CN104751627B

CN104751627B - 一种交通状况参数的确定方法和装置

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Publication number: CN104751627B
Application number: CN201310750448.0A
Authority: CN
Inventors: 徐雷鸣; 邱巍
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2013-12-31
Filing date: 2013-12-31
Publication date: 2017-12-08
Anticipated expiration: 2033-12-31
Also published as: CN104751627A

Abstract

本发明实施方式公开了一种交通状况参数的确定方法和装置。该方法包括：接收待测路径的视频信号；基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数；获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数。本发明实施方式可以在UTC城市交通信号控制系统的控制站完成针对交通状况参数的确定工作，而不用去现场执行测量与验证，从而可便利交通状况参数的确定和调整，提高参数确定的效率。另外，这种参数确认方式由于去除了人工在现场测量对于交通状况的影响，进一步提高了交通状况参数确定的准确度。

Description

一种交通状况参数的确定方法和装置

技术领域

本发明涉及交通控制技术领域，特别是涉及一种交通状况参数的确定方法和装置。

背景技术

随着社会经济的发展、车辆的普及以及人口与经济活动的日益增多，无论发达国家还是发展中国家，都毫无例外地承受着不断加剧的交通拥挤与交通事故等诸多交通问题的困扰。

城市交通信号控制（Urban Traffic Control,UTC）系统是现代城市交通管理的重要组成部分。UTC系统可以对大范围内的交通信号控制予以集成和整合，以控制道路网络中的交通流。通过降低道路网络中的车辆延时以及减少车辆停止次数，UTC系统可以获得更好的交通控制性能。UTC还可以平衡道路网络中的交通流量，比如：引导或阻止交通流到达特定的路径；给予公共交通等特定类型的车辆优先权；在道路网络的合适位置处布置车辆排队。UTC系统可以实时调整交通信号灯方案或计时以适应当前交通状况。通常情况下，UTC系统从布置在道路网络中的传感器获取数据，并通过UTC系统中的交通模型预测在交通信号灯下一周期内的交通需求，并随着周期时间的变化而进一步进行预测。

SCOOT（Split Cycle Offset Optimizing Technique），即绿信比、周期、相位差优化技术，可用于在UTC系统的基础上实现实时自适应的交通控制。SCOOT系统是一种实时自适应控制系统，它以一定的频率从布置在道路网络中的每个路径上的车辆占道检测器（presence detector），比如环形线圈检测器（loop detector）收集数据，在这些数据的基础上形成交通模型。利用这些数据，SCOOT系统可以建立每个路径的交通流属性。与交通信号灯计时相结合，通过SCOOT系统中的交通模型还可以预测停止线处的车辆排队状况或车辆释放状况。

在利用UTC系统中的交通模型进行预测时需要已知一些交通状况参数。交通状况参数通常与传感器安装位置、司机驾驶行为、本路径与上游路径之间的关系等因素相关。在UTC系统启动时，需要为交通模型提供这些交通状况参数，使交通模型能够实现预测。如果交通状况参数改变，通过所述交通模型获得的预测结果将发生变化。因此，在UTC系统启动工作前需要确定（validate）交通状况参数，以保证交通模型正确工作。而且，在UTC系统的工作过程中，也可能需要对这些参数进行调整以保证交通模型正确工作。另外，当道路状况发生变化时，交通状况参数也需要被重新设定。

在现有技术中，携带测量工具的人员在道路现场测量交通状况参数，并且将交通状况参数上报给位于控制站的人员。控制站的人员将上报来的交通状况参数输入到交通模型，并检测交通模型的输出是否与当前道路交通状况相匹配。如果不匹配，控制站的人员将与位于道路现场的人员相互商议并调整交通状况参数，直到交通模型的输出可以正确呈现当前道路的交通状况。

