■ 林 楓

(1.福建交通科學(xué)技術(shù)研究所；2.福建省公路工程試驗(yàn)檢測(cè)中心站；3.福建省路翔工程設(shè)計(jì)有限公司，福州 350004)

1 前言

交通安全預(yù)警系統(tǒng)是指系統(tǒng)根據(jù)以往總結(jié)的交通安全狀況或?qū)崟r(shí)的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)道路交通安全發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行過程描述、追蹤分析和警情預(yù)報(bào)，向交通管理部門發(fā)出相應(yīng)的交通安全態(tài)勢(shì)信息，并及時(shí)向道路使用者發(fā)布信息，確保公路交通安全，進(jìn)一步遏制重特大交通事故以及二次事故的發(fā)生，減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，使公路交通更加安全、暢通、有序。

2 高等級(jí)公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 交通安全預(yù)警系統(tǒng)組成

為保證高等級(jí)公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)能準(zhǔn)確、及時(shí)、高效地傳遞交通安全狀態(tài)信息，預(yù)警系統(tǒng)一般由交通信息采集子系統(tǒng)、信息處理子系統(tǒng)和信息發(fā)布子系統(tǒng)組成。

2.1.1 信息采集子系統(tǒng)

交通信息采集子系統(tǒng)是高等級(jí)公路安全預(yù)警系統(tǒng)的“感覺器官”，信息采集的可靠性決定系統(tǒng)預(yù)警的準(zhǔn)確性。信息采集子系統(tǒng)對(duì)交通運(yùn)行信息進(jìn)行采集，主要包括靜態(tài)交通信息和動(dòng)態(tài)交通信息。

靜態(tài)交通信息主要包括公路路網(wǎng)、交叉口以及交通設(shè)施等基礎(chǔ)信息。其搜集方法采用各種統(tǒng)計(jì)資料或者人工調(diào)查法。靜態(tài)信息一般是穩(wěn)定的，一次性輸入后一般長(zhǎng)期不變，不需要實(shí)時(shí)采集，只有當(dāng)實(shí)際情況發(fā)生變化時(shí)才需要對(duì)靜態(tài)交通數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。

動(dòng)態(tài)交通信息主要包括流量、車速等交通狀態(tài)特征信息、交通緊急事故信息以及天氣等環(huán)境信息。動(dòng)態(tài)交通信息的采集主要是通過各種交通檢測(cè)器搜集，數(shù)據(jù)采集的對(duì)象有交通流量、占有率、車速、車隊(duì)長(zhǎng)度、車身長(zhǎng)度、車頭時(shí)距、行程時(shí)間、行程車速、車輛位置、車型、靜止車輛等信息，主要的采集方式有線圈檢測(cè)器、視頻檢測(cè)器、微波檢測(cè)器、紅外檢測(cè)器、超聲波檢測(cè)器、GPS車輛定位儀等。

2.1.2 信息處理子系統(tǒng)

信息處理子系統(tǒng)是高等級(jí)公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)的核心，是將交通信息采集子系統(tǒng)采集得到的交通信息通過計(jì)算機(jī)程序篩選處理后，配合綜合交通信息平臺(tái)、電子地圖、交通疏導(dǎo)的決策支持等綜合信息處理，分析得出整個(gè)高等級(jí)公路的動(dòng)態(tài)交通安全狀態(tài)和交通管理的預(yù)警信息。

2.1.3 信息發(fā)布子系統(tǒng)

信息發(fā)布子系統(tǒng)是系統(tǒng)管理者向道路使用者發(fā)布管理信息的系統(tǒng)，其主要是將經(jīng)信息處理子系統(tǒng)分析后的交通信息通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成短信、數(shù)字信號(hào)，通過短信平臺(tái)、GPRS、互聯(lián)網(wǎng)以及可變信息板等方式發(fā)布實(shí)時(shí)交通信息，包括交通狀態(tài)信息、臨時(shí)交通管制信息、交通流誘導(dǎo)信息、交通事故信息及其他信息等。

2.2 交通安全預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)

