陳乙周

（深圳榕亨實(shí)業(yè)集團(tuán)有限公司）

1 引言

采用先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)和人工智能技術(shù)等對傳統(tǒng)交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行深入的改造，構(gòu)建一種實(shí)時、準(zhǔn)確、高效的綜合交通系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸服務(wù)和管理智能化，使交通運(yùn)行處于良好狀態(tài)，有效改善交通擁擠和阻塞，提高路網(wǎng)通行能力和整個交通系統(tǒng)的機(jī)動性、安全性和通行效率。為了避免交通擁堵現(xiàn)象大范圍的產(chǎn)生與蔓延，緩解城市交叉口道路交通擁堵的重要方法是針對交叉口的交通信號控制方案優(yōu)化及關(guān)鍵路徑選擇優(yōu)化，合理地對道路中的交通流進(jìn)行優(yōu)化分流，提高道路交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率的同時緩解城市道路交通擁堵現(xiàn)狀。

2 交叉口交通車輛數(shù)據(jù)采集與傳輸處理

2.1 車聯(lián)網(wǎng)信息采集與處理傳輸

車聯(lián)網(wǎng)主要通過OBD（On-Board Diagnostics，車載自主診斷系統(tǒng)）來實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)功能，車輛在安裝OBD設(shè)備終端后，OBD車載終端可以讀取到車輛的實(shí)時數(shù)據(jù)，通過移動互聯(lián)網(wǎng)把數(shù)據(jù)傳遞到云服務(wù)器平臺中進(jìn)行運(yùn)算與處理，最后在智能手機(jī)上顯示出來反饋給車主預(yù)知；同時系統(tǒng)利用城市現(xiàn)有的的視頻監(jiān)控體系、智能識別和信息技術(shù)手段，增加可管理空間、時間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細(xì)度。整個系統(tǒng)由OBD信息綜合應(yīng)用平臺、信號控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)等組成，從而使城市智能交通管理系統(tǒng)達(dá)到四方面的目標(biāo)：提高通行能力、減少交通事故出行信息服務(wù)。利用手機(jī)數(shù)據(jù)的采集與處理可以快速地分析和挖掘道路交叉口車輛運(yùn)行狀態(tài)及分布情況，采集方法高效，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率也能得到保障，交叉口手機(jī)及OBD數(shù)據(jù)采集分布狀態(tài)的采集與處理詳見圖1所示。

圖1 交叉口手機(jī)及OBD數(shù)據(jù)采集分布狀態(tài)的采集與處理

2.2 基于OBD的車聯(lián)網(wǎng)及城市交通管理研判技術(shù)

通過OBD遠(yuǎn)程讀取車輛故障碼并傳送到手機(jī)APP，系統(tǒng)集原車行車電腦檢測技術(shù)、GPRS數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、TD-LTE等無線通信技術(shù)、GPS全球定位技術(shù)于一體，通過眾籌式的動態(tài)交通大數(shù)據(jù)采集，使每個安裝者都可以把自己在當(dāng)前路段的移動速度、位置燈信息匿名發(fā)送到后臺。

G-Sensor傳感器收集到的原始數(shù)據(jù)流，過濾掉額外無關(guān)的噪音后，分析轉(zhuǎn)換成描述駕駛行為事件原語的字符串。這串駕駛行為事件字符串通過一個模式識別系統(tǒng)處理后，得到一個更高層的駕駛動作序列。駕駛動作包括熟悉的駕車過程，如急加速、急變道、急轉(zhuǎn)彎、碰撞和急剎車等。駕駛事件和動作由一些從傳感器數(shù)據(jù)處理而來的參數(shù)進(jìn)行量化。這些參數(shù)和發(fā)生駕駛動作的次數(shù)被分析后用來確定可以轉(zhuǎn)換為評價司機(jī)駕駛能力和安全等級的能力和態(tài)度因素。這種數(shù)據(jù)到普通駕駛相關(guān)概念的映射允許進(jìn)行比一般以統(tǒng)計(jì)閥值為基礎(chǔ)的分析更精確和有意義。

整個過程包含4部分：

①原始數(shù)據(jù)采集

通過車載終端檢測模塊（IDD-213GL）檢測車輛的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，按一定的格式輸出。

②事件處理器

采集到的原始數(shù)據(jù)被輸入到事件處理器，事件處理器包含一個數(shù)據(jù)過濾器，一個事件專家?guī)欤粋€事件檢測器，一個事件堆棧和事件提取器，用于存儲和提取駕駛事件。

③動作檢測器

事件處理器得到的駕駛事件輸入到動作檢測器，進(jìn)一步分析，識別出各種駕駛動作，它包含一個動作庫及動作分類，一個模式識別單元，駕駛能力評估和態(tài)度評估。

④輸出駕駛動作

經(jīng)由后臺算法的系統(tǒng)分析就可以知道各個路段的車速快慢、車輛擁擠程度以及未來交通變化趨勢，從而實(shí)現(xiàn)了智能交通信息分析引導(dǎo)功能。

3 交叉口視頻軌跡監(jiān)測及擁堵信息分析預(yù)判

通過視頻處理模塊可以得到車輛運(yùn)動軌跡，但這些結(jié)果并不能被直接利用，往往還需要根據(jù)具體要求對車輛檢測和跟蹤的結(jié)果進(jìn)行分析處理來獲取相應(yīng)的交通信息。如：某時間段的流量、平均車速、道路占有率、道路阻塞情況等。車流量信息可以根據(jù)虛擬檢測線上車輛的位置和相鄰幀間的運(yùn)動關(guān)系來進(jìn)行車輛的計(jì)數(shù)。計(jì)數(shù)算法為通過上面的幀間關(guān)系，統(tǒng)計(jì)幀間車輛信息的上升沿，并且是連續(xù)出現(xiàn)的“1”。當(dāng)“1”的個數(shù)達(dá)到某個長度時即認(rèn)為該位置有新車到來，進(jìn)行計(jì)數(shù)（見圖2）。

