CN111243279B - 一种高速公路收费站拥堵的预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高速公路收费站拥堵的预测方法，该方法获取道路卡口的中线起点A和终点B经纬度坐标；将起点坐标A和终点坐标B连接成线，分别向两侧扩展预设距离作为宽度，形成矩形区域，该区域为收费站电子围栏区域E；在电子围栏区域E上下两侧，分别建立第一电子围栏和第二电子围栏；记录车辆n进入电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的第一个点的时刻；通过运营商专线，与全国重点营运车辆联网联控平台进行对接。本发明在免硬件条件下，可实现对收费站通阻情况进行快速感知，对提升收费站，特别是节假日期间的感知能力具有重要的意义，同时投入少，建设周期短、部署方便等特点，为路网运行管理提供重要的支持。

Description

一种高速公路收费站拥堵的预测方法
技术领域
本发明涉及收费站技术领域，尤其涉及一种高速公路收费站拥堵的预测方法。
背景技术
收费站是用来对通行车辆收取通行费用的设施，收费道路或收费立体交叉必须设置收费站，收费站的设置位置一般有两种：一种是直接设在主线上,也称为路障式，多用于主线收费路段的起、终点处；另一种是设在立体交叉所道或连接线上，一般用于主线收费路段之间的工通式立体交叉，以控制被交道路上的车辆进、出主线的收费。
高速公路的收费站、大型立交等作为高速公路的重要节点，特别是靠近城市的收费站，在节假日以及早晚高峰，往往会出现车辆行驶缓慢甚至是拥堵。本方法综合利用全国重点营运车辆联网联控系统实时卫星定位数据，结合电子围栏技术，对重要节点的拥堵进行感知。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本发明实施例提供一种高速公路收费站拥堵的预测方法，有效的解决了节假日以及早晚高峰，出现车辆行驶缓慢甚至是拥堵的问题。
本发明实施例提供一种高速公路收费站拥堵的预测方法，包括以下步骤：
获取道路卡口的中线起点A和终点B经纬度坐标；
将起点坐标A和终点坐标B连接成线，分别向两侧扩展预设距离作为宽度，形成矩形区域，该区域为收费站电子围栏区域E；
在电子围栏区域E上下两侧，分别建立第一电子围栏和第二电子围栏；
记录车辆n进入电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的第一个点的时刻；
通过运营商专线，与全国重点营运车辆联网联控平台进行对接，实时获取途经电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的车辆经纬度坐标；将车辆分别进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的第一个点的时间，通过分析进入各电子围栏之间的时间差，获取拥堵指数和主要信息；将拥堵指数信息上传至所需平台；
所述中线起点A和终点B之间的距离不小于两公里；
所述道路卡口包括收费站和大型立交；
所述第一电子围栏和第二电子围栏的宽度与电子围栏区域E相同；
将车辆n进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的时刻分别用TE、T1和T2表示；将进入电子围栏区域E车牌号和进入时间进行记录，然后建立数据库DBE将记录信息进行保存。
根据车辆进入第一电子围栏和第二电子围栏的信息建立数据库DBE1、DBE2，将车辆n从电子围栏区域E到第一电子围栏的旅行时间采用T1-TE进行记录，将车辆n从电子围栏区域E到第二电子围栏的旅行时间采用T2-TE进行记录；将T1-TE和T2-TE作为经过收费站所需时间分别存入DBE1、DBE2，并将车辆n和进入时刻整合为一条记录。
进一步地，所述主要信息包括车牌、经纬度坐标以及时间。
与全国重点营运车辆联网联控平台进行对接，实时获取车辆进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的时间，具体步骤如下：
实时监控数据流，监测每条数据；
对数据流进行判断，判断车辆n的经纬度坐标是否进入；
以预设时间L分钟为时间间隔，假定设定的计时时刻为k；
当满足k<T1<k+Lmin时，对T1-TE进行统计平均，可计为
Figure GDA0002970140160000021
删除位于该时间间隔内的车牌信息、T1和T1-TE；
当满足k<T2<k+Lmin时，对T2-TE进行统计平均，可计为
Figure GDA0002970140160000031
删除位于该时间间隔内的车牌信息、T2和T1-TE；
计算通过该收费站的时间与自由流时间的比值，即:
Figure GDA0002970140160000032
Figure GDA0002970140160000033
Figure GDA0002970140160000034
和
Figure GDA0002970140160000035
分别表示进入和离开收费站的旅行时间与自由流时段的比率；
计算拥堵指数。
进一步地，对数据流进行判断，判断车辆n经纬度坐标进一步地，当车辆落入电子围栏区域E时，若DBE中无该车辆信息，则将车牌信息和TE存入若DBE；否则，则不保存该车信息；
