CN112820110A - 基于大数据的潮汐车道交通控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种基于大数据的潮汐车道交通控制系统，包括：参数采集单元，用于采集各车道的交通状态参数；视频拍摄单元，用于采集各车道的交通视频；中央处理单元，用于根据各车道的交通状态参数，判断目标潮汐车道是否满足预设的通行方向转换条件；分别判断流量溢值与第一流量阈值、第二流量阈值的大小，如果流量溢值≥第一流量阈值且流量溢值≤第二流量阈值，发送执行转换信号到转换单元；转换执行单元，用于接收执行转换信号，并控制目标潮汐车道对应的车道信号灯，将指示方向从当前方向转换为相反方向。本发明解决了现有技术容易引发周边其他相关路段触发车流量瓶颈，从而造成新的交通拥堵点的技术问题。

Description

基于大数据的潮汐车道交通控制系统

技术领域

本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种基于大数据的潮汐车道交通控制系统。

背景技术

随着城镇化的加快，越来越多的人进入城市工作、生活，导致聚集在城市中的人口越来越多，人们的工作和生活也更加集中化。大多数人每天的活动轨迹都为，早上从郊区前往中心城区去工作，晚上由中心城区返回郊区回家，从而“早上进城、晚上出城”的人员数量庞大，造成城市道路交通出现明显的潮汐现象，使得早高峰、晚高峰期间道路资源利用不均，交通拥堵现象严重。

对此，中国专利CN111369789A公开了一种潮汐车道信号灯的控制方法，包括：获取视频车辆检测器采集的各车道的交通状态参数，各车道中至少包括目标潮汐车道、与该目标潮汐车道当前的通行方向相同的车道，以及与该目标潮汐车道当前的通行方向相反的车道；根据各车道的交通状态参数确定目标潮汐车道是否满足预设的通行方向转换条件；若满足，则控制目标潮汐车道对应的车道信号灯将指示方向从当前方向转换为该当前方向的相反方向。

在上述技术方案中，通过视频车辆检测器采集目标潮汐车道和固定车道各自的交通状态参数，进而根据交通状态参数控制目标潮汐车道对应的车道信号灯的指示方向，也即控制目标潮汐车道通行方向，能够提高目标潮汐车道的利用率。但是，控制目标潮汐车道对应的车道信号灯将指示方向从当前方向转换为该当前方向的相反方向，相当于截断了驶入该潮汐车道的主要车流，使潮汐车道的交通压力得到缓解，由于其他相关路段的承载能力也有限，容易引发周边其他相关路段触发车流量的瓶颈，从而造成新的交通拥堵点，扰乱正常的交通秩序。

发明内容

本发明提供一种基于大数据的潮汐车道交通控制系统，解决了现有技术容易引发周边其他相关路段触发车流量的瓶颈，从而造成新的交通拥堵点的技术问题。

本发明提供的基础方案为：基于大数据的潮汐车道交通控制系统，包括：

参数采集单元，用于采集各车道的交通状态参数，并发送交通状态参数，各车道包括目标潮汐车道、与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道、以及与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道；

视频拍摄单元，用于采集各车道的交通视频，并发送各车道的交通视频；

中央处理单元，用于根据各车道的交通状态参数，判断目标潮汐车道是否满足预设的通行方向的转换条件；

如果目标潮汐车道满足预设的通行方向的转换条件：发送触发采集信号到视频拍摄单元，并接收视频拍摄单元采集的各车道的交通视频；

根据目标潮汐车道的交通视频确定目标潮汐车道从当前通行方向转换为相反方向后的流量溢值，流量溢值等于转换之前目标潮汐车道所能容纳的最大车流量与转换之后目标潮汐车道所能容纳的最大车流量的差值；

根据与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道的交通视频确定第一流量阈值，与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道所能容纳的最大车流量为第一流量阈值；

根据与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道的交通视频确定第二流量阈值，与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道所能容纳的最大车流量为第二流量阈值；

分别判断流量溢值与第一流量阈值、第二流量阈值的大小，如果流量溢值≥第一流量阈值且流量溢值≤第二流量阈值，发送执行转换信号到转换单元；

转换执行单元，用于接收执行转换信号，并控制目标潮汐车道对应的车道信号灯，将指示方向从当前方向转换为相反方向。

本发明的工作原理及优点在于：在控制目标潮汐车道对应的车道信号灯将指示方向从当前方向转换为该当前方向的相反方向之前，预先确定流量溢值、第一流量阈值、第二流量阈值；如果流量溢值≥第一流量阈值，表明执行转换信号以后，与目标潮汐车道当前的通行方向相同的车道的车辆能够完全进入到潮汐车道；如果流量溢值≤第二流量阈值，表明执行转换信号以后，原本与目标潮汐车道当前的通行方向相反的车辆能够完全进入到与目标潮汐车道当前的通行方向相反的车道。通过这样的方式，充分利用潮汐车道上下游的通行能力以及承载能力，能够避免引发周边其他路段触发瓶颈，造成新的交通拥堵点，扰乱正常的交通秩序。

