CN111612669A - 车道排队长度估算方法、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents

车道排队长度估算方法、系统、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN111612669A CN202010332562.1A CN202010332562A CN111612669A CN 111612669 A CN111612669 A CN 111612669A CN 202010332562 A CN202010332562 A CN 202010332562A CN 111612669 A CN111612669 A CN 111612669A
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Abstract

本发明公开了一种车道排队长度估算方法、系统、计算机设备和存储介质,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,只需要单独的路口中各个车道的过车数据,将过车数据划分为单位时段的数据并通过各个时段的数据进行排队长度的估算,需要的过车数据方便获取,能够估算路口各个车道的排队长度且准确性高。

Description

车道排队长度估算方法、系统、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及交通数据分析技术领域,特别是涉及一种车道排队长度估算方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着城市的发展、人口的激增,交通拥堵问题是目前交通领域亟待解决的问题,十字路口作为城市交通的枢纽,也是交通拥堵现象最常见、最严重的地方。为了制定有效的解决方案,改善路口的拥堵状况,提高路口的通行能力,需要准确的判断路口各个车道的拥堵状况,各个车道的排队长度能够直观反映该车道在路口的拥堵程度,同时,车道的排队长度也是制定交通信号灯控制方案的非常关键的输出参数。
然而,在相关技术中,可通过视频相机、雷达等设备进行排队车辆的检测,但是,在城市中各个路口安装上述设备的成本高;相关技术中利用现有设备进行的排队长度估算都要利用上下游路口的数据,无法单独地利用单个路口数据进行估算,上下游路口间耦合性高、数据处理繁琐且准确性较低。
针对相关技术中,路口各个车道的排队长度估算成本高、数据处理繁琐且准确性低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中,路口各个车道的排队长度估算成本高、数据处理繁琐且准确性低的问题,本发明提供了一种车道排队长度估算方法、系统、计算机设备和存储介质。
根据本发明的一个方面,提供了一种车道排队长度估算方法,所述方法包括:
根据预设的时长将过车时间划分为单位时段;
根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量计算车道在所述第二时段的排队长度。
在其中一个实施例中,所述根据预设的时长将过车时间划分为单位时段之后,所述方法包括:
根据所述第二时段的过车量计算所述第二时段的平均周期过车量,根据所述平均周期过车量计算车道饱和度;
根据所述车道饱和度判断所述车道是否存在排队车辆,在所述车道饱和度小于饱和阈值的情况下,所述车道无排队车辆;在所述车道饱和度大于或者等于所述饱和阈值的情况下,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化量计算所述车道在所述第二时段的排队长度,其中,所述第一时段和所述第二时段均为存在排队车辆的时段。
在其中一个实施例中,所述根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化计算车道在所述第二时段的排队长度包括:
获取连续排队时长中的所述单位时段数量m以及所述连续排队时长中各个单位时段的所述平均周期车流量Volk[lan]和所述车道饱和度Sk[lan];
根据公式1计算ΔQ′k[lan]
Figure BDA0002465489060000021
其中,
Figure BDA0002465489060000022
Sup为所述车道饱和阈值,所述第二时段k为所述连续排队时长的一个单位时段;
根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量,用公式2计算车道在所述第二时段的排队长度:
Figure BDA0002465489060000023
在其中一个实施例中,所述根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量计算车道在所述第二时段的排队长度还包括:
所述ΔQ′k[lan]的权值为ω1,所述ΔQ″k[lan]的权值为ω2
根据公式3计算所述第二时段的排队长度
Figure BDA0002465489060000031
其中,ω12=1。
在其中一个实施例中,所述根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化量计算在所述第二时段的排队长度还包括:
