專利名稱：基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是智能交通領(lǐng)域，具體是一種基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方
法
背景技術(shù)：
由于交通信號燈的控制作用，高飽和度狀態(tài)下的城市交通網(wǎng)絡(luò)內(nèi)車輛排隊行為必然發(fā)生，而準(zhǔn)確獲取和估計車輛排隊長度是進(jìn)行交通擁擠程度評估，交叉口信號燈控制配時，交通溢流的強制控制等的重要前提。通過檢索發(fā)現(xiàn)李哲等，基于DSP的車輛排隊長度圖像檢測系統(tǒng)，計算機應(yīng)用研究，2005，22 (11) =229-230 ;祁宏生，王殿海，信號控制交叉路口車輛排隊長度，吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)，2009，39 (06) =1457-1462 ;姚榮涵，車輛排隊模型研究，吉林大學(xué)博士論文；黃磊等，車輛排隊長度檢測的方法及裝置，發(fā)明專利，申請日2010.06. 28，
公開日2011.01.05 ;楊永輝等，基于視頻的車輛排隊長度檢測，2011，28(3) =1037-1041 ;李慶武等，交叉路口車輛排隊長度的單幀圖像檢測裝置及其工作方法，申請日2007. 12. 26 ;
公開日2009. 7. I ;上述技術(shù)都是利用視頻檢測技術(shù)獲取某一時刻的交叉路口的車輛排隊長度，而沒有對未來多個時刻的車輛排隊進(jìn)行估計。另發(fā)現(xiàn)代磊磊等，飽和信號交叉口排隊長度預(yù)測，吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)，2008，38 (06) =1287-1290 ;該技術(shù)是利用自適應(yīng)權(quán)重指數(shù)平滑法，對進(jìn)口車道的實時流量進(jìn)行預(yù)測，建立了以定數(shù)排隊理論為基礎(chǔ)的排隊長度預(yù)測模型。而本發(fā)明則是從車輛排隊的后側(cè)架設(shè)高清攝像機獲取道路上某一時刻的車輛排隊長度，再結(jié)合流入路段的車流量和車輛后向排隊的速度來建立未來時刻車輛排隊長度的估計模型，與該方法顯然不同。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種車輛排隊長度動態(tài)估計方法，是在已有的利用圖像識別技術(shù)準(zhǔn)確獲得某一時刻車輛排隊長度的基礎(chǔ)上，結(jié)合流入路段交通流量，建立未來幾個時刻的車輛排隊動態(tài)估計模型，利用估計的車輛排隊長度去動態(tài)調(diào)整信號燈的配時參數(shù)，或給出道路擁擠程度的評價等級，或給出車輛排隊在路段上將要溢出的時間等。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案一種基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法，該方法的實現(xiàn)步驟如下步驟I :首先在車輛通行路段的上游路口架設(shè)高清攝像機；步驟2 :用高清攝像機不間斷拍攝路段的車輛排隊情況；步驟3 :讀取路口控制機的狀態(tài)，判斷下游路口的紅燈信號是否開啟，如開啟，繼續(xù)步驟4，否則，回到步驟2 ;步驟4 :用圖像識別方法識別每隔AT時刻的車輛排隊長度，同時利用車輛排隊長度動態(tài)預(yù)估模型估計未來N個AT時刻的車輛排隊長度，其中N為自然數(shù)，N= 1,2,3,4,...；
