一种道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法与流程

本发明涉及道路交通领域，特别涉及一种道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法。

背景技术：

1、道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法是一种进行道路交通拥堵监控的方法，目前，我国道路交通拥堵度评价主要是基于《城市交通运行状况评价规范》(gb/t33171—2016)和《道路交通拥堵度评价方法》(ga/t 115—2020)两个标准，而这两个标准是以点、线、面的方式建立对交叉口、区间道路、道路网的拥堵度评价指数和指标体系，主要有“最大车均延误”、“最大排队时间指数”、“平均行程速度”、“严重拥堵里程比例”、“城市交通运行指数”等指标，可以以红、橙、绿等较直观的形式评价特定交叉口、区间路段和道路网某一时刻的拥堵度，随着科技的不断发展，人们对于道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法的要求也越来越高。

2、现有的道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法在使用时存在一定的弊端，开展道路交通拥堵度评价时，数据可采用人工方法采集，或利用固定式交通检测设备、移动式车载设备等进行采集，但由于道路交通拥堵度实时自动检测还未普及，数据采集不系统、不全面等原因，所产生的道路交通拥堵度指数和指标实时性不足，无法支撑区域实时道路交通拥堵度评价，只能对局部交叉口和区间路段拥堵度进行定性评价，更不能支撑交通信号全面优化控制与经济效益分析。因此，现有技术条件下，对道路交通拥堵度进行连续动态实时评价不具有操作性，为此，我们提出一种道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法。

技术实现思路

1、解决的技术问题：针对现有技术的不足，本发明提供了一种道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法，区域实时交通拥堵度评价指数指标具有客观性、可比性、全面性、实时精准性，一是反映车辆在区域的拥堵时间，二是反映交叉口实时车道的排队时间，三是反映区域实时道路交通拥堵度，可以有效解决背景技术中的问题。

2、技术方案：为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种道路交通拥堵度实时数据采集方法，包括以下操作步骤：

3、s1：利用道路交叉口摄像机，获取监控视频的rtsp(实时流传输协议)图像数据；

4、s2：在图像中对进口车道(直行、左转、右转)和停止线进行标定，经过训练的交叉口车辆ai检测模块可以识别车辆和车道，对探测到的车辆进行识别标定、跟踪；

5、s3：获取车辆排队起始时间和排队终止时间，各车辆排队时间按车道归集，计算出车道实时累计排队时间hsqt；

6、s4：其他区域道路交通拥堵指数指标(车道时间拥堵时长htst、交叉口实时累计排队时间xsqt、区域实时累计排队时间dsqt、区域时间拥堵时长dtst、区域时间拥堵时长面积指数dtsti)可以通过车道实时累计排队时间hsqt和交叉口ai检测模块采集的原始数据计算得到。

7、作为本技术一种优选的技术方案，所述s1-s4步骤中精准计算区域实时交通拥堵度指数指标，所记录的原始数据包括排队车辆、交叉口车道、排队起始时间、排队终止时间、排队起始位置、实时排队数量。

8、一种道路交通拥堵度实时数据计算方法，车道实时累计排队时间hsqt计算方法：以交叉口进口的某一车道h(直行、左转、右转)为监测车道，实时记录*年*月*日该车道自当天0时起至24时止车辆累计排队时间，hsqt(t)＝σhti(t)，其中hti为h车道上第i辆车的实时交叉口排队时间，车辆从排队起始时间开始计时，出进口道停止线后终止计时。

9、作为本技术一种优选的技术方案，车道时间拥堵时长htst计算方法：以交叉口进口的某一车道h(直行、左转、右转)为监测车道，实时记录*年*月*日该车道自当天0时起至24时止在设定时间间隔内全部车辆车道累计排队时间，该值可以通过车道实时累计排队时间hsqt在设定时间间隔的差值计算得出，即htst(t)＝hsqt(t)-hsqt(t-δt)，其中δt为设定得时间间隔，取值一般大于等于一个信号控制周期。

10、作为本技术一种优选的技术方案，交叉口实时累计排队时间xsqt计算方法：以交叉口x为评价对象，实时记录*年*月*日交叉口x自当天0时起至24时止车辆累计排队时间，该值可以通过交叉口x各车道实时累计排队时间hsqt相加计算得出，即xsqt(t)＝σhsqti(t)。

11、作为本技术一种优选的技术方案，区域实时累计排队时间dsqt计算方法：以区域d为评价对象，实时记录*年*月*日该区域自当天0时起至24时止车辆累计排队时间，该值可以通过区域内各交叉口实时累计排队时间xsqt相加计算得出，即dsqt(t)＝σxsqti(t)。

12、作为本技术一种优选的技术方案，区域时间拥堵时长dtst计算方法：以区域d为评价对象，实时记录*年*月*日该区域自当天0时起至24时止在设定时间间隔内全部车辆排队时间，该值可以通过区域实时累计排队时间dsqt在设定时间间隔的差值计算得出，即dtst(t)＝dsqt(t)-dsqt(t-δt)，其中δt为设定得时间间隔，取值一般大于等于15分钟。

13、作为本技术一种优选的技术方案，区域时间拥堵时长面积指数dtsti计算方法：以区域d为评价对象，实时记录*年*月*日该区域自当天0时起至24时止在设定时间间隔内全部车辆排队时间，并除以区域总面积，该值可以通过区域时间拥堵时长dtst计算得出，即dtsti(t)＝dtst(t)/ds，其中ds为区域总面积。

14、有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法，具备以下有益效果：该一种道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法，一是反映车辆在区域的拥堵时间。交通拥堵主要反应在拥堵时间和拥堵里程上。从客观层面分析，时间就是金钱，时间就是效率，时间就是能耗。拥堵时间是车辆驾乘人员对拥堵最直接、最客观、最精确的感受。二是反映交叉口实时车道的排队时间。交叉口是交通信息控制的主要场地，也是交通拥堵的客观必然场地。交叉口排队时间即是车辆在交叉口的拥堵时间。为支撑交通信号优化控制，还需要将交叉口排队时间细化到交叉口车道排队时间。三是反映区域实时道路交通拥堵度。反映区域内全部交叉口、全部车道、所有车辆的排队时间，才能真实反映区域实时道路交通的拥堵度，具有全面性、客观性、可比性、实时精准性；为了精准计算区域实时交通拥堵度指数指标，所记录的原始数据应包括排队车辆、交叉口车道、排队起始时间、排队终止时间、排队起始位置、实时排队数量，其他拥堵指数指标参数可根据以上采集的原始数据进行计算。其中，根据“车道时间拥堵时长htst”可以支持交通信号优化控制，并根据“交叉口实时累计排队时间xsqt”、“区域实时累计排队时间dsqt”、“区域时间拥堵时长dtst”可以评价交通信号优化控制的效果；“区域时间拥堵时长面积指数dtsti”可以用于区域道路交通拥堵度评价，既可以对同一区域不同时期(年、月、日、时)进行道路交通拥堵度评价对比，也可以对不同区域同一时段进行拥堵度评价对比，具有客观性、可比性、全面性、实时精准性；“区域实时累计排队时间dsqt”还可以用于经济效益分析和节能减排分析等应用场景，整个道路交通拥堵度实时数据采集与计算方法结构简单，操作方便，使用的效果相对于传统方式更好。