计算车道绿信比,所述车道绿信比为所述单位时段内绿灯时长与所述单位时段时长的比值:
根据所述车道绿信比计算所述车道饱和度Sk[lan]以及ΔQ″k[lan];
根据所述公式3计算所述第二时段的排队长度。
在其中一个实施例中,在所述根据第一时段的排队长度、第二时段所在的连续排队时段的时长以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化计算车道在所述第二时段的排队长度之后,还包括以下步骤:
根据所述车道长度设定最大排队长度;
根据所述最大排队长度对所述排队长度进行校正。
根据本发明的另一个方面,提供了一种车道排队长度估算系统,所述系统包括时段模块和估算模块:
所述时段模块,用于根据预设的时长将过车时间划分为单位时段;
所述估算模块,用于根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化量计算车道在所述第二时段的排队长度,其中,所述第一时段和所述第二时段为顺序相邻的所述单位时段。
在其中一个实施例中,所述系统还包括电警设备:
所述电警设备用于获取所述过车时间和过车流量,所述过车时间和所述过车流量用于所述时段模块和所述估算模块进行所述排队长度的计算。
根据本发明的另一个方面,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法。
根据本发明的另一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述任一所述方法。
通过本发明,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,只需要单独的路口中各个车道的过车数据,将过车数据划分为单位时段的数据并通过各个时段的数据进行排队长度的估算,需要的过车数据方便获取,能够估算路口各个车道的排队长度且准确性高。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对发明的不当限定。
在附图中:
图1是根据本发明实施例的车道排队长度估算方法的应用环境示意图;
图2是根据本发明一个实施例的车道排队长度估算方法的流程图一;
图3是根据本发明一个实施例的车道排队长度估算方法的流程图二;
图4是根据本发明一个实施例的车道排队长度估算方法的流程图三;
图5是根据本发明一个具体实施例车道是否排队的判定流程图;
图6是根据本发明一个具体实施例的车道排队长度计算流程图;
图7是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图一;
图8是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图二;
图9是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图三;
图10是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图四;
图11是根据本发明实施例的车道排队长度估算系统的结构框图一;
图12是根据本发明实施例的车道长度估算系统的结构框图二;
图13是根据本发明实施例的计算机设备的内部结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
需要说明的是,本发明实施例所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序,“第一”、“第二”、“第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。可以理解地,“第一”、“第二”区分的对象在适当情况下可以互换,以使这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本申请提供的车道排队长度估算方法,可以应用于各类可以获取到路口车道过车数据的应用环境中,图1是根据本发明实施例的车道排队长度估算方法的应用环境示意图,如图1所示。其中,过车数据获取设备102通过网络与计算机设备104通过网络进行通信。计算机设备104根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,并根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度。其中,过车数据获取设备102可以但不限于是路口的电子警察或者电子卡口等监控设备,计算机设备104可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑,也可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,提供了一种车道排队长度估算方法,图2是根据本发明一个实施例的车道排队长度估算方法的流程图一,如图2所示,该方法包括如下步骤:
步骤S210,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段;在步骤S210中,将当前路口某个车道lan的过车数据按照预设的时长,如n分钟为单位时长,划分为单位时段,作为数据分析的最小时间单元。
