单位文秘网 2021-10-16 08:11:04 点击: 次
信息,提出了一种新的车辆排队长度算法。
2 系统架构
2.1 系统框架
本系统的目的旨在提供一种能有效监测高速公路收费站车辆排队长度的监测方法。包括依次相连的地磁单元、数据采集单元、数据通信单元和数据处理单元;所述地磁单元包含多个地磁组,地磁组以收费站闸机为起始点,沿车辆排队等待方向各间隔一段距离埋设在对应的行车道上。所述数据采集单元采集每个地磁上车辆通过速度及车辆占有时间数据并通过数据通信单元传输至数据处理单元,数据处理单元通过对最近一段时间内各个地磁车辆通过速度及车辆占有时间数据的分析计算,得出车辆排队等待的队列长度。所述数据处理单元对最近5分钟内的数据进行分析计算,得出车辆排队等待的队列长度。相对于其他检测技术具有以下优点:(1)该车辆排队长度监测系统结构简单,通过预埋设的4组地磁采集车辆通过地磁的速度和占有时间,并将这些数据用数据处理单元分析计算得出车辆排队长度,从而为交通管控提供了重要的参考依据;(2)该车辆排队长度监测系统所依据的方法理论经过了实际的检验,为道路交通中监测车辆排队提供了有效的数据。
数字5、6、7、8分别代表4个断面的地磁组,数字1代表由这4个地磁组集合而成的数据包;数字2代表数据采集单元;数字3代表数据通信单元;数字4代表数据处理单元。总的来说就是1是数据上传;2是数据采集;3是数据通信(传输);4是数据处理(后台服务器)
2.2 设备布设
为进一步的详细说明该系统,下面就试验效果进行阐述。该系统试验地点位于深圳市深汕高速龙岗收费站进口,地磁传感器分别布设在距离收费站0m、50m、125m、200m的各车道上。如图2所示:
如图1所示,高速公路收费站出入口分别埋设有4道地磁,分别位于闸机位置处(断面1),距离闸机断面位置50m处(断面2)、125m处(断面3)、200m处(断面4)。
数据采集单元2采集每个地磁上车辆通过速度及车辆占有时间数据并通过数据通信单元3传输至数据处理单元4。数据处理单元4通过对最近一段时间内各个地磁车辆通过速度及车辆占有时间数据的分析计算,得出车辆排队等待的队列长度,进一步的,数据处理单元4是对最近5分钟内的数据进行分析计算,得出车辆排队等待的队列长度。实践中,对地磁数据进行分析后,发现实际数据存环境存在噪声、异常数据,因而提出了从降噪的方向解决问题的思路;在分析了终端设备数据及结合设备的布设情况、对地磁数据进行分析及结合交通学方面的专业知识,发现单位时间内平均速度既能反映出道路的拥堵、畅通特征,又能对漏车、换道及数据异常等情况具有较好的降噪、容错性;在确定思路后,从速度历史曲线图分析总结规律,发现了通过速度推导排队长度的计算方法,并使用视频验证结果的方法验证了结果,确保推导过程的正确性,最终确定了排队长度算法,同时利用数据分析的方法推导出了地磁平均占有时间与平均速度之间存在着强相关关系,通过对历史数据进行分析,得到平均占有时间与排队长度的计算方法。
通过地磁终端能够采集到的基本数据有车通过数量、速度、占有时间、车身长度等。车辆在行驶过程中会因为各种情况产生噪声数据,如:(1)车辆在经过地磁时变换道路,导致产生多条数据,导致车辆通过数量、速度、占有时间等数据出现异常值;(2)车辆在两条道路之间行驶,导致一辆车产生两条数据或者导致地磁采集不到数据;(3)出入口存在岔路的情况,导致经过地磁断面4或者断面3的车辆不一定经过断面2。
由于数据中存在部分的噪声数据、漏检、多检数据,在计算时,需要选取既跟排队长度(拥堵情况)有强相关关系,又具有较好的容错性数据进行计算;我们这里选取了单位时间内的平均速度与统计时间内的平均占有率速度作为计算;由于平均占有时间跟速度具有强相关关系,算法也兼顾了通过平均占有时间计算排队长度的方法。
3 系统功能模块
该系统通过采集各收费站出口或入口的车流、排队长度等数据,系统界面显示收费站示意图及匝道数,分别实现以下三个功能:(1)界面最顶层显示收费站排队的总体情况,当前的排队长度、当天累计车流、当前通行匝道数/总匝道数;(2)中间左侧用红、黄、绿三种不同颜色表示收费站排队总体情况(通过绿色、黄色和红色分别代表排队长度处于0~50m、51~125m和126~200m区间的排队长度),同时可通过纵轴了解具体排队长度;(3)中间右侧表格记录该收费站当天排队长度大于50m的所有情况。
4 结语
通过对照系统显示数据及现场视频拍摄情况进行实测,该系统达到了监测车辆排队长度的要求,并且对于异常、漏报数据有很好的容错性,一定程度上能够降低地磁埋设成本、施工要求及后期维护要求,能够保证排队长度数据的稳定性和准确性。通过对高速公路主要断面及出入口运行自动化监测,能进一步提升高速公路的出行服务质量和服务水平,为市民节假日出行提供实时、有效的路况信息,合理引导车辆出行。
参考文献
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(责任编辑:黄银芳)
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