CN107730919A - 一种基于手机终端的行人信号控制方法 - Google Patents

一种基于手机终端的行人信号控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于手机终端的行人信号控制方法，通过设置信息采集模块获取行人和汽车的交通量信息，计算出各区域的行人和汽车的交通量基础数据；并通过推算模块推算出实际过街行人的交通量，以便通过信号控制机处理后，合理分配行人过街的信号时间，提高道路通行效率和行人过街的安全性，来达到人车流量的“和谐”。

Description

一种基于手机终端的行人信号控制方法
技术领域
本发明涉及行人信号控制系统的行人和车辆交通量采集和处理领域，具体涉及一种基于手机终端的行人信号控制方法。
背景技术
随着机动化和城市化的进程加快，机动车保有量的不断增加，人与车之间的冲突成为了城市道路交通的重要问题之一。为了保障行人在通过交叉口或路口时获得合理的过街时间，设置行人信号控制系统。
行人信号控制系统主要分为三种：固定配时控制模式、行人手按式控制模式、自适应模式。前者不能适应人车通行需求变化，中者很难兼顾车流量因素，后者通过手机终端获取过街行人、汽车交通量，来达到人车流量的“和谐”。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于手机终端的行人信号控制方法，能够自动采集人行道等候区内即将过街、等候区外可能过街的行人交通量和车行道上的汽车交通量，通过信号控制机处理后，合理分配行人过街的信号时间，来达到人车流量的“和谐”。
为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于手机终端的行人信号控制方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：
A、将路口道路划分为若干个区域，分别人行道行人等候区、人行道等候区以外的人行道区域、车行道、人行过街横道线区域、和交叉口中央区域，人行道行人等候区又分为横向人行道行人等候区、和纵向人行道行人等候区；
B、设置信息采集模块，所述信息采集模块为手机信息采集仪，所采集数据包括手机身份信息、位置信息、时间戳；
C、根据信息采集模块所获取的位置信息和时间戳，计算典型单元的位移速度，以便初步识别典型单元的类型，类型包括行人、非机动车、机动车；
D、首先通过匹配模块，将典型单元的位移速度与当前位置信息进行匹配，得到典型单元的类型；并根据典型单元的位移速度、典型单元密度、位移方向与当前位置信息，判断当典型单元为行人时，确定典型单元的行人过街基本类型及概率，所述行人过街基本类型为横向过街行人、纵向过街行人和不过街行人；
E、根据典型单元的的行人过街基本类型及概率，推算出单位时间内的横向过街行人数量、单位时间内的纵向过街行人数量，并将该数据发送给交通信号控制机，以便交通信号控制机根据推算模块得到的单位时间内的横向过街行人数量、单位时间内的纵向过街行人数量，对交通信号配时进行实时调整。
进一步地，对信息采集模块所获取的手机身份信息进行隐私安全处理，转化为具备隐私安全的手机身份代码，手机身份代码是典型单元的唯一身份代码。
进一步地，所述位置信息包括经度X、纬度Y和高程Z。
进一步地，将道路划分为若干个区域，分别人行道行人等候区、人行道等候区以外的人行道区域、车行道、人行过街横道线区域、和交叉口中央区域，人行道行人等候区又分为横向人行道行人等候区、和纵向人行道行人等候区。
进一步地，步骤C中，通过信息采集模块所采集的位置信息和时间戳，得到典型单元的位移速度v：
其中Xn、Yn、Zn和Tn分别为第n个时间戳的经度、纬度、高程和时间，Xn-1、Yn-1、Zn-1和Tn-1分别为第n-1个时间戳的经度、纬度、高程和时间；
通过典型单元的位移速度，得到典型单元的初步类型：
当位移速度v(15，80]km/h，初步认定为机动车；
当位移速度v(10，15]km/h，初步认定为非机动车；
当位移速度v≤10km/h，初步认定为行人。
进一步地，步骤D中，当位移速度v(15，80]km/h，且当前位置信息在车行道和交叉口中央区域上，基本认定为机动车；
当位移速度v(10，15]km/h，且当前位置信息在车行道、交叉口中央区域上，基本认定为非机动车；
当位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在人行道行人等候区、人行道行人等候区、人行道等候区以外的人行道区域、人行过街横道线区域上，基本认定为行人。
