CN106097735B - 基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统，能确保潮汐车道内的车辆只要清空后就能立即对信号灯进行变换，避免车辆相对行驶带来安全隐患的同时提高道路通行效率。能实时检测潮汐车道红灯方向入口车辆、出口车辆及绿灯方向入口车辆的排队长度，获取拥堵系数，在红灯方向入口排队长度即拥堵系数满足转换条件时，能将当前潮汐车道的通行方向进行改变，提高机动车通过潮汐车道区间的效率；如果红灯方向潮汐车道出口的机动车行驶速度低于设定阈值，即使满足潮汐车道的方向转换条件时，信号灯也不进行转换。综上所述，通过本发明的上述方案，能够在保证行车安全的前提下，提高潮汐车道的通行效率。

Description

基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，具体是一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统。

背景技术

随着城市规模的不断扩展，将住宅区建在郊区，工作单位、商务区、大型商场集中建在市区现象越来越多。导致早晚高峰时间，机动车由城市的一个方向集中流向另一个方向状况日益突出，也就是通常的潮汐现象。另一个现象是，城市道路建设受到各方面条件限制，某一路段出现瓶颈，导致潮汐现象出现时，瓶颈路段一个方向拥堵，另一方向车道空闲。国内外为了解决这个问题，提出了很多解决方案，国内外大多数城市采用定时方式，如早晨6点潮汐车道的方向由东向西行驶，下午5点潮汐车道的方向改为由西向东行驶，这样存在最大的问题是机动车流量发生变化时不能及时改变潮汐车道方向。

现有专利文献CN201310246373名称为基于实时交通流检测的自适应车道控制方法，主要是通过流量检测判断是否转换潮汐车道的方向，这种方法存在如下问题：一是潮汐车道转换过程中靠固定时间清空可变车道机动车；二是，不能准确检测红灯方向潮汐车道的出口机动车是否速度低于设定阈值，当出口机动车车速低于设定阈值时即使红灯方向潮汐车道入口上游排队车辆满足转换条件，也不能转换问题；三是，不能精准检测入口潮汐车道机动车排队长度，也就是不能准确确定转换时间，导致道路通行效率降低问题；四是，目前检测器均为横断面即点检测不能真实反应机动车通过潮汐可变车道时的全部连续轨迹；五是，解决目前检测器精度不够，安装调试复杂问题；六是，当检测器异常时，不能立即发出故障报警信号，确保高效控制模式转入常规控制模式问题。由于存在上述问题，采用现有技术的潮汐车道信号灯控制存在安全隐患，且潮汐车道利用效率低。

发明内容

本发明主要解决现有技术中对潮汐车道信号灯控制存在安全隐患，且潮汐车道利用效率低问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，包括如下步骤：

S1：在潮汐车道路段及潮汐车道两端的上游和下游一定距离设置检测器，所述检测器用于对机动车进行连续跟踪；在潮汐车道的两端设置车道信号灯；将潮汐车道路段、与潮汐车道入口距离N米的上游路段、与潮汐车道出口距离M米的下游路段标注到带有经纬度的电子地图上，并且将检测器的安装位置坐标数据(X_j,Y_j)、停止线的坐标数据(X_t,Y_t)标注到电子地图上；

S2：实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，并将其标注到所述电子地图上；若获取不到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，则进入步骤S15；

S3：判断当前时间是否为某一预案时间，若是则进入步骤S4；

S4：控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

S5：判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空，若是则进入步骤S6，否则重复本步骤；

S6：调取需要执行的预案，根据所述需要执行的预案控制潮汐车道的信号灯，使潮汐车道一个方向为绿灯，另一个方向为红灯；

S7：获取红灯方向上，潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度；

S8：判断红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，若是则获取红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L1，之后进入步骤S9；若否，则判断排队长度为0米之后进入S15；

S9：判断红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，是则转入S15，否则进入步骤S10；

S10：判断绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，若是，则获取绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L2；若否则判断排队长度为0米之后进入步骤S11；