車道占有率是用來描述道路中車輛密集度特征的，分為空間占有率和時間占有率。占有率越高，表示交通密度越大。它是指在某一瞬間，已知路段上所有車輛的長度總和與該路段長度之比值，或者說觀測期間所有車輛在該路段上的占用時間與總觀測時間的百分比率。根據(jù)車道占用率的定義可知道路空間占有率與車流密度的關(guān)系為：

式中：O為車道占有率；L為車輛平均長度；K為車流密度。

車輛自動識別系統(tǒng)對攝像機(jī)抓拍到的每幀車牌照信息圖像都進(jìn)行識別，并自動找到最佳識別效果的圖像，應(yīng)用這種方法可以很好地提高抓拍率、識別率，并且能夠降低工程的施工難度。采用專有的技術(shù)，利用高速的識別算法核心對視頻流進(jìn)行逐幀的識別，即對單個車輛進(jìn)行了多次識別，從而有效克服了現(xiàn)有車輛識別技術(shù)存在的許多缺陷。

本次研究引入馬爾可夫模型對事件中的多個判別模版時序關(guān)系進(jìn)行對比研判。主要步驟包括：

①擁堵事件判別模版的確定是根據(jù)視頻段的分解及判別模版的生成結(jié)果，使用一個或多個模版組合起來，形成事件的基本判別模版，這些判別模版之間的時序關(guān)系由下一步驟確定。

圖2 交叉口車道占車輛采集擁堵事件采集建模

②事件判別模版隱馬爾可夫鏈的構(gòu)造是對于一段給定的擁堵樣板模型視頻，將其分割成若干固定長度的視頻段。對其中的每一個擁堵視頻段，計(jì)算其判別模版相應(yīng)特征的，然后把這些判別模版作為隱馬爾可夫時序模型的輸入量。通常，視頻狀態(tài)之間的變換是通過隱馬爾可夫模型來實(shí)現(xiàn)。然而，當(dāng)一個狀態(tài)下有多個時間分布時，傳統(tǒng)的隱馬爾可夫模型已經(jīng)不適應(yīng)解決此類問題。因?yàn)槊總€狀態(tài)同時也存在不斷的變化。所以，本次研究采用一種基于時間變量的隱馬爾可夫，用以適應(yīng)單個狀態(tài)下產(chǎn)生多個變量的情況，運(yùn)用多元分布對各個狀態(tài)進(jìn)行時間建模。以此獲取擁堵視頻系列中有意義和具判別能力的模型。

4 叉口動態(tài)協(xié)同優(yōu)化控制建模及實(shí)施導(dǎo)入

結(jié)合手機(jī)信令及車輛OBD數(shù)據(jù)采集、交叉口視頻采集后的交叉口狀態(tài)識別算法，識別交叉口的交通飽和狀態(tài)。當(dāng)交叉口處于過飽和狀態(tài)時，且調(diào)整傳統(tǒng)的交通信號配置時間方法不能緩解當(dāng)前擁堵狀態(tài)時，應(yīng)先確定交叉口過飽和狀態(tài)的成因，如果產(chǎn)生過飽和狀態(tài)是因?yàn)閭€別道路口交通設(shè)計(jì)而產(chǎn)生了溢流等負(fù)面效應(yīng)，應(yīng)采用相應(yīng)交通管理控制措施進(jìn)行處置，針對交叉口的關(guān)鍵路徑設(shè)計(jì)緩解空間資源分配的交通信號控制算法，在優(yōu)化各個道路交叉口的交通配時方案時，應(yīng)需當(dāng)充分利用路網(wǎng)的車流存儲能力保障車流順暢運(yùn)行。協(xié)同優(yōu)化控制建模優(yōu)化方案實(shí)例詳見圖3所示。

5 結(jié)語

圖3 協(xié)同優(yōu)化控制建模優(yōu)化方案實(shí)例

本次技術(shù)研究采用先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)和人工智能技術(shù)等對傳統(tǒng)交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行深入的改造，構(gòu)建了一種基于OBD的城市道路交叉口交通擁堵運(yùn)行監(jiān)測與優(yōu)化系統(tǒng)。可以在某些階段使交通運(yùn)行處于良好狀態(tài)，有效改善交通阻塞，提高路網(wǎng)通行能力和整個交通系統(tǒng)的機(jī)動性、安全性和通行效率。為了避免交通擁堵現(xiàn)象大范圍的蔓延和僵持，通過車輛OBD、視頻監(jiān)測、交通仿真等進(jìn)行分析評價，建立針對交通擁擠區(qū)域交叉口優(yōu)化的模型。識別交叉口過飽和狀態(tài)的程度，對路徑進(jìn)行分級，選取交通控制優(yōu)化目標(biāo)，建立信號控制優(yōu)化體系，并優(yōu)化交通信號控制方案的配時參數(shù)等，對模型作了進(jìn)一步驗(yàn)證。分析研判出常態(tài)化與偶發(fā)性交通擁堵，對擁堵區(qū)域、擁堵路段、擁堵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通流疏解，最終形成一整套可行性的解決方案。