CN111554111A

CN111554111A - 基于多源数据融合的信号配时优化方法、装置及终端

Info

Publication number: CN111554111A
Application number: CN202010317284.2A
Authority: CN
Inventors: 汪秋华
Original assignee: Hebei Alphasta Technology Co ltd
Current assignee: Hebei Xunroft Technology Co ltd
Priority date: 2020-04-21
Filing date: 2020-04-21
Publication date: 2020-08-18
Anticipated expiration: 2040-04-21
Also published as: CN111554111B

Abstract

本发明适用于交通控制技术领域，提供了一种基于多源数据融合的信号配时优化方法、装置及终端，该方法包括：在预设时间段，获取预设路段内车速小于第一预设值的所有预设车辆上报的位置信息，预设车辆为携带GPS设备的车辆；根据所有预设车辆上报的位置信息，计算预设路段的第一排队长度；根据预设误差和第一排队长度获取第二排队长度；根据安装在预设路段的检测装置获取在预设时间段内预设路段的车流量，并根据车流量获取第三排队长度；根据第二排队长度和第三排队长度，通过加权平均算法获取第四排队长度；根据第四排队长度和交叉口的通行能力，确定交叉口的信号周期。通过提高交叉口排队长度的计算精度，从而达到对信号配时进行优化的目的。

Description

基于多源数据融合的信号配时优化方法、装置及终端

技术领域

本发明属于交通控制技术领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的信号配时优化方法、装置及终端。

背景技术

信号配时的基本思想就是将交通口的时间资源按照各个方向的交通流量的比例分配给各个路口的信号灯，用于指挥交叉口的交通。因此如何确定信号周期的最佳时长是信号配时的关键。最佳周期一般不宜过长也不宜过短，倘若周期过长，不会明显的提升通行能力，反而会增加车辆的延误，这样会导致出行者在交叉口停车等待的时间较长，给出行者带来不便。依照每个交叉口的交通流量、几何线形、交叉口范围内公共汽车站分布、所在地区类型等相关条件，各个交叉口都具有相应的最佳周期，最佳周期会伴随着交通流量的改变而发生变化。交叉口信号控制的最佳周期就是能使车辆效益指标总体处在最优的时长。

现有技术多依托于单一的交通数据来源确定交叉路口的信号周期，然而，单一数据来源可能存在误差大、传输过程中数据丢失等问题，导致信号周期的确定与当前路口的实际交通状况不符，造成交通拥堵，影响城市运作及出行体验。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于多源数据融合的信号配时优化方法、装置、及终端，能够提高信号周期的准确度，降低交叉路口的拥堵程度。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于多源数据融合的信号配时优化方法，包括：

在预设时间段，获取预设路段内车速小于第一预设值的所有预设车辆上报的位置信息，其中，所述预设车辆为携带全球定位系统GPS设备的车辆；

根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算所述预设路段的第一排队长度；

根据预设误差和所述第一排队长度获取第二排队长度；

根据安装在所述预设路段的检测装置获取在所述预设时间段内所述预设路段的车流量，并根据所述车流量获取第三排队长度；

根据所述第二排队长度和所述第三排队长度，通过加权平均算法获取第四排队长度；

根据所述第四排队长度和所述交叉口的通行能力，确定所述交叉口的信号周期。

本发明实施例的第二方面提供了一种基于多源数据融合的信号配时优化装置，该装置包括预设车辆位置获取单元、第一排队长度获取单元、第二排队长度获取单元、第三排队长度获取单元、第四排队长度获取单元和信号周期确定单元；

所述预设车辆位置获取单元用于在预设时间段，获取预设路段内车速小于第一预设值的所有预设车辆上报的位置信息，其中，所述预设车辆为携带全球定位系统GPS设备的车辆；

所述第一排队长度获取单元，用于根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算所述预设路段的第一排队长度；

所述第二排队长度获取单元，用于根据预设误差和所述第一排队长度获取第二排队长度；

所述第三排队长度获取单元，用于根据安装在所述预设路段的检测装置获取在所述预设时间段内所述预设路段的车流量，并根据所述车流量获取第三排队长度；

所述第四排队长度获取单元，用于根据所述第二排队长度和所述第三排队长度，通过加权平均算法获取第四排队长度；

所述信号周期确定单元，用于根据所述第四排队长度和所述交叉口的通行能力，确定所述交叉口的信号周期。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如任一项所述基于多源数据融合的信号配时优化方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如任一项所述基于多源数据融合的信号配时优化方法的步骤。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：

本发明通过对多种来源的交通数据进行融合，估算交叉口的排队长度，避免了单一来源的交通数据因数据丢失、检测误差、外界干扰等所带来的排队长度估算的准确性和稳定性差的问题，提高了交叉口排队长度估算的精度，进而为信号配时的优化提供了基础。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种基于多源数据融合的信号配时优化方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的一种基于多源数据融合的信号配时优化装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的终端的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