S11：获取拥堵系数L＝L1-L2，当L的值大于或等于潮汐车道转换阈值时进入步骤S12，当L的值小于潮汐车道转换阈值时进入S15；

S12：控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

S13：判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空，若是则进入步骤S14，否则重复本步骤；

S14：控制潮汐车道的信号灯，将当前红灯方向设置为绿灯，当前绿灯方向设置为红灯，返回步骤S7；

S15：按照当前时间对应的预案控制信号灯。

基于同一发明构思，本发明还提供一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统，包括：

检测器，设置于潮汐车道路段及潮汐车道两端的上游和下游一定距离，所述检测器用于对机动车进行连续跟踪；

车道信号灯：设置于潮汐车道的两端；

带有经纬度的电子地图，适于标注潮汐车道路段、与潮汐车道入口距离N米的上游路段、与潮汐车道出口距离M米的下游路段标、检测器的安装位置坐标数据(X_j,Y_j)、停止线的坐标数据(X_t,Y_t)；

数据获取模块，用于实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，并将其标注到所述电子地图上；

信号灯控制器，当数据获取模块获取不到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)或者检测器出现故障时，按照当前时间对应的预案控制车道信号灯转换；

判断模块，用于判断当前时间是否为某一预案时间；

所述信号灯控制器，在当前时间处于第一预案时间、第二预案时间转换过程时，控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

所述判断模块，还用于判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空；

所述信号灯控制器，还用于在潮汐车道路段内的车辆已经清空时，调取需要执行的预案，根据所述需要执行的预案控制潮汐车道的信号灯，使潮汐车道一个方向为绿灯，另一个方向为红灯；

所述数据获取模块，获取红灯方向上，潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度；

所述判断模块，判断红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；

所述数据获取模块，在红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度低于设定阈值时，获取红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L1，若红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度高于设定阈值时则认定排队长度为0米；在红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度不低于设定阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；

所述判断模块，判断红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；如果不低于则判断绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；

所述信号灯控制器，在红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度低于设定阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；

所述数据获取模块，用于在红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度不低于设定阈值，且绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度低于设定阈值时获取绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L2；若绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度高于设定阈值时，认定排队长度为0米；

所述数据获取模块，获取拥堵系数L＝L1-L2；

所述判断模块，判断L的值是否大于或等于潮汐车道转换阈值；

所述信号灯控制器，在L的值大于或等于潮汐车道转换阈值时控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

所述判断模块，判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空；

所述信号灯控制器，在L的值小于潮汐车道转换阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；在L的值大于或等于潮汐车道转换阈值且潮汐车道路段内的车辆已经清空时控制潮汐车道的信号灯，将当前红灯方向设置为绿灯，当前绿灯方向设置为红灯。

与现有技术相比，本发明的上述方案至少具有以下有益效果：

(1)本发明所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统，在转换潮汐车道信号灯之前，会对潮汐车道内行驶的所有车辆进行连续检测，确保潮汐车道内的车辆清空后立即对信号灯进行变换，可以避免车辆相对行驶带来的安全隐患的同时提高潮汐车道通行效率。另外，本发明提供的方案能实时检测潮汐车道红灯方向入口车辆、出口车辆及绿灯方向入口车辆的排队长度，获取拥堵系数，在红灯方向入口排队长度即拥堵系数满足转换条件时，能将潮汐车道的通行方向进行改变，提高机动车通过潮汐车道区间的效率；如果红灯方向潮汐车道出口机动车行驶速度低于设定阈值时，即使满足潮汐车道的方向转换条件时，信号灯也不进行转换。综上所述，通过本发明的上述方案，能够在保证行车安全的前提下，提高潮汐车道通行效率。

(2)本发明所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统，当采用雷达检测器时，在路面选定校正标志位，在电子地图上标注校正标志位的实际位置坐标，当对车辆位置进行检测时，实时获得校正标志位的坐标数据与实际坐标数据进行比较，当二者之间的偏差超过一定阈值时，发出故障报警信息：一是提醒工作人员及时维修；二是将系统降级为常规控制模式。当二者之间的偏差在阈值范围内时，根据偏差值对采集到的车辆位置坐标进行校正，因此，即便是检测器发生了抖动，也能保证最终获得的车辆位置坐标数据是准确的。

(3)本发明所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统，当采用视频检测器时，由于视频检测器在检测不同距离的场景时，同样相邻的两行像素或者两列像素之间代表的距离不相同。因为，在视频画面中，近距离的视频图像比例与远距离的视频图像比例不同，因此，在本申请中，根据在路面上的分道线的实际长度尺寸，通过人工在视频画面上设置的分界点作为校正标志位，无论当分界点在远距离的位置和在近距离的位置时，每个分界点到停止线的距离是已知的，而且是非常准确的，只是不同距离的场景相邻分界点之间的像素行数和列数不同，代表的距离不同而已，通过这种方法，可以大幅度提高其检测位置的精度，当机动车的位置处于任意相邻的两个分界点之间时，就能够根据机动车所在分界点距停止线的实际距离加上机动车距该分界点的像素行数或列数得到准确的机动车距停止线的实际距离。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中