然而，这种方法需要执行现场测量，耗时且效率很低，而且易受天气影响。还有，现场测量还可能影响实际交通状况，而且甚至可能影响司机的驾驶行为，从而导致测量结果不准确。

发明内容

本发明实施方式提出一种交通状况参数的确定方法和装置，以提高交通状况参数确定的效率及准确度。

根据本发明实施方式的一种交通状况参数的确定方法，该方法包括：

接收待测路径的视频信号；

基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数；

获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数。

其中，基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数包括：

针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别；

接收所述待测路径的交通信号灯输出结果；

利用所述视频模式识别结果以及所述交通信号灯输出结果确定所述待测路径的交通状况参数。

提供标识工具；

接收利用所述标识工具在待测路径的视频信号中标识交通状况的标识结果；

基于所述标识结果确定待测路径的交通状况参数。

其中，所述交通状况参数包括下列中的至少一个：

当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间；

当交通信号灯指示停止通行时车辆停止在停止线的耗费时间；

当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间。

其中，进一步基于所接收的待测路径的视频信号计算待测路径的辅助交通状况参数；

当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径的视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数包括：

当所述交通状况预测结果与所述辅助交通状况参数相匹配时，确定采用该交通状况参数。

其中，所述辅助交通状况参数包括当前车辆队列长度，所述交通状况预测结果包括车辆队列预测长度。

根据本发明实施方式的一种交通状况参数的确定装置，包括视频信号接收单元、交通状况参数计算单元和确定单元，其中：

视频信号接收单元，用于接收待测路径的视频信号；

交通状况参数计算单元，用于基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数；

确定单元，用于获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数。

其中，交通状况参数计算单元，进一步用于针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别；接收所述待测路径的交通信号灯输出结果；利用所述视频模式识别结果以及所述交通信号灯输出结果确定所述待测路径的交通状况参数。

其中，交通状况参数计算单元，进一步用于提供标识工具；接收利用所述标识工具在待测路径的视频信号中标识交通状况的标识结果；基于所述标识结果确定待测路径的交通状况参数。

其中，所述交通状况参数包括下列中的至少一个：

当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间；

当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间。

其中，交通状况参数计算单元，还用于基于所接收的待测路径的视频信号计算待测路径的辅助交通状况参数；

确定单元，进一步用于当所述交通状况预测结果与所述辅助交通状况参数相匹配时，确定采用该交通状况参数。

从上述技术方案可以看出，在本发明实施方式中，通过对视频信号进行分析，可以完全在UTC系统的控制站完成针对交通状况参数的确定工作，而不用去现场执行测量与验证，从而可以便利交通状况参数的确定和调整，提高交通状况参数确定的效率。而且，当处于各种极端天气状况下，在控制站完成交通状况参数确定工作也保证了人员的安全性。

而且，可以具体通过视频模式识别方式在控制站完成参数确定工作，这种参数的确定方式由于去除了人工在现场测量对于交通状况的影响，进一步提高了参数确定的准确度。还可以由人工在控制站对视频信号进行标注，以降低本发明的实施成本。

附图说明

图1为根据本发明实施方式交通状况参数的确定方法流程图。

图2为根据本发明实施方式交通状况参数的确定过程的第一示意图。

图3为根据本发明实施方式交通状况参数的确定过程的第二示意图。

图4为根据本发明实施方式交通状况参数的确定装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以阐述性说明本发明，并不用于限定本发明的保护范围。

图1为根据本发明实施方式交通状况参数的确定方法流程图。

如图1所示，该方法包括：

步骤101：接收待测路径的视频信号。

在这里，可以从待测路径周边的预设摄像头或闭路电视（CCTV）源获取待测路径的视频信号。视频信号可以呈现待测路径的实际交通状况，包括行驶或停止的车辆，交通信号灯前的停止线，等等。

步骤102：基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数。

交通状况参数为城市交通信号控制系统中的交通模型的输入参数。交通状况参数具体可以包括当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间（SLAG）、当交通信号灯指示停止通行时车辆停止在停止线的耗费时间（ELAG）或当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间（STOC），等等。

