【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路段交通事件检测，特别是涉及一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法。
技术介绍
1、交通事件包括事故、车辆故障、施工、恶劣天气等影响道路通行能力的交通状况，是造成拥堵的主要原因。交通事件的及时检测对于采取措施缓解道路拥堵有重要意义；目前，随着高清摄像的路段全覆盖，国内外学者主要开发了自动交通事件检测算法(aid)，如经典的加利福尼亚算法、mcmaster算法等。
2、能见度发生变化会对驾驶员驾驶行为产生直接影响，如突发低能见度天气影响下，驾驶员可能无法及时调整驾驶状态，容易引发交通事故，而长期处于低能见度下驾驶员容易产生视觉疲劳，可能出现长期精神高度集中下导致危险驾驶行为，同时低能见度会影响交通标志的视认及车速、车距的保持，影响线形和出入口辨识，导致通行能力的降低和交通事故的发生。
3、当前典型的交通事件检测算法，如加利福尼亚算法，原理是通过上下游两截面交通占有率差异判断交通事件是否发生，但在低能见度下，高清摄像的视野受到很大限制；此类算法应用还受交通流饱和度局限，当交通流量不高的情况下发生交通事件，交通量低于发生交通事件后的通行能力时，加利福尼亚等算法难以发挥作用，尤其在低能见度条件下，交通事件形成的路段将存在巨大的安全隐患。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法,以解决上述现有技术中存在的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种适应一级公路低能
4、s1、设置上、下游采集点位置，采集单车速度信息，并记录上、下游的交通采样信号；
5、s2、对所述上、下游的交通采样信号进行傅里叶变换，获得上、下游的交通信号；
6、s3、对所述上、下游的交通信号进行归一化处理，计算出上、下游交通流信号的互相关系数并进行验证；
7、s4、基于所述上下游交通流信号的互相关系数，根据固定时间长度的交通流信号，计算各时刻相关系数，综合交通流量大小，根据第一函数ρm(t)或时间参数τmax的变化进行交通事件的检测。
8、可选地，所述交通采样信号包括：采样点的各时刻速度、交通量大小及对应时间。
9、可选地，对所述上、下游交通采样信号进行傅里叶变换，包括：
10、定义时间周期与空间周期，对所述上、下游交通流信号进行周期延拓，得到离散周期时间信号，对所述离散周期时间信号进行傅里叶变换，得到所述上、下游交通信号，若不满足预设阈值，则通过补零补足长度；其中，所述交通采样信号为非周期离散时间信号。
11、可选地，定义所述时间周期与所述空间周期，包括：
12、对整个路段的速度和距离进行计算，得到所述时间周期；基于上、下游断面的速度和距离进行计算，得到所述空间周期。
13、可选地，计算所述上、下游交通流信号的互相关系数，包括：
14、根据能量信号的定义，判断离散周期时间信号，即离散非周期时间信号是否属于所述能量信号，根据所述能量信号的第一性质和所述能量信号的第二性质结合获得所述上、下游交通流信号的互相关系数，如下：
15、rxy(τ)＝fft(wxy(k))＝fft(x(k)·y*(k))
16、其中，τ为时移变量，时移方向导前τ为正，滞后τ为负；
17、k为频域信号的编号，取值范围为0～n-1；
18、rxy(τ)为交通流信号x(n)和y(n)的互相关系数表达式；
19、wxy(k)为交通流信号x(n)和y(n)的互能量谱密度表达式；
20、y*(k)表示y(k)的共轭。
21、可选地，所述能量信号的第一性质为：
22、wxy(k)＝x(k)·y*(k)
23、其中，y*(k)表示y(k)的共轭；x(k)为交通流信号；y(k)为离散周期时间信号。
24、可选地，所述能量信号的第二性质为：
25、rxy(τ)＝fft(wxy(k))
26、其中，fft(wxy(k))为交通流信号x(n)和y(n)的互能量谱密度的傅里叶变换。
27、可选地，验证所述上、下游交通流信号的互相关系数，包括：
28、归一化处理交通流信号x(n)的自相关函数表达式rx(τ)，获得自相关函数记ρx(τ)，基于所述能量信号的第一性质和所述能量信号的第二性质，τ＝0获得最高相关。
29、可选地，根据第一函数ρm(t)或时间参数τmax的变化进行交通事件的检测包括：
30、将自然时间记为t，计算各时刻的r(τ)xy|t，并提取最大值r(τ)xy，max，对所述最大值r(τ)xy，max进行归一化处理，获得处理结果ρxy，max，记录对应的参数τmax，基于所述处理结果ρxy，max和所述对应的参数τmax，分别获得第一函数ρm(t)和第二函数τm(t)，在交通流量低于设定阈值时，判断所述对应的参数τmax，是否发生波动，若发生波动，则认为发生了交通事件，若否，则认为没有发生交通事件，在所述交通流量大于所述阈值时，判断所述第一函数ρm(t)，是否低于各时刻所述第一函数ρm(t)在所述自然时间t内的平均值是，则发生了交通事件，否，则没有发生交通事件。
31、可选地，对所述最大值r(τ)xy，max进行归一化处理的方法为：
32、
33、其中，r(τ)xy，max为各时刻r(τ)xy，max的最大值。
34、本专利技术的有益效果为：
35、本专利技术分论证了交通流信号转换成离散时间信号的合理性，应用相关性进行交通流定位，证明相关性计算在表征交通流相似性方面的可靠性，最终提出了不局限于交通饱和率和低能见度条件下的交通事件检测方法，为研究低能见度条件下局域路网的交通事件检测方法提供参考依据。
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1.一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，所述交通采样信号包括：采样点的各时刻速度、交通量大小及对应时间。
3.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，对所述上、下游交通采样信号进行傅里叶变换，包括：
4.根据权利要求3所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，定义所述时间周期与所述空间周期，包括：
5.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，计算所述上、下游交通流信号的互相关系数，包括：
6.根据权利要求5所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，所述能量信号的第一性质为：
7.根据权利要求6所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，所述能量信号的第二性质为：
8.根据权利要求5所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，验证所述上、下游交通流信号的互相关系数，包括：
9.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，根据第一函数ρm(t)或时间参数τmax的变化进行交通事件的检测包括：
10.根据权利要求8所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，对所述最大值R(τ)xy,max进行归一化处理的方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，所述交通采样信号包括：采样点的各时刻速度、交通量大小及对应时间。
3.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，对所述上、下游交通采样信号进行傅里叶变换，包括：
4.根据权利要求3所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，定义所述时间周期与所述空间周期，包括：
5.根据权利要求1所述的一种适应一级公路低能见度的交通事件检测方法，其特征在于，计算所述上、下游交通流信号的互相关系数，包括：
6....
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