交通安全預(yù)警系統(tǒng)首先由交通信息檢測(cè)器將檢測(cè)到的交通狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集終端服務(wù)器，通過路由器上指定的端口將交通流數(shù)據(jù)再傳輸至中心端服務(wù)器，中心端服務(wù)器上的數(shù)據(jù)管理軟件負(fù)責(zé)分析各個(gè)數(shù)據(jù)采集器傳輸過來的實(shí)時(shí)交通信息數(shù)據(jù)，對(duì)交通信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、融合，然后運(yùn)用交通狀態(tài)判別模型，通過對(duì)動(dòng)態(tài)交通信息和靜態(tài)交通信息的綜合分析，判別實(shí)時(shí)交通狀態(tài)，接著將交通狀態(tài)判別結(jié)果以及交通狀態(tài)信息存儲(chǔ)入中心端數(shù)據(jù)庫，同時(shí)通過互聯(lián)網(wǎng)、短信平臺(tái)、GPRS以及LED顯示屏等方式向交通參與者發(fā)布交通狀態(tài)信息。高等級(jí)公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 高等級(jí)公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)

3 高等級(jí)公路交通特征分析

福建省高等級(jí)公路交通特征分析可從高等級(jí)公路交通流參數(shù)和交通流模型兩個(gè)方面進(jìn)行分析。交通流參數(shù)能夠定性、定量地描述交通流運(yùn)行狀態(tài)，反映交通流的基本性質(zhì)。

交通流的基本參數(shù)包括交通量、速度和密度。其中，描述宏觀交通流特性的參數(shù)是交通量、速度和密度，描述微觀交通流特性的參數(shù)是車頭時(shí)距、地點(diǎn)車速和車頭間距。

交通流模型是描述連續(xù)流狀態(tài)下交通流宏觀變量(即交通量、平均車速和密集度)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，包括速度-流量模型，速度-密集度模型，流量-密集度模型，其中一些是基于數(shù)學(xué)推導(dǎo)建立的，另一些是根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)建立的。

4 高等級(jí)公路交通信息采集與管理

隨著交通信息化建設(shè)的大力推進(jìn)，交通動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)越來越豐富，并已逐步成為一種寶貴的資源，在提升交通系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理服務(wù)水平方面發(fā)揮著越來越重要的作用。與此相適應(yīng)，如何更加合理有效地采集交通數(shù)據(jù)，從中選取有效的數(shù)據(jù)，進(jìn)而取得所需的信息，成為充分發(fā)揮交通數(shù)據(jù)資源應(yīng)有作用的關(guān)鍵技術(shù)問題。

4.1 交通信息采集技術(shù)

交通信息采集是交通信息服務(wù)的基礎(chǔ)。以人工調(diào)查方法和感應(yīng)線圈法等為代表的交通數(shù)據(jù)采集手段仍是交通數(shù)據(jù)采集的主要手段，但是很難滿足日益發(fā)展的動(dòng)態(tài)交通信息服務(wù)需求。無線定位技術(shù)(GPS/蜂窩無線定位)、傳感器技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、IPv6網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、車輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù) (AVI)、浮動(dòng)車數(shù)據(jù)采集技術(shù) (FloatingCarData，F(xiàn)CD)、遙感技術(shù)和視頻圖像處理技術(shù)等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集技術(shù)已成為交通數(shù)據(jù)獲取的新手段，也為高質(zhì)量的動(dòng)態(tài)交通信息服務(wù)提供了關(guān)鍵技術(shù)。

交通信息采集主要分為靜態(tài)采集和動(dòng)態(tài)采集兩種。

(1)靜態(tài)交通信息采集

靜態(tài)交通信息主要包括：路網(wǎng)基礎(chǔ)信息(如道路技術(shù)等級(jí)、長(zhǎng)度、收費(fèi)、立交連接方式等)、道路幾何參數(shù)信息(如平面線形、縱斷面線形、橫斷面線形等)、基礎(chǔ)地理信息(如路網(wǎng)分布、功能小區(qū)的劃分、交叉口的布局、交通基礎(chǔ)設(shè)施信息等)、車輛保有量信息(包括分區(qū)域、時(shí)間、不同車種車輛保有量信息等)及交通管理信息(如單向行駛、禁止左轉(zhuǎn)、限制進(jìn)入等)。因此，靜態(tài)交通信息通常采用人工調(diào)查或儀器測(cè)量的方式來獲取。為了減少不必要的重復(fù)性和數(shù)據(jù)不一致性，還可以通過對(duì)接的方式，從其它相關(guān)系統(tǒng)得到有關(guān)基礎(chǔ)信息。靜態(tài)信息是相對(duì)穩(wěn)定的，變化的頻率很小，并且變化沒有規(guī)律。因此，靜態(tài)交通信息不需要實(shí)時(shí)采集，一般一次性輸入，在短期內(nèi)不會(huì)發(fā)生太大的變化，直到數(shù)據(jù)發(fā)生變化的時(shí)候才需要修改。

