[發(fā)明專利]基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110493304.6
• 申請日: 2021-05-07
• 公開（公告）號: CN113362590A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發(fā)明（設計）人: 呂能超;李見楠;吳超仲;文家強;王玉剛
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/017;G08G1/054;G06F16/2458;G06F16/28;G06F16/29;G06K9/62
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 許美紅

1.一種基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取城市道路交通系統(tǒng)內(nèi)所有聯(lián)網(wǎng)ADAS車輛在行駛過程中感知到的前向車輛交通違法行為信息；

S2、對獲取的交通違法行為信息進行編碼，確定交通違法行為發(fā)生的時刻和該時刻下違規(guī)車輛所處的位置，將交通違規(guī)編碼、違規(guī)時間和違規(guī)車輛經(jīng)緯度打包為結構化數(shù)據(jù)；

S3、將結構化數(shù)據(jù)上傳至交通數(shù)據(jù)云平臺，根據(jù)時間信息和經(jīng)緯度信息將交通違法行為在選定區(qū)域道路內(nèi)的路段上進行匹配，輸出各時間段內(nèi)交通違法行為時空分布圖；

S4、對道路交通違法行為時空狀態(tài)進行統(tǒng)計分析，獲取各路段交通違法行為發(fā)生頻次；并對道路交通違法行為時空分布狀態(tài)進行聚類分析，得到交通違法行為的聚集路段和聚集時段。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法，其特征在于，車輛交通違法行為信息包括違規(guī)停車、違法換道、超速行駛、違法掉頭/左轉(zhuǎn)、壓線行駛、車輛逆行、行人橫穿馬路、行車/車輛闖紅燈。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法，其特征在于，步驟S1中，城市道路交通系統(tǒng)根據(jù)聯(lián)網(wǎng)ADAS車輛通過視頻采集攝像頭采集的前向道路交通視頻，通過定位和圖像識別方法進行車道線識別、車輛特征識別、車輛運動軌跡識別、信號燈識別、道路標志標線識別，再基于識別的基本道路信息與前向車輛信息，通過機器學習算法識別前向車輛交通違法行為。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法，其特征在于，步驟S3的具體方法為：

采取相鄰交叉口為一路段原則，將城市區(qū)域劃分為n個的路段，并采集各個交叉口中心點O處的經(jīng)緯度信息、，兩個交叉口之間的實際距離為路段長度，并按照依次順序?qū)⒙范尉幪枮?、2……n，n為自然數(shù)；

將一次違法行為結構化數(shù)據(jù)作為一個數(shù)據(jù)點，根據(jù)采集到的經(jīng)緯度坐標在城市地圖中將數(shù)據(jù)點匹配到各個目標路段，獲得交通違法行為時空分布圖。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法，其特征在于，步驟S4的具體方法為：

匹配出目標路段的交通違法行為分布情況后，先對路段的交通違法行為進行統(tǒng)計，記錄目標時間段內(nèi)各種違法行為發(fā)生的頻次；再對匹配在路段上的交通違法行為進行時空聚類，空間聚類基于交通違法行為的經(jīng)緯度位置分布，時間聚類基于交通違法行為在時間軸上的分布，所得時空聚類中心為交通違法行為在時間和空間上的聚集點。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的方法，其特征在于，步驟S4中，將交通違法行為的結構化數(shù)據(jù)中記錄的時間信息進行整合，按照時間戳劃分為白天、黑夜，或者早高峰、晚高峰的感興趣時間段，然后再利用經(jīng)緯度信息將交通違法行為與選定道路區(qū)域內(nèi)的對應路段進行關聯(lián)，通過統(tǒng)計和聚類分析獲取對應路段在特定時間段內(nèi)交通違法行為分布情況和聚集情況，對不同時間段不同路段的違法行為發(fā)生情況進行辨識。

7.一種基于聯(lián)網(wǎng)ADAS調(diào)查路域交通違法行為時空特征的系統(tǒng)，其特征在于，包括：

信息獲取模塊，用于獲取城市道路交通系統(tǒng)內(nèi)所有聯(lián)網(wǎng)ADAS車輛在行駛過程中感知到的前向車輛交通違法行為信息；

編碼模塊，用于對獲取的交通違法行為信息進行編碼，確定交通違法行為發(fā)生的時刻和該時刻下違規(guī)車輛所處的位置，將交通違規(guī)編碼、違規(guī)時間和違規(guī)車輛經(jīng)緯度打包為結構化數(shù)據(jù)；

匹配模塊，用于將結構化數(shù)據(jù)上傳至交通數(shù)據(jù)云平臺，根據(jù)時間信息和經(jīng)緯度信息將交通違法行為在選定區(qū)域道路內(nèi)的路段上進行匹配，輸出各時間段內(nèi)交通違法行為時空分布圖；

分析模塊，用于對道路交通違法行為時空狀態(tài)進行統(tǒng)計分析，獲取各路段交通違法行為發(fā)生頻次；并對道路交通違法行為時空分布狀態(tài)進行聚類分析，得到交通違法行為的聚集路段和聚集時段。