CN109697852B - 基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，步骤为：S1：获取城市路段的历史交通事件数据、实时交通事件数据和视频监测数据；S2：通过3D CNN识别视频数据中的交通拥堵前兆事件，结合历史交通事件进行数据时空融合；S3：确立拥堵程度分类标签，构建时序交通拥堵事件数据字典，筛选训练集、验证集和测试集；S4：建立LSTM序列数据分类模型，输入训练集，利用梯度下降法迭代更新模型参数；S5：验证集输入到参数更新后的模型，优化调整超参数，选取最优模型；S6：测试集输入到最优训练模型，检验模型的有效性，并结合实时交通监测数据进行道路拥堵预测。本发明利用LSTM建立序列数据分类模型，基于时序交通事件实现城市道路拥堵程度的预测。
Description
技术领域
本发明属于城市智能交通管理技术领域，涉及一种基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法。
背景技术
目前，为有效缓解交通阻塞、减少交通事故、提高路网通行能力、降低能源消耗并减轻环境污染，很多城市已经建成智能交通系统(ITS)，其关键技术是能够对城市道路的未来交通情况进行有效预测，为城市交通控制和道路诱导系统提供决策依据。
国内外针对交通拥堵问题多采用交通流数据定量预测技术，如基于统计理论的方法构建ARIMA模型、卡尔曼滤波模型等线性模型，或基于机器学习算法构建决策树模型、支持向量机模型等非线性模型，但由于交通流的复杂性和不确定性，智能交通各子系统的时效关联性不够强，导致交通控制系统和诱导系统联合实现智能交通目标功能还不够完善。
近年来，计算机视觉领域技术不断革新，视频数据的处理方式从简单的卷积神经网络向三维算法推进；同时，随着深度学习方法在交通领域的不断深入，以处理时间序列数据为特点的循环神经网络也得到广泛应用，使得模型可以结合历史交通数据与当前时刻的输入较好地预测下一时刻的道路交通信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，利用LSTM循环神经网络建立LSTM序列数据分类模型，并对模型进行训练优化，实现城市道路拥堵程度的预测，避免多源交通流数据的复杂处理过程。
本发明的技术方案是：基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，包括如下步骤：
S1：分别获取城市路段的历史交通事件数据、在线实时交通事件数据和路网监测点的交通监控视频数据；
S2：通过3D CNN(卷积神经网络)对交通监控视频数据进行拥堵前兆事件特征提取，将CNN模型识别的交通事件与已有的历史交通事件进行数据时空融合，补充各路段部分时间戳的缺失数据；
S3：确立路段拥堵程度分类标签，构建时序交通拥堵事件数据字典，实现路段交通事件数据集合和标签的一一对应；筛选有效集合，按比例构建训练集、验证集和测试集；
S4：基于LSTM循环神经网络建立LSTM(长短时记忆循环神经网络)序列数据分类模型，其中，前向传播阶段通过训练集训练LSTM序列数据分类模型，反向传播阶段基于损失函数利用梯度下降法迭代更新LSTM序列数据分类模型参数；
S5：将验证集输入到参数更新后的模型，优化调整模型的超参数，包括：迭代次数epoch、dropout值、batch_size值，选取最优模型，合并训练集和验证集作为整体训练集训练最优模型；
S6：将测试集输入到最优的LSTM序列数据分类模型中，检验LSTM序列数据分类模型的有效性和泛化能力，并结合不断更新的实时路段交通数据进行道路拥堵预测。
步骤S1中的历史交通事件数据来自于公安内网城市道路交通信息及地图软件用户上传的路段实时拥堵信息；所述交通事件类别包含交通阻塞、道路故障、交通事故、违规行驶或恶劣天气，每一条事件信息包含经纬度和时间戳；视频数据由路段监测点的摄像设备，通过视频传输设备将视频信息传送至信息控制中心。
步骤S2中数据时空融合包括以下两个过程：
S2-1：空间匹配：根据历史交通事件的经纬度数据信息进行路段地图匹配，确保融合同一路段中的视频识别数据；
S2-2：时间匹配：选取各路段最小时间间隔作为视频数据提取标准，对历史交通事件和从视频中识别的交通事件进行时间序列匹配，补充各路段部分时间戳的缺失数据，根据每一事件的时间戳按时间序列对不同路段交通事件数据集合内的事件元素排序。
步骤S2中3D CNN首先对视频结构化处理，进行帧、超帧、场景和事件分割，在多个层次上进行数据处理和表达；然后对视频训练数据进行均匀切分，提取每个视频片段中关键帧的时空特征，训练学习分类器，识别异常车辆动作与道路状态，输出模型识别的交通事件。
