤：

步骤S11：控制中心通过优化模型计算疏散路径上疏散者数量的优化值D1，

步骤S12：疏散路径上的视频检测设备检测疏散者数量的实际值D2，并通过无线传感器网络传送给控制中心，

步骤S13：控制中心通过比较D1和D2生成诱导信息，对一条疏散路径k来说，如果D1＜D2，则诱导信息是“疏散路径k拥堵”，引导疏散者选择其他路径；如果D1＞D2，诱导信息是“疏散路径k畅通”，引导疏散者选择该条路径，

所述的生成疏散点拥堵信息的方法包括以下步骤：

步骤S21：公交车行使到疏散区域周边，检测到无线传感器网络信号，自动加入无线传感器网络，

步骤S22：公交车按一定时间间隔把当前位置和车内乘客数量通过无线传感器网络发送给控制中心，

步骤S23：控制中心利用收到的信息预测公交车经过各疏散点的时间E1和能运走的乘客数量E2，

步骤S24：控制中心利用现场采集的疏散路径上的人群数量，估计疏散者到的疏散点的到达率E3；

步骤S25：控制中心综合E1、E2和E3，预测未来一段时间内疏散点上的拥挤程度，如果疏散点n的拥挤程度＜50％，诱导信息是“疏散点n人数较少”；如果80％＞疏散点n的拥挤程度≥50％，诱导信息是“疏散点n人数较多”；如果疏散点n的拥挤程度≥80％，诱导信息是“疏散点n非常拥挤”；通过发布这些诱导信息，诱导疏散者选择不同的疏散点；

所述的控制中心计算疏散路径上的疏散者数量优化值D1的优化模型如下式所示：

$\min F={\∫}_{{\mathrm{\τ}}_0}^{{\mathrm{\τ}}_0+T}\underset{i\∈S}{\Σ}\underset{j\∈D}{\Σ}\underset{k\∈{\mathrm{Path}}_j^i}{\Σ}{t}_k\left(\mathrm{\τ}\right)d\mathrm{\τ}$

$t_k\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{l_k}{v_{k\left(0\right)}\×e^{-(\mathrm{\γ}\×\frac{{\mathrm{Num}}_k\left(\mathrm{\τ}\right)}{C_k})}}$

其中，F表示所有疏散路径通行时间的累积值；S表示疏散路径所有起始地的集合，是体育场内部的各出入口、商业中心内大卖场的出入口；D表示疏散路线所有目的地的集合，是周围的公交站点；是i到j之间所有路径的集合；t_k(τ)表示路径k在τ时刻的通行时间；l_k表示路径l的长度；v_{k (0)}表示在正常情况下疏散者在疏散路径k上的行走速度；Num_k(τ)表示疏散路径k上时刻τ时的疏散人群数量；C_k表示疏散路径k上所能容纳的疏散者的最大数量；γ表示疏散路径上的人群数量对疏散者行走速度的影响系数。

疏散路径上人群数量的实际值D2等于疏散路径内包含的所有道路上的人群数量之和，其中一段道路上人群数量的检测方法是：道路入口的视频检测设备检测进入道路的人群数量，其累加值记为X1；道路出口的视频检测设备检测离开道路的人群数量，其累加值记为X2；则这段道路上目前的人群数量就等于X1-X2。

本发明提供了一种交通疏散系统的交通疏散方法，针对交通疏散第一阶段即核心区域的人员疏散，疏散者从活动场所步行到周围的疏散点。采用本发明的系统和方法可以实现对核心区域人员有效疏导。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明：

图1是本发明提出的交通疏散诱导系统的结构图；

图2是本发明生成疏散路径拥堵信息的流程图；

图3是本发明生成疏散点拥堵信息的流程图。

具体实施方式

如图1所示，是本发明提出的交通疏散诱导系统的结构图，整个系统构成一个视频物联网，由以下七部分组成：

(1)视频检测设备A1：安装在疏散区域内每条道路的起始和结束位置上，检测经过的人群数量。视频检测设备A1包含摄像机和视频分析卡，摄像机可以是高清或者标清相机。安装时调整摄像头的高度和角度，使得摄像视野覆盖道路的横断面，每个行人在视野中的像素点大于20，视频分析卡通过对视频图像的分析，统计进入或离开道路的人数。