图1是本发明一个实施例所述基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法的流程图；

图2是本发明一个实施例所述潮汐车道路面道路示意图；

图3是本发明一个实施例视频检测画面示意图；

图4是本发明一个实施例所述视频画面中分道线示意图；

图5是本发明一个实施例所述基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。并且下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。在对各个实施例进行详细描述之前，需要说明的是，本发明所涉及到的所有坐标数据均是指在同一特定坐标系下的坐标数据。另外，本发明所述的平面感知检测是相对于现有技术中断面检测而言的说法，对机动车当前位置轨迹的连续检测即平面数据的采集可以说是平面感知检测。

实施例1

本实施例提供一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1：在潮汐车道路段及潮汐车道两端的上游和下游一定距离设置检测器，所述检测器用于对机动车进行连续跟踪；在潮汐车道的两端设置车道信号灯；将潮汐车道路段、与潮汐车道入口距离N米的上游路段、与潮汐车道出口距离M米的下游路段标注到带有经纬度的电子地图上，并且将检测器的安装位置坐标数据(X_j,Y_j)、停止线的坐标数据(X_t,Y_t)标注到电子地图上。其中的N米和M米可以相等也可以不相等。具体选择可以根据实际道路情况进行设置。例如可以选择50米、80米等。需要说明的是，对于安装位置以及停止线来说，都是占有一定的面积的，那么在获取其坐标数据时，可以按照所占面积的中心点位置的坐标数据作为实际的坐标数据来使用。同样地，机动车本身是具有一定的面积的，那么机动车的坐标数据也并非是一个点值，在实际应用时，可以选择机动车最前端的中心点的位置坐标作为机动车的位置坐标。

如图2所示为实际道路的示意图，在潮汐车道上设置了多个检测器。图中方向1和方向2均有两条车道，中间狭窄路段为三排车道，采用潮汐路段中间的一条车道作为潮汐车道。如图所示，反向1、方向2及潮汐车道的两端分别安装车道灯。这只是为了示意性的说明，在图中没有明确标示出检测器的设置位置，标识出了检测器的检测范围。从图中可以看出，相邻两个检测器的检测范围是具有重叠区域的，采用这种设置方式可以保证能够对机动车进行连续的跟踪检测，即当车辆从一个检测器的检测范围驶出之前，已经被相邻的检测器检测到。

S2：实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，并将其标注到所述电子地图上；若获取不到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，则进入步骤S15。需要说明的是，本步骤中所提及的机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)是准确的、经过校准的、满足一定精度的坐标数据。

S3：判断当前时间是否为某一预案时间，若是则进入步骤S4。某一预案时间是指预存的潮汐车道信号灯控制方案，例如，在早上七点至九点，属于上班高峰期，则进城方向车辆较多，此时对应的预案即为进城方向绿灯，出城方向红灯。晚上五点至八点，属于下班高峰期，则出城方向车辆较多，此时对应的预案即为出城方向绿灯，进城方向红灯。

S4：控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯，在这个阶段，潮汐车道双方向均不允许车辆驶入，在双向红灯期间，已经驶入潮汐车道的车辆依次驶出潮汐车道。

S5：判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空，若是则进入步骤S6，否则重复本步骤。

S6：调取需要执行的预案，根据所述需要执行的预案控制潮汐车道的信号灯，使潮汐车道一个方向为绿灯，另一个方向为红灯。本步骤中所说的需要执行的预案是指当前时刻对应的预案。

S7：获取红灯方向上，潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度。本步骤主要是为了判断车道入口停止线上游是否有堵车出现，如果出现堵车，则车辆行驶速度肯定会有所下降。

S8：判断红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，若是则获取红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L1，之后进入步骤S9；若否，则判断排队长度为0米之后进入S15。对机动车进行连续跟踪时，就可以同时获取到机动车的行驶速度，或者可以根据实时获取到的机动车位置的坐标数据来获取机动车的行驶速度，例如当前时刻机动车的位置的坐标数据与上一时刻的机动车位置的坐标数据，根据两个时刻的坐标数据获得行驶距离，采用距离除以时间的方式可以得到行驶速度。对于每一台机动车，都可以获得其行驶速度，可以根据停止线上游最后一台行驶速度低于设定阈值的车辆的位置坐标与停止线坐标之间的距离获得停止线上游的车辆排队长度L1。

