CN111508094B - 一种基于etc门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，其包括如下步骤：获取ETC门架与卡口的所在道路编号、方向、设备桩号与设备编号信息；使用ETC门架与卡口的基础信息，以ETC门架与卡口为节点，建立节点之间通行关系的有向图；获取ETC门架与卡口的车辆通行数据，包括门架或者卡口的编号、经过车辆的车牌与车辆经过的时间；计算每个车辆通过有向图中每条边的行程时间，然后根据该边对应路段的长度获得每个车辆通过该路段的速度；根据车辆通过路段的速度，计算路段拥堵指数，发现高速公路拥堵路段。本发明可及时准确地发现高速公路路网拥堵情况，有效提升高速公路运营效率。

Description

一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法。
背景技术
高速公路作为连接重要城市和地区的骨干公路，在公路运输中发挥着不可替代的重要作用。道路拥堵严重影响高速公路的通行能力，如何快速准确地检测高速公路的拥堵区域是一个亟待解决的问题。快速确定交通拥堵事件的能够实现交通拥堵疏解，并保障高速公路交通的畅通。当前，高速公路拥堵检测方式通常采用人工上报与视频检测两种。然而，人工上报存在时延较长与漏报现象。视频摄像头只覆盖高速公路少量路段同时视频检测也存在一定的误差,因此视频检测也不能有效解决高速公路拥堵区域的识别问题。
目前，ETC系统已覆盖全国高速公路网络，成为高速公路计费的重要手段。ETC门架与卡口已经覆盖高速公路的几乎所有断面关键节点与高速公路收费站出入口。ETC门架与卡口通行数据包含经过车辆的车牌信息与通行时间信息，直接接入到高速公路交通控制管理中心的智能交通系统，可以达到秒级的延时。因此，使用ETC门架与卡口通行数据进行拥堵区域的识别能够满足实时性的需求。本发明提出一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，解决快速准确地检测高速公路拥堵区域的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，旨在解决现有技术中交通拥堵检测一般通过人员上报与视频分析，交通拥堵检测结果不及时、不准确，而且不能实现全路段交通拥堵自动检测分析，交通拥堵检测效率低，高速公路通行效率下降的技术问题。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现：
一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，该方法具体包括如下步骤：
S1：获取ETC门架与卡口的基础信息，包括ETC门架与卡口的所在道路编号、方向、设备桩号与设备编号信息；
S2：使用ETC门架与卡口的基础信息，以ETC门架与卡口为节点，建立节点之间通行关系的有向图；
S3：获取所述的ETC门架与卡口的车辆通行数据，包括门架或者卡口的编号、经过车辆的车牌与车辆经过的时间；
S4：计算每个车辆通过所述的有向图中每条边的行程时间，然后根据该边对应路段的长度获得每个车辆通过该路段的速度；
S5：根据S4得到的车辆通过路段的速度，计算路段拥堵指数，发现高速公路拥堵路段。
进一步地，所述的有向图为D=(V,A)，其中，V为有向图中节点的集合，包含ETC门架与卡口；A为有向图中边的集合，以节点u为起始节点、节点v为终止节点的边记为(u,v)，对于任意两个节点u、v，如果车辆可以从节点u行驶到节点v，并且不经过任何其他节点，则(u,v)∈A；边(u,v)的限速为v(u,v)，边的距离为d(u,v)；
所述的S4具体通过以下子步骤来实现：
S4.1：计算节点u的出邻集
Figure 712325DEST_PATH_IMAGE001
；
计算出邻集非空的节点的集合U，
Figure 485108DEST_PATH_IMAGE002
；
计算节点u的最长限速行程时间tmax(u)={max(d(u,v) /v(u,v)):(u,v)∈A}；
记dmax(u)为d(u,v)/v(u,v)取最大值时的d(u,v)；
S4.2：对每一个经过节点u的车牌p，如果u∈U，则将车牌放入节点u的待处理车牌列表S(u,p)；
