CN110705484A - 利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，属于智能识别领域，本发明的有益效果：相较于现有的操作员配合视频监控数据判读方法，本方法的优势在于：①成本低。行车轨迹数据可以通过导航软件、车辆监控软件成批量获得；因此无需在道路上安装任何额外设施，降低了成本；②方法自动，占用资源少。利用轨迹数据和城市地图数据，进行违法行为识别，无需人员干预，可以实现自动化识别，占用的计算资源也少；③判断尺度统一。方法只有少量参数，具体应用时，参数确定后就可以以统一的尺度识别违法行为，避免了尺度不一的问题。

Description

利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法
技术领域
本发明属于智能识别领域,尤其是一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法。
背景技术
连续变更车道是目前普遍存在的驾驶陋习，是引起道路交通安全事故的重要原因。我国《道路交通安全法》规定，连续变更两根以上车道的行为违法。
目前的连续变更车道违法行为的识别，主要采用道路监控设施采集的视频图像，经人工判读后，确定车辆是否存在该违法行为。这种方法存在多方面的制约。首先，道路视频监控成本高，难以实现对路面的全覆盖监控；其次，视频数据量大，每路监控每天产生的数据可达数十GB，需要大量人员配合计算机资源进行视频判读；更重要的是，不同的人员对“连续变更”存在不同的理解，无法形成对该违法行为的统一尺度。
发明内容
针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，该方法能够采用车辆行驶产生的高频率轨迹，以及道路地图数据，自动判别违法行为及违法位置。
一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，采用车辆行驶产生的高频率轨迹以及道路地图数据自动判别违法行为及违法位置,高频率轨迹需包含时间T、坐标(X、Y)、方位角Azi数据,T数据代表轨迹的产生时间，坐标字段(X、Y)标识车辆的当前位置，方位角Azi代表车辆行驶的方向；道路地图数据在双向行驶道路为道路双向分割线数据，在单向行驶道路为道路中心数据，具体步骤如下：
S1、轨迹所在的车道序号计算
根据轨迹点的位置以及道路地图数据，首先计算轨迹所在的车道序号，具体包括：
S＝distp→r
其中S为轨迹点p到道路r的距离，在道路绘制方向的左侧为正，右侧为负；
N为P点所在的车道序号；lane为一般车道的宽度，可以根据不同的道路类型进行调整，经过以上换算，可以将轨迹点的位置换算为车道序号；
S2、利用时间-车道序号坐标系，以及时间-车道变化数坐标系替换原始轨迹
将根据上式计算的车道序号数据N，连同时间T构成时间-车道序号坐标系，将原来的以坐标表示的轨迹点改成在时间-车道序号坐标系下的系列轨迹点，然后将当前轨迹点与前一轨迹点进行车道序号对比，形成“时间T-车道变化数dN”坐标系，将轨迹转换为T-dN坐标系下的轨迹；并计算轨迹点的方位角变化量dAzi；
dN＝abs(N2-N1)
Figure BDA0002225050880000031
dN为车道变化数，dAzi为前后轨迹点方位角变化量；
S3、设置移动时间窗口，记为T-Span，对窗口内的轨迹统计以下指标：
3.1窗口期内停留的第二车道逗留时间StayTime
对时间窗口内的轨迹，按顺序统计连续逗留时间；
3.2时间窗口期内的方位角总变化值：SumdAzi
SumdAzi＝∑dAzi
3.3时间窗口期内的总变道数量：SumdN
SumdN＝∑dN
3.4时间窗口期内的最大变道数：MaxdN
MaxdN＝Max(dN)
S4、违法判断流程
根据以上统计值，利用下面的流程进行判断
4.1 MaxdN>1
当前后两轨迹点所在车道号差别在2以上，表明车辆快速跨越一根以上车道，此时为连续变更车道违法；