本发明预先确定流量溢值、第一流量阈值、第二流量阈值，判断相互之间的大小关系之后才进行转换，解决了现有技术容易引发周边其他相关路段触发车流量的瓶颈，从而造成新的交通拥堵点的技术问题。

进一步，根据与目标潮汐车道当前通行方向相同/相反的车道的交通视频，确定第一/第二流量阈值，具体如下：

对与目标潮汐车道当前通行方向相同/相反的车道的交通视频进行解码和转码；

计算各帧视频中所拍摄到的车辆所占整个视频的面积比例，得出中间面积比例；

确定中间面积比例所在的时间点前后的车流量，该车流量即为第一/第二流量阈值。

有益效果在于：由于交通视频信息量巨大，通过这样的方式，能够对交通视频进行综合分析，都车流量进行准确地估计，以有效提高通行效率。

进一步，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车牌号码，统计外地车辆占比；并判断外地车辆占比是否≤第一阈值，如果外地车辆占比≤第一阈值，才发送执行转换信号到转换执行单元。

有益效果在于：外地车辆占比很大表明当天可能是节假日，其他路段极有可能也处于拥堵状态，通过这样的方式，可以避免在周边其他路段造成新的交通拥堵点。

进一步，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车牌号码，统计经常性车辆占比；并判断经常性车辆占比是否≥第二阈值，如果经常性车辆占比≥第二阈值，才发送执行转换信号到转换执行单元。

有益效果在于：经常性车辆占比很大表明当时处于上班或者下班高峰期，在上班或者下班高峰期拥堵的路段通常是相对固定的，通过这样的方式，有利于快速疏通车辆，也不会造成新的交通拥堵点。

进一步，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车辆排队长度，根据车辆排队长度确定转换时间，并将转换时间发送到转换执行单元。

有益效果在于：根据车辆排队长度确定转换时间，比如说，车辆排队长度越长，表明拥堵的车辆越多，相应的就应当延长转换时间，从而有利于快速疏散拥堵车辆，避免拥堵加剧。

进一步，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别天气状况，根据天气状况确定转换时间，并将转换时间发送到转换执行单元。

有益效果在于：根据天气状况确定转换时间，比如说，在雨天或者阴天，车辆基本都会缓慢行驶，延长转换时间有利于确保车辆有序通过，确保行车安全。

进一步，根据与目标潮汐车道当前通行方向相同/相反的车道二十四小时内的交通视频确定第一/第二流量阈值。

有益效果在于：由于上班高峰期与下班高峰期以天为一个周期，相应的计算一天的数据即可，从而可以降低运算量。

附图说明

图1为本发明基于大数据的潮汐车道交通控制系统实施例的系统结构框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细的说明：

实施例1

实施例基本如附图1所示，包括：

参数采集单元，用于采集各车道的交通状态参数，并发送交通状态参数，各车道包括目标潮汐车道、与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道、以及与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道；

视频拍摄单元，用于采集各车道的交通视频，并发送各车道的交通视频；

中央处理单元，用于根据各车道的交通状态参数，判断目标潮汐车道是否满足预设的通行方向的转换条件；

如果目标潮汐车道满足预设的通行方向的转换条件：发送触发采集信号到视频拍摄单元，并接收视频拍摄单元采集的各车道的交通视频；

根据目标潮汐车道的交通视频确定目标潮汐车道从当前通行方向转换为相反方向后的流量溢值，流量溢值等于转换之前目标潮汐车道所能容纳的最大车流量与转换之后目标潮汐车道所能容纳的最大车流量的差值；

根据与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道的交通视频确定第一流量阈值，与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道所能容纳的最大车流量为第一流量阈值；

根据与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道的交通视频确定第二流量阈值，与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道所能容纳的最大车流量为第二流量阈值；

分别判断流量溢值与第一流量阈值、第二流量阈值的大小，如果流量溢值≥第一流量阈值且流量溢值≤第二流量阈值，发送执行转换信号到转换单元；

转换执行单元，用于接收执行转换信号，并控制目标潮汐车道对应的车道信号灯，将指示方向从当前方向转换为相反方向。

在本实施例中，参数采集单元为视频车辆检测器，视频拍摄单元为云摄像机，视频车辆检测器与云摄像机均安装在各个车道上方的安装杆上；中央处理单元采用服务器，放置在交通部门的监控室；转换执行单元为可编程控制器，用于接收执行转换信号，并控制目标潮汐车道对应的车道信号灯，将指示方向从当前方向转换为相反方向。