以上虽然详细列举了交通状况参数的典型实例，本领域技术人员应当可以意识到，这种列举仅是示范性的，并不用于限定本发明实施方式的保护范围。

在一个实施方式中：

可以首先针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别，再利用视频模式识别结果以及城市交通信号控制（UTC）系统所提供的交通信号灯输出结果确定待测路径的交通状况参数。优选地，可以实时执行该视频模式识别操作。通过执行视频模式识别，可以在视频信号中检测出特定物体的尺寸和位置信息，比如车辆队列、停止线等等。然后，可以利用特定物体的尺寸和位置信息以及由城市交通信号控制系统所提供的交通信号灯输出结果（比如计时信息），确定出待测路径的交通状况参数。

以上描述了基于视频模式识别方式自动化确定交通状况参数。实际上，基于成本考虑，也可以通过向用户提供标识工具的方式来确定交通状况参数。

在另一个实施方式中：

向用户提供标识工具，并接收用户利用标识工具在待测路径的视频信号中标识交通状况的标识结果；再基于所述标识结果确定待测路径的交通状况参数。

向用户提供标识工具之后，用户可以在视频信号的各帧图像中标注出特定目标。比如用户可以在帧图像中标注出停止线位置以及车辆队列末尾位置，从而可以基于停止线位置与车辆队列末尾位置计算出队列长度等信息。而且，利用标识出的车辆队列信息和停止线以及城市交通信号控制系统所输出的交通信号灯计时信息，还可以确定当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间、当交通信号灯指示停止通行时车辆停止在停止线的耗费时间和当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间，等等。

步骤103：获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数。

在这里，可以将步骤102计算出的交通状况参数输入到城市交通信号控制系统的交通模型中以生成交通状况预测结果。而且，当交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数作为所述城市交通信号控制系统的交通模型的输入参数。

可以进一步基于待测路径的视频信号计算待测路径的辅助交通状况参数，并利用该辅助交通状况参数来判断交通状况预测结果是否与所接收的待测路径视频信号相匹配。其中，当交通状况预测结果与所述辅助交通状况参数相匹配时，确定采用该交通状况参数作为所述城市交通信号控制系统的输入参数。辅助交通状况参数通常与车辆队列相关，比如优选为当前车辆队列长度。

比如，辅助交通状况参数可以为由待测路径视频信号所确定的当前车辆队列长度。当将步骤102计算出的交通状况参数输入到城市交通信号控制系统的交通模型中所生成的车辆队列长度与当前车辆队列长度相一致时，则可以确定该交通状况参数为正确的，因此可以作为城市交通信号控制系统的交通模型的输入参数。

在一个实施方式中，该方法进一步包括：基于所述输入参数（即所确定的交通状况参数）确定交通信号灯实时控制信号。交通信号灯实时控制信号包括下列中的至少一个：周期、相位、相位组、绿信比或相位差，从而可以基于所述交通状况参数确定交通信号灯的各种实时工作模式。

在图2中，采用视频模式识别的方式实现交通状况参数的确定。

待测路径周边的预设摄像头或闭路电视（CCTV）源提供待测路径的视频信号。通过对该视频信号执行视频模式识别，可以在视频信号中检测出特定物体的尺寸和位置信息，比如停止线、车辆队列等等。然后，可以利用视频信号中特定物体的尺寸和位置信息以及由城市交通信号控制（UTC）系统所提供的交通信号灯输出结果，计算待测路径的交通状况参数。将计算出的交通状况参数输入到城市交通信号控制系统的交通模型中以生成交通状况预测结果。而且，当交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，则确定采用该交通状况参数作为所述城市交通信号控制系统的交通模型的输入参数。

由此可见，通过对视频信号进行模式识别，可以完全在控制站完成参数确定工作，而不用派人工去现场执行测量与验证，从而可便利交通状况参数的确定和调整，并可提高参数确定的效率。另外，这种参数确认方式由于去除了人工在现场测量对于交通状况的影响，还进一步提高了参数确定的准确度。而且，当处于各种极端天气状况下，在控制站完成参数确定工作也保证了人员的安全性。