S4.3：对于节点u待处理车牌列表S(u,p)中的车牌p，如果车辆p经过节点u任何一个相邻的下游节点，计算车牌p经过节点u与相邻下游节点之间的时间差，记为∆t，计算车牌p通过路段的速度为vp(u,v)=d(u,v)/∆t；如果p未经过任何一个相邻的下游节点，且当前时刻与车牌p经过节点u的时刻的时间差∆t'大于tmax(u)，则计算车牌p通过路段的最大速度，并将其作为车牌p通过路段的速度，即vp(u,v)=vmax=dmax(u)/∆t'。
进一步地，所述的S5通过以下子步骤来实现：
S5.1：计算节点u的最近一分钟内的通行车辆的速度的集合L，L为S4.3中得到的两种情况下的速度vp(u,v)的并集；
S5.2：根据下式计算车牌p的拥堵程度如下：
Figure 556970DEST_PATH_IMAGE003
S5.3：根据下式计算路段(u,v)的拥堵程度J(u,v)和其方差S，然后根据表1给出的拥堵指数范围，即可得到拥堵级别；
Figure 224275DEST_PATH_IMAGE004
Figure 825020DEST_PATH_IMAGE005
其中，n为边(u,v)上最近一分钟计算获得的速度值的数量；
表1 拥堵级别表
Figure 85100DEST_PATH_IMAGE006
S5.4: 根据J(u,v)的值获得路段的拥堵级别，根据抽样定理，路段平均速度的分布满足：
Figure 695073DEST_PATH_IMAGE007
其中μ为速度分布的均值，t(n-1)为t分布，即学生氏分布；
S5.5：计算边(u,v)在该拥堵级别的置信度
Figure 724209DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 27015DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 508812DEST_PATH_IMAGE010
，x0与x1为当前拥堵级别对应的拥堵指数范围的上限与下限；
S5.6：如果边(u,v)的拥堵级别大于等于设定的拥堵级别，则将边(u,v)所在的路段标记为拥堵路段，并提供拥堵路段的拥堵指数与拥堵置信度。
本发明的有益效果如下：
本发明的方法基于现有的高速公路的ETC门架、卡口以及其对应的车辆通行数据，无需安装新的设备，实现及时准确地发现高速公路路网拥堵情况，为交通状态采集提供新的技术手段，使有限的投入能充分发挥出更大社会效益，有效地提升ETC门架与卡口系统运营效率。
附图说明
图1为本发明方法的总体流程图。
图2为本发明涉及的ETC门架和卡口示意图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，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。
本发明的基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S1：获取ETC门架与卡口的基础信息，包括ETC门架与卡口的所在道路编号、方向、设备桩号与设备编号信息；
S2：使用ETC门架与卡口的基础信息，以ETC门架与卡口为节点，建立节点之间的通行关系的有向图；所述的有向图为D=(V,A)，其中，V为有向图中节点的集合，包含ETC门架与卡口。A为有向图中边的集合，以节点u为起始节点，节点v为终止节点的边记为(u,v)，对于任意两个节点u、v，如果车辆可以从节点u行驶到节点v，并且不经过任何其他节点，则(u,v)∈A；边(u,v)的限速为v(u,v)，边的距离为d(u,v)。
以图2作为一个实施例，D=(V,A)，V={A1,A2,B1,B2,C1,C2}，A={(A1,B1),(A1,C1),(B2,C1),(B2, A2), (C2,A2), (C2,B1)}；
S3：获取所述的ETC门架与卡口的车辆通行数据，包括门架或者卡口的编号、经过车辆的车牌与车辆经过的时间；
S4：计算每个车辆通过所述的有向图中每条边的行程时间，然后根据该边对应的路段的长度获得每个车辆通过该路段的速度；所述的S4具体通过以下子步骤来实现：
S4.1：计算节点u的出邻集
Figure 656896DEST_PATH_IMAGE001
；
计算出邻集非空的节点的集合U，