具体实施过程如下：

首先，参数采集单元实时采集各车道的交通状态参数，交通状态参数可以包括交通流量、车道占有率，并将采集的交通状态参数发送到中央处理单元，各车道包括目标潮汐车道、与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道、以及与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道。

然后，中央处理单元接收到各车道的交通状态参数，根据各车道的交通状态参数判断目标潮汐车道是否满足预设的通行方向的转换条件。比如说，基于交通流量除以预设的最大交通流量值得到饱和度，将与目标潮汐车道当前通行方向相同的各车道的平均饱和度记为Xa、饱和度阈值记为Xac，将与目标潮汐车道当前通行方向相反的各车道的平均饱和度记为Xb、饱和度阈值记为Xbc，如果同时满足：Xa≥Xac、Xb≤Xbc、Xa/Xb≥S，S为预设的饱和度不均衡系数，判定目标潮汐车道满足预设的通行方向的转换条件。此时，发送触发采集信号到视频拍摄单元，视频拍摄单元采集各车道的交通视频，并将各车道的交通视频发送到中央处理单元。

接着，中央处理单元接收视频拍摄单元采集的各车道的交通视频后，需要根据各车道的交通视频确定流量溢值、第一流量阈值、第二流量阈值，然后判断是否发送执行转换信号到转换单元，具体如下。

第一步，根据目标潮汐车道的交通视频确定目标潮汐车道从当前通行方向转换为相反方向后的流量溢值。在本实施例中，流量溢值等于转换之前目标潮汐车道所能容纳的最大车流量与转换之后目标潮汐车道所能容纳的最大车流量的差值。对于潮汐车道来说，转换后与转换前相比，如果当前通行方向的车道数增加，那么相反方向的车道数必然减小，且数量相等，反之亦然。不难理解，所变化的车道上的车流量即为流量溢值，采用图像识别的方式可确定出具体数量。

第二步，根据与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道的交通视频确定第一流量阈值。在本实施例中，与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道所能容纳的最大车流量为第一流量阈值，具体而言，对与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道的交通视频进行解码和转码，解码和转码的是一天二十四小时内的交通视频；计算各帧视频中所拍摄到的车辆所占整个视频的面积比例，得出中间面积比例，确定出中间面积比例所在的时间点前后的车流量，该车流量即为第一流量阈值。类似的方式，可以根据与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道的交通视频确定出第二流量阈值。

第三步，中央处理单元分别判断流量溢值与第一流量阈值、第二流量阈值的大小，如果同时满足：流量溢值≥第一流量阈值且流量溢值≤第二流量阈值，前者表明执行转换信号以后，与目标潮汐车道当前的通行方向相同的车道的车辆能够完全进入到潮汐车道，后者表明执行转换信号以后，原本与目标潮汐车道当前的通行方向相反的车辆能够完全进入到与目标潮汐车道当前的通行方向相反的车道，故而发送执行转换信号到转换单元。

最后，转换执行单元接收到执行转换信号以后，控制目标潮汐车道对应的车道信号灯，将指示方向从当前方向转换为相反方向。

实施例2

与实施例1不同之处仅在于，

中央处理单元还采用图像识别算法根据各车道的交通视频识别车牌号码，根据车牌号码的汉字和首字母统计外地车辆占比；与此同时，将车牌号码与数据库中预先储存的车牌号码进行对比，统计经常性车辆占比；并判断外地车辆占比是否≤第一阈值、经常性车辆占比是否≥第二阈值，如果外地车辆占比≤第一阈值且经常性车辆占比≥第二阈值，才发送执行转换信号到转换执行单元。

此外，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车辆排队长度以及天气状况，根据车辆排队长度和天气状况确定转换时间，也即指示方向从当前方向转换为相反方向所持续的时间，具体确定规则由人为预先设定。比如说，车辆排队长度越长，表明拥堵的车辆越多；在雨天或者阴天，车辆基本都会缓慢行驶，相应的就应当延长转换时间，确保车辆有序通过。

实施例3

与实施例2不同之处仅在于，在同时满足以下两个条件时：(1)目标潮汐车道满足预设的通行方向的转换条件，(2)流量溢值≥第一流量阈值且流量溢值≤第二流量阈值；还判断目标潮汐车道是否可能出现塌陷。