步骤S220,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度。在步骤S220中,第一时段和第二时段是顺序相邻的时段,假设当前时段为k,则上述第一时段为k-1时段,第二时段为k时段,即上述步骤S220可以描述为根据k-1时段的排队长度、k时段的过车量以及k时段相对于k-1时段的过车量的变化量可以计算出车道在k时段的排队长度。首先,获取k-1时段的排队车辆为5辆;其次,k时段的过车量为43辆,并根据经验值可以获得该车道的饱和过车量,该饱和过车量指示该车道的最大过车量,假设该饱和过车量为45辆,则可以理解为排队车辆中有2辆可以在本时段通过路口,即排队车辆将减少2辆;最后,考虑k时段相对于k-1时段的过车量的变化量,即k-1时段的过车量与k时段过车量的差值,即,当k时段的过车量与k-1时段相同时,k时段也会产生5辆排队车辆,而k时段的过车量比k-1时段的过车量大一辆时,可以理解为k时段的排队车辆将比k-1时段少一辆,综合上述三方面的影响,计算出当前时段k的排队长度。
优选地,在将当前路口某个车道lan的过车数据按照预设的时长,如n分钟为单位时长,划分为单位时段后,计算各个时段的平均周期过车量
Figure BDA0002465489060000061
其中,Voli[lan]为车道在n分钟第i周期过车流量,上述周期是指路口对应于该车道的信号灯从变为红色到再次变为红色的时期,num为n分钟所包含周期个数,可选地,n可取5~10;用平均周期过车量作为该单位时段的过车量,进行后续计算。
需要说明的是,上述三方面是在利用本实施例中的车道排队长度估算方法计算排队长度时纳入考虑的三个主要因素,其计算方式并不仅限于上述的简单计算方法,例如,上述计算方式中默认各个单位时段内的绿灯时间是相等的,在绿灯时间变化的情况下,则可以通过车流量的饱和量乘以通行时间来获取上述饱和过车量;此外,在k-1时段不存在排队车辆的情况下,也可以将k-1时段的排队长度以及考虑k时段相对于k-1时段的过车量的变化量这两个因素的影响值视为零。即在上述实施例的三个基本考虑因素之外,根据实际的应用场景,可能存在额外的或者可以忽略的排队长度影响因素,但这些方案可以视为是本实施所提供的车道排队长度估算方法的变形,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。
通过上述步骤S210和步骤S220,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,上述车道排队估算方法只需要单独的路口中各个车道的过车数据,将过车数据划分为单位时段的数据并通过比较前后相邻单位时段的数据对排队长度进行估算,需要的过车数据量少,而且能够准确估算路口各个车道的排队长度。
在一个实施例中,图3是根据本发明一个实施例的车道排队长度估算方法的流程图二,如图3所示,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段之后,该方法包括:
步骤S310,根据第二时段的过车量计算第二时段的平均周期过车量,根据平均周期过车量计算车道饱和度;在本步骤S310中,通过k时段的平均周期过车量Volk[lan]以及公式4计算车道饱和度Sk[lan],
Figure BDA0002465489060000071
其中,GTi[lan]为该n分钟时段内各个周期中车道lan所在相位的绿灯时间,Vols[lan]为车道饱和流量,可选地,Vols[lan]取1600~1800辆/小时。
步骤S320,根据车道饱和度判断车道是否存在排队车辆,在车道饱和度小于饱和阈值的情况下,该车道无排队车辆;在车道饱和度大于或者等于饱和阈值的情况下,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的车流量的变化量计算车道在第二时段的排队长度。在步骤S320中,车道的饱和阈值是根据经验值得到的,优选地,当车道lan为直行道、直右道、直左道的情况下,车道饱和阈值Sup可以取0.75~0.8,车道lan为左转道、右转道以及可掉头车道的情况下,车道饱和阈值Sup可以取0.7~0.75。
在Sk[lan]<Sup的情况下,k时段无排队车辆即Qk[lan]=0。
若Sk[lan]≥Sup,则根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的车流量的变化量计算车道在第二时段的排队长度。通过步骤S310和步骤S320,在计算排队长度之前,先根据车道的饱和度以及车道的饱和度阈值判断该车道是否存在排队,若不存在排队则无需进行后续计算,从而使得车道排队长度的计算更加高效和准确。
在一个实施例中,图4是根据本发明一个实施例的车道排队长度估算方法的流程图三,如图4所示,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化计算车道在第二时段的排队长度包括:
