[发明专利]一种基于无人机航拍视频的交叉口信号配时方法

摘要

本专利公开了一种基于无人机航拍视频的交叉口信号配时方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于地表标记物辅助，确定交叉路口的进口道和车流方向；步骤二：基于虚拟线圈检测法提取路段上的车流交通参数；步骤三：基于虚拟线圈检测法提取交叉口处的车流交通参数；步骤四：基于分位数法剔除噪声数据；步骤五：基于视频处理与信号配时综合平台完成交叉口处信号灯的信号配时。利用无人机进行车流量小的城市道路及交叉口的交通参数提取，相比于传统的人工法，具有更高的经济性、灵活性、准确性和适用性。

主权项

1.一种基于无人机航拍视频的交叉口信号配时方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于地表标记物辅助，确定交叉路口的进口道和车流方向对于单个交叉口，按照逆时针方向，分别设n₁、n₂……n_L代表实际的各进口道的方位；根据无人机拍摄视频中出现的标记物确定视频中进口道的方位，分别记为n₁*、n₂*、。。。。。。、n_L*，从而完成视频中的道路口与现实道路口的匹配；将地表标记物放在各方向进口道的道路旁，完成路口的标记；地表标记物，是指进行了表面涂装，使其可以被无人机识别的物体；步骤二：基于虚拟线圈检测法提取路段上的车流交通参数在无人机的拍摄视域摄视域内，设置虚拟线圈检测器，虚拟检测器技术处理无人机的视频图像，计算某段道路或者路网在时间和上的车流密度。提取到路网上的平均车速s、车流f、动态的道路占有率o、空间车辆密度ks和时间车辆密度kt，其中其中d_l＝l_VD2‑VD1＝VD2‑VD1，为两个虚拟检测器之间的距离，L为道路总数，n为当前交通路网中的车辆总数，t_i,j为第i辆车在第j条道路上的行程时间；其中T为总的检测时间，n_j(t)为t时刻第j条道路上的车辆总数，n_j(t‑1)为t‑1时刻第j条道路上的车辆总数；其中f为车流、l_i为第i条道路的长度、s为第i条道路上的平均车流速度；其中T为总的检测时间，Δx为设置的虚拟检测器的宽度，L为道路总数，n为当前交通路网中的车辆总数，t_i,j为第i辆车在第j条道路上的行程时间，s_i,j为第i辆车在第j条道路上的平均速度，且其中d_fr为Virtual Detection Frame的长度，L为道路总数，n_j为当前t时刻路网中第j条道路上的的车辆总数；步骤三：基于虚拟线圈检测法提取交叉口处的车流交通参数在交叉口的各路口分别设置一个虚拟检测器，通过汽车被路口检测器记录到的先后顺序得到汽车的转向；计算各转向对应的车辆数的比值，得到交叉路口的转向比；其中，根据汽车到达检测器的先后顺序将检测器定义为起始检测器O_D和终止检测器D_D，(O_D，D_D)代表汽车从检测器O_D到检测器D_D，代表从检测器O_D到检测器D_D的车辆数，可用来表示交叉口某个转向的车辆数；其中的下角标(O_D，D_D)用来表示转向的方向；则汽车的转向情况由(O_D，D_D)矩阵来表示，交叉口各转向的转向比其中n_(i,j)代表在所取的观察时间段内，交叉口处(i,j)转向的车辆数；L为交叉路口的路口总数；i为起始检测器O_D的标号，从1到L，取整数；j为终止检测器D_D的标号，从1到L，取整数。步骤四：基于分位数法剔除噪声数据通过步骤一到步骤三计算得到的信号配时所需的相关交通参数数据中包括噪声数据；在本步骤中通过分位数法对噪声数据进行剔除；其包括，提取时间段内的参数数据，计算该时段内数据的75％分位数、25％分位数、分位差IQR＝75％分位数‑25％分位数,上边界UpLimit＝75％分位数+IQR*1.5、下边界LowLimit＝25％分位数‑IQR*1.5；提取UpLimit和LowLimit范围内的参数数据作为正常数据；步骤五：基于视频处理与信号配时综合平台完成交叉口处信号灯的信号配时配时方案生成模块根据步骤四中提取的参数数据，按照信号定时控制方式对模块内预置的配时方案进行修改，从而确定改进后的交叉口信号灯相位设置方案。