CN109410597B

CN109410597B - 一种园区出入口车流量检测方法、装置和系统

Info

Publication number: CN109410597B
Application number: CN201811330908.3A
Authority: CN
Inventors: 李晓轩; 王勇
Original assignee: Nanjing Xunfei Smart Space Information Technology Co ltd
Current assignee: Nanjing Aiwake Information Technology Co ltd; Nanjing Ewok Information Technology Co ltd
Priority date: 2018-11-09
Filing date: 2018-11-09
Publication date: 2021-07-13
Anticipated expiration: 2038-11-09
Also published as: CN109410597A

Abstract

本发明公开了一种园区出入口车流量检测方法、装置和系统。该系统通过前端传感器实时检测是否有车辆经过所述前端传感器所在的道路位置，然后根据这些实时检测数据计算当前滑动时间窗内车辆穿过各前端传感器所在的道路位置的时间，剔除异常数据后计算整体的平均值，然后通过该平均值判断当前园区各个出入口的拥堵情况，然后将当前园区各个出入口的拥堵情况和推荐出入口发送至移动终端，由此园区车主在上下班高峰期能够顺利进出园区。

Description

一种园区出入口车流量检测方法、装置和系统

技术领域

本发明涉及园区出入口车流量的检测。

背景技术

随着经济发展，各地涌现了很多各种各样的办公园区。这种办公园区由于上下班时间一致性，经常在上下班高峰期时在园区出入口出现车辆拥堵问题。办公园区出入口出现车辆拥堵时，最好的解决方法是车辆分流，也就是，将车辆引导至各个园区的各个出入口，或者直接通知车主告知当前园区出入口拥堵请延后下班。但这里最大的问题是如何判断园区出入口出现拥堵。园区出入口拥堵分析不同于公共道路交通的路况分析。现有技术下，公共道路交通的路况分析可以通过摄像头采集的视频或图片分析车辆数量或者通过浮动车在相应路段的通行速度作为参照进行判断。这两种方法都无法应用于园区出入口的拥堵分析：首先由于园区出入口路段通常很短，园区出入口路段上的车辆数量并不能体现拥堵状况，因为后面可能还有更多的车辆等待在后面而无法通过摄像头拍摄到；其次，园区出入口拥堵时间段通常比较短，也用不着浮动车。现有技术下，园区出入口车辆拥堵只能采用人工判断的方式。

发明内容

本发明所要解决的问题：自动化分析园区各个出入口道路的拥堵情况，实现车辆在上下班高峰期的分流。

为解决上述问题，本发明采用的方案如下：

根据本发明的一种园区出入口车流量检测方法，包括以下步骤：

S1：采集园区出入口道路上放置的各前端传感器的实时检测数据；所述园区出入口道路上放置的各前端传感器沿道路按顺序布置；所述前端传感器的实时检测数据用于表示是否有车辆经过所述前端传感器所在的道路位置；园区出入口道路上放置的前端传感器个数N不小于3；

S2：根据各前端传感器的实时检测数据，计算当前滑动时间窗内车辆穿过各前端传感器所在的道路位置的时间TA={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..N]}；其中，Ci表示当前滑动时间窗内车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的次数；tij表示当前滑动时间窗内第j次车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的所用的时间；

S3：剔除TA中tij小于Th1后得到TB={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..N]}；Th1为预先设定的阈值；

S4：剔除TB中Ci异常的前端传感器数据得到TC={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..P]}；P为剔除Ci异常的前端传感器数据后的前端传感器个数；

S5：计算TC中各个tij的平均值tv；

S6：根据tv判定所述园区出入口道路是否拥堵。

进一步，根据本发明的园区出入口车流量检测方法，所述步骤S4包括：

S41：计算各个Ci的平均值Cv；

S42：剔除TB中Ci与Cv差异超过3的前端传感器数据得到TC。

进一步，根据本发明的园区出入口车流量检测方法，所述步骤S6为：将tv与ta、tb比较，得到三种用星级标注的拥堵程度。

根据本发明的一种园区出入口车流量检测装置，包括以下模块：

M1，用于：采集园区出入口道路上放置的各前端传感器的实时检测数据；所述园区出入口道路上放置的各前端传感器沿道路按顺序布置；所述前端传感器的实时检测数据用于表示是否有车辆经过所述前端传感器所在的道路位置；园区出入口道路上放置的前端传感器个数N不小于3；

M2，用于：根据各前端传感器的实时检测数据，计算当前滑动时间窗内车辆穿过各前端传感器所在的道路位置的时间TA={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..N]}；其中，Ci表示当前滑动时间窗内车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的次数；tij表示当前滑动时间窗内第j次车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的所用的时间；

M3，用于：剔除TA中tij小于Th1后得到TB={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..N]}；Th1为预先设定的阈值；

M4，用于：剔除TB中Ci异常的前端传感器数据得到TC={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..P]}；P为剔除Ci异常的前端传感器数据后的前端传感器个数；