针对这样的一种特殊情况：目标潮汐车道经过一座立交桥，也即目标潮汐车道有一段建设在立交桥上，立交桥的正下方为普通车道，目标潮汐车道与普通车道相互垂直。当车辆经过立交桥时，会引起目标潮汐车道路基的振动。如果同时普通车道上有大负荷的卡车经过，比如说100吨左右的运煤车，卡车会引起地基的振动，这种振动会传递到立交桥上的目标潮汐车道的路基之中。

在本实施例中，在中国专利CN110761262A一种自供能的高铁路基监测系统及监测方法的基础上适当加以改进，以检测在此种情况下目标潮汐车道是否可能出现塌陷。具体来说，当目标潮汐车道处于上下班高峰时段时，如果普通车道上同时有大负荷的卡车经过，就需要剔除掉大负荷的卡车经过时引起地基的振动的影响。

首先，通过预先的模拟实验，得到大负荷的卡车经过立交桥下方的普通车道时引起立交桥上目标潮汐车道路基的振动。比如说，大负荷的卡车采用120吨的运煤的卡车，参考中国专利CN110761262A的方式，检测卡车经过时立交桥上目标潮汐车道路基的电压峰值，记为参考峰值。

然后，参考中国专利CN110761262A的方式，检测当目标潮汐车道处于上下班高峰时段时的电压峰值。判断第二阈值≤(电压峰值—参考峰值)＜第一阈值是否成立，如果第二阈值≤(电压峰值—参考峰值)＜第一阈值成立，表明剔除掉大负荷的卡车经过时引起地基的振动的影响以后，目标潮汐车道路基的振动还是比较大，故而目标潮汐车道路基可能出现了损坏或者塌陷，故而需要及时进行预警，对目标潮汐车道上的车辆进行限流，以分批通行、减轻目标潮汐车道承受的载荷。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (7)

1.基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，包括：

参数采集单元，用于采集各车道的交通状态参数，并发送交通状态参数，各车道包括目标潮汐车道、与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道、以及与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道；

视频拍摄单元，用于采集各车道的交通视频，并发送各车道的交通视频；

中央处理单元，用于根据各车道的交通状态参数，判断目标潮汐车道是否满足预设的通行方向的转换条件；

如果目标潮汐车道满足预设的通行方向的转换条件：发送触发采集信号到视频拍摄单元，并接收视频拍摄单元采集的各车道的交通视频；

根据目标潮汐车道的交通视频确定目标潮汐车道从当前通行方向转换为相反方向后的流量溢值，流量溢值等于转换之前目标潮汐车道所能容纳的最大车流量与转换之后目标潮汐车道所能容纳的最大车流量的差值；

根据与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道的交通视频确定第一流量阈值，与目标潮汐车道当前通行方向相同的车道所能容纳的最大车流量为第一流量阈值；

根据与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道的交通视频确定第二流量阈值，与目标潮汐车道当前通行方向相反的车道所能容纳的最大车流量为第二流量阈值；

分别判断流量溢值与第一流量阈值、第二流量阈值的大小，如果流量溢值≥第一流量阈值且流量溢值≤第二流量阈值，发送执行转换信号到转换单元；

转换执行单元，用于接收执行转换信号，并控制目标潮汐车道对应的车道信号灯，将指示方向从当前方向转换为相反方向。

2.如权利要求1所述的基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，根据与目标潮汐车道当前通行方向相同/相反的车道的交通视频，确定第一/第二流量阈值，具体如下：

对与目标潮汐车道当前通行方向相同/相反的车道的交通视频进行解码和转码；

计算各帧视频中所拍摄到的车辆所占整个视频的面积比例，得出中间面积比例；

确定中间面积比例所在的时间点前后的车流量，该车流量即为第一/第二流量阈值。

3.如权利要求2所述的基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车牌号码，统计外地车辆占比；并判断外地车辆占比是否≤第一阈值，如果外地车辆占比≤第一阈值，才发送执行转换信号到转换执行单元。

4.如权利要求3所述的基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车牌号码，统计经常性车辆占比；并判断经常性车辆占比是否≥第二阈值，如果经常性车辆占比≥第二阈值，才发送执行转换信号到转换执行单元。

5.如权利要求4所述的基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别车辆排队长度，根据车辆排队长度确定转换时间，并将转换时间发送到转换执行单元。

6.如权利要求5所述的基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，中央处理单元还用于根据各车道的交通视频识别天气状况，根据天气状况确定转换时间，并将转换时间发送到转换执行单元。

7.如权利要求6所述的基于大数据的潮汐车道交通控制系统，其特征在于，根据与目标潮汐车道当前通行方向相同/相反的车道二十四小时内的交通视频确定第一/第二流量阈值。

Images