步骤S410,获取连续排队时长中的单位时段数量m以及连续排队时长中各个单位时段的平均周期车流量Volk[lan]和车道饱和度Sk[lan]。其中,获取连续排队时长中的单位时段数量m可以根据车道饱和度Sk[lan]和车道饱和阈值Sup进行判断,获取过饱和时间段个数m:分别从当前时段k向前、向后遍历...,k-2,k-1,k,k+1,k+2,...,获取过饱和持续的单位时间段个数。
步骤S420,根据公式1计算ΔQ′k[lan],
Figure BDA0002465489060000081
其中,
Figure BDA0002465489060000082
Sup为车道饱和阈值,第二时段k为m个连续排队单位时段中的一个;上述ΔQ′k[lan]是在各个连续排队单位时段中车道饱和度的影响下排队长度的变化量。
步骤S430,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量,用公式2计算车道在第二时段的排队长度:
Figure BDA0002465489060000083
上述公式2中的Qk-1[lan]指示k时段的排队长度,ΔQ″k[lan]指示k时段相对于k-1时段的过车量的变化量,即ΔQ″k[lan]=Volk-1(lan)-Volk(lan)。在k-1时段不存在排队的情况下,Qk-1[lan]为零,而且由于k-1时段没有排队,因此k时段相对于k-1时段的过车量的变化量对于排队长度的影响也并没有意义,因此,在这种情况下,排队长度仅由ΔQ′k[lan]计算得到,此时的
Figure BDA0002465489060000091
上述步骤S410至步骤S430,在计算排队长度时考虑了连续排队时间对排队长度的影响,并且在计算排队长度时考虑了k-1时段不存在排队的情况,从而使得排队长度的计算更加准确,对于不同车辆排队情况的针对性更强。
在一个实施例中,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度还包括:
令ΔQ′k[lan]的权值为ω1,ΔQ″k[lan]的权值为ω2
根据公式3计算第二时段的排队长度
Figure BDA0002465489060000092
在本实施例中,在计算排队长度时,ΔQ′k[lan]和ΔQ″k[lan]还分别引入了权值,由于ΔQ′k[lan]和ΔQ″k[lan]本质上都是过车量对排队长度的影响,优选地,设定ω2+|ω1|=1;另一方面,由于连续m个时段的排队必然经历了排队长度变长以及排队长度逐渐减小的过程,因此,根据k时段在m时段中的位置,还可以改变ω1值的正负。例如,根据公式5计算持续时间段m从0开始的中间位置md,如下:
Figure BDA0002465489060000093
Figure BDA0002465489060000094
ω2=0.2。在本实施例中,在公式2的基础上,为ΔQ′k[lan]和ΔQ″k[lan]增加了权值,一方面区分了ΔQ′k[lan]和ΔQ″k[lan]对排队长度的影响程度,同时,也可以根据实际排队长度的变化,对ΔQ′k[lan]的权值的正负进行定义,从而使得排队长度的计算更加准确。
在一个实施例中,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的车流量的变化量计算在第二时段的排队长度还包括:
根据公式6计算车道绿信比,车道绿信比为单位时段内绿灯时长与单位时段时长的比值;
Figure BDA0002465489060000101
其中,Ti为该n分钟单位时段内各个周期时长。根据车道绿信比,以及公式7计算车道饱和度Sk[lan]:
Figure BDA0002465489060000102
再根据车道绿信比,以及公式8、公式9计算ΔQ″k[lan]:
Figure BDA0002465489060000103
考虑绿信比的影响,ΔQ″k[lan]计算如下:
ΔQ″k[lan]=γk[lan]×σk[lan] 公式9
公式8中的σk[lan]是相对车流量的变化,指示了相对车流量的变化对排队长度的影响。在σk[lan]>0的情况下,通过车流量相对减少,排队长度增加,在σk[lan]≤0的情况下,通过车流量相对增加,排队长度减少。
最后,根据公式3计算第二时段的排队长度。在本实施例中,考虑了绿灯时间非恒定的情况下,车道排队长度的计算方式,从而使得车道排队长度的计算更加准确。
在一个实施例中,在根据第一时段的排队长度、第二时段所在的连续排队时段的时长以及第二时段相对于第一时段的车流量的变化计算车道在第二时段的排队长度之后,还包括以下步骤:根据车道长度设定最大排队长度;根据最大排队长度对排队长度进行校正。
在本实施例中,引入了最大排队长度对计算出的排队长度进行校正,例如,仅考虑路口排队车辆最多3个周期通过路口,则最大排队长度为:
Figure BDA0002465489060000111
其中,
Figure BDA0002465489060000112
那么,在
Figure BDA0002465489060000113
的情况下,则
Figure BDA0002465489060000114
在Qk[lan]<0的情况下,Qk[lan]=0。在实际应用场景中,最大排队长度也可以根据该路口与相邻路口间路段长度进行取值。
