CN107564300A - 一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于平安城市、智慧城市项目智能交通技术领域，特别涉及一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法。本发明在各个路口安装摄像装置，获取各个路口的视频资源，为每个车道配置独立的用于识别车辆通行量的虚拟线圈，获取各方向的车辆通行量，并根据各方向的车辆通行量，以时间和通行方向两个维度建立通行数据矩阵，将通行数据矩阵进行时间维度压缩，得出各方向的通行总量向量，利用交通路口视频，提取车辆通行数据，在各方向车辆通行量的基础上，使用算法分析出该路口最佳交通灯控制的方法，本发明大大的提高了车辆通行效率，缓解了城市道路拥堵的压力。
Description
技术领域
本发明属于平安城市、智慧城市项目智能交通技术领域，特别涉及一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法。
背景技术
随着平安中国的建设如火如荼的开展，摄像头几乎遍布了各大城市的每一个角落。面对日益增长的海量视频资源，如何充分挖掘其潜在价值，为城市管理提供参照已经被提上日程。
近年来，随着城市车辆的急剧增加，大大增加了城市道路通行的压力，随着而来的即是保证道路畅行的问题，现有技术通常人为地设定交通灯，不仅浪费了人力物力，导致城市道路拥堵。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术的不足，提供了一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，本发明大大地提高了车辆通行效率，缓解城市道路拥堵的压力。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术措施：
一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，包括以下步骤：
S1、获取各个路口的视频，并为每个车道配置独立的用于识别车辆通行量的虚拟线圈，获取各方向的车辆通行量；
S2、根据各方向的车辆通行量，以时间和通行方向两个维度建立通行数据矩阵；
S3、将通行数据矩阵进行时间维度压缩，得出各方向的通行总量向量；
根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率；
S4、根据各方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率，调整交通灯对各方向通行时间。
优选的，步骤S2的具体操作步骤包括：
S21、以T为时间间隔，将各方向的车辆通行量分组；
S22、将每一组车辆通行量按照通行方向进行数据整合，形成一个12维的向量；
S23、将12维的向量组合在一起得到通行数据矩阵。
优选的，步骤S3中的根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率的具体操作步骤包括：根据通行数据矩阵，将南北通行方向的车流量除以东西通行方向的车流量，得出南北方向相对东西方向的车流量的变化率。
优选的，步骤S4中的调整交通灯对各方向通行时间的具体操作步骤包括：如果某方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率大于对应的设定阈值，则增加该方向的通行时间，如果某方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率小于对应的设定阈值，则该方向的通行时间不变。
进一步的，所述通行总量向量所对应的设定阈值，以及各方向各时间段车流量的变化率所对应的设定阈值均为1.5。
进一步的，所述虚拟线圈设置于视频中。
更进一步的，所述时间间隔T为5分钟或6分钟。
更进一步的，步骤S3中的时间维度压缩是以大于等于两个小时对通行数据矩阵进行压缩。
本发明的有益效果在于：
1)、本发明利用交通路口视频，提取车辆通行数据，在各方向车辆通行量的基础上，使用算法分析出该路口最佳交通灯控制的方法，本发明大大的提高了车辆通行效率，缓解了城市道路拥堵的压力。
2)、为每个车道配置独立的用于识别车辆通行量的虚拟线圈，获取各方向的车辆通行量，虚拟线圈是可以重复使用的，大大降低了本发明的成本；设定阈值大大增强了对通行时间的可控性，更好的解决了城市道路的拥堵问题。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的一个实施例的以十字路口为例的车辆通行方向图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
如图1所示，一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，包括以下步骤：
