车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法技术方案

本发明专利技术公开一种车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法，涉及城市交通管理领域，包括：获取多模态感知数据，将地图车道信息与多模态感知数据进行匹配，获得每个车道的时间序列数据集；对时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量；对固定车辆流量与随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量；根据路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件；若全局预测车流量满足全局约束条件，则将全局预测车流量作为预测结果，解决了传统方法检测准确率低的问题，可以全面准确地对车流量进行检测，提高了检测准确率。检测准确率。检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法


[0001]本专利技术涉及城市交通管理
，特别是涉及一种车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法。

技术介绍

[0002]交通路口作为城市交通道路网络的主要组成部分，它是否正常畅通将会直接影响城市交通道路网络的运行。交通拥堵是我国新型城镇化建设进程中面临的代表性“城市病”问题，对社会经济发展造成巨大损失。交通状况优化是预防和缓解交通拥堵的关键。
[0003]然而，传统车流量获取方法通过线圈检测车流量，对于线圈覆盖范围外的车辆无法获得交通信息，导致传统车流量获取方法获取的车流量不能准确地反应实际的交通情况，使得检测准确率低，从而影响了交通信号控制的效率，造成绿灯空放等宝贵的时间资源浪费。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决传统车流量获取方法对于线圈覆盖范围外的车辆无法获得交通信息导致的检测准确率低的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法。
[0005]本专利技术提供一种车流量预测方法，包括：获取多模态感知数据，将地图车道信息与所述多模态感知数据进行匹配，获得每个车道的时间序列数据集；对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量；对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量；根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件；若所述全局预测车流量满足所述全局约束条件，则将所述全局预测车流量作为预测结果。
[0006]本专利技术提供一种车流量预测系统，包括：时间序列数据集获取模块，用于获取多模态感知数据，将地图车道信息与所述多模态感知数据进行匹配，获得每个车道的时间序列数据集；数据分析模块，用于对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量；数据处理模块，用于对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量；约束条件判断模块，用于根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系
以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件；全局预测车流量获取模块，用于若所述全局预测车流量满足所述全局约束条件，则将所述全局预测车流量作为预测结果。
[0007]本专利技术提供一种城市交通信号机控制方法，采用上述实施例中所述的车流量预测方法获取车流量，所述车流量应用于城市交通信号机控制方法。
[0008]上述车流量预测方法、预测系统及城市交通信号机控制方法中，将地图车道信息与多模态感知数据进行融合匹配，形成了包含路口所有方向车道级秒级粒度的实时准确数据，形成时间序列数据集。对时间序列数据集进行固定车辆流量与随机车辆流量两个不同方向的分析，并进行加权平均处理，充分将固定车辆流量与随机车辆流量进行了融合，获得每个单路口的路口预测车流量，进而进一步计算获知全局预测车流量，全面覆盖了整个交通情况下的交通数据信息，可以更加准确地对车流量进行检测。基于单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件，可以进一步对加权平均处理中的权重系数进行修正，不断地反复修正，直至使得全局预测车流量满足全局约束条件，作为预测结果。
[0009]通过本专利技术提供的车流量预测方法，以高频率、全采样、全自动化数据代替人工低频率、实地抽时段、手动统计，以自动化算法代替人工配时，可以全面准确地对车流量进行检测，提高了检测准确率，具有安全、高效、公平的优点。从而，将本专利技术提供的车流量预测方法，应用到优化路口交通信号控制方案中，可以更好地保障路口安全、高效、公平运行。
附图说明
[0010]图1是本专利技术提供的车流量预测方法的步骤流程示意图。
[0011]图2是本专利技术提供的基于多模态感知的车辆流向预测方法的步骤流程示意图。
[0012]图3是本专利技术提供的城市交通信号机控制方法的步骤流程示意图。
[0013]图4是本专利技术提供的车流量预测系统的步骤流程示意图。