S9：判断红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，是则转入S15，否则进入步骤S10。本步骤的目的是为了获取潮汐车道出口处是否出现堵车的情况，因为如果潮汐车道的出口处出现堵车，即使开放潮汐车道入口，也只能够增加道路的拥堵程度。

S10：判断绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，若是，则获取绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L2；若否则判断排队长度为0米之后进入步骤S11。

S11：获取拥堵系数L＝L1-L2，当L的值大于或等于潮汐车道转换阈值时进入步骤S12，当L的值小于潮汐车道转换阈值时进入S15。该转换阈值可以设定为100米等。本步骤中，提出一个新的参数：拥堵系数。根据拥堵系数的获取公式可知，该系数是根据潮汐车道红灯方向入口处车辆排队长度和潮汐车道绿灯方向入口处车辆排队长度得到的。

S12：控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯，在这个阶段，潮汐车道双方向均不允许车辆驶入，在双向红灯期间，已经驶入潮汐车道的车辆依次驶出潮汐车道。

S13：判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空，若是则进入步骤S14，否则重复本步骤。

S14：控制潮汐车道的信号灯，将当前红灯方向设置为绿灯，当前绿灯方向设置为红灯，返回步骤S7；对于潮汐车道来说，现有情况是：按照时间规律转换潮汐车道通行方向，当有时候某一方向的车辆非常多，另一个方向的车辆非常少时，按照时间规律，可能就为车辆多的一个方向开启了红灯，为车辆少的一个方向开启绿灯。本申请中，实时对红灯方向入口和绿灯方向入口的排队车辆进行实时检测，当红灯方向的排队车辆非常多，绿灯方向没有车辆排队或者排队车辆很少，同时当前红灯方向的出口处也没有车辆排队时，立即就为红灯方向的排队车辆提供绿灯信号，如前边所说的，如果当前红灯方向的出口有排队车辆，即使为其提供绿灯信号，车辆也不能正常通行时，本申请中将维持现状，不改变潮汐车道通行方向。

S15：按照当前时间对应的预案控制信号灯。本发明所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法及系统，在转换潮汐车道信号灯之前，会对潮汐车道上行驶的车辆进行检测，确保潮汐车道内的车辆清空后才会对信号灯进行变换，可以避免车辆相对行驶带来的安全隐患。另外，本发明提供的方案，能实时检测潮汐车道红灯方向入口车辆、出口车辆及绿灯方向入口车辆的排队长度，获取拥堵系数，在红灯方向入口排队长度即拥堵系数满足转换条件时，能将潮汐车道的通行方向进行改变，提高机动车通过潮汐车道区间的效率；如果红灯方向潮汐车道出口机动车行驶速度低于设定阈值时，即使满足潮汐车道的方向转换条件时，信号灯也不进行转换。综上所述，通过本发明的上述方案，能够在保证行车安全的前提下，提高潮汐车道通行效率。

实施例2

本实施例在实施例1的基础上有如下进一步的优化，所述步骤S2中确定机动车的当前实际位置的过程包括如下步骤：

S21：获取检测器的当前检测误差(X_c,Y_c)。

S22：判断当前检测误差(X_c,Y_c)是否在设定阈值范围内，若是则进入步骤S23，否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据，之后进入步骤S15；

S23：获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)；

S24：根据机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得机动车当前位置的实际坐标数据：(X_dj,Y_dj)＝(X_d,Y_d)-(X_c,Y_c)。

具体的，根据检测器的不同可以做适应性的调整。

例如：所述检测器采用检测雷达，所述步骤S21中获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

SA1：选定校正标志位，并将校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)标注到电子地图上，并实际测量雷达检测器到校正标志的距离L_lb和校正标志位到停止线的距离L_jt；校正标志位可以为路面上设置的固定标志物所在的位置，例如显示牌、天桥桥梁、电线杆等，这些物体不会轻易发生位移。

SA2：判断是否能读取到校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若读取到则根据校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到当前检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)。否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据。

本方案中，在路面选定校正标志位，在电子地图上标注校正标志位的实际位置坐标，在对车辆位置进行检测时，实时获得校正标志位的坐标数据与实际坐标数据进行比较，当二者之间的偏差超过一定阈值时，发出故障报警信息提醒工作人员。当二者之间的偏差在阈值范围内时，根据偏差值对采集到的车辆位置坐标进行校正，因此，即便是检测器发生了抖动，也能保证最终获得的车辆位置坐标数据是准确的。

