曹志威，尹心明，邵旭東，陳國(guó)梁，胡正梁，劉 兵

(1.公安部第三研究所信息安全技術(shù)部,上海 201204；2.同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,上海 200125)

基于移動(dòng)視頻接入的交通流應(yīng)急控制策略

曹志威1,2，尹心明1，邵旭東1，陳國(guó)梁1，胡正梁1，劉 兵2

(1.公安部第三研究所信息安全技術(shù)部,上海 201204；2.同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,上海 200125)

對(duì)城市緊急事件交通流的合理誘導(dǎo)與控制是各級(jí)交通應(yīng)急指揮部門(mén)必須面臨的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。在有線(xiàn)視頻安全接入方案的基礎(chǔ)上，提出一種基于無(wú)線(xiàn)移動(dòng)視頻接入的交通流應(yīng)急控制策略來(lái)誘導(dǎo)緊急事件影響范圍內(nèi)的車(chē)流輛。該策略以實(shí)時(shí)接入事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的視頻信息為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合緊急事件交通流誘導(dǎo)的模糊控制策略，確定了影響范圍內(nèi)道路的信號(hào)配時(shí)方案，從而在微觀層面上實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)上擁堵車(chē)輛的誘導(dǎo)和控制;同時(shí)依據(jù)緊急事件事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)交通流的運(yùn)行情況，出具了緊急事件應(yīng)急車(chē)輛的信號(hào)優(yōu)先控制模型，以便應(yīng)急車(chē)輛能夠快速到達(dá)事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)，從而為影響范圍內(nèi)的交通流與應(yīng)急車(chē)輛提供微觀上的控制策略，有助于各級(jí)指揮中心制定合理的應(yīng)急救援措施。該方案已在多地公安省廳試點(diǎn)運(yùn)行，效果良好。

交通緊急事件；交通流誘導(dǎo)；移動(dòng)視頻接入；應(yīng)急控制策略；信號(hào)優(yōu)先控制

0 引 言

隨著城市機(jī)動(dòng)車(chē)輛的不斷增加，應(yīng)運(yùn)而生的交通緊急事件發(fā)生量也在增多。然而緊急事件發(fā)生后得不到及時(shí)救助的現(xiàn)象普遍存在，這種情況嚴(yán)重影響了社會(huì)發(fā)展。同時(shí)事件發(fā)生后僅僅依靠人工誘導(dǎo)的方法明顯落后，并且投入的人力成本也較大，因此需要運(yùn)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、智能交通等技術(shù)，從交通流誘導(dǎo)與控制理論出發(fā)探索并制定應(yīng)急策略，從而真正實(shí)現(xiàn)科技強(qiáng)警的目的。

目前政府為了保障城市交通的順暢運(yùn)行，在重要路段上部署了固定式監(jiān)控設(shè)備，同時(shí)安裝了大量移動(dòng)監(jiān)控設(shè)施。這些設(shè)備取得的數(shù)據(jù)不僅能夠反映緊急事件影響范圍內(nèi)道路的交通流量、飽和度、信號(hào)配時(shí)等指標(biāo)，還能反映出應(yīng)急車(chē)輛的運(yùn)行情況，對(duì)制定合理的救援方案起到關(guān)鍵作用。

文中提出了事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)視頻的安全接入方案，然后依據(jù)接入到的視頻信息提出了緊急事件交通流的控制策略和應(yīng)急車(chē)輛信號(hào)優(yōu)先控制策略，從而對(duì)受控車(chē)輛進(jìn)行疏導(dǎo)。

1 事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)視頻的安全接入

為了更全面地收集緊急事件事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)信息，文中參照有線(xiàn)視頻的接入方案，提出了無(wú)線(xiàn)移動(dòng)警務(wù)視頻終端的接入方案[1-6]。

1.1 有線(xiàn)視頻的安全接入方案

有線(xiàn)視頻安全接入系統(tǒng)作為邊界接入系統(tǒng)的一個(gè)分支，是支持公安視頻業(yè)務(wù)的有力保障，為公安信息化建設(shè)發(fā)揮著舉足輕重的作用。按照公安部科技信息化局的規(guī)定，有線(xiàn)視頻安全接入系統(tǒng)采用2+1的安全模式，分別是視頻用戶(hù)認(rèn)證服務(wù)器、視頻接入認(rèn)證服務(wù)器和視頻安全隔離網(wǎng)閘，其作用分別如下：