(2)视频检测设备A2：安装在每个疏散点上，检测聚集的人群数量。视频检测设备A2包含摄像头和视频分析卡。摄像头需要使用高清相机，安装时，通过调整摄像头的高度和角度，使得视野能覆盖疏散点上人群候车的范围。视频分析卡通过对视频图像的分析，计算疏散点内聚集的人数。

(3)诱导屏A3：安装在疏散路径的交叉点上，显示各疏散路径的拥挤程度和各疏散点上的拥挤程度。诱导屏可以是能显示文字信息的任何电子设备，一般是LED显示屏。诱导屏上显示信息的两个示例如下所示：“林和东路疏散点非常拥挤”、“广场北侧疏散路线1畅通”。

(4)经过疏散区域的公交车A4：在车辆的上下车门口位置安装视频检测设备，通过视频分析检测上下车的人数；

(5)无线传感器网络A5：部署在疏散区域及其周边，连接疏散区域内的上述设备A1、A2、A3和A4，并通过接入网络A7连接到远程控制中心A6；A1、A2和A3通过静态组网方式接入；A4通过动态组网方式接入，当公交车A4进入疏散区域后，公交车A4通过无线通信和无线传感器网络A5建立连接，加入网络；无线传感器网络A5可以采用ZigBee、WiFi、DSRC等任意一种无线通信技术。

(6)控制中心A6：根据现场采集的信息生成诱导信息；

(7)接入网络A7：采用移动或固定接入技术，用于连接现场无线传感器网 络A5和控制中心A6，现场设备通过接入网络将检测信息发送给控制中心，控制中心通过接入网络将诱导信息下发到现场的诱导屏A3显示。

本发明提出的交通疏散诱导系统生成两种类型的诱导信息，通过无线传感器网络下发到现场的诱导屏，一类诱导信息是疏散路径的拥堵信息B1，引导疏散者合理分布到各疏散路径上；另一类诱导信息是疏散点的拥挤信息B2，引导疏散者合理选择疏散点。生成疏散路径的诱导信息和生成疏散点的诱导信息，下面分别描述。

(1)生成疏散路径的诱导信息。

疏散路径诱导信息的目标是使疏散者合理地分布到各疏散路径上，减少疏散者从离开活动场所到抵达疏散点的时间。图2是本发明生成疏散路径诱导信息的流程图：

步骤S11：控制中心通过优化模型计算疏散路径上疏散者数量的优化值D1；

步骤S12：疏散路径上的视频检测设备检测疏散者数量的实际值D2，并通过无线传感器网络传送给控制中心；

步骤S13：控制中心通过比较D1和D2生成诱导信息，对一条疏散路径k来说，如果D1＜D2，则诱导信息是“疏散路径k拥堵”，引导疏散者选择其他路径；如果D1＞D2，诱导信息是“疏散路径k畅通”，引导疏散者选择该条路径。

在步骤S11中，控制中心使用下面的优化模型计算疏散路径上的疏散者数量优化值：

$\min F={\∫}_{{\mathrm{\τ}}_0}^{{\mathrm{\τ}}_0+T}\underset{i\∈S}{\Σ}\underset{j\∈D}{\Σ}\underset{k\∈{\mathrm{Path}}_j^i}{\Σ}{t}_k\left(\mathrm{\τ}\right)d\mathrm{\τ}$

$t_k\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{l_k}{v_{k\left(0\right)}\×e^{-(\mathrm{\γ}\×\frac{{\mathrm{Num}}_k\left(\mathrm{\τ}\right)}{C_k})}}$