另一个具体示例如：所述检测器采用视频跟踪单元，所述步骤S21中获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

SB1：在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上；如图3所示为一种方案，以道路上施划的分道线的端点作为分界点。因为分道线是虚线形式，对于其中的实线长度和空白距离都是有规定的，一般情况下实线长度为2米，空白距离为4米，因此如果直接以实线的两个端点作为分界点，则很容易得到每一个分界点的坐标值，如图中所示F1和F2之间的距离为2米，F2和F3之间的距离为4米，F3和F4之间的距离为两米。

SB2：以每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)作为校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)；

SB3：判断是否能检测到每一个校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若检测到则根据检测到的每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该校正标志位对应的检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)；

所述步骤S23和所述步骤S24之间还包括如下步骤：

根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_c,Y_c)。

进一步优选的，所述检测器为视频跟踪单元，所述步骤S2中确定机动车的当前实际位置的过程包括如下步骤：

SC1：在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_fi；

SC2：在视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_i，并获得每两个相邻分界点之间的像素行数H_h或像素列数H_l，得到：

每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_fi/H_h；

或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_fi/H_l；

图4给出了在视频检测画面中的检测结果示意图；图中所示即为一条车道的检测结果示意图。从图中可以看出，当视频检测单元在检测不同距离的目标时，同一行像素以及同一列像素所表示的距离完全不同。道路的宽度是固定的，但是在画面下方道路宽度占用了43列像素，在画面上方只占用了28列像素，假设其宽度为3米，那么对于画面下方每一列像素表示的距离为3/430.07米，道路上方每一列像素表示的距离为3/280.1米。同样的道理，在路面上施划的分道线，实线长度为两米，在画面下方15行像素表示F1和F2之间的距离，在画面上方7行像素即可表示F5和F6之间的距离，则在F1和F2之间，每行像素代表的距离为2/150.133米，在F5和F6之间，每行像素代表的距离为2/70.286米。

SC3：获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)；

SC4：根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)判断机动车当前位置在视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；这一步骤实现起来比较简单，就直接用机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)与每一个分界点的坐标数据进行比较就可以得出，再次不再详细描述。

SC5：根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，结合在实际中每一个分界点的相对位置坐标、以及机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)。

很容易理解，因为停止线、分道线都是实际施划在路面上的，因此很容易测量得到这些实线的实际坐标。假设当前时刻，机动车位于F5和F6之间，而F5和F6两个分界点的坐标可以实际测量得到，是非常准确的坐标，那么我们只要得到机动车与F5或者F6之间的距离就可以得到机动车的坐标了。因为，我们已经获得，F5和F6之间共有7行像素，每一行像素所表示的距离为0.286米，此时如果机动车与F5之间距离为4行像素，与F6之间的距离为3行像素，那么可以得到机动车与F6之间的距离为0.2863*3＝0.858米，则机动车的实际坐标就根据与F6的实际距离及F6的实际坐标得到。另一种情况，假设机动车与F5的距离更近，那么机动车的实际坐标就根据与F5的实际距离及F5的实际坐标得到。也就是说，当采用视频检测器时，由于视频检测器在检测不同距离的场景时，同样相邻的两行像素或者两列像素之间代表的距离不相同。因为，在视频画面中，近距离的视频图像比例与远距离的视频图像比例不同，因此，在本申请中，根据在路面上的分道线的实际长度尺寸，通过人工在视频画面上设置的分界点作为校正标志位，无论当分界点在远距离的位置和在近距离的位置时，每个分界点到停止线的距离是已知的，而且是非常准确的，只是不同距离的场景相邻分界点之间的像素行数和列数不同，代表的距离不同而已，通过这种方法，可以大幅度提高其检测位置的精度，当机动车的位置处于任意相邻的两个分界点之间时，就能够根据机动车所在分界点距停止线的实际距离加上机动车距该分界点的像素行数或列数得到准确的机动车距停止线的实际距离。

实施例3

本实施例提供一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统，如图5所示，包括：

检测器1，设置于潮汐车道路段及潮汐车道两端的上游和下游一定距离，所述检测器用于对机动车进行连续跟踪；

车道信号灯2：设置于潮汐车道的两端；

带有经纬度的电子地图3，适于标注潮汐车道路段、与潮汐车道入口距离N米的上游路段、与潮汐车道出口距离M米的下游路段标、检测器的安装位置坐标数据(X_j,Y_j)、停止线的坐标数据(X_t,Y_t)；

