CN108389403A - 基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，属于交通信号控制技术领域，提供了一种能够实时动态调整交通信号灯及电子限速标志，有效避免交通拥堵的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，所采用的技术方案为包括用于采集道路车流量信息的采集摄像头及安装有交通仿真软件的控制计算机以及用于储存交通信号灯及电子限速标志调整方案的云端数据库服务器，采集摄像头采集实时道路交通信息，经处理后同步到控制计算机内进行仿真运行，然后根据实时道路交通情况匹配最优的交通信号灯及电子限速标志的调节方案，以实现对交通信号灯及电子限速标志的动态调节。

Description

基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法
技术领域
本发明涉及一种基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，属于交通信号控制技术领域。
背景技术
目前，智能红绿灯信号控制技术已作为智能交通领域中一项重要技术被越来越多的人提出并应用于新型的道路交通管理模式中。有别于传统采用固定周期的交通信号灯控制模式，新型的信号灯控制模式能根据实际的路面状况动态调整红绿灯的时间间隔，以避免十字路口某一方向的车辆为等红灯而过于拥堵而其他方向却闲置绿灯时间等情况。
现有的智能红绿灯信号控制技术大多采用地面压力传感器、环形线圈检测器等设备。这类设备虽然能准确的检测到路面车辆拥堵状况，但用途单一且维护成本也相对较高。
现有的智能红绿灯信号控制技术在时间间隔调整方面大多根据单一某一方向车流量大小或者根据车流最大和车流最小两个方向来进行判断。但是这种方案只适用于简单的十字路口情况，当十字路口包括左转控制时就可能出现某一相位绿灯时间过长而下一个同样拥堵的相位绿灯时间很短等情况，造成交通管理上的失误。
发明内容
为解决现有技术存在的技术问题，本发明提供了一种能够实时动态调整交通信号灯及电子限速标志，有效避免交通拥堵的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，包括用于采集道路车流量信息的采集摄像头及安装有交通仿真软件的控制计算机以及用于储存交通信号灯及电子限速标志调整方案的云端数据库服务器，所述采集摄像头与控制计算机相连接，控制计算机与云端数据库服务器相连接，所述控制计算机还与交通控制系统连接通信，具体按照以下步骤进行操作，
a、以城市的全景地图或者卫星地图为仿真底板，建造交通模型，根据本地区的交通规则，调整模型中路口、道路及行车规范，对限速、让行、公共交通等特殊地x段，特殊事件进行控制，尽可能的与实际路面状况完全吻合；然后将整个交通模型导入装有交通仿真软件的控制计算机中，利用交通仿真软件对整个交通模型进行仿真运行；
b、采集摄像头采集各个道路上的车流量、行人等实时道路交通信息，并将采集到的实时道道路交通信息上传至控制计算机中；经过处理后同步到交通仿真软件内，并在交通仿真软件中实时呈现道路实时状态；
c、控制计算机根据道路的实时状态对车流量信息进行实时统计，然后在根据采集到视频图像的车道数量、各个车道的车辆数、车辆通行方向、车道的红绿灯比例以及车道的限速情况，计算出车道的拥堵系数；同时根据当前的流量信息对下一时段的拥堵状况进行分析，预测下一时段哪条车道容易出现拥堵现象，并同样预测计算出下一时段该车道的拥堵系数；
d、控制计算机将拥堵系数上传至云端数据库服务器，云端数据库服务器根据道路的实时拥堵系数与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，然后控制计算机对匹配的调整方案进行实时获取，并将实时匹配的交通信号灯及电子限速标志调整方案发送至交通控制系统，通过交通控制系统对所述交通路口或邻近交通路口的交通信号灯及道路上的电子限速标志进行实时动态调节；同时根据预测的下一时段该车道的拥堵系数，与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，使控制计算机获取下一时段的交通信号灯及道路上的电子限速标志调整方案。
优选的，所述步骤b中，采集摄像头采集到的视频图像传输至控制计算机，控制计算机对视频图像中的运动物体进行追踪，并对视频图像进行处理，移除背景，并将背景转换为黑色，运动物体转换为白色，然后在对运动物体的外轮廓进行提取， 利用带有明显线条的方形对运动物体进行框选，最后在视频图像在中设立虚拟计数线和虚拟计数范围，以运动物体越过虚拟计数线触发数据事件，对运动物体进行实时捕捉记录，生成的记录数据导入交通仿真软件内，在交通仿真软件内形成交通工具模型及实时流量信息。
优选的，通过带有明显线条的方形的大小判定运动物体为何种交通工具。
优选的，所述步骤b中，可以将本地视频文件直接导入控制计算机进行运动物体的追踪。
优选的，在对视频图像进行处理时采用opencv进行操作。
优选的，所述交通仿真软件为VISSIM。
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：本发明采用摄像头采集实时的道路交通状况视频，并将视频上传至云端数据库服务器进行分析处理，然后同步到城市的仿真模型中，将实时道路交通情况进行实时再现，然后通过对交通实时状态模型的分析及根据该道路及该时间段内的实时道路交通信息结合现有的红绿灯变换时间及道路限速规定，与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，然后将实时匹配的交通信号灯及电子限速标志调整方案发送至交通控制系统，对交通信号灯及电子限速标志进行动态调整，这样使交通信号灯的时间进行动态调节，交通通行更加合理，进而有效避免交通拥堵的现象。