步驟5 :讀取路口控制機的狀態(tài)，判斷下游路口的綠燈信號是否開啟，如開啟，則該次排隊長度動態(tài)估計過程結(jié)束，否則，回到步驟4 ；步驟6 :利用步驟4估計出來的排隊長度為路口信號燈配時提供依據(jù)，或判斷是否會發(fā)生車輛排隊溢出現(xiàn)象，或用來評價路段的擁擠程度。所述步驟3和5中，讀取路口控制機的狀態(tài)，是指攝像機系統(tǒng)與路口控制機是通過COM端口互相通訊，在估計過程中，攝像機系統(tǒng)不停地讀取路口控制機的信號配時信息，從而能夠獲知上、下游路口的信號狀態(tài)(信號配時信息指的是信號的紅綠燈狀態(tài))。所述步驟4中，AT的時間間隔是由用戶根據(jù)路段長度來設(shè)定的，其中優(yōu)選取值之一為3秒或5秒或7秒。所述步驟4中，所述動態(tài)預(yù)估是指當(dāng)下游紅燈信號開啟后，每隔A T時間就進(jìn)行估計N個排隊長度一次，直到下游綠燈信號開啟之后才結(jié)束所述動態(tài)預(yù)估模型如下L (t+N) = L (t) + {[Qin (t) -Qout (t) ] *N*A T*Lv}/n其中，L(t)和L(t+N)分別是當(dāng)前時刻和之后第N個時刻的排隊長度；Qin⑴和Qout (t)分別是當(dāng)前時刻進(jìn)入和流出路段的交通流量，Lv是一輛車的長度(根據(jù)經(jīng)驗來取，一般取5-7米)，n是路段上排隊車道的數(shù)量。本發(fā)明的有益效果利用視頻信息來動態(tài)識別路段上車輛的排隊長度，可以為城市交通帶來如下好處①使路口控制機根據(jù)識別和估計出的車輛排隊長度來動態(tài)調(diào)整信號燈的配時參數(shù)，使得信號燈配時長度能夠與實際路況相符合；②利用估計的車輛排隊長度可以用來進(jìn)行道路擁擠程度的評價；③根據(jù)估計的車輛排隊長度，可以估計出路段上車輛排隊將要溢出的時間，為交通溢流的強制控制提供參考和依據(jù)。


圖1為攝像機的架設(shè)位置圖；圖2為本發(fā)明的流程示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖與實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。如圖I所示為攝像機的架設(shè)位置圖，圖中的兩個路口，左邊為下游路口，右邊為上游路口，攝像機的位置架設(shè)在上游路口，也就是被拍攝路段車輛排隊的后方。如圖2所示為本發(fā)明的流程示意圖，系統(tǒng)開始運行后，攝像機對著路段拍攝，當(dāng)下游路口信號等變紅之后，每隔AT時間，對路段上的排隊車輛識別一次長度，并運用預(yù)估模型，估計未來N(N= 1,2,3,4,…)個AT時刻的車輛排隊長度。本發(fā)明的具體實現(xiàn)步驟如下步驟I :首先在車輛通行路段的上游路口架設(shè)高清攝像機；步驟2 :用高清攝像機不間斷拍攝路段的車輛排隊情況；步驟3 :讀取路口控制機的狀態(tài)，判斷下游路口的紅燈信號是否開啟，如開啟，繼續(xù)步驟4，否則，回到步驟2 ;步驟4 :用圖像識別方法識別每隔A T時刻的車輛排隊長度，再利用已經(jīng)建立的車輛排隊長度動態(tài)預(yù)估模型估計 未來N個AT時刻的車輛排隊長度；步驟5 :讀取路口控制機的狀態(tài)，判斷下游路口的綠燈信號是否開啟，如開啟，結(jié)束，否則，回到步驟4; 所述步驟3和5中，讀取路口控制機的狀態(tài)，是指攝像機系統(tǒng)與路口控制機是通過COM 口互相通訊，攝像機系統(tǒng)可以讀取路口控制機的配時信息，從而可以判斷出上、下游路口的信號是否是紅燈；所述步驟4中，AT的時間間隔是由用戶根據(jù)路段長度來設(shè)定的，可以是3秒，也可以是5秒、7秒不等；所述步驟4中的圖像識別技術(shù)將利用成熟的排隊長度獲取技術(shù)，見參考文獻(xiàn)楊永輝等，基于視頻的車輛排隊長度檢測，2011，28 (3) =1037-1041 所述步驟4中，動態(tài)預(yù)估模型如下L (t+N) = L (t) + {[Qin (t)-Qout (t) ] *N* A T*Lv}/n其中，L(t)和L(t+N)分別是當(dāng)前時刻和之后第N個時刻的排隊長度；Qin(t)和Qout (t)分別是當(dāng)前時刻進(jìn)入和流出路段的交通流量，Lv是一輛車標(biāo)準(zhǔn)化后的長度，一般取5-7米，n是路段上排隊車道的數(shù)量；所述步驟4的動態(tài)預(yù)估是指當(dāng)下游紅燈信號開啟后，每隔AT時間就進(jìn)行估計N個排隊長度一次，直到下游綠燈信號開啟之后才結(jié)束。