参见图1，其示出了本发明实施例提供的方法的实现流程图，详述如下：

S101，在预设时间段，获取预设路段内车速小于第一预设值的所有预设车辆上报的位置信息，其中，所述预设车辆为携带全球定位系统GPS设备的车辆。

在本发明实施例中，预设路段是指交叉口对应的同一行驶方向的一条或多条车道，如一条或多条直行车道，一条或多条左转车道等。

由于早晚高峰容易造成交通拥堵，这一时间段的排队长度通常最长，因此，该预设时间段可以为早高峰的一个预设时间段，如早上七点到八点半，也可以为晚高峰的一个预设时间段，如晚五点到晚七点，具体的，该预设时间段也可以为其他时间段，如预设的一个10分钟的时间段，本发明实施例对此不做限定。

在本发明实施例中，预设车辆为携带全球定位系统GPS(Global PositioningSystem)设备的车辆，可以为浮动车，即安装了车载GPS定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车和出租车，也可以为携带GPS定位装置的其他私家车辆，如通过APP的形式，由用户注册并登陆，实时收集用户的位置信息等。利用无线通信技术测量车辆的位置、速度、方向、车牌等信息。

进一步的，在实际交通中，关于车辆排队一般存在两种情况，即速度为0时加入排队队列，或在车队中速度减至某一个值时加入排队队列，基于此，在本发明实施例中，获取车速小于第一预设值的预设车辆上报的位置信息，可选的，该第一预设值可以取5km/h，本发明实施例对此不做限定。

S102，根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算所述预设路段的第一排队长度。

在本发明实施例中，可选的，根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算每个预设车辆与所述交叉口的垂直距离；根据与所述交叉口的垂直距离的最大值，确定所述预设路段的第一排队长度。

在本发明实施例中，以一个车道为例来说，交叉口是指以该车道的终点为交点并与该车道垂直的直线，以该车道为x轴，以交叉口为y轴，结合预设地图进行匹配，所述预设车辆与所述交叉口的垂直距离指的是与y轴的垂直距离，该距离反应了该车辆距离该车道终点的距离，即该车辆在排队队伍中的长度。

由于车辆分布属于随机分布，排队队尾一定长度内存在预设车辆的概率较高，通过位于排队队伍中的最后一辆预设车辆距离交叉口的距离，即根据与所述交叉口的垂直距离的最大值，确定所述预设路段的第一排队长度。

可选的，为避免一些不在排队队伍中的车辆的干扰，如停在路边的车辆对本方法的干扰，该方法还包括：依次计算所述所有预设车辆与所述预设路段的垂直距离；剔除与所述预设路段的垂直距离大于等于第二预设值的预设车辆上报的位置信息。

举例来说，结合预设地图，以一条车道为例，该车道在地图上为x轴，将与该车道垂直距离，即与x轴的垂直距离大于第二预设值的车辆判定为不在该车道上的车辆，将其位置信息剔除，从而进一步提高了获取第一排队长度的精度。

可选的，若预设车辆为载客车辆，如出租车，其在路边停靠使得乘客上车或下车，但是其不在排队队伍中，容易对本算法造成干扰，基于此，该方法还包括：所述预设车辆为载客车辆，接收所述预设车辆上报的载客信息；若所述预设车辆在所述预设路段的载客信息由载客状态变更为非载客状态，或由非载客状态变更为载客状态，则剔除所述预设车辆上报的位置信息。

S103，根据预设误差和所述第一排队长度获取第二排队长度。

在本发明实施例中，结合步骤S102可知，第一排队长度基于排队队伍中最后一辆预设车辆的位置确定，该排队队伍中在最后一辆预设车辆的后面可能还排有非预设车辆，因此第一排队长度一定小于等于实际排队长度。

基于此，可以在第一排队长度的基础上加上预设误差得到第二排队长度，该预设误差为一个预设长度的值。

可选的，该预设误差的获取包括：在连续N个自然日中，获取所述预设路段每日在所述预设时间段的实测最大排队长度；对所述预设路段每日在所述预设时间段的实测最大排队长度求取平均值；根据所述平均值获取所述预设误差。

该实测最大排队长度的获取可以基于安装在预设路段的视频装置等获取。由于通过视频装置获取排队长度精度较大，但计算难度较大，数据量巨大，因此不适用于日常排队长度的计算，但是，在本发明实施例中，仅将其作为预设误差的获取方法，在连续N个自然日中，获取所述预设路段每日在所述预设时间段的实测最大排队长度，是可行的。

通过本步骤，对第一排队长度进行了误差修正，得到的第二排队长度更接近于实际排队长度。

S104，根据安装在所述预设路段的检测装置获取在所述预设时间段内所述预设路段的车流量，并根据所述车流量获取第三排队长度。

在本发明实施例中，检测装置可以为气压管检测器、压电式检测器等基于压力式采集技术的检测设备，或磁性检测器、磁成像检测器等基于磁频采集技术的检测设备，还可以是视频检测装置，如红外视频检测装置等，具体的，本发明实施例对此不做限定。