附图说明
图1为本发明中交通仿真的结构示意图。
图2为本发明中提取视频图像中的运动物体并框选时的示意图。
图3为本发明中生成交通实时流量的示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，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例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，包括用于采集道路车流量信息的采集摄像头及安装有交通仿真软件的控制计算机以及用于储存交通信号灯及电子限速标志调整方案的云端数据库服务器，交通仿真软件采用VISSIM，所述采集摄像头与控制计算机相连接，控制计算机与云端数据库服务器相连接，所述控制计算机还与交通控制系统连接通信，具体按照以下步骤进行操作，
a、以城市的全景地图或者卫星地图为仿真底板，建造交通模型，根据本地区的交通规则，调整模型中路口、道路及行车规范，对限速、让行、公共交通等特殊地段，特殊事件进行控制，尽可能的与实际路面状况完全吻合；然后将整个交通模型导入装有交通仿真软件的控制计算机中，利用交通仿真软件对整个交通模型进行仿真运行，如图1所示；
b、采集摄像头采集各个道路上的车流量、行人等实时道路交通信息，并将采集到的实时道道路交通信息上传至控制计算机中；经过处理后同步到交通仿真软件内，并在交通仿真软件中实时呈现道路实时状态；
c、控制计算机根据道路的实时状态对车流量信息进行实时统计，然后在根据采集到视频图像的车道数量、各个车道的车辆数、车辆通行方向、车道的红绿灯比例以及车道的限速情况，计算出车道的拥堵系数；同时根据当前的流量信息对下一时段的拥堵状况进行分析，预测下一时段哪条车道容易出现拥堵现象，并同样预测计算出下一时段该车道的拥堵系数；
d、控制计算机将拥堵系数上传至云端数据库服务器，云端数据库服务器根据道路的实时拥堵系数与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，然后控制计算机对匹配的调整方案进行实时获取，并将实时匹配的交通信号灯及电子限速标志调整方案发送至交通控制系统，通过交通控制系统对所述交通路口或邻近交通路口的交通信号灯及道路上的电子限速标志进行实时动态调节；同时根据预测的下一时段该车道的拥堵系数，与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，使控制计算机获取下一时段的交通信号灯及道路上的电子限速标志调整方案。
其中，如图2所示，采集摄像头采集到的视频图像传输至控制计算机，控制计算机对视频图像中的运动物体进行追踪，并对视频图像进行处理，视频图像进行处理时采用opencv进行操作，移除背景，并将背景转换为黑色，运动物体转换为白色，然后在对运动物体的外轮廓进行提取， 利用带有明显线条的方形对运动物体进行框选，最后在视频图像在中设立虚拟计数线和虚拟计数范围，以运动物体越过虚拟计数线触发数据事件，对运动物体进行实时捕捉记录，生成的记录数据导入交通仿真软件内，在交通仿真软件内形成交通工具模型及实时流量信息，如图3所示。通过带有明显线条的方形的大小判定运动物体为何种交通工具，大型车辆（例如：公交车）、中型车辆（例如：轿车）和小型车辆（例如：自行车）。同时，利用采集到的视频图像还可以用于路上行人数量的统计，其原理与车辆统计相同，即，在视频图像划定指定区域，然后通过对视频图像进行处理，并利用图框对行人的外轮廓进行提取，以行人越过指定区域触发数据事件，对行人数量进行统计，统计的人头数可以作为交通不确定因素的参考。
本发明通过仿真模拟的方法，通过收集的车流量和路口信息后，经云端数据库服务器处理、优化后，同步至同步到装有交通仿真软件的控制计算机中，并在交通仿真软件中实时呈现道路实时状态；控制计算机根据道路的实时状态对车流量信息进行实时统计，然后在根据采集到视频图像的车道数量、各个车道的车辆数、车辆通行方向、车道的红绿灯比例以及车道的限速情况，计算出车道的拥堵系数。 如单车道，绿灯比例50% ；双车道，绿灯比例50% ；三车道，绿灯比例25% ；四车道，绿灯比例25% ；红灯前方20米减速区 ；红灯无限制 (右转) ；绿灯比例25%，无减速 ；长减速区，低速(左转) ；绿灯比例25%，左转 ；三道左转 ；等各个车道，各个交通状况分别进行独立分析，然后计算出各个车道的拥堵系数。同样的原理，根据当前的流量信息对下一时段的拥堵状况进行分析，预测下一时段哪条车道容易出现拥堵现象，并同样预测计算出下一时段该车道的拥堵系数。