(1)視頻用戶(hù)認(rèn)證服務(wù)器：是接近應(yīng)急指揮系統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)的認(rèn)證設(shè)備，主要負(fù)責(zé)對(duì)指揮系統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)用戶(hù)進(jìn)行管理。

(2)視頻接入認(rèn)證服務(wù)器：是接近視頻采集資源的認(rèn)證設(shè)備，主要負(fù)責(zé)對(duì)接入對(duì)象進(jìn)行認(rèn)證。

(3)視頻安全隔離網(wǎng)閘：具備單向和雙向通道，主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)視頻控制信令的雙向傳輸、視頻流的單向傳輸。

1.2 無(wú)線(xiàn)視頻的安全接入方案

移動(dòng)警務(wù)視頻的接入方案主要是在有線(xiàn)視頻安全接入方案的基礎(chǔ)上增加了一臺(tái)安全接入VPN網(wǎng)關(guān)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 無(wú)線(xiàn)移動(dòng)警務(wù)視頻安全接入方案

該網(wǎng)關(guān)主要實(shí)現(xiàn)以下功能：

(1)支持網(wǎng)絡(luò)層加密的安全傳輸協(xié)議對(duì)會(huì)話(huà)通道進(jìn)行加密傳輸；

(2)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)警務(wù)終端的TF卡證書(shū)認(rèn)證；

(3)對(duì)傳輸?shù)囊曨l內(nèi)容進(jìn)行完整性檢驗(yàn)。

事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)視頻資源的獲取除了通過(guò)路口固定攝像頭外，還需要通過(guò)移動(dòng)無(wú)線(xiàn)視頻終端進(jìn)行獲取。文中提出的有線(xiàn)與無(wú)線(xiàn)視頻安全接入系統(tǒng)能將不同網(wǎng)域間緊急事件事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)信息安全、快速地接入到應(yīng)急指揮系統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)，對(duì)指揮部門(mén)出臺(tái)正確、合理的應(yīng)急策略起到了關(guān)鍵作用。同時(shí)提出的移動(dòng)警務(wù)視頻安全接入系統(tǒng)由兩部分組成，一部分是實(shí)現(xiàn)不同網(wǎng)域間邊界接入的視頻安全接入系統(tǒng)，一部分是實(shí)現(xiàn)移動(dòng)警務(wù)設(shè)備認(rèn)證、加密傳輸?shù)陌踩尤隫PN網(wǎng)關(guān)，通過(guò)這兩個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)移動(dòng)視頻資源的安全傳輸，從而為緊急事件事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的交通管制提供有力的技術(shù)保障。

2 緊急事件交通流誘導(dǎo)的模糊控制

本節(jié)主要通過(guò)上述有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn)的視頻安全接入方案將事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的道路信息完整、安全地接入到應(yīng)急指揮系統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)，以便管理部門(mén)依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)信息以及下文提到的方法來(lái)確定緊急事件影響范圍內(nèi)路況的信號(hào)配時(shí)策略，從而在微觀層面上實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)上擁堵車(chē)輛的誘導(dǎo)、控制[7-12]。

2.1 模糊控制器的組成及數(shù)據(jù)信息的采集

城市交通系統(tǒng)是一個(gè)具有時(shí)變性、非線(xiàn)性、不確定性等特點(diǎn)的復(fù)雜大系統(tǒng)，由于模糊控制不需要精確的數(shù)學(xué)模型，易于解決這種問(wèn)題，因此文中在交通擁擠形成之前利用模糊控制原理實(shí)現(xiàn)對(duì)交叉口的信號(hào)控制，從而緩解相應(yīng)道路的交通擁堵。

由于交叉口之間的路段容量受到路段的長(zhǎng)短、寬度、車(chē)道數(shù)等因素的影響，因此單純以車(chē)輛數(shù)為輸入變量缺乏實(shí)用性。文中選擇當(dāng)前路段的路段擁擠度作為模糊控制器的一個(gè)輸入量，其中路段擁擠度是指以路段上現(xiàn)有的車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度為被除數(shù)，路段的長(zhǎng)度為除數(shù)得到的比值，用x1表示；同時(shí)選擇與本路段下游路口相交路段的路段擁擠度為另一個(gè)輸入量，用x2表示；綠燈延長(zhǎng)時(shí)間為輸出量，用Δg表示。