进一步地，步骤D中，当典型单元位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在纵向人行道行人等候区、横向人行道行人等候区上，判断：(1)若纵向人行道行人等候区和横向人行道行人等候区的典型单元密度α低于10p/m2时，典型单元在纵向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人；典型单元在横向人行道行人等候区，基本认定为横向过街行人；(2)若纵向人行道行人等候区和横向人行道行人等候区的典型单元密度α高于10p/m2时：若纵向人行道行人等候区典型单元密度与横向人行道行人等候区典型单元密度的比例β大于1，那么典型单元在纵向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人，典型单元在横向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人的比例γ为1/2和横向过街行人的比例1-γ为1/2；若纵向人行道行人等候区7A典型单元密度与横向人行道行人等候区7B典型单元密度的比例β小于1，那么典型单元在横向人行道行人等候区7B，基本认定为横向过街行人；典型单元在纵向人行道行人等候区7A，基本认定为纵向过街行人的比例γ为1/2和横向过街行人的比例1-γ为1/2；
当典型单元位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在人行道等候区以外的人行道区域，结合位置信息、时间戳T，处理模块判断往交叉口方向的典型单元，并且初步确定往交叉口方向的典型单元为纵向过街、横向过街和不过街的概率δ均为1/3。
进一步地，步骤E中，标定人行道行人等候区典型单元密度α、纵向人行道行人等候区典型单元密度与横向人行道行人等候区典型单元密度的比例β、纵向过街行人的比例γ之间的数值关系，标定人行道等候区以外的人行道区域的典型单元为纵向过街、横向过街和不过街的概率δ，最终，推算出每分钟的横向过街行人数量、每分钟纵向过街行人数量。
本发明一种基于手机终端的行人信号控制系统与现有技术相比具有以下优点：设置信息采集模块获取行人和汽车的交通量信息，计算出各区域的行人和汽车的交通量基础数据；并通过推算模块推算出实际过街行人的交通量，以便通过信号控制机处理后，合理分配行人过街的信号时间，提高道路通行效率和行人过街的安全性，来达到人车流量的“和谐”。
附图说明
图1为本发明一种基于手机终端的行人信号控制系统的整体结构示意图；
图2为本发明信息采集模块布设位置示意图。
具体实施方式
以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。
如图2所示，一种基于手机终端的行人信号控制系统，所述的道路分成若干个不同种类的区域，人行道行人等候区7A和7B(人行道行人等候区内从内侧向外侧对角划分成两个区域，其中靠近纵向人行过街横道线一侧的为纵向人行道行人等候区7A，靠近横向人行过街横道线一侧的为横向人行道行人等候区7B)，人行道等候区以外的人行道区域8、车行道9、人行过街横道线区域10A、10B、10C、10D、交叉口中央区域10E。
该检测系统1包含：若干个信息采集模块2，用于采集手持手机数据，所采集数据包括手机身份信息、位置信息(经度X、纬度Y和高程Z)、时间戳T等。每个手机代表一个典型单元(可以是行人、也可以是机动车驾驶员和乘客、或非机动车出行者)，手机身份信息作为典型单元的身份信息。
隐私安全模块3，与所述信息采集模块2连接，用于对信息采集模块2所获取的手机身份信息进行隐私安全处理，转化为具备隐私安全的手机身份代码，手机身份代码是典型单元的唯一身份代码；
预处理模块4，与所述隐私安全模块3连接，用于识别典型单元的类型，类型包括行人、非机动车、机动车。通过信息采集模块2所采集的位置信息(经度X、纬度Y和高程Z)、时间戳T，通过位移除以时间，得到典型单元的位移速度v：
通过典型单元的位移速度，得到典型单元的初步类型：
当位移速度v(15，80]km/h，初步认定为机动车。
当位移速度v(10，15]km/h，初步认定为非机动车。
当位移速度v≤10km/h，初步认定为行人。
备注：行人速度，通常速度为4-7km/h，极限状态10km/h。非机动车速度，限制在15km/h以下，依据为《道路交通安全法》第58条、《城市道路工程设计规范》和《城市步行和自行车交通系统规划设计导则》。
处理模块5，与所述隐私安全模块4连接，首先通过匹配模块51，将典型单元的位移速度与当前位置信息(经度X、纬度Y和高程Z)进行匹配，得到典型单元的基本类型：
当位移速度v(15，80]km/h，且当前位置信息在车行道9和交叉口中央区域10E上，基本认定为机动车。