在图3中，采用人工标注的方式实现交通状况参数的确定。

待测路径周边的预设摄像头或闭路电视（CCTV）源提供待测路径的视频信号。通过对该视频信号执行标注，可以在视频信号中标注出特定物体的尺寸和位置信息，比如车辆队列、停止线等等。然后，可以利用视频信号中特定物体的尺寸和位置信息以及由城市交通信号控制（UTC）系统所提供的交通信号灯输出结果，计算待测路径的交通状况参数。将计算出的交通状况参数输入到城市交通信号控制系统的交通模型中以生成交通状况预测结果。而且，当交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，则确定采用该交通状况参数作为所述城市交通信号控制系统的交通模型的输入参数。

由此可见，通过在控制站对视频信号进行标注，同样可以完全在控制站完成参数确定工作，而不用派人工去现场执行测量与验证，因此提高了参数确定的效率。另外，这种确认方式省去了模式识别所需的操作与计算，因此还降低了实施成本。

可以将本发明实施方式应用到UTC系统中，优选适用于SCOOT或SCATS澳大利亚交通控制系统。

基于上述详细分析，本发明实施方式还提出了一种交通状况参数的确定装置。

图4为根据本发明实施方式交通状况参数的确定装置结构示意图。图4所示的装置可以利用软件、硬件（例如集成电路或DSP等）或软硬件结合的方式来实现，并且可以安装在具有计算能力的任何设备中。

如图4所示，包括视频信号接收单元401、交通状况参数计算单元402和确定单元403，其中：

视频信号接收单元401，用于接收待测路径的视频信号；

交通状况参数计算单元402，用于基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数；

确定单元403，用于获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数。

在一个实施方式中：

交通状况参数计算单元402，用于针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别；接收城市交通信号控制系统所提供的所述待测路径的交通信号灯输出结果；利用所述视频模式识别结果以及所述交通信号灯输出结果确定所述待测路径的交通状况参数。

其中，交通状况参数计算单元402，具体用于执行下列处理中的至少一个：

利用视频模式识别出的停止线位置和车辆队列信息以及城市交通信号控制系统所输出的交通信号灯计时信息，计算当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间；

利用视频模式识别出的停止线位置和车辆队列信息以及城市交通信号控制系统所输出的交通信号灯计时信息，计算当交通信号灯指示停止通行时车辆停止在停止线的耗费时间；

利用视频模式识别出的停止线位置和车辆队列信息以及城市交通信号控制系统所输出的交通信号灯计时信息，计算当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间。

在另一个实施方式中：

交通状况参数计算单元402，用于提供标识工具；接收利用所述标识工具在待测路径的视频信号中标识交通状况的标识结果；基于所述标识结果确定待测路径的交通状况参数。

在又一个实施方式中：

交通状况参数计算单元402，还用于基于所接收的待测路径的视频信号计算待测路径的辅助交通状况参数；

确定单元403，进一步用于当交通状况预测结果与所述辅助交通状况参数相匹配时，确定采用该交通状况参数。

其中，所述辅助交通状况参数可包括当前车辆队列长度，所述交通状况预测结果可包括车辆队列预测长度。

实际上，可以通过多种形式来具体实施本发明实施方式所提出的交通状况参数的确定方法和装置。

比如，可以遵循一定规范的应用程序接口，将交通状况参数的确定方法编写为安装到个人电脑、移动终端、工作站等设备中的插件程序，也可以将其封装为应用程序以供用户自行下载使用。当编写为插件程序时，可以将其实施为ocx、dll、cab等多种插件形式。也可以通过Flash插件、ActiveX插件等具体技术来实施本发明实施方式所提出的交通状况参数的确定方法。