除了对排队长度进行校正之外,最大排队长度也可以用于对上述ΔQ′k[lan]的权值ω1进行更加详细的限定,由于存在最大排队长度,如果
Figure BDA0002465489060000115
排队车辆变化趋势如下:逐步增加到最大值,然后平稳波动,最后排队逐步消散。如果
Figure BDA0002465489060000116
排队车辆变化趋势如下:排队先逐步增加,再逐步消散。相应地,
Figure BDA0002465489060000117
Figure BDA0002465489060000118
Figure BDA0002465489060000119
Figure BDA00024654890600001110
最大排队长度不仅可以用于校正排队长度的计算值,还可以更加准确地对ΔQ′k[lan]的权值ω1进行取值,从而使得排队长度的计算更加准确。
在一个具体的实施例中,图5是根据本发明一个具体实施例车道是否排队的判定流程图,图6是根据本发明一个具体实施例的车道排队长度计算流程图,如图5、图6所示,该车道排队长度计算过程如下:
步骤S510,数据处理:将路口过车数据按车道划分;
步骤S520,数据统计:将车道过车数据按5分钟划分;划分得到单位时段;
步骤S530,饱和计算:统计各个时段绿信比,并计算车道时段饱和度
步骤S540,判断饱和度是否达到阈值;在饱和度未达到阈值的情况下,车道不存在排队,在饱和度达到阈值的情况下,车道存在排队。
步骤S610,统计当前时段排队持续时段总数;
步骤S620,计算排队持续时段最大排队车辆;
步骤S630,基于饱和度计算排队长度影响因素;
步骤S640,基于车流相对变化计算排队长度影响因素;
步骤S650,计算排队长度各影响因素权重;
步骤S660,排队长度计算并校正。在步骤S660完成后,该流程重新回到步骤S610计算下一时段的排队长度。
图7是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图一,图8是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图二,图9是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图三,图10是根据本发明一个具体实施例车道排队长度计算方法的应用示意图四,如图7、图8、图9、图10所示,上述车道排队长度计算方法可以较为准确地对车道的排队长度进行估算。
应该理解的是,虽然图2至图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2至图6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
对应于上述车道排队长度估算方法,在本实施例中,还提供了一种车道排队长度估算系统,该系统用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的设备较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
在一个实施例中,提供了一种车道排队长度估算系统,图11是根据本发明实施例的车道排队长度估算系统的结构框图一,如图11所示,该系统包括:时段模块112和估算模块114,其中:
时段模块112,用于根据预设的时长将过车时间划分为单位时段;
估算模块114,用于根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的车流量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,其中,第一时段和第二时段为顺序相邻的单位时段。
通过上述设备,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,只需要单独的路口中各个车道的过车数据,将过车数据划分为单位时段的数据并通过各个时段的数据进行排队长度的估算,需要的过车数据方便获取,能够估算路口各个车道的排队长度且准确性高。
在一个实施例中,图12是根据本发明实施例的车道长度估算系统的结构框图二,如图12所示,该系统还包括电警设备122,通过复用路口电子警察过车数据,估算路口各个车道绿灯结束时排队车辆的方法,无需新增检测设备,降低了成本,可以大规模应用于城市路口。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车道排队长度估算方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中,图13是根据本发明实施例的计算机设备的内部结构示意图,如图13所示,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车道排队长度估算方法。
本领域技术人员可以理解,图13中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述各实施例提供的车道排队长度估算方法中的步骤。