当位移速度v(10，15]km/h，且当前位置信息在车行道9、交叉口中央区域10E上，基本认定为非机动车。
当位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在人行道行人等候区7A、人行道行人等候区7B、人行道等候区以外的人行道区域8、人行过街横道线区域10A、10B、10C、10D上，基本认定为行人。
校验模块52，与所述匹配模块51连接，通过校验模块52，将典型单元的位移速度v、典型单元密度α(这里的典型单元密度指的是位于单位面积内的典型单元的数量)、位移方向与当前位置信息(经度X、纬度Y和高程Z)进行校验，得到典型单元的行人过街基本类型：
当位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在纵向人行道行人等候区7A、横向人行道行人等候区7B上。(1)若纵向人行道行人等候区7A和横向人行道行人等候区7B的典型单元密度α低于10p/m2时，典型单元在纵向人行道行人等候区7A，基本认定为纵向过街行人；典型单元在横向人行道行人等候区7B，基本认定为横向过街行人。(2)若纵向人行道行人等候区7A和横向人行道行人等候区7B的典型单元密度α高于10p/m2时：若纵向人行道行人等候区7A典型单元密度与横向人行道行人等候区7B典型单元密度的比例β大于1，那么典型单元在纵向人行道行人等候区7A，基本认定为纵向过街行人，典型单元在横向人行道行人等候区7B，基本认定为纵向过街行人的比例γ为1/2和横向过街行人的比例1-γ为1/2；若纵向人行道行人等候区7A典型单元密度与横向人行道行人等候区7B典型单元密度的比例β小于1，那么典型单元在横向人行道行人等候区7B，基本认定为横向过街行人；典型单元在纵向人行道行人等候区7A，基本认定为纵向过街行人的比例γ为1/2和横向过街行人的比例1-γ为1/2。
当位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在人行道等候区以外的人行道区域8，结合位置信息(经度X、纬度Y和高程Z)、时间戳T，判断往交叉口方向的典型单元，并且初步确定往交叉口方向的典型单元为纵向过街、横向过街和不过街的概率δ均为1/3随机。
推算模块6，与所述处理模块5连接，用于对处理模块5所处理的行人横向过街和行人纵向过街的典型单元，通过以往的历史数据拟合，标定人行道行人等候区典型单元密度α、纵向人行道行人等候区7A典型单元密度与横向人行道行人等候区7B典型单元密度的比例β、纵向过街行人的比例γ之间的数值关系，标定人行道等候区以外的人行道区域8的典型单元为纵向过街、横向过街和不过街的概率δ。最终，推算出每分钟的横向过街行人数量、每分钟纵向过街行人数量，并将其发送给交通信号控制机，由交通信号控制机再结合交通控制算法，对信号配时进行实时调整。这里的历史数据拟合，可以是根据该典型单元的唯一身份代码，通过统计分析该典型单元在该路口的纵向过街、横向过街或不过街的以往概率，并根据以往概率估算该典型单元此次的行人过街基本类型概率，并以此概率结合上述数据进行综合计算。这里的统计分析和概率估算的方法为现有技术，在此不再赘述。
交通信号控制机根据推算模块得到的单位时间内的横向过街行人数量、单位时间内的纵向过街行人数量，对交通信号配时进行实时调整。交通信号控制机的算法也为成熟算法，不属于本发明的保护范围，在此不再赘述。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (7)

1.一种基于手机终端的行人信号控制方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：
A、将路口道路划分为若干个区域，分别人行道行人等候区、人行道等候区以外的人行道区域、车行道、人行过街横道线区域、和交叉口中央区域，人行道行人等候区又分为横向人行道行人等候区、和纵向人行道行人等候区；
B、设置信息采集模块，所述信息采集模块为手机信息采集仪，所采集数据包括手机身份信息、位置信息、时间戳；
C、根据信息采集模块所获取的位置信息和时间戳，计算典型单元的位移速度，以便初步识别典型单元的类型，类型包括行人、非机动车、机动车；
D、首先通过匹配模块，将典型单元的位移速度与当前位置信息进行匹配，得到典型单元的类型；并根据典型单元的位移速度、典型单元密度、位移方向与当前位置信息，判断当典型单元为行人时，确定典型单元的行人过街基本类型及概率，所述行人过街基本类型为横向过街行人、纵向过街行人和不过街行人；