步骤S3中拥堵程度分类根据拥堵指数分为轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵三类，分别由标签0，1，2表示；时序交通拥堵事件数据字典采用“键-值对”形式，每一路段历史交通事件集合由向量表示，实现路段交通事件集合和标签的一一对应，表示为：
其中，Kr表示路段r的拥堵标签；
为各路段信息的向量表达式，式中：
表示路段r上t时刻的交通事件，ir表示路段r上的第i个交通事件。
通过清除时序交通拥堵事件数据字典中无先兆事件的偶发性拥堵集合，筛选步骤S3有效集合，由矩阵表示为：
样本对应标签可由矩阵表示为：
式中：X每一行代表一个拥堵路段的历史交通事件集合，y代表对应路段的拥堵程度标签；
最后，按照比例划分训练集(样本X_train，标签y_train)、验证集(样本X_validation，标签y_validation)、测试集(样本X_test，标签y_test)。
步骤S4中LSTM序列数据分类模型，采用多对一的输入输出模式，构建双层LSTM单元逻辑框架；前向传播中根据双层LSTM单元逻辑框特有的“门结构”确定传递信息的增加和删减，实现细胞(cell)状态更新，并利用梯度下降法基于时间的反向传播算法来训练模型。
为了方便LSTM序列数据分类模型算法的实现，将有效集合中的各事件用数字1，2，3，…，n进行编号量化，构成事件元素和数字的一一对应关系。
本发明基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，利用LSTM循环神经网络建立LSTM序列数据分类模型，并对模型进行训练优化，实现城市道路拥堵程度的预测，避免多源交通流数据的复杂处理过程。为解决城市道路拥堵问题提供了一种新的思路。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)利用城市路段中拥堵前兆事件的时序性和关联性，创新性地提出运用时序交通事件数据进行城市交通道路拥堵程度的预测，避免了传统预测中大量交通流数据的融合计算，可有效提高智能交通系统监控效率；
2)首次利用3D CNN进行交通路段监测视频的特征提取及交通事件识别，通过数据的时空匹配融合完善模型所需数据，并构建时序交通事件数据字典实现数据的规则化管理；
3)基于LSTM的序列数据分类模型对处理各路段不同时间间隔数据有良好的适用性，可实现历史交通数据的高效利用。
附图说明
图1为本发明基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法的流程图；
图2为3D CNN(卷积神经网络)的架构；
图3为k-折交叉验证法的数据集分割模型；
图4为LSTM序列数据分类模型的时序逻辑架构；
图5为LSTM序列数据分类模型的算法流程示意图；
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明。本发明保护范围不限于实施例，本领域技术人员在权利要求限定的范围内做出任何改动也属于本发明保护的范围。
本发明基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：分别获取城市路段的历史交通事件数据、路段在线实时交通事件数据和路网监测点的交通监控视频数据；
S2：通过3D CNN对交通监控视频数据进行拥堵前兆事件特征提取，将CNN模型识别的交通事件与已有的历史交通事件进行数据时空融合，补充各路段部分时间戳的缺失数据；
S3：确立路段拥堵程度分类标签，构建时序交通拥堵事件数据字典，实现路段交通事件数据集合和标签的一一对应；筛选有效集合，按比例构建训练集、和测试集；并利用k-折交叉验证法将训练集随机划分为k份，依次轮换采用其中k-1份作为训练集，另外1份作为验证集，数据分割模型如图3所示。
S4：基于LSTM循环神经网络建立LSTM序列数据分类模型，其中，前向传播阶段通过训练集训练LSTM序列数据分类模型，反向传播阶段基于损失函数利用梯度下降法迭代更新LSTM序列数据分类模型参数；
S5：将验证集输入到参数更新后的模型，优化调整模型的超参数，包括：迭代次数epoch、dropout值、batch_size值，取k次误差的平均值作为模型误差，选取最优模型，合并训练集和验证集作为整体训练集训练最优模型。其中，平均误差计算公式为：
S6：将测试集输入到最优的LSTM序列数据分类模型中，检验LSTM序列数据分类模型的有效性和泛化能力，并结合不断更新的实时路段交通数据进行道路拥堵预测。
具体实施例基于集成开发环境Anaconda3实现Python编程，利用TensorFlow、Keras第三方库搭建3D CNN识别模型、LSTM序列数据分类模型，为便于分析模型的有效性，可利用matplotlib第三方库进行结果的可视化展示。
具体实施例：