其中，F表示所有疏散路径通行时间的累积值；S表示疏散路径所有起始地的集合，一般是体育场内部的各出入口、商业中心内大卖场的出入口等；D表示疏散路线所有目的地的集合，一般是周围的公交站点；是i到j之间所有路径 的集合；t_k(τ)表示路径k在τ时刻的通行时间；l_k表示路径l的长度；v_k(0)表示在正常情况下疏散者在疏散路径k上的行走速度；Num_k(τ)表示疏散路径k上时刻τ时的疏散人群数量；C_k表示疏散路径k上所能容纳的疏散者的最大数量；γ表示疏散路径上的人群数量对疏散者行走速度的影响系数。模型中的变量，除Num_k(τ)以外，都可以通过调查的方法获取到。通过动态规划、遗传算法等方法求解上面的优化模型，可以得到Num_k(τ)的优化值，即为当前时刻各疏散路径上人群分布的优化值。

本发明中，疏散路径上人群数量的实际值D2等于疏散路径内包含的所有道路上的人群数量之和，其中一段道路上人群数量的检测方法如下：道路入口的视频检测设备检测进入道路的人群数量，其累加值记为X1；道路出口的视频检测设备检测离开道路的人群数量，其累加值记为X2；则这段道路上目前的人群数量就等于X1-X2。

(2)生成疏散点的诱导信息

疏散点诱导信息的目标是将疏散者合理地分配到各疏散点，减少疏散者等候公交车的时间。图3是本发明生成疏散点诱导信息的流程图：

步骤S21：公交车行使到疏散区域周边，检测到无线传感器网络信号，会自动加入无线传感器网络；

步骤S22：公交车会按一定时间间隔(一般是1分钟)把当前位置和车内乘客数量通过无线传感器网络发送给控制中心；

步骤S23：控制中心利用收到的信息预测公交车经过各疏散点的时间E1和能运走的乘客数量E2；

步骤S24：控制中心利用现场采集的疏散路径上的人群数量，估计疏散者到的疏散点的到达率E3；

步骤S25：控制中心综合E1、E2和E3，预测未来一段时间内(一般是10分钟)疏散点上的拥挤程度，如果疏散点n的拥挤程度＜50％，诱导信息是“疏散点n人数较少”；如果80％＞疏散点n的拥挤程度≥50％，诱导信息是“疏散点 n人数较多”；如果疏散点n的拥挤程度≥80％，诱导信息是“疏散点n非常拥挤”。通过发布这些诱导信息，诱导疏散者选择不同的疏散点。

需要说明的是，本发明中的公交车是任何用于交通疏散的机动车辆，包括疏散专用车辆等，其工作方式与流程非常类似，可以以此类推。

以上是对本发明具体实施例的描述，但并非对本发明保护范围的限制；凡依前述说明所做的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种交通疏散诱导系统的交通疏散方法，其特征在于：所述的系统包括由视频检测设备、诱导屏、无线传感网络、控制中心及移动或固定接入网络构成的视频物联网；

所述的视频检测设备，设置在疏散区域内每条道路的起始和结束位置检测经过的人群数量；设置在每个疏散点，检测聚集的人群数量；设置在经过疏散区域的公交车上，检测上下车的人数；

所述的诱导屏，设置在疏散路径的交叉点，显示各疏散路径的拥挤程度和各疏散点上的拥挤程度；

所述的无线传感器网络，部署在疏散区域及其周边,连接疏散区域内的视频检测设备和诱导屏，并通过移动或固定接入网络连接到控制中心；

当公交车进入疏散区域后，通过无线通信和无线传感器网络建立连接，加入网络；

所述的控制中心，可根据现场采集的信息生成两类诱导信息，并通过移动或固定接入网络将诱导信息下发到现场的诱导屏显示；一类诱导信息是疏散路径的拥堵信息，引导疏散者合理分布到各疏散路径上；另一类诱导信息是疏散点的拥挤信息，引导疏散者合理选择疏散点；