(2)動(dòng)態(tài)交通信息采集

動(dòng)態(tài)交通信息主要包括：網(wǎng)絡(luò)交通流狀態(tài)特征信息(如交通流量、密度、速度等)、交通緊急事故信息(事故發(fā)生地點(diǎn)、類型、嚴(yán)重程度等)、在途車輛和駕駛員的實(shí)時(shí)信息(如單車的速度、位置、起終點(diǎn)等)、環(huán)境狀況信息(如能見度、氣環(huán)境、聲環(huán)境等)、交通動(dòng)態(tài)管理與控制信息(交通信號(hào)信息、臨時(shí)采取的單向行駛、禁止左轉(zhuǎn)、限制進(jìn)入等)。

動(dòng)態(tài)交通信息與靜態(tài)交通信息顯著的不同，最主要的區(qū)別在于其實(shí)時(shí)性，因此，動(dòng)態(tài)交通信息的采集必需是準(zhǔn)確的、及時(shí)的。那么這些時(shí)時(shí)變動(dòng)的交通信息全部采用人工的方式采集是不可能的，一方面，采集速度跟不上，另一方面，人力也不可能全天候地進(jìn)行采集。所以，選擇什么樣的檢測(cè)器進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通信息的采集是一個(gè)很重要的問題?；诮煌ò踩A(yù)警系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的要求，對(duì)交通檢測(cè)器所測(cè)的類型、精度以及安裝要求等愈發(fā)重要。

4.2 交通信息數(shù)據(jù)預(yù)處理

受各種因素的影響，使用交通檢測(cè)器采集到的交通數(shù)據(jù)不可避免地存在一定的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題(如數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)缺失)。當(dāng)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題嚴(yán)重時(shí)，會(huì)降低估計(jì)精度，使觀測(cè)或分析的結(jié)果與實(shí)際情況相差甚遠(yuǎn)。因此，在應(yīng)用交通檢測(cè)器采集交通信息或進(jìn)行交通建模時(shí)，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，并對(duì)缺失數(shù)據(jù)和異常值進(jìn)行填充和改正，以提高分析結(jié)果的精度和可靠性。

交通信息數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要是針對(duì)異常數(shù)據(jù)預(yù)處理和丟失數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)異常數(shù)據(jù)的判別方法主要是對(duì)數(shù)據(jù)自身特征而開發(fā)的，可以分為三類，分別是閾值法、基于交通流理論的方法以及與之理論與交通流理論相結(jié)合的方法。對(duì)數(shù)據(jù)補(bǔ)齊，在實(shí)踐過程中需要遵循以下兩條原則：一是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)完整性原則，采集到的原始數(shù)據(jù)保存時(shí)不應(yīng)作修改或調(diào)整，以保證足夠的未經(jīng)修改過的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)用于數(shù)據(jù)補(bǔ)齊，且補(bǔ)齊數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)應(yīng)分別存儲(chǔ)；二是補(bǔ)齊流程的真實(shí)性原則，做好針對(duì)整個(gè)補(bǔ)齊操作流程的文檔記載工作，將有助于增強(qiáng)補(bǔ)齊工作的透明度以便于取舍。

5 高等級(jí)公路交通安全狀態(tài)分析

5.1 交通預(yù)警等級(jí)劃分

實(shí)時(shí)判別交通系統(tǒng)安全狀態(tài)，其實(shí)質(zhì)是對(duì)于交通擁擠類型進(jìn)行判斷。交通擁擠主要存在于交通瓶頸處，瓶頸是由于上游的交通需求量大于某點(diǎn)的通行能力而形成的，產(chǎn)生瓶頸將不可避免地出現(xiàn)擁擠。交通擁堵類型包括常發(fā)性交通擁擠和偶發(fā)性交通擁擠。其中，常發(fā)性擁擠主要是由于車道上、交織路段短、道路橫截面窄、實(shí)現(xiàn)不良、收費(fèi)站、不符合標(biāo)準(zhǔn)的交叉口等引起的，這類交通擁擠發(fā)生的特點(diǎn)是空間位置比較固定；偶發(fā)性擁擠是相對(duì)于常發(fā)性擁擠而言的，主要是由于交通事件造成的道路通行能力暫時(shí)下降而引發(fā)的擁擠，其發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)都是隨機(jī)的。相關(guān)研究表明，在交通事件發(fā)生前后，交通流運(yùn)行狀態(tài)會(huì)發(fā)生明顯變化，即產(chǎn)生偶發(fā)性擁擠。在高等級(jí)公路上，較少發(fā)生常發(fā)性擁擠，交通擁擠的發(fā)生應(yīng)該作為交通事件發(fā)生的重要特征，可以通過偶發(fā)性擁擠認(rèn)定已經(jīng)發(fā)生或即將發(fā)生交通事件。