数据获取模块4，用于实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，并将其标注到所述电子地图上；

信号灯控制器5，当数据获取模块获取不到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)或者检测器出现故障时，按照当前时间对应的预案控制车道信号灯转换；

判断模块6，用于判断当前时间是否为某一预案时间；

所述信号灯控制器5，在当前时间处于第一预案时间、第二预案时间转换过程时，控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

所述判断模块6，还用于判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空；

所述信号灯控制器5，还用于在潮汐车道路段内的车辆已经清空时，调取需要执行的预案，根据所述需要执行的预案控制潮汐车道的信号灯，使潮汐车道一个方向为绿灯，另一个方向为红灯；

所述数据获取模块4，获取红灯方向上，潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度；

所述判断模块6，判断红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；

所述数据获取模块4，在红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度低于设定阈值时，获取红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L1，若红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度高于设定阈值时则认定排队长度为0米；在红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度不低于设定阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；

所述判断模块6，判断红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；如果不低于则判断绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；

所述信号灯控制器5，在红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度低于设定阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；

所述数据获取模块4，用于在红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度不低于设定阈值，且绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度低于设定阈值时获取绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L2；若绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度高于设定阈值时，认定排队长度为0米。

所述数据获取模块4，获取拥堵系数L＝L1-L2；

所述判断模块6，判断L的值是否大于或等于潮汐车道转换阈值，该阈值可以选择100米。

所述信号灯控制器5，在L的值大于或等于潮汐车道转换阈值时控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

所述判断模块6，判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空；

所述信号灯控制器5，在L的值小于潮汐车道转换阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；在L的值大于或等于潮汐车道转换阈值且潮汐车道路段内的车辆已经清空时控制潮汐车道的信号灯，将当前红灯方向设置为绿灯，当前绿灯方向设置为红灯。

作为一个具体示例，所述检测器1采用检测雷达，所述数据获取模块实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)的过程包括如下步骤：获取检测器的当前检测误差(X_c,Y_c)；判断当前检测误差(X_c,Y_c)是否在设定阈值范围内，若是则获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，之后根据机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得机动车当前位置的实际坐标数据：(X_dj,Y_dj)＝(X_d,Y_d)-(X_c,Y_c)；否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据；

其中，获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

数据获取模块4，选定校正标志位，并将校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)标注到电子地图上，并实际测量雷达检测器到校正标志的距离L_lb和校正标志位到停止线的距离L_jt；

判断模块6，判断是否能读取到校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若读取到则根据校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到当前检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)。

作为另一个具体示例，所述检测器1采用视频跟踪单元，所述数据获取模块实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)的过程包括如下步骤：获取检测器的当前检测误差(X_c,Y_c)；判断当前检测误差(X_c,Y_c)是否在设定阈值范围内，若是则获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，之后根据机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得机动车当前位置的实际坐标数据：(X_dj,Y_dj)＝(X_d,Y_d)-(X_c,Y_c)；否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据；

其中，获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

数据获取模块4，在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上；以每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)作为校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)；

判断模块6，判断是否能检测到每一个校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若检测到则根据检测到的每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该校正标志位对应的检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)；

数据获取模块4，根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_c,Y_c)。

优选地，数据获取模块4确定机动车的当前实际位置的过程包括如下步骤：

数据获取模块4在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_fi；在视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_i，并获得每两个相邻分界点之间的像素行数H_h或像素列数H_l，得到：

每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_fi/H_h；

或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_fi/H_l；

数据获取模块4获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)；

判断模块6根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)判断机动车当前位置在视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；

数据获取模块4根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，结合在实际中每一个分界点的相对位置坐标、以及机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)。

本实施例的上述方案，在转换潮汐车道信号灯之前，会对潮汐车道内行驶的车辆进行检测，确保潮汐车道内的车辆清空后立即对信号灯进行变换，可以避免车辆相对行驶带来的安全隐患的同时提高潮汐车道通行效率。另外，本发明提供的方案，能实时检测潮汐车道红灯方向入口车辆、出口车辆及绿灯方向入口车辆的排队长度，获取拥堵系数，在红灯方向入口排队长度即拥堵系数满足转换条件时，能将潮汐车道的通行方向进行改变，提高机动车通过潮汐车道区间的效率；如果红灯方向潮汐车道出口机动车行驶速度低于设定阈值时，即使满足潮汐车道的方向转换条件时，信号灯也不进行转换。综上所述，通过本发明的上述方案，能够在保证行车安全的前提下，提高潮汐车道通行效率。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

