[发明专利]一种基于视频检测的Scats信号路口排队长度模型构建方法

说明书

本发明涉及一种基于视频检测的SCATS信号路口排队长度模型构建方法，包括布置于路口进口道停车线后的视频检测器，一方面替代原SCATS系统采集交通参数的线圈，另一方面具备车牌识别功能。本发明的技术方案是提供了一种基于视频检测的SCATS信号路口排队长度模型构建方法。本发明基于视频检测器与大数据分析技术，实现获得SCATS信号路口各进口道各车道的排队长度，不仅可用于对路口信号方案的优化，还可以用于信号评价。

技术领域

本发明涉及一种基于视频检测的SCATS信号路口排队长度模型构建方法。

背景技术

当前，各大城市均已建立各自的智能交通控制系统，例如上海在全市采用了悉尼自适应交通控制系统(Sydney Coordinated Adaptive Traffic System，简称SCATS，或SCATS系统)对城市道路进行信号智能控制，该系统采用埋在停车线后的线圈检测车辆，从而获得流量、饱和度(非交通工程意义上的饱和度)等参数。虽然，该系统可以实现单点控制、区域控制等功能，但由于其运行机理采用的是“等饱和度原则”且饱和度非交通工程意义上的饱和度，因此其信号控制策略也备受争议。

信号控制路口车辆排队对于交叉口控制策略以及效果评价至关重要，国内外众多学者均是基于排队长度实现对路口信号控制方案的设计及优化，此外，一线交警在路口排堵保畅时，也是基于各个相位所对应进口道的车辆排队长度进行绿灯时长的分配。然而，SCATS系统却无法获得路口各进口道的排队长度，当前，随着科技的发展，已经出现可以替代SCATS系统中采集交通参数的线圈的设备，即视频检测器，并且视频检测器本身还将具备车牌识别的功能。所以，有必要研究基于视频检测的SCATS信号路口的排队长度模型，为改进SCATS系统的信号控制策略以及信号评价提供数据支持。

发明内容

本发明目的是：基于视频检测的车牌识别功能，实现车辆在各路口进口道的转向概率，从而，分析下游路口各进口路段上的累计流入-流出交通量来进行排队车辆数/长度计算。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于视频检测的Scats信号路口排队长度模型构建方法，利用视频检测器替代线圈向SCATS系统输入数据，且视频检测器的位置安装于停车线后，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

第一部分：进行车辆路口各进口道转向概率计算；

第二部分：路口排队长度计算

步骤1、当当前采样时刻T＝0时，当前路口n的第i个进口道的第l条车道的排队长度为N[0]_nil；

步骤2、当当前采样时刻T＝1时，当前路口n的第i个进口道的第l条车道的排队长度为N[1]_nil：

N[1]_nil＝N[0]_nil+I[1]_nil-O[1]_nil

式中，O[1]_nil为0～1之间当前路口n的第i个进口道的第l条车道离开的车辆数；

I[1]_nil为0～1之间来自上游路口n-1且将要排队在第l条车道的车辆数，其计算公式如下式：

其中，I为上游路口n-1转向到当前路口n的进口道集合，S在0～1之间视频检测器检测第i个进口道转向到当前路口n的总车辆，s为每一辆车，为车辆s在上游路口n-1的第i个进口道转向为d₁的概率，为车辆s在当前路口n的第i_n个进口道转向为d₂的概率；

步骤3、当当前采样时刻T＝t时，当前路口n的第i个进口道的第l条车道的排队长度N[t]_nil为：