各个路口安装摄像装置，获取各个路口的视频；
S1、为每个车道配置独立的用于识别车辆通行量的虚拟线圈，获取各方向的车辆通行量；
具体的，虚拟线圈是通过摄像装置拍摄行驶的车辆，通过软件在视频中设定虚拟线圈，在计算机分析后确定车辆的行驶方向。
S2、根据各方向的车辆通行量，以时间和通行方向两个维度建立通行数据矩阵；
S3、将通行数据矩阵进行时间维度压缩，得出各方向的通行总量向量；
根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率；
由于通行数据矩阵的每一列代表着各方向在某一时间段的车流量，因此直接能够得出各方向在各时间段的车流量；
车流量的变化率是某一时间段的车流量相对其前一个时间段的变化率；
S4、根据各方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率，调整交通灯对各方向通行时间。
通行数据矩阵是按照每小时统计车流量，而时间维度压缩在此基础上按照每两小时或大于两小时进行压缩，即通行总量向量为两个小时或大于两小时内的车流量总和。
根据各方向的车辆通行量，以时间和通行方向两个维度建立通行数据矩阵的具体操作步骤包括：
S31、以5分钟或6分钟为时间间隔，将各方向的车辆通行量分组；
S32、将每一组车辆通行量按照通行方向进行数据整合，形成一个12维的向量；
S33、将12维的向量组合在一起得到通行数据矩阵。
具体的，步骤S3中的根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率的具体操作步骤包括：根据通行数据矩阵，将南北通行方向的车流量除以东西通行方向的车流量，得出南北方向相对东西方向的车流量的变化率。
具体的，步骤S4中的调整交通灯对各方向通行时间的具体操作步骤包括：如果某方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率大于1.5，则增加该方向的通行时间，如果某方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率小于1.5，则该方向的通行时间不变。
如图1所示，首先，为城市道路各路口安装摄像装置，这里以常见的十字路口为例，每个路口前向基本有三个方向(部分丁字路口不存在)：直行、左拐、右拐。每个十字路口共12个方向，在采集的视频资源上为每个车道配置独立的虚拟线圈，用来统计各方向的车辆通行量；根据各方向的车辆通行量，以时间和通行方向两个维度建立通行数据矩阵；其次，将通行数据矩阵进行时间维度压缩，得出各方向的通行总量向量；再次，根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率；最后，根据计算得出的各路口各时段各方向车流量的变化率，按照变化率的大小适当调整交通信号灯对各方向通行时间的调控。该方案的实施需要如下必要条件：路口的各方向都有摄像头覆盖、可以获取最短一天的视频资源以及交通灯可调可控。
根据卡口的视频资源为数据来源，分别在三个车道上配置相互独立的虚拟线圈，统计每个车道上的车流量信息；
如图2所示，是十字路口中给出的一个方向的3个车道的车辆通行方向，以十字路口为例，总共有12个通行方向。这里将十字路口简化为正东西向和正南北向的十字路口，以便描述。可以按照逆时针方向对各通行方向依次编号，具体编号如表1所示：
表1：
| 方向编号 | 方向描述 | 方向编号 | 方向描述 | 方向编号 | 方向描述 |
| 0 | 东至南 | 4 | 北至南 | 8 | 西至南 |
| 1 | 东至西 | 5 | 北至西 | 9 | 南至西 |
| 2 | 东至北 | 6 | 西至北 | 10 | 南至北 |
| 3 | 北至东 | 7 | 西至东 | 11 | 南至东 |
得到每个方向的车辆通行数据，即组成通行数据矩阵的元素，多个方向上的每个时间点通过的车辆组成了通行数据矩阵，如表2所示：
表2：
| 方向编号 | 时间点 | 数量 |
| 0 | 2015-04-04 00:10:01 | 1 |
| 8 | 2015-04-04 00:10:03 | 1 |
| 5 | 2015-04-04 00:10:03 | 1 |
| … | … | … |
| 3 | 2015-04-04 23:50:03 | 1 |
根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，可以作为按时段调整交通信号灯的数据基础。
将通行数据矩阵进行时间维度压缩，得出各方向的通行总量向量，各方向的通行总量向量如下所示：
(100，500，200，300，500，90，240，600，120，500，500，120)
通过对时间维度，按照1小时间隔进行压缩，可以得出压缩矩阵。压缩矩阵可以作为可按时间调节的交通信号灯的调节依据。
步骤S3～S6的具体实施的算法如下：