步骤一：通过公安内网城市道路交通信息及地图软件用户上传的路段实时拥堵信息获取6000多条路网数据，选取82个典型的城市路段，提取每一个路段拥堵事件前30分钟的时序交通事件。
步骤二：基于Python搭建的3D CNN架构如图2所示，包含一个硬连线hardwired层、3个卷积层、2个池化层和一个全连接层。每个3D卷积核卷积的立方体取连续7帧，每帧大小为60×40，通过第一层提取5个通道的信息，分别是：灰度、x和y方向的梯度，x和y方向的光流；每层卷积核u×v×3(u×v表示空间维度，3表示时间维度)分别对5个通道信息进行卷积运算；利用池化层抽象化特征，经过多层的卷积和池化后，每连续7帧的输入图像都被转化为一个128维的特征向量；模型中所有参数通过在线BP算法进行训练，采用一个线性分类器(如softmax)对输出的特征向量进行分类，识别拥堵路段前兆交通事件。
将识别的交通事件与步骤一中的历史交通事件进行数据时空融合，共获取21种不同的交通事件数据，通过python编码读取*.pikle数据文件如下：
{1：‘严重交通阻塞’，2：‘车停靠路边’，3：‘障碍物’，4：‘大型交通事故’，5：‘交通流量异常增多’，6：‘道路施工’，7：‘大雾’，8：‘减速’，9：‘车辆停止’，10：‘轻微交通阻塞’，11：‘小型交通事故’，12：‘中度交通事故’，13：‘红绿灯故障’，14：‘道路标线模糊’，15：‘路肩危险情况’，16：‘冰雪路面’，17：‘路面积水’，18：‘霾；19‘其它’，20：‘恶劣环境’，21：‘路面施工’}
步骤三：拥堵程度分为轻度拥堵0、中度拥堵1、严重拥堵2三类，融合后数据共构成了2722个路段信息集合，筛选出2200个有效样本集，将有效样本按照7:3比例，划分为训练集(训练样本X_train，标签y_train)和测试集(测试样本X_test，标签y_test)；并利用5-折交叉验证法将训练集随机划分为5份，依次轮换采用其中4份作为训练集，另外1份作为验证集(验证样本X_validation，标签y_validation)。即图3数据集分割模型中k＝5，训练样本数为1232，验证样本数为308，测试样本数为660。
运用Python编程，构建编号量化后的数据字典的部分截取内容如下：
步骤四：如图4所示的多对一两层LSTM序列数据分类模型的时序逻辑架构，包括输入层、单元状态层和输出层。图5中LSTM序列数据分类模型的训练过程，包括两部分：前向传播阶段通过训练集训练LSTM序列数据分类模型，反向传播阶段基于损失函数利用梯度下降法迭代更新LSTM序列数据分类模型参数。
1)前向传播算法：
每个LSTM单元的前向传播通过三个“门结构”在每个序列索引位置的计算过程如下：遗忘门输出：ft＝σ(Wfht-1+Ufxt+bf) (1)
输入门输出：it＝σ(Wiht-1+Uixt+bi) (2)
at＝tanh(Waht-1+Uaxt+ba) (3)
经过上述两个门结构，可以确定传递交通事件数据的增加和删减，进而进行细胞状态的更新。
细胞状态更新：Ct＝Ct-1⊙ft+it⊙at (4)
输出门输出：ot＝σ(Woht-1+Uoxt+bo) (5)
ht＝ot⊙tanh(Ct) (6)
当前序列预测输出：
2)反向传播算法：
首先定义两个反向传播误差函数
和
设最后的序列索引位置为i，计算公式如下：隐藏状态hi的梯度：
隐藏状态Ci的梯度：
根据
和
计算基于损失函数L的偏导数，通过梯度下降法迭代更新所有参数Wf,Uf,bf,Wa,Ua,ba,Wi,Ui,bi,Wo,Uo,bo,V,c。
其中，Wf,V,c的梯度计算过程为：
其它参数的梯度计算和Wf类似。
上述公式中：
xt为输入数据；
ht-1,ht为隐藏状态；
Ct-1,Ct为细胞状态，是另一隐藏状态；
yt为训练序列的真实输出；
Uf,Ua,Ui,Uo为输入层到隐藏层的权重；
Wf,Wa,Wi,Wo为隐藏层到隐藏层的权重；
V为隐藏层到输出层的权重；
bf,ba,bi,bo,c为偏置值；
其中，t-1为上一序列状态，t为本序列状态，σ为sigmoid激活函数，tanh为激活函数，⊙为Hadamard积。
步骤五：超参数初始值分别取：迭代次数epoch＝50、dropout＝0.2、batch_size＝32，每一套超参数组合构成一个新的模型，本实施例中构建了4个训练模型。将步骤三中划分的训练集和验证集输入到4个模型中，每个模型依次训练5次，取5次误差的平均值作为模型误差，误差最小的模型即为最优模型。本实施例误差结果如表1，优化后的超参数分别取值为epoch＝60、dropout＝0.15、batch_size＝32。
表1训练模型结果误差表
步骤六：将测试集输入到最优的LSTM序列数据分类模型中，输出的误差大小为0.1226，验证了本实施例中LSTM序列数据分类模型的有效性和泛化能力。
Claims (7)