所述的交通疏散方法是由系统的控制中心根据现场采集的信息生成疏散路径的拥堵信息和疏散点的拥挤信息两类诱导信息，并通过移动或固定接入网络将诱导信息下发到现场的诱导屏显示；从而，引导疏散者合理分布到各疏散路径、合理选择疏散点；所述的生成疏散路径拥堵信息的方法包括以下步骤：

步骤S11：控制中心通过优化模型计算疏散路径上疏散者数量的优化值D1，

步骤S12：疏散路径上的视频检测设备检测疏散者数量的实际值D2，并通过无线传感器网络传送给控制中心，

步骤S13：控制中心通过比较D1和D2生成诱导信息，对一条疏散路径k来说，如果D1<D2，则诱导信息是“疏散路径k拥堵”，引导疏散者选择其他路径；如果D1>D2，诱导信息是“疏散路径k畅通”，引导疏散者选择该条路径，

所述的生成疏散点拥堵信息的方法包括以下步骤：

步骤S21：公交车行使到疏散区域周边，检测到无线传感器网络信号，自动加入无线传感器网络，

步骤S22：公交车按一定时间间隔把当前位置和车内乘客数量通过无线传感器网络发送给控制中心，

步骤S23：控制中心利用收到的信息预测公交车经过各疏散点的时间E1和能运走的乘客数量E2，

步骤S24：控制中心利用现场采集的疏散路径上的人群数量，估计疏散者到的疏散点的到达率E3；

步骤S25：控制中心综合E1、E2和E3，预测未来一段时间内疏散点上的拥挤程度，如果疏散点n的拥挤程度<50％，诱导信息是“疏散点n人数较少”；如果80％>疏散点n的拥挤程度≥50％，诱导信息是“疏散点n人数较多”；如果疏散点n的拥挤程度≥80％，诱导信息是“疏散点n非常拥挤”；通过发布这些诱导信息，诱导疏散者选择不同的疏散点；

所述的控制中心计算疏散路径上的疏散者数量优化值D1的优化模型如下式所示：

$\min F={\&Integral;}_{{\mathrm{\&tau;}}_0}^{{\mathrm{\&tau;}}_0+T}\underset{i\&Element;S}{\&Sigma;}\underset{j\&Element;D}{\&Sigma;}\underset{k\&Element;{\mathrm{Path}}_j^i}{\&Sigma;}{t}_k\left(\mathrm{\&tau;}\right)d\mathrm{\&tau;}$

$t_k\left(\mathrm{\&tau;}\right)=\frac{l_k}{v_{k\left(0\right)}\&times;e^{-\left(\mathrm{\&gamma;}\&times;\frac{{\mathrm{Num}}_k\left(\mathrm{\&tau;}\right)}{C_k}\right)}}$

其中，F表示所有疏散路径通行时间的累积值；S表示疏散路径所有起始地的集合，是体育场内部的各出入口、商业中心内大卖场的出入口；D表示疏散路线所有目的地的集合，是周围的公交站点；是i到j之间所有路径的集合；t_k(τ)表示路径k在τ时刻的通行时间；l_k表示路径l的长度；v_k(0)表示在正常情况下疏散者在疏散路径k上的行走速度；Num_k(τ)表示疏散路径k上时刻τ时的疏散人群数量；C_k表示疏散路径k上所能容纳的疏散者的最大数量；γ表示疏散路径上的人群数量对疏散者行走速度的影响系数。

2.根据权利要求1所述的交通疏散方法，其特征在于：疏散路径上人群数量的实际值D2等于疏散路径内包含的所有道路上的人群数量之和，其中一段道路上人群数量的检测方法是：道路入口的视频检测设备检测进入道路的人群数量，其累加值记为X1；道路出口的视频检测设备检测离开道路的人群数量，其累加值记为X2；则这段道路上目前的人群数量就等于X1-X2。