具体的，对于第三排队长度的计算，可基于现有的基于累积流入-流出交通量模型或基于交通冲击波理论模型获取，本申请实施例对此不再赘述。

S105，根据所述第二排队长度和所述第三排队长度，通过加权平均算法获取第四排队长度。

可选的，通过如下公式计算所述第四排队长度：

其中L₄为第所述四排队长度，L₂为所述第二排队长度，L₃为所述第三排队长度，

δ与

为预设系数。

可选的，δ与

的设定可依据步骤S101中预设车辆所占总车辆的比例、检测装置的精度以及经验等综合确定，可选的，还可以依据步骤S103中的实测值进行综合确定。

进一步的，由于在步骤S104中，通过检测装置获取第三排队长度的方法，有可能由于检测装置精度差或数据传输过程中数据丢失等原因造成排队长度估算误差较大的问题，当预设车辆所占总车辆的比例越高时，第二排队长度的精度越高于第三排队长度的精度，因此，可选的，该方法还包括：获取在所述预设时间段内通过所述预设路段的预设车辆的数目与所有车辆数目的比例；根据所述比例对δ与

的值进行调整，其中，δ的值随着所述比例的值的增大而增大。

S106，根据所述第四排队长度和所述交叉口的通行能力，确定所述交叉口的信号周期。

第四排队长度即为本发明通过数据融合估算得到的最终排队长度，由于采用多源交通数据进行融合获得，该排队长度的精度高于通过单一来源交通数据估算获得的排队长度。

在排队长度已知的情况下，交叉口同一通行方向的通行能力可通过现有模型计算获得，综合排队长度和交叉口通行能力，即可确定该交叉口该通行方向的信号周期。

由上可知，本发明通过对多种来源的交通数据进行融合，估算交叉口的排队长度，避免了单一来源的交通数据因数据丢失、检测误差、外界干扰等所带来的排队长度估算的准确性和稳定性差的问题，提高了交叉口排队长度估算的精度，进而为信号配时的优化提供了基础。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。

图2示出了本发明实施例提供的基于多源数据融合的信号配时优化装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

如图2所示，该装置包括：预设车辆位置获取单元21、第一排队长度获取单元22、第二排队长度获取单元23、第三排队长度获取单元24、第四排队长度获取单元25和信号周期确定单元26；

所述预设车辆位置获取单元21用于在预设时间段，获取预设路段内车速小于第一预设值的所有预设车辆上报的位置信息，其中，所述预设车辆为携带全球定位系统GPS设备的车辆；

所述第一排队长度获取单元22，用于根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算所述预设路段的第一排队长度；

所述第二排队长度获取单元23，用于根据预设误差和所述第一排队长度获取第二排队长度；

所述第三排队长度获取单元24，用于根据安装在所述预设路段的检测装置获取在所述预设时间段内所述预设路段的车流量，并根据所述车流量获取第三排队长度；

所述第四排队长度获取单元25，用于根据所述第二排队长度和所述第三排队长度，通过加权平均算法获取第四排队长度；

所述信号周期确定单元26，用于根据所述第四排队长度和所述交叉口的通行能力，确定所述交叉口的信号周期。

图3是本发明一实施例提供的终端的示意图。如图3所示，该实施例的终端3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个基于多源数据融合的信号配时优化方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤106。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示单元21至26的功能。

示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端3中的执行过程。

所述终端3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端3的示例，并不构成对终端3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31可以是所述终端3的内部存储单元，例如终端3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端3的外部存储设备，例如所述终端3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，包括：

根据预设误差和所述第一排队长度获取第二排队长度；

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，所述根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算所述预设路段的第一排队长度包括：

根据所述所有预设车辆上报的位置信息，计算每个预设车辆与所述交叉口的垂直距离；

根据与所述交叉口的垂直距离的最大值，确定所述预设路段的第一排队长度。

3.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，该方法还包括：

依次计算所述所有预设车辆与所述预设路段的垂直距离；

剔除与所述预设路段的垂直距离大于等于第二预设值的预设车辆上报的位置信息。

4.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，该方法还包括：

所述预设车辆为载客车辆，接收所述预设车辆上报的载客信息；

若所述预设车辆在所述预设路段的载客信息由载客状态变更为非载客状态，或由非载客状态变更为载客状态，则剔除所述预设车辆上报的位置信息。

5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，该方法还包括：

在连续N个自然日中，获取所述预设路段每日在所述预设时间段的实测最大排队长度；

对所述预设路段每日在所述预设时间段的实测最大排队长度求取平均值；

根据所述平均值获取所述预设误差。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，所述根据所述第二排队长度和所述第三排队长度，通过加权平均算法获取第四排队长度包括：

通过如下公式计算所述第四排队长度：

δ与

为预设系数。

7.根据权利要求6所述的基于多源数据融合的信号配时优化方法，其特征在于，该方法还包括：

获取在所述预设时间段内通过所述预设路段的预设车辆的数目与所有车辆数目的比例；

根据所述比例对δ与

8.一种基于多源数据融合的信号配时优化装置，其特征在于，该装置包括预设车辆位置获取单元、第一排队长度获取单元、第二排队长度获取单元、第三排队长度获取单元、第四排队长度获取单元和信号周期确定单元；

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述基于多源数据融合的信号配时优化方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述基于多源数据融合的信号配时优化方法的步骤。