預(yù)警系統(tǒng)的功能分為三個(gè)等級(jí)，分別是警報(bào)、一級(jí)預(yù)警和二級(jí)預(yù)警，三個(gè)等級(jí)對(duì)于交通事件的提示級(jí)別依次降低，三個(gè)等級(jí)對(duì)于交通事件提示的標(biāo)志信號(hào)分別是紅燈、橙燈和黃燈。

警報(bào)是最高的提示級(jí)別，是系統(tǒng)確認(rèn)交通事故或其他交通事件已經(jīng)發(fā)生時(shí)發(fā)出的信息，用于通知交通管理人員交通事故或其他交通事件已經(jīng)發(fā)生，應(yīng)立即采取行動(dòng)對(duì)交通事件進(jìn)行處置。

一級(jí)預(yù)警的提示級(jí)別介于二級(jí)預(yù)警和警報(bào)之間，是發(fā)現(xiàn)某路段上已經(jīng)發(fā)生了偶發(fā)性擁擠，系統(tǒng)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的判定規(guī)則認(rèn)為可能出現(xiàn)了交通事故或其他交通事件時(shí)發(fā)布的預(yù)警信息，用于提醒交通管理人員對(duì)交通流運(yùn)行情況進(jìn)行觀察，及時(shí)處置可能已經(jīng)發(fā)生的交通事件。

二級(jí)預(yù)警的提示級(jí)別最低，用于對(duì)常規(guī)交通流狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，當(dāng)發(fā)現(xiàn)交通流的車輛比例明顯不合理，速度標(biāo)準(zhǔn)差處于事故易發(fā)狀態(tài)或發(fā)現(xiàn)已經(jīng)發(fā)生了常發(fā)性交通擁擠時(shí)發(fā)布的預(yù)警信息，提醒交通管理人員對(duì)交通流進(jìn)行調(diào)整以降低事故風(fēng)險(xiǎn)。

5.2 交通預(yù)警系統(tǒng)判別指標(biāo)選取

交通預(yù)警系統(tǒng)判別指標(biāo)的選取應(yīng)遵循實(shí)用性、可比性、完備性和可測(cè)性等原則。相關(guān)研究表明，交通事件發(fā)生前后，交通流運(yùn)行狀態(tài)會(huì)發(fā)生明顯變化，在交通監(jiān)控時(shí)應(yīng)對(duì)交通流常規(guī)特征進(jìn)行監(jiān)控和狀態(tài)識(shí)別。根據(jù)本章對(duì)于交通流特征的分析，將交通量、速度標(biāo)準(zhǔn)差、占有率、大車混入率等參數(shù)特性納入到判別算法中，根據(jù)前面小節(jié)中的研究成果對(duì)算法進(jìn)行設(shè)計(jì)和標(biāo)定。

6 高等級(jí)公路交通預(yù)警等級(jí)判別算法

6.1 交通狀態(tài)判別算法分析

國(guó)外關(guān)于公路交通事件自動(dòng)檢測(cè)的研究過程主要經(jīng)歷了模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)分析和突變理論的經(jīng)典 AID算法以及后期的人工智能AID算法等階段。這些算法主要包括比較/模式識(shí)別算法、統(tǒng)計(jì)算法、時(shí)間序列、交通模型和理論算法、低流量檢測(cè)算法、California算法、McMaster算法、指數(shù)平滑法和正態(tài)偏差法等。國(guó)內(nèi)關(guān)于公路交通事件自動(dòng)檢測(cè)的研究主要集中在近些年發(fā)展起來的新技術(shù)和新理論的應(yīng)用研究方面，包括小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論以及支持向量機(jī)等。自動(dòng)識(shí)別算法的性能比較如表1所示。