Figure 540538DEST_PATH_IMAGE002
；
计算节点u的最长限速行程时间tmax(u)={max(d(u,v)/v(u,v)):(u,v)∈A}；
记dmax(u)为d(u,v))/(v(u,v)取最大值时的d(u,v)；
以图2为例，
Figure 515710DEST_PATH_IMAGE011
,
Figure 484803DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 436579DEST_PATH_IMAGE013
,
Figure 440307DEST_PATH_IMAGE014
。U={A1,B2,C2}。以节点
Figure 819335DEST_PATH_IMAGE015
为例，假设路段限速均为100km/h，边的长度d(A1,B1)=10km，d(A1,C1)=5km，因此，tmax(A1)=6分钟，dmax(A1)=10km。
S4.2：对每一个经过节点u的车牌p，如果u∈U，则将车牌放入节点u的待处理车牌列表S(u,p)；
S4.3：对于节点u待处理车牌列表S(u,p)中的车牌p，如果车辆p经过节点u任何一个相邻的下游节点，计算车牌p经过节点u与相邻下游节点之间的时间差，记为∆t，计算车牌p通过路段的速度为vp(u,v)=d(u,v)/∆t；如果p未经过任何一个相邻的下游节点，且当前时刻与车牌p经过节点u的时刻的时间差∆t'大于tmax(u)，则计算车牌p通过路段的最大速度，并将其作为车牌p通过路段的速度，即vp(u,v)=vmax=dmax(u)/∆t'。
以节点A1为例，分为三种情况。第一种情况S(u,p)中的车牌经过下一个节点为B1或者C1，用经过下一节点的时间减去经过A1时间，并用两个节点的距离计算获得通过路段的速度。第二种情况，当前时间与经过A1的时间差大于6分钟，使用dmax(A1)计算车辆的速度。第三种情况，当前时间与经过A1的时间差小于6分钟，不作任何计算。
S5：根据S4得到的车辆通过路段的速度，计算路段拥堵指数，发现高速公路拥堵路段。
所述的S5通过以下子步骤来实现：
S5.1：计算节点u的最近一分钟内的通行车辆的速度的集合L，L为S4.3中得到的两种情况下的速度vp(u,v)的并集；
S5.2：根据下式计算车牌p的拥堵程度如下：
Figure 275724DEST_PATH_IMAGE003
以节点A1为例，V(A1,B1)=V(A1,C1)=100km/h。根据经过的车辆的速度，计算每一辆车的拥堵程度。
S5.3：根据下式计算路段(u,v)的拥堵程度J(u,v)和其方差S，然后根据表1给出的拥堵指数范围，即可得到拥堵级别；
Figure 296770DEST_PATH_IMAGE016
Figure 623846DEST_PATH_IMAGE017
其中，n为边(u,v)上最近一分钟计算获得的速度值的数量；
表1 拥堵级别表
Figure 937891DEST_PATH_IMAGE018
S5.4: 根据J(u,v)的值获得路段的拥堵级别，根据抽样定理，路段平均速度的分布满足：
Figure 881576DEST_PATH_IMAGE019
其中μ为速度分布的均值，t(n-1)为t分布，即学生氏分布；
S5.5：计算边(u,v)在该拥堵级别的置信度
Figure 440733DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 887895DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 608726DEST_PATH_IMAGE010
,x0与x1为当前拥堵级别对应的拥堵指数范围的上限与下限；
S5.6：根据设定的拥堵级别阈值，如果边(u,v)的拥堵指数大于等于设定的拥堵级别阈值，则将边(u,v)所在的路段标记为拥堵路段，并提供拥堵路段的拥堵指数与拥堵置信度。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：
S1：获取ETC门架与卡口的基础信息，包括ETC门架与卡口的所在道路编号、方向、设备桩号与设备编号信息；