上述雖然結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進(jìn)行了描述，但并非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法，其特征是，該方法的實現(xiàn)步驟如下 步驟I:首先在車輛通行路段的上游路口架設(shè)高清攝像機； 步驟2 :用高清攝像機不間斷拍攝路段的車輛排隊情況； 步驟3 :讀取路口控制機的狀態(tài)，判斷下游路口的紅燈信號是否開啟，如開啟，繼續(xù)步驟4，否則，回到步驟2 ; 步驟4 :用圖像識別方法識別每隔AT時刻的車輛排隊長度，同時利用車輛排隊長度動態(tài)預(yù)估模型估計未來N個AT時刻的車輛排隊長度，其中N為自然數(shù)，N= 1,2,3,4,…；步驟5 :讀取路口控制機的狀態(tài)，判斷下游路口的綠燈信號是否開啟，如開啟，則動態(tài)預(yù)估車輛排隊長度結(jié)束，否則，回到步驟4 ； 步驟6 :利用步驟4估計出來的排隊長度為路口信號燈配時提供依據(jù)，或判斷是否會發(fā)生車輛排隊溢出現(xiàn)象，或用來評價路段的擁擠程度。
2.如權(quán)利要求I所述的基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法，其特征是，所述步驟3和5中，讀取路口控制機的狀態(tài)，是指攝像機系統(tǒng)與路口控制機是通過COM 口互相通訊，攝像機系統(tǒng)讀取路口控制機的配時信息，從而能夠判斷出上、下游路口的信號是否是紅燈信號。
3.如權(quán)利要求I所述的基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法，其特征是，所述步驟4中，AT的時間間隔是由用戶根據(jù)路段長度來設(shè)定的，其中優(yōu)選取值之一為3秒或5秒或7秒。
4.如權(quán)利要求I所述的基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法，其特征是，所述步驟4中，所述動態(tài)預(yù)估是指當(dāng)下游紅燈信號開啟后，每隔AT時間就進(jìn)行估計N個排隊長度一次，直到下游綠燈信號開啟之后才結(jié)束 所述動態(tài)預(yù)估模型如下 L (t+N) = L(t) + { [Qin (t) -Qout (t) ] *N* A T*LV} /n 其中，L(t)和L(t+N)分別是當(dāng)前時刻和之后第N個時刻的排隊長度；Qin(t)和Qwt(t)分別是當(dāng)前時刻進(jìn)入和流出路段的交通流量，Lv是一輛車的長度，n是路段上排隊車道的數(shù)量。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于視頻的車輛排隊長度動態(tài)估計方法，該方法在已有的利用圖像識別技術(shù)準(zhǔn)確獲得某一時刻車輛排隊長度的基礎(chǔ)上，結(jié)合流入路段交通流量，建立未來幾個時刻的車輛排隊動態(tài)估計模型，利用估計的車輛排隊長度去動態(tài)調(diào)整信號燈的配時參數(shù)，或給出道路擁擠程度的評價等級，或給出車輛排隊在路段上將要溢出的時間等，為交通溢流的強制控制提供參考和依據(jù)。
文檔編號G06K9/00GK102622897SQ20121009965
公開日2012年8月1日 申請日期2012年4月7日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月7日
發(fā)明者仕小偉, 朱文興 申請人:山東大學(xué)