当车辆落入第一电子围栏时，在DBE中搜索车辆n的信息，若存在车辆n信息，则将车辆n、T1和T1-TE存入DBE1中，并在DBE删除该车辆的相关信息；否则，则不保存该点信息；
当落入第二电子围栏时，在DBE中搜索车辆n的信息，若存在车辆n信息，则将车辆n、T2和T2-TE存入DBE2中，并在DBE删除该车辆的相关信息；否则，则不保存该点信息。
进一步地，在非节假日期间，上午五点至七点的平均旅行时间
Figure GDA0002970140160000036
和
Figure GDA0002970140160000037
进行平均分别获取自由流情况下
Figure GDA0002970140160000038
和
Figure GDA0002970140160000039
本发明的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：在免硬件条件下，可实现对收费站通阻情况进行快速感知，对提升收费站，特别是节假日期间的感知能力具有重要的意义，同时投入少，建设周期短、部署方便等特点，为路网运行管理提供重要的支持。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本发明实施例中高速公路收费站拥堵的预测方法的流程图。
图2是本发明实施例中高速公路收费站拥堵的预测方法中收费站电子围栏示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置及相关应用、方法的例子。
图1是本发明实施例中高速公路收费站拥堵的预测方法的流程图，图2是本发明实施例中高速公路收费站拥堵的预测方法中收费站电子围栏示意图，如图1和图2所示，该高速公路收费站拥堵的预测方法，包括以下步骤：
步骤101、获取道路卡口的中线起点A和终点B经纬度坐标。
中线起点A和终点B之间的距离不小于两公里，若收费站广场有一定的弧度，则考虑多采集几个点坐标，形成曲线，同时起点A和终点B，应该超出收费站广场区域。
道路卡口包括收费站和大型立交。
步骤102、将起点坐标A和终点坐标B连接成线，分别向两侧扩展预设距离作为宽度，形成矩形区域，该区域为收费站电子围栏区域E。
优选预设距离为两百米至五百米。
步骤103、在电子围栏区域E上下两侧，分别建立第一电子围栏(记为电子围栏1)和第二电子围栏(记为电子围栏2)。
第一电子围栏和第二电子围栏的宽度与电子围栏区域E相同。
步骤104、记录车辆n进入电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的第一个点的时刻。
将车辆n进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的时刻分别用TE、T1和T2表示，将进入电子围栏区域E车牌号和进入时间进行记录，然后建立数据库DBE将记录信息进行保存。
根据车辆进入第一电子围栏和第二电子围栏的信息建立数据库DBE1、DBE2，将车辆n从电子围栏区域E到第一电子围栏的旅行时间采用T1-TE进行记录，将车辆n从电子围栏区域E到第二电子围栏的旅行时间采用T2-TE进行记录，将T1-TE和T2-TE作为经过收费站所需时间分别存入DBE1、DBE2，并将车辆n和进入时刻整合为一条记录。
步骤105、通过运营商专线，与全国重点营运车辆联网联控平台进行对接，实时获取途经电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的车辆经纬度坐标；将车辆分别进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的第一个点的时间，通过对进入各电子围栏之间的时间差分析，获取拥堵指数和主要信息；将拥堵指数信息上传至所需平台。
主要信息包括车牌、经纬度坐标以及时间，在线车辆时间间隔为30秒获取一个坐标点。
对接全国重点营运车辆联网联控平台，具体步骤如下：
实时监控数据流，监测每条数据。
对数据流进行判断，判断车辆n的经纬度坐标是否进入。
当车辆落入电子围栏区域E时，若DBE中无该车辆信息，则将车牌信息和TE存入若DBE；否则，则不保存该车信息。
当车辆落入第一电子围栏时，在DBE中搜索车辆n的信息，若存在车辆n信息，则将车辆n、T1和T1-TE存入DBE1中，并在DBE删除该车辆的相关信息；否则，则不保存该点信息。
当落入第二电子围栏时，在DBE中搜索车辆n的信息，若存在车辆n信息，则将车辆n、T2和T2-TE存入DBE2中，并在DBE删除该车辆的相关信息；否则，则不保存该点信息。
以预设时间为时间间隔进行统计，预设时间设定为L分钟，假定设定的计时时刻为k，则；
当满足k<T1<k+Lmin时，对T1-TE进行统计平均，可计为
Figure GDA0002970140160000061
删除位于该时间间隔内的车牌信息、T1和T1-TE。
当满足k<T2<k+Lmin时，对T2-TE进行统计平均，可计为
Figure GDA0002970140160000062
删除位于该时间间隔内的车牌信息、T2和T1-TE。
在非节假日期间，上午五点至七点的平均旅行时间
Figure GDA0002970140160000063
和
Figure GDA0002970140160000064
进行平均分别获取自由流情况下
Figure GDA0002970140160000065
和
Figure GDA0002970140160000066
