[发明专利]一种智能交通系统的车道级定位方法

权利要求书

1.一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立道路数据库，所述道路数据库存储有高速公路的基本信息，所述基本信息包括高精度地图和交通管制规则；

获取高速公路的实时信息，所述的实时信息包括公路图像数据、车辆行驶数据和实时车辆数量；

将公路图像数据中的车道划分为若干个连续的测量区，获取所有所述测量区内的实时车辆数量，若任一测量区内的实时车辆数量超过该测量区的正常通行容量，则判定该测量区发生交通拥堵，否则判定该测量区无拥堵；

提取所有被判定为发生交通拥堵的测量区并定义为交通拥堵区域，将所述交通拥堵区域与所述高精度地图进行匹配，获取交通拥堵区域所对应的车道信息，在所述高精度地图中更新并显示交通拥堵区域的车道信息；提取所有被判定为无拥堵的测量区并定义为正常通行区域。

2.根据权利要求1所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，判断是否发生交通拥堵的具体方法为：

获取所述的交通管制规则中各个车道的最短车距，并获取各个车道规定通行车辆的车长均值，根据所述最短车距和车长均值计算出各个车道在单位长度l下的正常通行容量，正常通行容量N=kl，k是预设的比例系数；

以单位长度l将公路图像数据中的车道划分为若干个连续的测量区，分别获取所述测量区的车辆数量n₁，n₂，…，n_i，i为正整数，当n_i＞N时，与n_i相对应的测量区判定为交通拥堵。

3.根据权利要求2所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，所述交通拥堵区域与所述高精度地图进行匹配的过程包括：

以单位长度l将所述高精度地图中的每个车道划分为若干个连续的单元区，所述单元区的数量与所述测量区的数量相同，对所述单元区依次进行标号，并使用同样的标号方式对公路图像数据中所有测量区依次进行标号，所述单元区与所述测量区依次对应。

4.根据权利要求3所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，所述交通拥堵区域与所述高精度地图进行匹配的过程还包括：

获取所述交通拥堵区域内的所有测量区的标号并定义为事件标号，获取高精度地图中与所述事件标号相同标号的单元区并定义为事件单元区，从所述高精度地图中获取所有所述事件单元区的位置信息，则获得所述交通拥堵区域的位置信息，在所述高精度地图更新并显示交通拥堵区域的车道信息。

5.根据权利要求1所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，对于无拥堵的测量区，当单位时间内无拥堵测量区内实时车辆数量X增加时，获取实时车辆数量X的增加速度，增加速度V=ΔX/ΔT，若V≥a，a为预设的阈值，则判定该测量区为风险区域，在所述高精度地图更新并显示风险区域的车道信息，否则仍判定该测量区为正常通行区域。

6.根据权利要求1所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，获取任一车道所有测量区的数量n，获取该车道被判定为交通拥堵的测量区数量m，若m/n≤1/3，则判定该车道为轻度拥堵；若1/3m/n2/3，则判定该车道为中度拥堵；若m/n≥2/3，则判定该车道为重度拥堵。

7.根据权利要求1所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，所述交通拥堵还包括交通事故，判断是否发生交通事故的具体方法为：

将发生交通拥堵的测量区定义为拥堵区，将未发生交通拥堵的测量区定义为正常区，若存在任一拥堵区沿车辆行驶方向存在相邻的正常区，则定义该拥堵区为待检区，否则无响应，获取所述待检区内所有车辆的车辆行驶数据，获取所述车辆行驶数据中的车辆行驶速度，若单位时间内存在任一车辆的车辆行驶速度保持为0，则判定所述待检区发生了交通事故。

8.根据权利要求7所述的一种智能交通系统的车道级定位方法，其特征在于，以高速公路方向为纵向，获取所述事故车辆的车体在任一车道内的横向宽度w，获取所述车道的宽度W，则对于任一车道，若w/W≥0.3，则判定该车道交通拥堵；若w/W0.3，则判定该车道正常通行。