為了能夠提供合理的模糊控制輸入量數(shù)據(jù)信息，在一條道路的上下游同時(shí)埋下了檢測(cè)器，如圖2中a1、a2所示。

圖2 簡(jiǎn)單路網(wǎng)示意圖

2.2 城市交通流誘導(dǎo)的模糊控制

在圖2的網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)通過(guò)檢測(cè)器a2檢測(cè)到此處車(chē)流趨于擁擠形成狀態(tài)，那么交通應(yīng)急指揮部門(mén)就可以根據(jù)路段②-③的擁堵情況，合理地制定配時(shí)方案，以便盡快緩解緊急事件影響范圍內(nèi)的交通擁擠。同時(shí)再結(jié)合前面的分析，文中運(yùn)用模糊理論對(duì)擁擠路段內(nèi)的車(chē)輛進(jìn)行控制。

(1)輸入和輸出變量的模糊化。

分別對(duì)隸屬函數(shù)、模糊控制規(guī)則、模糊推理以及反模糊化過(guò)程進(jìn)行確定。其中路段擁擠度x的取值范圍為0～1，將其分為5個(gè)語(yǔ)言變量，分別為：VS(很低)、S(低)、M(中等)、H(高)、VH(很高)。選擇高斯型隸屬函數(shù)將其模糊化，如圖3所示。輸出量綠燈延長(zhǎng)時(shí)間Δg的取值范圍為{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，也將其分為5個(gè)語(yǔ)言變量，分別為：VS(很短)、S(短)、M(中等)、L(長(zhǎng))、VL(很長(zhǎng))。選擇三角型隸屬函數(shù)將其模糊化，如圖4所示。

圖3 路段擁擠度x隸屬度函數(shù)

圖4 綠燈延長(zhǎng)時(shí)間Δg隸屬度函數(shù)

(2)模糊規(guī)則推理及逆模糊化。

模糊控制規(guī)則主要是根據(jù)專(zhuān)家和設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)確定下來(lái)的。文中為了使所建立的模糊控制系統(tǒng)得到滿(mǎn)意的結(jié)果，專(zhuān)門(mén)咨詢(xún)了一些專(zhuān)家，得到了如表1所示的模糊控制庫(kù)。

表1 模糊控制規(guī)則表

例如規(guī)則：如果輸入x1為VH，x2為VS，則輸出Δg為VL。這表示當(dāng)前路段的擁擠度很高，交通運(yùn)行很擁堵，然而此時(shí)下游相交路段的擁擠度很低，在這種情況下，為了緩解當(dāng)前路段的交通壓力，可以對(duì)下游路口的綠燈時(shí)間適當(dāng)延長(zhǎng)，同時(shí)誘導(dǎo)上游路口的車(chē)輛駛向其他路段。其他規(guī)則也以此類(lèi)推。文中將每條規(guī)則的權(quán)重均設(shè)為1，實(shí)際運(yùn)用時(shí)也可以根據(jù)規(guī)則的重要程度賦予不同權(quán)重。

同時(shí)選擇Mamdani型推理系統(tǒng)中的“centroid(區(qū)域重心法)”來(lái)實(shí)現(xiàn)輸出量Δg的逆模糊化，因?yàn)橹匦姆ㄓ欣谝种茀?shù)的變化和隨機(jī)擾動(dòng)，其計(jì)算過(guò)程為：

(1)

(3)模糊控制結(jié)果分析。

根據(jù)上面建立的模糊控制系統(tǒng)，借助MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了路段擁擠度x與綠燈延長(zhǎng)時(shí)間Δg之間的輸入/輸出特性曲面，如圖5所示。

圖5 路段擁擠度x與綠燈延長(zhǎng)時(shí)間Δg的關(guān)系

從圖5中可以看出：當(dāng)前路段擁擠度大時(shí)，綠燈延長(zhǎng)時(shí)間相應(yīng)較大；當(dāng)前路段擁擠度小時(shí)，綠燈延長(zhǎng)時(shí)間相應(yīng)較小。而當(dāng)下游相交路段擁擠度比較大時(shí)，為了防止過(guò)長(zhǎng)的綠燈延長(zhǎng)可能造成相交路段的擁堵加劇，因此有必要減緩當(dāng)前路段的綠燈延長(zhǎng)時(shí)間。

