[發明專利]一種基于微波數據的異常擁堵點判別方法

有效

• 申請號: 201410282898.6
• 申請日: 2014-06-23
• 公開（公告）號: CN104240499A
• 公開（公告）日: 2014-12-24
• 發明（設計）人: 李建元;王浩;蔣南;張書漿;李丹;魏勇
• 申請（專利權）人: 銀江股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

技術領域

本發明涉及一種智能交通領域，尤其是一種城市道路擁堵判別方法。?

背景技術

隨著我國城鎮化建設進程的推進和社會經濟的快速發展，城市機動車保有量迅速增長，道路擁擠等交通問題日益突出，依據不同的原因可將交通擁堵分為常發性擁堵和異常擁堵。其中，常發性擁堵產生主要是由于上下班時段，出行人群急劇增加，造成了路網的擁堵，常發性擁堵通常是可以預測的，其重要特征是它會在某些固定時間和固定地點反復出現，交管部門會酌情的做好預防工作。異常擁堵是由于交通事故、車輛拋錨、特殊天氣等原因造成道路的實際通行能力突變導致的交通擁堵現象，因為沒有事先安排的預防性措施，如果不能及時有效地調節處理，則會造成道路擁堵，此時需交警部門需要就近派相關人員到異常堵點疏導交通，把道路擁堵所帶來的損失降到最低。異常擁堵隨機性很大，無法據一定的周期進行預測。目前以固定型檢測器和移動檢測器為交通流數據來源的道路擁堵狀況判別方法中均沒有對異常擁堵點進行研究，已有的技術在選擇異常擁堵點時主要憑借交警部門的經驗，在處理大數據交通流方面存在較大的難度。?

在已公開的專利中，大量專利鎖定研究交通狀態判別問題例如：專利“201310439736.4”提出一種“基于RFID技術的城市交通擁堵判別方法”，專利“201210507080.0”提出一種“基于斷面檢測器的城市道路交通狀態判別方法”等。這些方法與本技術方案的領域相同，均為智能交通領域，但解決的問題具有本質區別：本技術方案將擁堵分類為常規性擁堵和異常擁堵，著重于檢測異常堵點，這些異常堵點可能由于事故等因素導致，交警指揮人員可以根據堵點的異常度高低優先和就近指揮警察進行處置，將有限的警力投放在恰當的位置；而已有的專利201310439736.4和201210507080.0等解決的是擁堵程度分級問題，其結果一般用?于面向交警或公眾的總體路況展現，不能直接作為指揮依據，例如：其中的常規性擁堵路段，往往是由于道路交通供需關系不平衡導致，即使交警臨場處置，也無實際效果，更何況警力有限。?

發明內容

為了克服已有擁堵檢測技術的無法檢測交通異常堵點、實時預警效果較差的不足,本發明提供了一種有效檢測交通異常堵點、提升實時預警的準確性的基于微波數據的異常堵點判別方法。?

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：?

一種基于微波數據的異常擁堵點判別方法，包括以下步驟：?

步驟1：從數據庫讀取微波點歷史數據；?

步驟2：原始微波數據預處理：?

首先把采集到的流量、速度和占有率值與交通指揮部門根據歷史數據得出的閾值進行比較，將閾值范圍以外的數據定義為錯誤數據；對錯誤數據進行修正，對于不滿足理論閾值的數據，用閾值替代錯誤數據，對于不滿足交通流理論的數據，采用歷史數據平均的方法進行修正；?

對微波雷達所處截面上的所有車道進行檢測，并且按照時間順序分別記錄截面上各車道交通數據；?

步驟3：計算每個路段各個時間槽內的歷史擁堵概率P(H)：?

當前微波點某個時間槽內的歷史擁堵概率計算公式如下：?

步驟4：實時計算每個路段當前時間槽內的異常度D：?

使用閾值比較的方法判斷當天實時交通狀況，如果當前車速大于等于設定閾值T則認為該條道路暢通，實時交通狀況為不擁堵，記S＝0；如果當前車速小于?給定閾值T則認為該條道路擁堵，實時交通狀況記為S＝1，異常度計算公式如下：?

D＝S-P(H)????????????(5)

步驟5：全路網當前時間槽內的異常度排序：?

計算所有路段當前時間槽內的異常度，然后對所有微波點的異常度進行排序，輸出前K個最異常的微波點預警；?

步驟6：累積時間異常判定：?

若當前微波點第一個設定時間段出現異常，異常等級設定為黃色，第二個設定時間段出現異常，異常等級設定為橙色，連續第三個設定時間段內出現異常，異常等級設定為紅色，即最異常狀態；?

步驟7：歷史擁堵概率的更新：?

歷史擁堵概率更新時保持時間跨度不變，將時間跨度覆蓋范圍內最早日期的交通擁堵情況與當前的增量交通擁堵情況進行比較，若交通擁堵情況由擁堵變為不擁堵，記K＝-1，若交通擁堵情況由不擁堵變為擁堵則記K＝1；更新后的歷史擁堵概率計算公式如下：?

進一步，所述步驟2中，將同一斷面，同一時刻不同車道的交通流量進行疊加，將占有率數據進行平均，車道數N為3，具體轉換公式如下所示：?