M5，用于：计算TC中各个tij的平均值tv；

M6，用于：根据tv判定所述园区出入口道路是否拥堵。

如权利要求4所述的园区出入口车流量检测装置，其特征在于，所述模块M4包括：

M41，用于：计算各个Ci的平均值Cv；

M42，用于：剔除TB中Ci与Cv差异超过3的前端传感器数据得到TC。

进一步，根据本发明的园区出入口车流量检测装置，所述模块M6为：将tv与ta、tb比较，得到三种用星级标注的拥堵程度。

根据本发明的一种园区出入口车流量检测系统，该系统包括主机和放置在园区出入口道路上的前端传感器；所述园区出入口道路上放置的各前端传感器沿道路按顺序布置，并连接所述主机，用于实时检测是否有车辆经过所述前端传感器所在的道路位置；园区出入口道路上放置的前端传感器个数N不小于3；所述主机用于通过上述的园区出入口流量检测方法判定园区各个出入口的拥堵情况。

进一步，根据本发明的园区出入口车流量检测系统，，所述主机还用于根据园区各个出入口的拥堵情况给出推荐出入口。

进一步，根据本发明的园区出入口车流量检测系统，该系统还包括终端；所述终端连接所述主机；所述主机还用于将所述园区各个出入口的拥堵情况和推荐出入口发送至所述终端。

本发明的技术效果如下：本发明对于园区出入口车辆拥堵分析比较精准，分析结果能够自动发送至车主的移动终端上，从而使车主能够得知园区各个出入口的拥堵情况，自行决定从哪个出入口出入园区。

附图说明

图1是本发明实施例的整体结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细说明。

如图1所示，一种园区出入口车流量检测系统，包括主机1、前端传感器2和终端3。主机1连接前端传感器2和终端3。主机1和前端传感器2之间的连接方式可以是串口或以太网或GPRS或WIFI等方式。本实施例中，终端3为移动终端，通常为车主的智能手机，终端3和主机1之间的连接方式可以采用移动数据网络或者WIFI。前端传感器2放置在园区出入口道路29上。园区出入口道路29上放置的前端传感器2有多个，各前端传感器2沿道路按顺序布置。前端传感器2用于实时检测是否有车辆经过前端传感器2所在的道路位置，可以是设置在路面或路边上的距离传感器、雷达传感器，也可以是分别设置在路边两侧的红外发射器和红外接收器所组成，也可以是设置在路面上的压力传感器等。园区出入口道路29上放置的各前端传感器2的间距不超过小车的车长，间距的两倍大于车长。园区出入口道路29上放置的前端传感器2个数N不少于3。本实施例中，前端传感器2采用设置在路面中心的距离传感器。以车长4~5米算，园区出入口道路29上放置的各前端传感器2的间距为3.5米。按园区出入口道路29的长度等间距布置3~7个前端传感器2。主机1通过前端传感器2采集实时检测数据，然后根据这些检测数据判定园区出入口是否拥堵，具体方法步骤如下：

S1：采集园区出入口道路上放置的各前端传感器的实时检测数据；前端传感器的实时检测数据用于表示是否有车辆经过前端传感器所在的道路位置。本实施例中，主机1按时间100毫秒的时间间隔采集数据，采集后的数据放入缓冲区，并存入数据库。每次采集到的数据可以用集合表示：X={x_i|i∈[1..N]}；x_i为布尔量表示的是否有车辆经过第i个前端传感器所在的道路位置，N为园区出入口道路上前端传感器的个数。

S2：根据各前端传感器的实时检测数据，计算当前滑动时间窗内车辆穿过各前端传感器所在的道路位置的时间TA={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..N]}。其中，Ci表示当前滑动时间窗内车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的次数；tij表示当前滑动时间窗内第j次车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的所用的时间。滑动时间窗的长度为3~6分钟。本实施例中，以连续250个前端传感器数据作为滑动时间窗，按100毫秒的时间间隔计算滑动时间窗的长度为大约4分钟。250个前端传感器数据可以表示成：Y={Y_i|i∈[1..N]}，其中，Y_i={z₁，z₁，...，z₂₅₀}，其中，z_i为布尔量表示的滑动时间窗内第i个时序下是否有车辆经过前端传感器所在的道路位置，来自于前述步骤S1中集合X。对于任一前端传感器，通过统计{z₁，z₁，...，z₂₅₀}中连续布尔量值为真的个数得到车辆每次穿过前端传感器所在的道路位置的时间。

S3：剔除TA中tij小于Th1后得到TB={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..N]}。本步骤是为了剔除行人经过前端传感器所在的道路位置时所产生的异常数据。以园区道路限速20码计算，至少长度4米的车辆经过每个前端传感器所在的道路位置至少所需的时间为720毫秒。而行人经过每个前端传感器所在的道路位置一般不超过300毫秒，因此，预先设定的阈值Th1设为600毫秒。