Claims (9)

1.一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：在潮汐车道路段及潮汐车道两端的上游和下游一定距离设置检测器，所述检测器用于对机动车进行连续跟踪；在潮汐车道的两端设置车道信号灯；将潮汐车道路段、与潮汐车道入口距离N米的上游路段、与潮汐车道出口距离M米的下游路段标注到带有经纬度的电子地图上，并且将检测器的安装位置坐标数据(X_j,Y_j)、停止线的坐标数据(X_t,Y_t)标注到电子地图上；

S2：实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，并将其标注到所述电子地图上；若获取不到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，则进入步骤S15；

S3：判断当前时间是否为某一预案时间，若是则进入步骤S4；

S4：控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

S5：判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空，若是则进入步骤S6，否则重复本步骤；

S6：调取需要执行的预案，根据所述需要执行的预案控制潮汐车道的信号灯，使潮汐车道一个方向为绿灯，另一个方向为红灯；

S7：获取红灯方向上，潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度；

S8：判断红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，若是则获取红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L1，之后进入步骤S9；若否，则判断排队长度为0米之后进入S15；

S9：判断红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，是则转入S15，否则进入步骤S10；

S10：判断绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值，若是，则获取绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L2；若否则判断排队长度为0米之后进入步骤S11；

S11：获取拥堵系数L＝L1-L2，当L的值大于或等于潮汐车道转换阈值时进入步骤S12，当L的值小于潮汐车道转换阈值时进入S15；

S12：控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

S13：判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空，若是则进入步骤S14，否则重复本步骤；

S14：控制潮汐车道的信号灯，将当前红灯方向设置为绿灯，当前绿灯方向设置为红灯，返回步骤S7；

S15：按照当前时间对应的预案控制信号灯。

2.根据权利要求1所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，其特征在于，所述步骤S2中确定机动车的当前实际位置的过程包括如下步骤：

S21：获取检测器的当前检测误差(X_c,Y_c)；

S22：判断当前检测误差(X_c,Y_c)是否在设定阈值范围内，若是则进入步骤S23，否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据，之后进入步骤S15；

S23：获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)；

S24：根据机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得机动车当前位置的实际坐标数据：(X_dj,Y_dj)＝(X_d,Y_d)-(X_c,Y_c)。

3.根据权利要求2所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，其特征在于，所述检测器采用检测雷达，所述步骤S21中获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

SA1：选定校正标志位，并将校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)标注到电子地图上，并实际测量雷达检测器到校正标志的距离L_lb和校正标志位到停止线的距离L_jt；

SA2：判断是否能读取到校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若读取到则根据校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到当前检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)。

4.根据权利要求2所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，其特征在于，所述检测器采用视频跟踪单元，所述步骤S21中获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

SB1：在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上；

SB2：以每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)作为校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)；

SB3：判断是否能检测到每一个校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若检测到则根据检测到的每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该校正标志位对应的检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)；

所述步骤S23和所述步骤S24之间还包括如下步骤：

根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_c,Y_c)。

5.根据权利要求1所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制方法，其特征在于，所述检测器为视频跟踪单元，所述步骤S2中确定机动车的当前实际位置的过程包括如下步骤：

SC1：在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_fi；

SC2：在视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_i，并获得每两个相邻分界点之间的像素行数H_h或像素列数H_l，得到：

每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_fi/H_h；

或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_fi/H_l；

SC3：获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)；

SC4：根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)判断机动车当前位置在视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；

SC5：根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，结合在实际中每一个分界点的相对位置坐标、以及机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)。

6.一种基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统，其特征在于，包括：

检测器，设置于潮汐车道路段及潮汐车道两端的上游和下游一定距离，所述检测器用于对机动车进行连续跟踪；

车道信号灯：设置于潮汐车道的两端；

带有经纬度的电子地图，适于标注潮汐车道路段、与潮汐车道入口距离N米的上游路段、与潮汐车道出口距离M米的下游路段、检测器的安装位置坐标数据(X_j,Y_j)、停止线的坐标数据(X_t,Y_t)；

数据获取模块，用于实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)，并将其标注到所述电子地图上；

信号灯控制器，当数据获取模块获取不到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)或者检测器出现故障时，按照当前时间对应的预案控制车道信号灯转换；