[0014]图5是本专利技术提供的基于多模态感知的车辆流向预测系统的步骤流程示意图。
[0015]图6是本专利技术提供的城市交通信号机控制系统的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
[0017]通过高精度地图，获取车道边界、车道线、转向线、绿化带、隔离带等多种道路信息图层，并获取对应的经纬度信息。路口与路段的空间拓扑关系，表明了城市交通道路的位置关系。
[0018]多模态感知数据通过雷视一体机获得，融合了雷达设备与视频设备共同采集的感知数据。多模态感知数据包括车辆唯一编号，时间戳，车牌，经度，纬度，速度，车辆航向角，车型，车身颜色，车身喷涂，车辆摆件，车内人员，车辆改装等信息。
[0019]根据高精度地图的道路分层信息，筛选出水泥护栏、桥墩、路边墙、建筑物、隧道墙等面图层区域作为不合理位置区域，也可以理解为障碍区。通过对不合理位置区域的划分，可以对不合理的数据进行剔除。
[0020]对多模态感知数据中的异常数据进行筛选。获取的多模态感知数据以数组的形式
存储，随机选取第i个多模态感知数据组中的经度、纬度以及车辆速度等信息。若经度与纬度中至少一个为非数字，则删除第i个多模态感知数据组。若经度与纬度表明位置为障碍区，则删除第i个多模态感知数据组。若车辆速度超过速度阈值，不在合理的范围内，例如不符合正常车辆行驶速度的理论值，则删除第i个多模态感知数据组。
[0021]对于任意一个车辆，通过多模态感知数据，可以获得对应的基础信息数据与时序数据。基础信息数据包括车辆唯一编号、车牌、车型、车身颜色、车身喷涂、车辆摆件、车内人员、车辆改装等。时序数据包括时间戳、经度、纬度、速度以及车辆航向角等。
[0022]高精地图采用分图层方式制作，通过车道图层的属性信息，提取出车道集{lane1，lane2，lane3，
…
，lane
n
}，其中第i个车道lane
i
，包含由多个点组成的车道轮廓点集，每个点包含点的经纬度信息，且各点连接起来形成封闭平面。
[0023]对于清洗后的多模态感知数据中任意一个车辆数据vehicle
j
，对应的时序数据为{（经度lng
j1
，纬度lat
j1
），（经度lng
j2
，纬度lat
j2
），（经度lng
j3
，纬度lat
j3
），
…
，（经度lng
jn
，纬度lat
jn
）}，计算经度lng
jm
和纬度lat
jm
与车道lane
i
的匹配关系。如果车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车流量预测方法，其特征在于，包括：获取多模态感知数据，将地图车道信息与所述多模态感知数据进行匹配，获得每个车道的时间序列数据集；对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量；对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量；根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件；若所述全局预测车流量满足所述全局约束条件，则将所述全局预测车流量作为预测结果。2.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述若所述全局预测车流量满足所述全局约束条件，则将所述全局预测车流量作为预测结果之后，所述方法还包括：若所述全局预测车流量不满足所述全局约束条件，则对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理中的权重系数进行修正，直至满足所述全局约束条件。3.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断全局预测车流量是否满足全局约束条件，包括：根据所述路口预测车流量、单路口之间的空间拓扑关系以及路口上下游驶出驶入关系，判断基于所述全局预测车流量中车辆聚集区域数量与车辆平均投影面积的乘积是否小于或等于聚集区域面积；若是，则将所述全局预测车流量作为预测结果；若否，则调整对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理的权重系数；其中，所述固定车辆流量对应的权重系数大于所述随机车辆流量对应的权重系数。4.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的固定车辆流量与随机车辆流量，包括：根据时间序列分析法，对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的所述固定车辆流量；根据随机车型与时间的正态分布模型，对所述时间序列数据集进行分析预测，获得每个单路口的所述随机车辆流量。5.根据权利要求1所述的车流量预测方法，其特征在于，所述对所述固定车辆流量与所述随机车辆流量进行加权平均处理，获得每个单路口的路口预测车流量，包括：对所述固定车辆流量依次进行突变流量平滑与进出总量校验，获得预处理固定车辆流量；对所述随机车辆流量依次进行突变流量平滑与进出总量校验，获得预处理随机车辆流量；对所述预处理固定车辆流量与所述预处理随机车辆流量进行加权平均处理，获得所述路口预测车流量...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，廖福坤，张宇昂，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：