3 緊急事件應(yīng)急車(chē)輛信號(hào)優(yōu)先控制策略

通過(guò)基于路徑的信號(hào)優(yōu)先控制策略，為應(yīng)急車(chē)輛提供能夠快速到達(dá)事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的出行路徑和信號(hào)優(yōu)先控制方案。

3.1 應(yīng)急車(chē)輛最優(yōu)路徑選擇

鑒于交通緊急事件發(fā)生后車(chē)流量的固有特征，在對(duì)應(yīng)急車(chē)輛有效路徑集的求解過(guò)程中，不是僅考慮了路徑長(zhǎng)度這一因素，而是將路徑長(zhǎng)度與路徑飽和度這兩個(gè)影響因素通過(guò)加權(quán)平均數(shù)法轉(zhuǎn)換為一個(gè)因素，作為求解最短路徑的指標(biāo)。其中，路徑長(zhǎng)度影響因素的權(quán)重取0.3，路徑飽和度影響因素的權(quán)重取0.7。然后運(yùn)用Dijkstra算法，以這項(xiàng)指標(biāo)為篩選條件，在路網(wǎng)圖中尋找起始節(jié)點(diǎn)至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間滿(mǎn)足條件的最短路徑。

然而在計(jì)算中，由于各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)單位及量級(jí)(即計(jì)算指標(biāo)xj的數(shù)量級(jí))的不同，為比較綜合指標(biāo)y的大小帶來(lái)了不便。因此，需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)作無(wú)量綱化處理，文中采用極值法。

(2)

通過(guò)上述方法找到一條最優(yōu)路徑，然后在該路徑上實(shí)施信號(hào)優(yōu)先控制方案，從而為應(yīng)急車(chē)輛查找最佳出行路徑。

3.2 應(yīng)急車(chē)輛單點(diǎn)信號(hào)優(yōu)先控制策略

結(jié)合視頻安全接入系統(tǒng)獲得的實(shí)時(shí)信息，提出了以應(yīng)急車(chē)輛交叉口平均延誤時(shí)間最小為目標(biāo)的兩種不同優(yōu)先控制策略[13-15]，分別如下：

(1)縮短紅燈時(shí)間。

當(dāng)應(yīng)急車(chē)輛到達(dá)交叉口時(shí)剛好是紅燈，采取縮短紅燈時(shí)間的方式進(jìn)行優(yōu)先控制。在這個(gè)時(shí)候，應(yīng)設(shè)置通行方向的最小綠燈時(shí)間Gmin。如果此時(shí)相位的綠燈時(shí)間達(dá)到Gmin，則應(yīng)提前開(kāi)啟綠燈，縮短應(yīng)急相位的紅燈時(shí)間，給應(yīng)急車(chē)輛提供盡量多的通過(guò)交叉口的時(shí)間；否則當(dāng)綠燈時(shí)間達(dá)到Gmin后，馬上開(kāi)啟應(yīng)急車(chē)輛所在相位的綠燈。

Gmin的確定應(yīng)保證行人過(guò)街安全和行車(chē)安全。其計(jì)算過(guò)程如下：

Gmin=max{Gmin1,Gmin2}

(3)

(4)

其中，Gmin1主要是為了保證行車(chē)安全，以免綠燈時(shí)間太短、后車(chē)剎車(chē)太慢，從而造成事故的最小綠燈時(shí)間，一般取7～13s；Gmin2為保證行人安全過(guò)街的最小綠燈時(shí)間；LP為行人過(guò)街道路長(zhǎng)度；vP為行人過(guò)街速度，一般取1.2m/s；I為綠燈間隔時(shí)間。

(2)延長(zhǎng)綠燈時(shí)間。

當(dāng)應(yīng)急車(chē)輛剛好在綠燈期間到達(dá)交叉口時(shí)，首先判斷應(yīng)急車(chē)輛能否在正常綠燈時(shí)間G0內(nèi)通過(guò)交叉口：如果應(yīng)急車(chē)輛能夠正常通過(guò)交叉口，則不采取任何信號(hào)優(yōu)先控制策略；如果應(yīng)急車(chē)輛不能順利通過(guò)交叉口，則應(yīng)該將最大綠燈時(shí)間Gmax(一般不超過(guò)60s)與應(yīng)急車(chē)輛通過(guò)交叉口時(shí)間ΔG及相位剩余綠燈時(shí)間GL之和進(jìn)行比較。如果這兩者之和大于Gmax，則在下個(gè)周期提前開(kāi)啟這一相位綠燈，從而降低應(yīng)急車(chē)輛在交叉口的延誤；如果這兩者之和在Gmax內(nèi)，則應(yīng)繼續(xù)延長(zhǎng)這一相位的綠燈時(shí)間，使應(yīng)急車(chē)輛快速通過(guò)交叉口。