S2：使用ETC门架与卡口的基础信息，以ETC门架与卡口为节点，建立节点之间通行关系的有向图；所述的有向图为D=(V,A)，其中，V为有向图中节点的集合，包含ETC门架与卡口；A为有向图中边的集合，以节点u为起始节点、节点v为终止节点的边记为(u,v)，对于任意两个节点u、v，如果车辆可以从节点u行驶到节点v，并且不经过任何其他节点，则(u,v)∈A；边(u,v)的限速为v(u,v)，边的距离为d(u,v)；
S3：获取所述的ETC门架与卡口的车辆通行数据，包括门架或者卡口的编号、经过车辆的车牌与车辆经过的时间；
S4：计算每个车辆通过所述的有向图中每条边的行程时间，然后根据该边对应路段的长度获得每个车辆通过该路段的速度；所述的S4具体通过以下子步骤来实现：
S4.1：计算节点u的出邻集
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
计算出邻集非空的节点的集合U，
Figure 639579DEST_PATH_IMAGE002
；
计算节点u的最长限速行程时间tmax(u)={max(d(u,v) / v(u,v)):(u,v)∈A}；
记dmax(u)为d(u,v)/v(u,v)取最大值时的d(u,v)；
S4.2：对每一个经过节点u的车牌p，如果u∈U，则将车牌放入节点u的待处理车牌列表S(u,p)；
S4.3：对于节点u待处理车牌列表S(u,p)中的车牌p，如果车辆p经过节点u任何一个相邻的下游节点，计算车牌p经过节点u与相邻下游节点之间的时间差，记为∆t，计算车牌p通过路段的速度为vp(u,v)=d(u,v)/∆t；如果p未经过任何一个相邻的下游节点，且当前时刻与车牌p经过节点u的时刻的时间差∆t'大于tmax(u)，则计算车牌p通过路段的最大速度，并将其作为车牌p通过路段的速度，即vp(u,v)=vmax=dmax(u)/∆t'；
S5：根据S4得到的车辆通过路段的速度，计算路段拥堵指数，发现高速公路拥堵路段。
2.根据权利要求1所述的基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，其特征在于，所述的S5通过以下子步骤来实现：
S5.1：计算节点u的最近一分钟内的通行车辆的速度的集合L，L为S4.3中得到的两种情况下的速度vp(u,v)的并集；
S5.2：根据下式计算车牌p的拥堵程度如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
S5.3：根据下式计算路段(u,v)的拥堵程度J(u,v)和其方差S，然后根据给出的拥堵指数范围，即可得到拥堵级别；
Figure 825841DEST_PATH_IMAGE004
其中，n为边(u,v)上最近一分钟计算获得的速度值的数量；
当拥堵程度J(u,v)落在拥堵指数范围 [0-0.2)时，定义拥堵级别为零级，对应的物理含义为畅通；
当拥堵程度J(u,v)落在拥堵指数范围 [0.2-0.4)时，定义拥堵级别为一级，对应的物理含义为基本畅通；
当拥堵程度J(u,v)落在拥堵指数范围 [0.4-0.6)时，定义拥堵级别为二级，对应的物理含义为轻度拥堵；
当拥堵程度J(u,v)落在拥堵指数范围 [0.6-0.8)时，定义拥堵级别为三级，对应的物理含义为中度拥堵；
当拥堵程度J(u,v)落在拥堵指数范围 [0.8-1]时，定义拥堵级别为四级，对应的物理含义为严重拥堵；
S5.4: 根据J(u,v)的值获得路段的拥堵级别，根据抽样定理，路段平均速度的分布满足：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中μ为速度分布的均值，t(n-1)为t分布，即学生氏分布；
S5.5：计算边(u,v)在该拥堵级别的置信度
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 301002DEST_PATH_IMAGE008
，x0与x1为当前拥堵级别对应的拥堵指数范围的上限与下限；
S5.6：如果边(u,v)的拥堵级别大于等于设定的拥堵级别，则将边(u,v)所在的路段标记为拥堵路段，并提供拥堵路段的拥堵指数与拥堵置信度。
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