E、根据典型单元的的行人过街基本类型及概率，推算出单位时间内的横向过街行人数量、单位时间内的纵向过街行人数量，并将该数据发送给交通信号控制机，以便交通信号控制机根据推算模块得到的单位时间内的横向过街行人数量、单位时间内的纵向过街行人数量，对交通信号配时进行实时调整。
2.如权利要求1所述的行人信号控制方法，其特征在于对信息采集模块所获取的手机身份信息进行隐私安全处理，转化为具备隐私安全的手机身份代码，手机身份代码是典型单元的唯一身份代码。
3.如权利要求1所述的行人信号控制方法，其特征在于每个人行道等候区的内部中心位置布设手机信息采集仪，从而可以使得人行道等候区、人行道等候区以外的人行道区域和车行道的各边缘区域所接收到的采集信号的强度相当。
4.如权利要求1所述的行人信号控制方法，其特征在于，预处理模块通过信息采集模块所采集的位置信息和时间戳，得到典型单元的位移速度v：
<mrow> <mi>v</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mroot> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Z</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> <mn>2</mn> </mroot> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中Xn、Yn、Zn和Tn分别为第n个时间戳的经度、纬度、高程和时间，Xn-1、Yn-1、Zn-1和Tn-1分别为第n-1个时间戳的经度、纬度、高程和时间；
通过典型单元的位移速度，得到典型单元的初步类型：
当位移速度v(15，80]km/h，初步认定为机动车；
当位移速度v(10，15]km/h，初步认定为非机动车；
当位移速度v≤10km/h，初步认定为行人。
5.如权利要求4所述的行人信号控制方法，其特征在于，在处理模块，当位移速度v(15，80]km/h，且当前位置信息在车行道和交叉口中央区域上，基本认定为机动车；
当位移速度v(10，15]km/h，且当前位置信息在车行道、交叉口中央区域上，基本认定为非机动车；
当位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在人行道行人等候区、人行道行人等候区、人行道等候区以外的人行道区域、人行过街横道线区域上，基本认定为行人。
6.如权利要求5所述的行人信号控制方法，其特征在于，当典型单元位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在纵向人行道行人等候区、横向人行道行人等候区上，处理模块判断：(1)若纵向人行道行人等候区和横向人行道行人等候区的典型单元密度α低于10p/m2时，典型单元在纵向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人；典型单元在横向人行道行人等候区，基本认定为横向过街行人；(2)若纵向人行道行人等候区和横向人行道行人等候区的典型单元密度α高于10p/m2时：若纵向人行道行人等候区典型单元密度与横向人行道行人等候区典型单元密度的比例β大于1，那么典型单元在纵向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人，典型单元在横向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人的比例γ为1/2和横向过街行人的比例1-γ为1/2；若纵向人行道行人等候区典型单元密度与横向人行道行人等候区典型单元密度的比例β小于1，那么典型单元在横向人行道行人等候区，基本认定为横向过街行人；典型单元在纵向人行道行人等候区，基本认定为纵向过街行人的比例γ为1/2和横向过街行人的比例1-γ为1/2；
当典型单元位移速度v≤10km/h，且当前位置信息在人行道等候区以外的人行道区域，结合位置信息、时间戳T，处理模块判断往交叉口方向的典型单元，并且初步确定往交叉口方向的典型单元为纵向过街、横向过街和不过街的概率δ均为1/3。
7.如权利要求5所述的行人信号控制方法，其特征在于，推算模块标定人行道行人等候区典型单元密度α、纵向人行道行人等候区典型单元密度与横向人行道行人等候区典型单元密度的比例β、纵向过街行人的比例γ之间的数值关系，标定人行道等候区以外的人行道区域的典型单元为纵向过街、横向过街和不过街的概率δ，最终，推算出每分钟的横向过街行人数量、每分钟纵向过街行人数量。
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