S4：剔除TB中Ci异常的前端传感器数据得到TC={{tij|j∈[0..Ci]}|i∈[1..P]}；P为剔除Ci异常的前端传感器数据后的前端传感器个数。本步骤是为了剔除检测到车辆临时停靠时所产生的数据，以及当前端传感器两车辆之间，行人经过前后车辆之间而产生的异常数据。本实施例具体采用如下步骤：

S41：计算各个Ci的平均值Cv；

S42：剔除TB中Ci与Cv差异超过3的前端传感器数据得到TC。

S5：计算TC中各个tij的平均值tv。

S6：根据tv判定园区出入口道路是否拥堵。本实施例中，通过将tv与ta、tb比较，得到三种用星级标注的拥堵程度，用以表示园区出入口道路是否拥堵。具体为：ta设为1600~2200毫秒，tb设为3000~4000毫秒，当tv小于ta时表示顺畅，tv位于ta和tb之间表示行车缓慢，tv大于tb时表示拥堵。

主机1由此通过上述方法判定园区某个出入口是否拥堵。本实施例中，对于园区有多个出入口的情况下，还可以给出推荐的出入口。具体方法如下：

根据前述方法可以得到各个园区出入口的V={v_i|i∈[1..Q]}，其中，v_i为前述步骤S5得到的第i园区出入口的平均值tv，Q为园区出入口的个数。然后从V找出v_i最小的那个园区出入口即为推荐的出入口。

最后，主机1将园区各个出入口的拥堵情况和推荐的出入口发送至终端3。显而易见地，车主通过移动终端获取园区各个出入口的拥堵情况和推荐的出入口时，需要通过移动终端连接主机1并进行身份验证。终端3连接主机1并进行身份验证为本领域技术人员所熟悉的现有技术，本说明书不再赘述。

Claims

1.一种园区出入口车流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S2：根据各前端传感器的实时检测数据，计算当前滑动时间窗内车辆穿过各前端传感器所在的道路位置的时间TA={{t_ij|j∈[0..C_i]}|i∈[1..N]}；其中，C_i表示当前滑动时间窗内车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的次数；t_ij表示当前滑动时间窗内第j次车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的所用的时间；

当前滑动时间窗内第j次车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的所用的时间t_ij是通过统计当前滑动时间窗内第i个前端传感器的实时检测数据连续布尔量值为真的个数计算得到；

S3：剔除TA中t_ij小于Th1后得到TB={{t_ij|j∈[0..C_i]}|i∈[1..N]}；Th1为预先设定的阈值；

S4：剔除TB中Ci异常的前端传感器数据得到TC={{t_ij|j∈[0..C_i]}|i∈[1..P]}；P为剔除Ci异常的前端传感器数据后的前端传感器个数；

S5：计算TC中各个t_ij的平均值tv；

S6：根据tv判定所述园区出入口道路是否拥堵。

2.如权利要求1所述的园区出入口车流量检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41：计算各个Ci的平均值Cv；

S42：剔除TB中Ci与Cv差异超过3的前端传感器数据得到TC。

3.如权利要求1所述的园区出入口车流量检测方法，其特征在于，所述步骤S6为：将tv与ta、tb比较，得到三种用星级标注的拥堵程度。

4.一种园区出入口车流量检测装置，其特征在于，包括以下模块：

当前滑动时间窗内第j次车辆穿过第i个前端传感器所在的道路位置的所用的时间tij是通过统计当前滑动时间窗内第i个前端传感器的实时检测数据连续布尔量值为真的个数计算得到；

M5，用于：计算TC中各个tij的平均值tv；

M6，用于：根据tv判定所述园区出入口道路是否拥堵。

5.如权利要求4所述的园区出入口车流量检测装置，其特征在于，所述模块M4包括：

M41，用于：计算各个Ci的平均值Cv；

6.如权利要求4所述的园区出入口车流量检测装置，其特征在于，所述模块M6为：将tv与ta、tb比较，得到三种用星级标注的拥堵程度。

7.一种园区出入口车流量检测系统，其特征在于，该系统包括主机和放置在园区出入口道路上的前端传感器；所述园区出入口道路上放置的各前端传感器沿道路按顺序布置，并连接所述主机，用于实时检测是否有车辆经过所述前端传感器所在的道路位置；园区出入口道路上放置的前端传感器个数N不小于3；所述主机用于通过如权利要求1或2或3所述的园区出入口流量检测方法判定园区各个出入口的拥堵情况。

8.如权利要求7所述的园区出入口车流量检测系统，其特征在于，所述主机还用于根据园区各个出入口的拥堵情况给出推荐出入口。

9.如权利要求8所述的园区出入口车流量检测系统，其特征在于，该系统还包括终端；所述终端连接所述主机；所述主机还用于将所述园区各个出入口的拥堵情况和推荐出入口发送至所述终端。