通过上述计算机设备,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,只需要单独的路口中各个车道的过车数据,将过车数据划分为单位时段的数据并通过各个时段的数据进行排队长度的估算,需要的过车数据方便获取,能够估算路口各个车道的排队长度且准确性高。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例提供的车道排队长度估算方法中的步骤。
通过上述计算机可读存储介质,根据预设的时长将过车时间划分为单位时段,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及第二时段相对于第一时段的过车量的变化量计算车道在第二时段的排队长度,只需要单独的路口中各个车道的过车数据,将过车数据划分为单位时段的数据并通过各个时段的数据进行排队长度的估算,需要的过车数据方便获取,能够估算路口各个车道的排队长度且准确性高。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车道排队长度估算方法,其特征在于,所述方法包括:
根据预设的时长将过车时间划分为单位时段;
根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量计算车道在所述第二时段的排队长度,其中,所述第一时段和所述第二时段为顺序相邻的时段。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设的时长将过车时间划分为单位时段之后,所述方法包括:
根据所述第二时段的过车量计算所述第二时段的平均周期过车量,根据所述平均周期过车量计算车道饱和度;
根据所述车道饱和度判断所述车道是否存在排队车辆,在所述车道饱和度小于饱和阈值的情况下,所述车道无排队车辆;在所述车道饱和度大于或者等于所述饱和阈值的情况下,根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化量计算所述车道在所述第二时段的排队长度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化计算车道在所述第二时段的排队长度包括:
获取连续排队时长中的所述单位时段数量m以及所述连续排队时长中各个单位时段的所述平均周期车流量Volk[lan]和所述车道饱和度Sk[lan];
根据公式1计算ΔQ′k[lan]
Figure FDA0002465489050000011
其中,
Figure FDA0002465489050000012
Sup为所述车道饱和阈值,所述第二时段k为所述连续排队时长的一个单位时段;
根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量,用公式2计算车道在所述第二时段的排队长度:
Figure FDA0002465489050000021
其中,Qk-1[lan]指示所述第一时段的排队长度,ΔQ′k[lan]指示所述m个所述单位时段的所述车道饱和度影响下所述排队长度的变化量,ΔQ″k[lan]指示所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的过车量的变化量计算车道在所述第二时段的排队长度还包括:
所述ΔQ′k[lan]的权值为ω1,所述ΔQ″k[lan]的权值为ω2
根据公式3计算所述第二时段的排队长度
Figure FDA0002465489050000022
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化量计算在所述第二时段的排队长度还包括:
计算车道绿信比,所述车道绿信比为所述单位时段内绿灯时长与所述单位时段时长的比值;
根据所述车道绿信比计算所述车道饱和度Sk[lan]以及ΔQ″k[lan];
根据所述公式3计算所述第二时段的排队长度。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,在所述根据第一时段的排队长度、第二时段所在的连续排队时段的时长以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化计算车道在所述第二时段的排队长度之后,还包括以下步骤:
根据所述车道长度设定最大排队长度;
根据所述最大排队长度对所述排队长度进行校正。
7.一种车道排队长度估算系统,其特征在于,所述系统包括时段模块和估算模块:
所述时段模块,用于根据预设的时长将过车时间划分为单位时段;
所述估算模块,用于根据第一时段的排队长度、第二时段的过车量以及所述第二时段相对于所述第一时段的车流量的变化量计算车道在所述第二时段的排队长度,其中,所述第一时段和所述第二时段为顺序相邻的所述单位时段。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述系统还包括电警设备:
所述电警设备用于获取所述过车时间和过车流量,所述过车时间和所述过车流量用于所述时段模块和所述估算模块进行所述排队长度的计算。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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