[發(fā)明專利]一種面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910651310.2
• 申請(qǐng)日: 2019-07-18
• 公開（公告）號(hào): CN110276955B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃合來;韓春陽(yáng);唐進(jìn)君;張可可
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G06F16/75;G06F16/783;G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 長(zhǎng)沙軒榮專利代理有限公司 43235
• 代理人: 黃藝平

本發(fā)明涉及一種面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，通過設(shè)計(jì)交通狀態(tài)主觀感知實(shí)驗(yàn)，收集出行者對(duì)交通擁堵狀態(tài)的感知數(shù)據(jù)，基于交通流客觀狀態(tài)參數(shù)，運(yùn)用面向多源層級(jí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)將道路條件和交通流客觀參數(shù)與出行者個(gè)體屬性參數(shù)相結(jié)合，量化出行者個(gè)體的擁堵感知差異，從而獲得面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果，使交通擁堵狀態(tài)的評(píng)價(jià)結(jié)果貼合出行者的主觀感知。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及城市道路交通控制技術(shù)領(lǐng)域，進(jìn)一步屬于交通狀態(tài)評(píng)價(jià)領(lǐng)域，具體涉及一種面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)方法。

背景技術(shù)

當(dāng)前，城市交通擁堵已經(jīng)成為城市發(fā)展的共性問題，嚴(yán)重制約城市居民的出行質(zhì)量。隨著先進(jìn)信息技術(shù)和智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，交通流動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)逐漸成為緩解城市交通擁堵問題的重要手段。合理評(píng)價(jià)城市道路交通的擁堵狀態(tài)，是保障交通誘導(dǎo)效果的基本前提。

現(xiàn)有研究多以客觀因素為基礎(chǔ)量化道路交通擁堵狀態(tài)，包括以單一交通流因素為基礎(chǔ)的參數(shù)-指數(shù)評(píng)價(jià)方法和以微觀交通元素為數(shù)據(jù)采集和分析單元的參數(shù)-模型評(píng)價(jià)方法。參數(shù)-指數(shù)評(píng)價(jià)方法主要通過平均行駛速度、平均旅行時(shí)間等單一交通流參數(shù)為指標(biāo)直接或間接反映全區(qū)域路網(wǎng)的通達(dá)性，旨在掌握全域道路交通運(yùn)行狀態(tài)，制定相應(yīng)的緩解對(duì)策。參數(shù)-模型評(píng)價(jià)方法主要以微觀交通元素為數(shù)據(jù)采集和分析單元，包括以浮動(dòng)車GPS信息為基礎(chǔ)的單參數(shù)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)算法，和以線圈數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的多參數(shù)綜合聚類算法。

然而，誘導(dǎo)系統(tǒng)的最終作用對(duì)象是出行者個(gè)人。作為交通系統(tǒng)中唯一具有綜合感知能力的有機(jī)個(gè)體，出行者是交通信息的處理者和決策者。交通擁堵狀態(tài)的評(píng)價(jià)不僅需要考慮客觀交通流的運(yùn)行狀態(tài)，更重要的是，評(píng)價(jià)結(jié)果需符合出行者的擁堵感受，否則將嚴(yán)重影響誘導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)施效果。認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)為：人們對(duì)事件情形的感知與客觀事件本身之間存在一定偏差，偏差程度在個(gè)體間變化，即不同出行者對(duì)交通狀態(tài)的感知存在差異。因此，量化出行者在交通擁堵狀態(tài)感知方面的差異性，是進(jìn)行交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)的基本前提，也是進(jìn)一步有效保障交通誘導(dǎo)效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

綜上，現(xiàn)有交通擁堵評(píng)價(jià)方法未能充分考慮出行者個(gè)體在感知交通狀態(tài)時(shí)的主觀差異性，易導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果偏離出行者的實(shí)際的感知結(jié)果，從而嚴(yán)重影響誘導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)施效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明通過設(shè)計(jì)交通狀態(tài)主觀感知實(shí)驗(yàn)，收集出行者對(duì)交通擁堵狀態(tài)的感知數(shù)據(jù)，基于交通流客觀狀態(tài)參數(shù)，運(yùn)用面向多源層級(jí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)將道路條件和交通流客觀參數(shù)與出行者個(gè)體屬性參數(shù)相結(jié)合，量化出行者個(gè)體的擁堵感知差異，從而獲得面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果，使交通擁堵狀態(tài)的評(píng)價(jià)結(jié)果貼合出行者的主觀感知。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：

步驟101：收集實(shí)驗(yàn)所需的交通流狀態(tài)視頻和對(duì)應(yīng)視頻中的交通流客觀狀態(tài)參數(shù)，并對(duì)參數(shù)做聚類處理；

步驟102：通過交通狀態(tài)主觀感知實(shí)驗(yàn)，收集出行者個(gè)人屬性信息和對(duì)道路交通狀態(tài)的主觀感知結(jié)果；

步驟103：建立面向出行者個(gè)人感知的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)模型；

步驟104：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷脑u(píng)價(jià)結(jié)果是否符合出行者對(duì)交通狀態(tài)的感知。

優(yōu)選地，所述步驟101進(jìn)一步包括以下步驟：

S1：選取典型路段，并獲取路段條件參數(shù)，包括路段長(zhǎng)度和車道數(shù)；

S2：選取典型時(shí)段，錄制交通狀態(tài)視頻并收集相應(yīng)時(shí)段內(nèi)的交通狀態(tài)參數(shù)；

S3：對(duì)所收集交通狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行無量綱化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)數(shù)據(jù)。

S4：將標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到交通流參數(shù)聚類結(jié)果。

優(yōu)選地，所述步驟102中的交通狀態(tài)主觀感知實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步包括以下步驟：