[發(fā)明專利]考慮氣象因素、道路線形因素的高速公路事件檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410603948.6
• 申請(qǐng)日: 2014-10-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104318780A
• 公開(kāi)（公告）日: 2015-01-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫棣華;趙敏;劉衛(wèi)寧;鄭林江;陳曦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號(hào): G08G1/048
• 分類號(hào): G08G1/048
• 代理公司: 北京匯澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11228
• 代理人: 朱振德

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于交通監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高速公路事件檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

高速公路事件是指高速公路上的偶發(fā)性事件，主要包括車輛交通事故、故障車停車或緩行、貨物散落和突發(fā)的自然災(zāi)害等。這樣的事件發(fā)生會(huì)嚴(yán)重影響道路的暢通和安全，如果不及時(shí)處理，就會(huì)中斷交通流，阻塞交通、造成經(jīng)濟(jì)損失甚至引起二次事故造成人員傷亡等更嚴(yán)重的后果。目前為了減少交通事件所造成的影響最主要的方法就是利用自動(dòng)交通事件檢測(cè)算法來(lái)分析高速公路的實(shí)時(shí)交通信息，來(lái)盡快的判斷出路段上是否有事件發(fā)生，以便交通管理者可以及時(shí)的處理，從而減少二次事故的發(fā)生，并在一定程度上降低事件所造成的影響。

現(xiàn)有關(guān)于高速公路交通事件檢測(cè)算法的文獻(xiàn)中，大多數(shù)只是利用固定車檢器提供的交通參數(shù)，少數(shù)文獻(xiàn)中利用浮動(dòng)車參數(shù)對(duì)高速公路事件檢測(cè)的過(guò)程進(jìn)行建模分析。事實(shí)上，在不同的氣象環(huán)境下、不同的路段線形特征下交通流的規(guī)律有著明顯的不同，僅僅利用交通參數(shù)對(duì)交通流規(guī)律進(jìn)行建模的方法并不能完全表征交通流規(guī)律的全部特性。因此，如何利用高速公路的氣象信息和路段線形特征對(duì)交通流規(guī)律進(jìn)行完整的建模，對(duì)于高速公路更有效、準(zhǔn)確的進(jìn)行交通事件檢測(cè)有著重要的意義。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供一種考慮氣象因素、道路線形因素的高速公路事件檢測(cè)方法，可以明顯提高高速公路事件檢測(cè)精度。

本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)手段解決上述技術(shù)問(wèn)題：

考慮氣象因素、道路線形因素的高速公路事件檢測(cè)方法，包括如下步驟：

1)采集高速公路天氣信息、路段線形信息和交通數(shù)據(jù)，獲得氣象參數(shù)、路段線形參數(shù)和交通參數(shù)；

2)對(duì)氣象參數(shù)、路段線形參數(shù)和交通參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理；

3)將預(yù)處理后的氣象參數(shù)、路段線形參數(shù)和交通參數(shù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，判斷是否有事件發(fā)生。

進(jìn)一步，所述步驟1)中獲取的氣象參數(shù)包括降雨量J和能見(jiàn)度N；路段線形參數(shù)包括當(dāng)前檢測(cè)路段的坡度P和曲率半徑R；交通參數(shù)包括采集周期內(nèi)的平均車速，采集周期內(nèi)車流量，以及采集周期內(nèi)的平均占有率。

進(jìn)一步，所述步驟2)中，對(duì)氣象參數(shù)進(jìn)行如下預(yù)處理，獲得氣象因素對(duì)交通流的影響因子α：

設(shè)定降雨量J的論域是U_J＝[0,60]，根據(jù)降雨量J對(duì)交通流的影響分為三個(gè)模糊標(biāo)記:S_J＝{小，中，大}；

設(shè)定能見(jiàn)度N的論域是U_N＝[0,30]，根據(jù)N對(duì)車流特性的影響有三個(gè)模糊標(biāo)記：S_N＝{低，適中，高}；

設(shè)定輸出的氣象因素的影響因子α的論域是U_α＝[0,1]；根據(jù)氣象因素對(duì)事件檢測(cè)的影響，又分為三個(gè)模糊標(biāo)記：S_α＝{弱，一般，強(qiáng)}；

確定J＝j(luò)和N＝n條件下所被激活的模糊控制規(guī)則：：

If?J?is?s_j?and?N?is?s_n,then?α?is?s_α；

其中s_j∈S_J，s_n∈S_N，s_α∈S_α；

通過(guò)規(guī)則中條件J下的隸屬度μ_J和條件N下的隸屬度μ_N來(lái)獲取的規(guī)則的隸屬度大小:

μ_A＝min(μ_J,μ_N)；

其中，A為任意被激活的規(guī)則；

在得到被激活的模糊規(guī)則隸屬度后，選擇結(jié)論相同的規(guī)則，利用最大值推理法確定在此結(jié)論下的隸屬度，即

μ_αi＝max(μ_A,μ_B...)i＝1,2,3；

其中μ_α1,μ_α2,μ_α3分別表示α的模糊標(biāo)記：弱、適中和強(qiáng)，即μ_A,μ_B...表示相同結(jié)論下規(guī)則A，B...隸屬度的大小；

最后，進(jìn)行去模糊化，得到氣象因素對(duì)交通流的影響因子：