表1 自動(dòng)識(shí)別算法的性能比較

6.2 交通預(yù)警等級(jí)判別算法

6.2.1 California算法

California算法(加州算法)為雙截面算法，它基于事件發(fā)生時(shí)上游截面占有率將增加，下游截面占有率將減少這一事實(shí)，利用時(shí)刻t從監(jiān)測(cè)站i=1,2,…n得到的平均占有率OCC(i,t)，該算法使用下面三個(gè)條件來判斷擁擠是否發(fā)生過：

式中：OCCDF為路段上下游占有率的差值；OCRDF為路段上下游占有率的相對(duì)差值；DOCCTD為擁擠開始時(shí)下游占有率的相對(duì)差值；OCC(i,t)為第i個(gè)檢測(cè)站 時(shí)刻所測(cè)得的占有率；K1、K2、K3為分別為相應(yīng)條件的閾值，可從每個(gè)檢測(cè)區(qū)的10個(gè)擁擠案例對(duì)進(jìn)行標(biāo)定，參數(shù)的最佳取值范圍：K1∈[10,25],K2∈[0.01,1.06]，K3∈[0.01,0.60] 。如果滿足上述三個(gè)條件，則判斷發(fā)生擁擠。

6.2.2 交通預(yù)警等級(jí)判別算法

根據(jù)算法原理，可以將算法分為三個(gè)主要步驟：

(1)初次判斷。對(duì)于輸入交通流參數(shù)特性的初次判斷，用以確定參數(shù)是否處于“安全”的范圍之內(nèi)，如果參數(shù)處于“危險(xiǎn)”狀態(tài)則發(fā)出二級(jí)預(yù)警信息。

(2)參數(shù)計(jì)算。計(jì)算檢測(cè)點(diǎn) 的流量和平均速度的變化情況。

(3)利用加州算法判別該檢測(cè)點(diǎn) 是否處于交通擁擠狀態(tài)。

算法的邏輯框架圖見圖2。

算法步驟：

(1)輸入實(shí)時(shí)交通流特征數(shù)據(jù)q、v、o、大車混入率等。

(3)判斷檢測(cè)點(diǎn)i的流量在t時(shí)刻是否小于t-1時(shí)刻，同時(shí)判斷該檢測(cè)點(diǎn)在檢測(cè)時(shí)段內(nèi)的平均車速對(duì)比于上一時(shí)段是否降低了。如果兩者同時(shí)滿足，則發(fā)出一級(jí)預(yù)警信息；否則返回(1)。

(4)分別計(jì)算 OCCDF、OCRDF、DOCCTD，若三者同時(shí)滿足 OCCDF≥K1，OCRDF≥K2，DOCCTD≥K3， 則發(fā)出警報(bào)；否則返回(1)。

7 小結(jié)

圖2 交通安全狀態(tài)判別算法流程圖

基于交通流理論與加州算法對(duì)福建省高等級(jí)公路安全預(yù)警等級(jí)進(jìn)行分類，探討了福建省高等級(jí)公路交通預(yù)警等級(jí)的判別算法，介紹了基于交通流理論與加州算法判別交通安全預(yù)警等級(jí)；同時(shí)論述了交通信息的采集方式以及對(duì)采集數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，介紹了各類采集方式的優(yōu)缺點(diǎn)及其所能采集的交通參數(shù)和異常交通數(shù)據(jù)與缺失交通數(shù)據(jù)的處理方法。

本文的主要思想是在實(shí)時(shí)獲取交通流參數(shù)信息的基礎(chǔ)上，借助計(jì)算機(jī)技術(shù)判別交通安全狀態(tài)以實(shí)現(xiàn)交通安全預(yù)警，然后通過可變信息板、互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等平臺(tái)發(fā)布預(yù)警信息。為道路使用者提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通狀態(tài)信息，以及時(shí)了解交通系統(tǒng)的安全狀況，根據(jù)交通管理者發(fā)布的誘導(dǎo)信息選擇合理的路徑，規(guī)避可能或已經(jīng)發(fā)生的交通事件，提高出行效率，保證人身安全。同時(shí)，有助于高等級(jí)公路管理者了解公路運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)問題并制定合理、有效的交通管制措施，確保交通系統(tǒng)安全、高效運(yùn)行。