4.2 SumdN>2且且SumdAzi<90
当在一个窗口期内，变道次数超过2次时，为连续变更车道违法；
4.3 SumdN＝2，Staytime≤3且SumdAzi<90
当一个窗口期内，变道次数为2，在第二次停留的车道停留时间小于等于3秒，且在该窗口期内未发生行驶方向的明显变化小于90°，此时也为连续变更车道违法行为；
4.4 SumdN＝2，Staytime>3且SumdAzi<90
虽然在窗口期内变更两根车道，但是在第二次停留车道的停留时间超过3秒，此时为正常情况下的车道变更，不是违法行为。
本发明的有益效果如下：
本发明利用车辆行驶过程中记录的高频率轨迹数据，结合道路电子地图数据，自动化识别连续变更车道违法行为。相较于现有的操作员配合视频监控数据判读方法，本方法的优势在于：①成本低。行车轨迹数据可以通过导航软件、车辆监控软件成批量获得；因此无需在道路上安装任何额外设施，降低了成本；②方法自动，占用资源少。利用轨迹数据和城市地图数据，进行违法行为识别，无需人员干预，可以实现自动化识别，占用的计算资源也少；③判断尺度统一。方法只有少量参数，具体应用时，参数确定后就可以以统一的尺度识别违法行为，避免了尺度不一的问题。
附图说明
图1为轨迹点和道路地图数据示意图；
图2为偏移节点计算示意图；
图3为轨迹转换为T-dN坐标系下的轨迹示意图；
图4为违反判断方法流程示意图；
图5为步骤4.1轨迹示意图；
图6为步骤4.2轨迹示意图；
图7为步骤4.3轨迹示意图；
图8为步骤4.4轨迹示意图；
图9为步骤4.5轨迹示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，本发明采用车辆行驶产生的高频率轨迹，以及道路地图数据，自动判别违法行为及违法位置。高频率轨迹需包含时间(T)、坐标(X、Y)、方位角(Azi)数据。T数据代表轨迹的产生时间，坐标字段(X、Y)标识轨迹的当前位置，方位角(Azi)代表车辆行驶的方向。
道路地图数据为道路中线数据(双向行驶道路)，或道路中心数据(单向行驶道路)。见图1，线r为道路地图数据；点为高频轨迹，频率一般为1hz，用p表示。
本发明的具体方法分为如下几个步骤：
S1、轨迹所在的车道序号计算
根据轨迹点的位置，以及道路地图数据，首先计算轨迹所在的车道序号，具体包括：
S＝distp→r
Figure BDA0002225050880000061
其中，S为轨迹点p到道路r的距离，在道路绘制方向的左侧为正，右侧为负；
N为P点所在的车道序号；lane为一般车道的宽度，可以根据不同的道路类型进行调整，如3.5或3.75。
经过以上换算，可以将轨迹点的位置换算为车道序号(如-2,-1,1,2,等等)。
S2、利用时间-车道序号坐标系，以及时间-车道变化数坐标系替换原始轨迹
将根据上式计算的车道序号数据(N)，连同时间(T)，构成时间-车道序号坐标系。将原来的以坐标表示的轨迹点，改成在时间-车道序号坐标系下的系列轨迹点,见图2。
然后将当前轨迹点与前一轨迹点进行车道序号对比，形成“时间(T)-车道变化数(dN)”坐标系。将轨迹转换为T-dN坐标系下的轨迹,见图3。
dN＝abs(N2-N1)
Figure BDA0002225050880000062
dN为车道变化数，dAzi为前后轨迹点方位角变化量。
S3、设置移动时间窗口(记为T-Span，一般选择10秒左右)，对窗口内的轨迹统计以下指标：
3.1停留的第二车道逗留时间(StayTime)
对时间窗口内的轨迹，按顺序统计连续逗留时间：
例如序号为Lane-1的车道停留T1秒；序号为Lane-2的车道停留T2秒；序号为Lane-3的车道停留T3秒；序号为Lane-4的车道停留T4秒……
则逗留的第二车道为Lane-2，其逗留时间为StayTime＝T2；
3.2时间窗口期内的方位角总变化值：SumdAzi
SumdAzi＝∑dAzi
3.3时间窗口期内的总变道数量：SumdN
SumdN＝∑dN