然后控制计算机将拥堵系数上传至云端数据库服务器，云端数据库服务器根据道路的实时拥堵系数与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，在匹配时，各个方向的信号灯比都按照实时车道数和车流量进行配比，最终使所有车道车流权重达到最优，然后控制计算机对匹配的调整方案进行实时获取，并将实时匹配的交通信号灯及电子限速标志调整方案发送至交通控制系统，通过交通控制系统对所述交通路口或邻近交通路口的交通信号灯及道路上的电子限速标志进行实时动态调节；同时根据预测的下一时段该车道的拥堵系数，与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，使控制计算机获取下一时段的交通信号灯及道路上的电子限速标志调整方案。其中云端数据库服务器具有通用性，能够实时对调整方案进行更新处理，并且云端数据库服务器储存所有可能的道路情况和信号灯时间以及车流量等统一配比数据和通过以上信息生成的信号灯及电子限速具体方案，这样云端数据库服务器形成一个庞大的数据库，以应对各种交通状况。数据库能够预先录入所有可能路口信息和与之配比的所有信号灯和电子限速牌可行方案，不同车流量会自动在这个后台数据库中进行对比分析并找到最适合的信号灯方案和限速方案，使量化的形式对信号灯的时间序列进行最优选择。例如，某道路路口东西方向的车流量很大，则可以用仿真模拟的方法通过计算，来调整信号灯时间序列，通过多次尝试与计算优化，可增加该十字路口东西方向绿灯的时间，并依次根据仿真结果，递增其信号灯绿灯的时间，例如，该十字路口东西第一个十字路口信号灯各增加20秒，第二个各增加40秒，第三个各增加50秒…，这样一来，就可以比较该十字路口在几种不同的情况下拥堵的情况，选择最优的一个解决方案对路口的信号灯时间进行动态调节。所有的时间序列都会根据实际仿真结果进行多次尝试，并确保所有结果达到或逼近最优。通过数据的统计，所有信号灯的时间序列也会根据车流量的改变自动进行调整，并确保每个路口的信号灯时间为最优。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包在本发明范围内。

Claims (6)

1.基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，其特征在于：包括用于采集道路车流量信息的采集摄像头及安装有交通仿真软件的控制计算机以及用于储存交通信号灯及电子限速标志调整方案的云端数据库服务器，所述采集摄像头与控制计算机相连接，控制计算机与云端数据库服务器相连接，所述控制计算机还与交通控制系统连接通信，具体按照以下步骤进行操作，
a、以城市的全景地图或者卫星地图为仿真底板，建造交通模型，根据本地区的交通规则，调整模型中路口、道路及行车规范，对限速、让行、公共交通等特殊地段，特殊事件进行控制，尽可能的与实际路面状况完全吻合；然后将整个交通模型导入装有交通仿真软件的控制计算机中，利用交通仿真软件对整个交通模型进行仿真运行；
b、采集摄像头采集各个道路上的车流量、行人等实时道路交通信息，并将采集到的实时道道路交通信息上传至控制计算机中；经过处理后同步到交通仿真软件内，并在交通仿真软件中实时呈现道路实时状态；
c、控制计算机根据道路的实时状态对车流量信息进行实时统计，然后在根据采集到视频图像的车道数量、各个车道的车辆数、车辆通行方向、车道的红绿灯比例以及车道的限速情况，计算出车道的拥堵系数；同时根据当前的流量信息对下一时段的拥堵状况进行分析，预测下一时段哪条车道容易出现拥堵现象，并同样预测计算出下一时段该车道的拥堵系数；
d、控制计算机将拥堵系数上传至云端数据库服务器，云端数据库服务器根据道路的实时拥堵系数与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，然后控制计算机对匹配的调整方案进行实时获取，并将实时匹配的交通信号灯及电子限速标志调整方案发送至交通控制系统，通过交通控制系统对所述交通路口或邻近交通路口的交通信号灯及道路上的电子限速标志进行实时动态调节；同时根据预测的下一时段该车道的拥堵系数，与预先储存的交通信号灯及电子限速标志调整方案进行动态匹配，使控制计算机获取下一时段的交通信号灯及道路上的电子限速标志调整方案。
2.根据权利要求1所述的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，其特征在于：所述步骤b中，采集摄像头采集到的视频图像传输至控制计算机，控制计算机对视频图像中的运动物体进行追踪，并对视频图像进行处理，移除背景，并将背景转换为黑色，运动物体转换为白色，然后在对运动物体的外轮廓进行提取， 利用带有明显线条的方形对运动物体进行框选，最后在视频图像在中设立虚拟计数线和虚拟计数范围，以运动物体越过虚拟计数线触发数据事件，对运动物体进行实时捕捉记录，生成的记录数据导入交通仿真软件内，在交通仿真软件内形成交通工具模型及实时流量信息。
3.根据权利要求2所述的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，其特征在于：通过带有明显线条的方形的大小判定运动物体为何种交通工具。
4.根据权利要求2所述的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，其特征在于：所述步骤b中，可以将本地视频文件直接导入控制计算机进行运动物体的追踪。
5.根据权利要求2所述的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，其特征在于：在对视频图像进行处理时采用opencv进行操作。
6.根据权利要求1所述的基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法，其特征在于：所述交通仿真软件为VISSIM。
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