判断模块，用于判断当前时间是否为某一预案时间；

所述信号灯控制器，在当前时间处于第一预案时间、第二预案时间转换过程时，控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

所述判断模块，还用于判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空；

所述信号灯控制器，还用于在潮汐车道路段内的车辆已经清空时，调取需要执行的预案，根据所述需要执行的预案控制潮汐车道的信号灯，使潮汐车道一个方向为绿灯，另一个方向为红灯；

所述数据获取模块，获取红灯方向上，潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度；

所述判断模块，判断红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；

所述数据获取模块，在红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度低于设定阈值时，获取红灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L1，若红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度高于设定阈值时则认定排队长度为0米；在红灯方向上潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度不低于设定阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；

所述判断模块，判断红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；如果不低于则判断绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度是否低于设定阈值；

所述信号灯控制器，在红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度低于设定阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；

所述数据获取模块，用于在红灯方向潮汐车道出口下游的车辆的行驶速度不低于设定阈值，且绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度低于设定阈值时获取绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆排队长度L2；若绿灯方向潮汐车道入口停止线上游的车辆的行驶速度高于设定阈值时，认定排队长度为0米；

所述数据获取模块，获取拥堵系数L＝L1-L2；

所述判断模块，判断L的值是否大于或等于潮汐车道转换阈值；

所述信号灯控制器，在L的值大于或等于潮汐车道转换阈值时控制潮汐车道的信号灯，使其双向均为红灯；

所述判断模块，判断潮汐车道路段内的车辆是否已经清空；

所述信号灯控制器，在L的值小于潮汐车道转换阈值时，按照当前时间对应的预案控制信号灯；在L的值大于或等于潮汐车道转换阈值且潮汐车道路段内的车辆已经清空时控制潮汐车道的信号灯，将当前红灯方向设置为绿灯，当前绿灯方向设置为红灯。

7.根据权利要求6所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统，其特征在于，所述检测器采用检测雷达，所述数据获取模块实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)的过程包括如下步骤：获取检测器的当前检测误差(X_c,Y_c)；判断当前检测误差(X_c,Y_c)是否在设定阈值范围内，若是则获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，之后根据机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得机动车当前位置的实际坐标数据：(X_dj,Y_dj)＝(X_d,Y_d)-(X_c,Y_c)；否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据；

其中，获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

数据获取模块，选定校正标志位，并将校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)标注到电子地图上，并实际测量雷达检测器到校正标志的距离L_lb和校正标志位到停止线的距离L_jt；

判断模块，判断是否能读取到校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若读取到则根据校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到当前检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)。

8.根据权利要求6所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统，其特征在于，所述检测器采用视频跟踪单元，所述数据获取模块实时获取机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)的过程包括如下步骤：获取检测器的当前检测误差(X_c,Y_c)；判断当前检测误差(X_c,Y_c)是否在设定阈值范围内，若是则获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，之后根据机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得机动车当前位置的实际坐标数据：(X_dj,Y_dj)＝(X_d,Y_d)-(X_c,Y_c)；否则发出报警信号，提示无法准确获取校正标志位坐标数据；

其中，获得当前检测误差(X_c,Y_c)的步骤包括：

数据获取模块，在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上；以每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)作为校正标志位的实际坐标数据(X_b，Y_b)；

判断模块，判断是否能检测到每一个校正标志位的当前坐标数据(X_bd，Y_bd)，若检测到则根据检测到的每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该校正标志位对应的检测误差：(X_c,Y_c)＝(X_bd，Y_bd)-(X_b，Y_b)；

数据获取模块，根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_c,Y_c)。

9.根据权利要求8所述的基于平面感知检测技术的潮汐车道信号灯控制系统，其特征在于，所述检测器为视频跟踪单元，数据获取模块确定机动车的当前实际位置的过程包括如下步骤：

数据获取模块，在视频跟踪单元的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_i，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_f，Y_f)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_fi；在视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_i，并获得每两个相邻分界点之间的像素行数H_h或像素列数H_l，得到：

每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_fi/H_h；

或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_fi/H_l；

数据获取模块，获取机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)；

判断模块，根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)判断机动车当前位置在视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；

数据获取模块，根据机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)，结合在实际中每一个分界点的相对位置坐标、以及机动车当前位置的坐标数据(X_d,Y_d)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到机动车当前位置的实际坐标数据(X_dj,Y_dj)。