該應(yīng)急車(chē)輛單點(diǎn)信號(hào)優(yōu)先控制的計(jì)算過(guò)程如下所示：

(5)

ΔG=hs(Q-1)

(6)

其中，hs為飽和車(chē)頭時(shí)距；Q為綠燈相位應(yīng)急車(chē)輛進(jìn)口道路交通流量。

4 結(jié)束語(yǔ)

為了保證事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控資源能夠安全、快速地接入到應(yīng)急指揮中心內(nèi)網(wǎng)，在有線(xiàn)視頻安全接入方案的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)提出了無(wú)線(xiàn)警用移動(dòng)視頻的安全接入方案。該方案已在多地公安省廳投入運(yùn)行，效果良好。同時(shí)依據(jù)上述獲得的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提出了緊急事件交通流誘導(dǎo)的模糊控制策略，確定了緊急事件影響范圍內(nèi)路況的信號(hào)配時(shí)方案，從而在微觀層面上實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)上擁堵車(chē)輛的誘導(dǎo)和控制。依據(jù)緊急事件事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)交通流的運(yùn)行情況，提出了緊急事件應(yīng)急車(chē)輛的信號(hào)優(yōu)先控制策略，以便應(yīng)急車(chē)輛能夠快速到達(dá)事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)?？偟膩?lái)說(shuō)，提出的交通流應(yīng)急控制策略能夠充分運(yùn)用不同網(wǎng)域間接入的視頻信息，同時(shí)結(jié)合相應(yīng)的控制策略來(lái)實(shí)現(xiàn)影響范圍內(nèi)交通流的誘導(dǎo)以及應(yīng)急車(chē)輛的信號(hào)優(yōu)先控制。然而還存在一定的不足，主要體現(xiàn)在所采取的模糊控制策略只考慮到單個(gè)路段或者單個(gè)交叉口的信息，而對(duì)整個(gè)影響范圍內(nèi)交通流的分布特征考慮不足。

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Control Strategy of Traffic Flow Emergency Based on Mobile Video Access

CAO Zhi-wei1,2，YIN Xin-ming1，SHAO Xu-dong1，CHEN Guo-liang1， HU Zheng-liang1，LIU Bing2

(1.Information Security Technology Division,Third Research Institute of Ministry of Public Security,Shanghai 201204,China; 2.School of Electronics and Information Engineering,Tongji University,Shanghai 200125,China)

It is challenging for the traffic emergency department to develop a reasonable guidance and control strategy of traffic flow in urban emergency.In order to guide the vehicle of the traffic emergency incident influence range,a control strategy of traffic flow emergency based on mobile video access is proposed.After monitoring the road emergency scenes,the proposed scheme establishes the signal timing scheme for the road within the scope of influence based on fuzzy control strategy,and presents a signal priority control model of emergency vehicle.On the one hand,these actions propose a microcosmic control strategy for the traffic flow and the emergency vehicle within the scope of influence.On the other hand,these actions would be favorable for the traffic emergency department to develop the effective emergency rescue measures.Recently,the scheme has been conducted the pilot run in some ministries and agencies,and has achieved good results.

traffic emergency incident;traffic flow guidance;mobile video access;emergency control strategy;signal priority control

2016-03-18

2016-06-22

時(shí)間：2017-01-04

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403255)；上海理工大學(xué)國(guó)家級(jí)項(xiàng)目培育基金項(xiàng)目(16HJPY-QN14)

曹志威(1985-)，男，研究實(shí)習(xí)員，博士研究生，CCF會(huì)員，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、智能交通；尹心明，通訊作者，助理研究員，碩士，研究方向?yàn)樾畔踩?/p>

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170104.1102.092.html

TP399

A

1673-629X(2017)01-0143-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.01.032