1.一种基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：分别获取城市路段的历史交通事件数据、在线实时交通事件数据和路网监测点的交通监控视频数据；
S2：通过3D CNN对交通监控视频数据进行拥堵前兆事件特征提取，将CNN模型识别的交通事件与已有的历史交通事件进行数据时空融合，补充各路段部分时间戳的缺失数据；
S3：确立路段拥堵程度分类标签，构建时序交通拥堵事件数据字典，实现路段交通事件数据集合和标签的一一对应；筛选有效集合，按比例构建训练集、验证集和测试集；
S4：基于LSTM循环神经网络建立LSTM序列数据分类模型，其中，前向传播阶段通过训练集训练LSTM序列数据分类模型，反向传播阶段基于损失函数利用梯度下降法迭代更新LSTM序列数据分类模型参数；
S5：将验证集输入到参数更新后的模型，优化调整模型的超参数，包括：迭代次数epoch、dropout值、batch_size值，选取最优模型，合并训练集和验证集作为整体训练集训练最优模型；
S6：将测试集输入到最优的LSTM序列数据分类模型中，检验LSTM序列数据分类模型的有效性和泛化能力，并结合不断更新的实时路段交通数据进行道路拥堵预测；
步骤2中所述的数据时空融合，包括以下两个过程：
S2-1：空间匹配：根据所述的历史交通事件的经纬度数据信息进行路段地图匹配，确保融合同一路段中的视频识别数据；
S2-2：时间匹配：选取各路段最小时间间隔作为视频数据提取标准，对所述的历史交通事件和从视频中识别的交通事件进行时间序列匹配，补充各路段部分时间戳的缺失数据，根据每一事件的时间戳按时间序列对不同路段交通事件数据集合内的事件元素排序。
2.根据权利要求1所述的基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，步骤1中所述的历史交通事件数据来自于公安内网城市道路交通信息及地图软件用户上传的路段实时拥堵信息；交通事件类别包含交通阻塞、道路故障、交通事故、违规行驶或恶劣天气，每一条事件信息包含经纬度和时间戳；所述视频数据由路段监测点的摄像设备，通过视频传输设备将视频信息传送至信息控制中心。
3.根据权利要求1所述的基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，步骤2中所述的3D CNN首先对视频结构化处理，进行帧、超帧、场景和事件分割，在多个层次上进行数据处理和表达；然后对视频训练数据进行均匀切分，提取每个视频片段中关键帧的时空特征，训练学习分类器，识别异常车辆动作与道路状态，输出模型识别的交通事件。
4.根据权利要求1所述的基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，步骤3所述的拥堵程度分类根据拥堵指数分为轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵三类，分别由标签0，1，2表示；所述的时序交通拥堵事件数据字典采用“键-值对”形式，每一路段历史交通事件集合由向量表示，实现路段交通事件集合和标签的一一对应，表示为：
其中，Kr表示路段r的拥堵标签；
为各路段信息的向量表达式，式中：
表示路段r上t时刻的交通事件，ir表示路段r上的第i个交通事件。
5.根据权利要求4所述的基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，通过清除所述的时序交通拥堵事件数据字典中无先兆事件的偶发性拥堵集合，筛选步骤3中所述的有效集合，由矩阵表示为：
样本对应标签可由矩阵表示为：
上述矩阵中：X每一行代表一个拥堵路段的历史交通事件集合，y代表对应路段的拥堵程度标签；
最后，按照比例划分训练集、验证集和测试集；所述训练集包括样本X_train和标签y_train，所述验证集包括样本X_validation和标签y_validation，所述测试集包括样本X_test和标签y_test。
6.根据权利要求1所述的基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，步骤4中所述的LSTM序列数据分类模型，采用多对一的输入输出模式，构建双层LSTM单元逻辑框架；前向传播中根据双层LSTM单元逻辑框特有的“门结构”确定传递信息的增加和删减，实现细胞状态更新，并利用梯度下降法基于时间的反向传播算法来训练模型。
7.根据权利要求5或6所述的基于时序交通事件的城市道路拥堵程度预测方法，其特征在于，将有效集合中的各事件用数字1，2，3，…，n进行编号量化，构成事件元素和数字的一一对应关系。
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