1、统计南方向出口车流量，即方向编号为9、10、11的总车流量s1，统计南方向入口车流量，即方向编号为0、4、8的总车流量s2；统计北方向出口车流量，即方向编号为3、4、5的总车流量n1，统计北方向入口车流量，即方向编号为2、6、10的总车流量n2；统计东方向出口车流量，即方向编号为0、1、2的总车流量e1，统计东方向入口车流量，即方向编号为3、7、11的总车流量e2；统计西方向出口车流量，即方向编号为6、7、8的总车流量w1，统计西方向入口车流量，即方向编号为1、5、9的总车流量w2；
2、X＝s1+s2+n1+n2；其中X表示南北方向上的车流量。
Y＝e1+e2+w1+w2；其中Y表示东西方向上的车流量。
南北方向相对东西方向的车流量的变化率：R＝X/Y；
R对应一个时间段，以时间段为变量可得到一个在二维坐标上的一系列的R，利用线性回归的模型计算的出一个以时间段R为自变量的函数f(R)＝anRn+an-1Rn-1+...+aR+b，对f(R)进行求导处理，得到f’(R)；
计算得出f’(R)大于阈值时的R值即可得到调控交通信号灯的数据依据。
调控交通信号灯即根据变化率进行调节：若变化率小于设定阈值时，则此方向上的交通信号灯的绿灯时间(即此方向上车辆通行时间)不变；若在一段时间内，变化率大于设定阈值时，则可相应增加此方向上交通信号灯的绿灯时间。
综上所述，本发明对于调控交通信号灯时间，以路口视频资源为数据基础，为每个车道分别设定一个独立的虚拟线圈，统计各个车道的车流量，以十字路口为本发明标准路口，将车辆通行方向分为12个方向。按照时间和通行方向两个维度进行处理建立通行矩阵，通过将时间维度压缩，可以得出以各方向的通行总量向量，将得到的向量进行求导处理，得出通行量在两个方向上的变化率。根据道路车辆通行德实际情况，制定变化率的阈值，从而划分时间间隔以及调控交通信号灯。此外，本发明可广泛应用于各大城市道路通行问题，通过调控交通信号灯来改变日常生活中上下班道路拥堵，节省时间等问题。
Claims (8)
1.一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取各个路口的视频，并为每个车道配置独立的用于识别车辆通行量的虚拟线圈，获取各方向的车辆通行量；
S2、根据各方向的车辆通行量，以时间和通行方向两个维度建立通行数据矩阵；
S3、将通行数据矩阵进行时间维度压缩，得出各方向的通行总量向量；
根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率；
S4、根据各方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率，调整交通灯对各方向通行时间。
2.如权利要求1所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于，步骤S2的具体操作步骤包括：
S21、以T为时间间隔，将各方向的车辆通行量分组；
S22、将每一组车辆通行量按照通行方向进行数据整合，形成一个12维的向量；
S23、将12维的向量组合在一起得到通行数据矩阵。
3.如权利要求2所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于，步骤S3中的根据通行数据矩阵，得出各方向在各时间段的车流量，从而得出各方向各时间段车流量的变化率的具体操作步骤包括：根据通行数据矩阵，将南北通行方向的车流量除以东西通行方向的车流量，得出南北方向相对东西方向的车流量的变化率。
4.如权利要求3所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于，步骤S4中的调整交通灯对各方向通行时间的具体操作步骤包括：如果某方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率大于对应的设定阈值，则增加该方向的通行时间，如果某方向的通行总量向量和各方向各时间段车流量的变化率小于对应的设定阈值，则该方向的通行时间不变。
5.如权利要求4所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于：所述通行总量向量所对应的设定阈值，以及各方向各时间段车流量的变化率所对应的设定阈值均为1.5。
6.如权利要求1所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于：所述虚拟线圈设置于视频中。
7.如权利要求2～5任意一项所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于：所述时间间隔T为5分钟或6分钟。
8.如权利要求7所述的一种基于路口视频资源的最佳交通灯的设计方法，其特征在于：步骤S3中的时间维度压缩是以大于等于两个小时对通行数据矩阵进行压缩。
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