可以通过指令或指令集存储的储存方式将本发明实施方式所提出的交通状况参数的确定方法存储在各种存储介质上。这些存储介质包括但是不局限于：U盘、光盘、硬盘、闪存等。

综上所述，在本发明实施方式中，接收待测路径的视频信号；基于待测路径的视频信号计算待测路径的交通状况参数；获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数作为所述城市交通信号控制系统的输入参数。由此可见，通过对视频信号进行分析，可以完全在UTC系统的控制站完成针对交通状况参数的确定工作，而不用去现场执行测量与验证，从而可以便利交通状况参数的确定和调整，提高交通状况参数确定的效率。而且，当处于各种极端天气状况下，在控制站完成交通状况参数确定工作也保证了人员的安全性。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种交通状况参数的确定方法，该方法包括：

接收待测路径的视频信号；

基于所述待测路径的视频信号计算所述待测路径的交通状况参数；

获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径的视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数，其中，基于所述待测路径的视频信号计算所述待测路径的交通状况参数包括：

针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别；

接收所述待测路径的交通信号灯输出结果；

2.根据权利要求1所述的交通状况参数的确定方法，其特征在于，基于所述待测路径的视频信号计算所述待测路径的交通状况参数包括：

提供标识工具；

接收利用所述标识工具在所述待测路径的视频信号中标识交通状况的标识结果；

基于所述标识结果确定所述待测路径的交通状况参数。

3.根据权利要求1至2任一所述的交通状况参数的确定方法，其特征在于，所述交通状况参数包括下列中的至少一个：

当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间；

当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间。

4.根据权利要求1所述的交通状况参数的确定方法，其特征在于，进一步包括基于所接收的待测路径的视频信号计算所述待测路径的辅助交通状况参数；

5.根据权利要求4所述的交通状况参数的确定方法，其特征在于，所述辅助交通状况参数包括当前车辆队列长度，所述交通状况预测结果包括车辆队列预测长度。

6.一种交通状况参数的确定装置，包括视频信号接收单元、交通状况参数计算单元和确定单元，其中：

视频信号接收单元，用于接收待测路径的视频信号；

交通状况参数计算单元，用于基于所述待测路径的视频信号计算所述待测路径的交通状况参数；

确定单元，用于获取基于所述交通状况参数所生成的交通状况预测结果，并当所述交通状况预测结果与所接收的待测路径视频信号相匹配时，确定采用该交通状况参数，其中，基于所述待测路径的视频信号计算所述待测路径的交通状况参数包括：

针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别；

接收所述待测路径的交通信号灯输出结果；

7.根据权利要求6所述的交通状况参数的确定装置，其特征在于，所述交通状况参数计算单元，进一步用于针对所述待测路径的视频信号执行视频模式识别；接收所述待测路径的交通信号灯输出结果；利用所述视频模式识别结果以及所述交通信号灯输出结果确定所述待测路径的交通状况参数。

8.根据权利要求6所述的交通状况参数的确定装置，其特征在于，所述交通状况参数计算单元，进一步用于提供标识工具；接收利用所述标识工具在所述待测路径的视频信号中标识交通状况的标识结果；基于所述标识结果确定所述待测路径的交通状况参数。

9.根据权利要求6至8任一所述的交通状况参数的确定装置，其特征在于，所述交通状况参数包括下列中的至少一个：

当交通信号灯指示通行时车辆离开停止线的耗费时间；

当交通信号灯指示通行时车辆队列完成疏散的耗费时间。

10.根据权利要求6所述的交通状况参数的确定装置，其特征在于，

所述交通状况参数计算单元，还用于基于所接收的待测路径的视频信号计算所述待测路径的辅助交通状况参数；

所述确定单元，进一步用于当所述交通状况预测结果与所述辅助交通状况参数相匹配时，确定采用该交通状况参数。

11.根据权利要求10所述的交通状况参数的确定装置，其特征在于，所述辅助交通状况参数包括当前车辆队列长度，所述交通状况预测结果包括车辆队列预测长度。