3.4时间窗口期内的最大变道数：MaxdN
MaxdN＝Max(dN)
S4、违法判断流程
根据以上统计值，利用图4的流程进行判断。
4.1 MaxdN>1
当前后两轨迹点所在车道号差别在2以上，表明车辆快速跨越一根以上车道。此时为连续变更车道违法。
4.2 SumdN>2且且SumdAzi<90
当在一个窗口期内，变道次数超过2次时，为连续变更车道违法。
4.3 SumdN＝2，Staytime≤3且SumdAzi<90
当一个窗口期内，变道次数为2，在第二次停留的车道停留时间小于等于3秒，且在该窗口期内未发生行驶方向的明显变化(小于90°)，此时也为连续变更车道违法行为。
4.4 SumdN＝2，Staytime>3且SumdAzi<90
虽然在窗口期内变更两根车道，但是在第二次停留车道的停留时间超过3秒，此时为正常情况下的车道变更，不是违法行为。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (1)

1.一种利用行车轨迹识别连续变更车道违法行为的方法，其特征在于：采用车辆行驶产生的高频率轨迹以及道路地图数据自动判别违法行为及违法位置，高频率轨迹需包含时间T、坐标(X、Y)、方位角Azi数据，T数据代表轨迹的产生时间，坐标字段(X、Y)标识车辆的当前位置，方位角Azi代表车辆行驶的方向；道路地图数据在双向行驶道路为道路双向分割线数据，在单向行驶道路为道路中心数据，具体步骤如下：
S1、轨迹所在的车道序号计算
根据轨迹点的位置以及道路地图数据，首先计算轨迹所在的车道序号，包括：
S＝distp→r
Figure FDA0002225050870000011
其中S为轨迹点p到道路r的距离，在道路绘制方向的左侧为正，右侧为负；N为P点所在的车道序号；lane为一般车道的宽度，可以根据不同的道路类型进行调整，经过以上换算，可以将轨迹点的位置换算为车道序号；
S2、利用时间-车道序号坐标系，以及时间-车道变化数坐标系替换原始轨迹将根据上式计算的车道序号数据N，连同时间T构成时间-车道序号坐标系，将原来的以坐标表示的轨迹点改成在时间-车道序号坐标系下的系列轨迹点，然后将当前轨迹点与前一轨迹点进行车道序号对比，形成“时间T-车道变化数dN”坐标系，将轨迹转换为T-dN坐标系下的轨迹；并计算轨迹点的方位角变化量dAzi；
dN＝abs(N2-N1)
Figure FDA0002225050870000021
dN为车道变化数，dAzi为前后轨迹点方位角变化量；
S3、设置移动时间窗口，记为T-Span，对窗口内的轨迹统计以下指标：
S3.1窗口期内停留的第二车道逗留时间StayTime
对时间窗口内的轨迹，按顺序统计连续逗留时间：
3.2时间窗口期内的方位角总变化值：SumdAzi
SumdAzi＝∑dAzi
3.3时间窗口期内的总变道数量：SumdN
SumdN＝∑dN
3.4时间窗口期内的最大变道数：MaxdN
MaxdN＝Max(dN)
4、违法判断流程
根据以上统计值，利用下面的流程进行判断
4.1 MaxdN＞1
当前后两轨迹点所在车道号差别在2以上，表明车辆快速跨越一根以上车道，此时为连续变更车道违法；
4.2 SumdN＞2且且SumdAzi＜90
当在一个窗口期内，变道次数超过2次时，为连续变更车道违法；
4.3 SumdN＝2，Staytime≤3且SumdAzi＜90
当一个窗口期内，变道次数为2，在第二次停留的车道停留时间小于等于3秒，且在该窗口期内未发生行驶方向的明显变化小于90°，此时也为连续变更车道违法行为；
4.4 SumdN＝2，Staytime>3且SumdAzi<90
虽然在窗口期内变更两根车道，但是在第二次停留车道的停留时间超过3秒，此时为正常情况下的车道变更，不是违法行为。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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