计算通过该收费站的时间与自由流时间的比值，即:
Figure GDA0002970140160000067
这里，
Figure GDA0002970140160000068
和
Figure GDA0002970140160000069
分别表示进入和离开收费站的旅行时间与自由流时段的比率。
计算拥堵指数：
参考其他拥堵判别方法，例如深圳市道路交通运行指数系统
Figure GDA00029701401600000610
由此可见，
Figure GDA00029701401600000611
出现大于2.2，则表示出口出现拥堵；若
Figure GDA00029701401600000612
大于2.2，则表示入口出现拥堵。
采用了本发明的上述实施例，在免硬件条件下，可实现对收费站通阻情况进行快速感知，对提升收费站，特别是节假日期间的感知能力具有重要的意义，同时投入少，建设周期短、部署方便等特点，为路网运行管理提供重要的支持。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (4)

1.一种高速公路收费站拥堵的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取道路卡口的中线起点A和终点B经纬度坐标；
将起点坐标A和终点坐标B连接成线，分别向两侧扩展预设距离作为宽度，形成矩形区域，该区域为收费站电子围栏区域E；
在电子围栏区域E上下两侧，分别建立第一电子围栏和第二电子围栏；
记录车辆n进入电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的第一个点的时刻；
通过运营商专线，与全国重点营运车辆联网联控平台进行对接，实时获取途经电子围栏区域E、第一电子围栏和第二电子围栏的车辆经纬度坐标；将车辆分别进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的第一个点的时间，通过对进入各电子围栏之间的时间差分析，获取拥堵指数和主要信息；将拥堵指数信息上传至所需平台；
所述中线起点A和终点B之间的距离不小于两公里；
所述道路卡口包括收费站和大型立交；
所述第一电子围栏和第二电子围栏的宽度与电子围栏区域E相同；
将车辆n进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的时刻分别用TE、T1和T2表示；将进入电子围栏区域E车牌号和进入时间进行记录，然后建立数据库DBE将记录信息进行保存；
根据车辆进入第一电子围栏和第二电子围栏的信息建立数据库DBE1、DBE2，将车辆n从电子围栏区域E到第一电子围栏的旅行时间采用T1-TE进行记录，将车辆n从电子围栏区域E到第二电子围栏的旅行时间采用T2-TE进行记录；将T1-TE和T2-TE作为经过收费站所需时间分别存入DBE1、DBE2，并将车辆n和进入时刻整合为一条记录；
与全国重点营运车辆联网联控平台进行对接，实时获取车辆进入第一电子围栏、第二电子围栏和电子围栏区域E的时间，具体步骤如下：
实时监控数据流，监测每条数据；
对数据流进行判断，判断车辆n的经纬度坐标是否进入；
以预设时间L分钟为时间间隔，进行统计，假定设定的计时时刻为k；
当满足k<T1<k+L min时，对T1-TE进行统计平均，可计为
Figure FDF0000014213000000021
删除位于该时间间隔内的车牌信息、T1和T1-TE；
当满足k<T2<k+Lmin时，对T2-TE进行统计平均，可计为
Figure FDF0000014213000000022
删除位于该时间间隔内的车牌信息、T2和T1-TE；
计算通过该收费站的时间与自由流时间的比值，即:
Figure FDF0000014213000000023
Figure FDF0000014213000000024
表示进入收费站的旅行时间与自由流时段的比率；
计算拥堵指数。
2.根据权利要求1所述的高速公路收费站拥堵的预测方法，其特征在于，所述主要信息进一步包括车牌、经纬度坐标以及时间。
3.根据权利要求1所述的高速公路收费站拥堵的预测方法，其特征在于，对数据流进行判断，判断车辆n经纬度坐标进一步地，当车辆落入电子围栏区域E时，若DBE中无该车辆信息，则将车牌信息和TE存入若DBE；否则，则不保存该车信息；
当车辆落入第一电子围栏时，在DBE中搜索车辆n的信息，若存在车辆n信息，则将车辆n、T1和T1-TE存入DBE1中，并在DBE删除该车辆的相关信息；否则，则不保存该点信息；
当落入第二电子围栏时，在DBE中搜索车辆n的信息，若存在车辆n信息，则将车辆n、T2和T2-TE存入DBE2中，并在DBE删除该车辆的相关信息；否则，则不保存该点信息。
4.根据权利要求1所述的高速公路收费站拥堵的预测方法，其特征在于，在非节假日期间，上午五点至七点的平均旅行时间
Figure FDF0000014213000000025
和
Figure FDF0000014213000000026
进行平均分别获取自由流情况下
Figure FDF0000014213000000031
和
Figure FDF0000014213000000032
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