張玉鑫 陳雨菲 白霄鵬 林薈子 王悅

摘 要 對(duì)行人過(guò)街進(jìn)行精細(xì)化信號(hào)智能控制研究。基于行人過(guò)街特性，研究行人過(guò)街速度與數(shù)量關(guān)系及人車數(shù)量換算參數(shù)模型;利用視頻處理技術(shù)，采用yolov3-cuda算法以俯視視角識(shí)別行人及各種車輛。以行人最小/大綠燈時(shí)間、車輛最小/大綠燈時(shí)間、車輛總延誤及人車數(shù)量換算系數(shù)為判定條件，實(shí)時(shí)得出行人過(guò)街最優(yōu)信號(hào)配時(shí)方案從而提高道路通行效率。

關(guān)鍵詞 視頻處理;感應(yīng)配時(shí);人車協(xié)同;人車換算

引言

國(guó)內(nèi)外開展了大量研究，但在行人過(guò)街問(wèn)題上集中為按鍵式信號(hào)控制或固定信號(hào)配時(shí)方式，缺乏對(duì)行人過(guò)街?jǐn)?shù)量或過(guò)街特性的深層分析，易造成信號(hào)空放、行人闖紅燈、行人信號(hào)不足等問(wèn)題，致使行人過(guò)街混亂、事故頻發(fā)等，構(gòu)成“中國(guó)式過(guò)馬路”的國(guó)際鬧劇[1-2]。基于上述問(wèn)題，研究行人過(guò)街信號(hào)智能優(yōu)化控制至關(guān)重要。

1視頻圖像處理

采用yolov3算法，將圖片分割為數(shù)個(gè)小塊，對(duì)中心位于其中的物體進(jìn)行特征分析，對(duì)每個(gè)小塊預(yù)測(cè)B個(gè)bounding box及其置信度（confidence score），并預(yù)測(cè)C個(gè)類別概率。

重點(diǎn)識(shí)別person、car、motorcycle、bus、truck五類?？紤]到實(shí)際使用場(chǎng)合大多為俯視視角，使用官方默認(rèn)數(shù)據(jù)集效果不理想，因此在應(yīng)用中使用針對(duì)俯視視角訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。

其中，通過(guò)顏色直方圖與位置分析組合的方式區(qū)分是否為同一物體，若下一幀中的某一物體在上一幀的同類物體附近，且顏色特征與上一幀中的物體相似即作為同一物體處理，由此測(cè)算物體的運(yùn)動(dòng)軌跡以及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。由于yolov3處理速率較慢，實(shí)際使用yolov3-cuda，accuracy>75%時(shí)視為檢測(cè)成功，在使用cuda的情況下處理速率可達(dá)約0.028s/張，可以達(dá)到及時(shí)（30幀）處理的性能要求[3-4]。

2行人過(guò)街特性分析

為獲取行人過(guò)街速度與數(shù)量的關(guān)系，微信號(hào)燈配時(shí)提供理論依據(jù)，本組于長(zhǎng)春市、吉林市、松原市、公主嶺市、揚(yáng)州市選取了部分交叉口進(jìn)行實(shí)地考察觀測(cè)，并將考察數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得出適用于本課題的行人過(guò)街速度與數(shù)量關(guān)系：式中，表示行人過(guò)街速度;表示行人過(guò)街?jǐn)?shù)量。3人-車協(xié)同的信號(hào)配時(shí)

車輛總延誤采用均衡延誤模型：

式中，表示車輛總延誤;表示飽和流率;表示到達(dá)率;表示車輛紅燈時(shí)間。行人過(guò)街車、人數(shù)量換算參數(shù)模型如下：

式中，Vc、VP表示行人過(guò)街速度及車輛在交叉口行駛速度;NP表示行人過(guò)街?jǐn)?shù)量，檢測(cè)器檢測(cè)車輛數(shù)量;TP、TC表示行人過(guò)街時(shí)間及車輛通過(guò)交叉口時(shí)間;表示車輛在交叉口內(nèi)行駛距離，通常取10米，表示行人過(guò)街距離，數(shù)值視交叉口情況而定;h表示為飽和車頭時(shí)距，通常采用2秒;α為調(diào)整系數(shù)即為動(dòng)態(tài)參數(shù)，可根據(jù)管理理念決定;表示為當(dāng)前車輛起動(dòng)總損失時(shí)間（單位/秒），車輛數(shù)為1/2/3時(shí)，ts分別為3/5/6秒，車輛數(shù)超過(guò)3輛時(shí)，ts取6.5秒。

其中，行人最小、最大綠燈時(shí)間，車輛最小、最大綠燈時(shí)間和D0可根據(jù)實(shí)地調(diào)研進(jìn)行調(diào)整。

3結(jié)束語(yǔ)

本項(xiàng)目構(gòu)建了行人過(guò)街信號(hào)智能優(yōu)化控制方法，通過(guò)分析行人過(guò)街特性，研究行人過(guò)街?jǐn)?shù)量等因素與過(guò)街時(shí)長(zhǎng)的級(jí)配關(guān)系;利用視頻處理技術(shù)，研究行人人群數(shù)量快速估計(jì)方法;結(jié)合地感線圈與其他傳感器信號(hào)得到的車輛信息，構(gòu)建行人過(guò)街信號(hào)優(yōu)化配時(shí)方法，從而優(yōu)化行人過(guò)街組織和管理，提高道路通行效率和道路安全程度。

本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于：

（1）視頻檢測(cè)中通過(guò)顏色直方圖與位置分析組合的方式區(qū)分是否為同一物體;

（2）通過(guò)人、車經(jīng)過(guò)行人過(guò)街區(qū)域的時(shí)間關(guān)系構(gòu)建人、車換算參數(shù)模型，構(gòu)建人-車協(xié)同的配時(shí)方案;

（3）在人、車換算參數(shù)模型中插入調(diào)整系數(shù)，使得模型更加靈活，適用范圍更廣。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳白磊，彭國(guó)雄.行人交通控制信號(hào)設(shè)置方法研究[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào)，2001，5（1）：73-77.

[2] 李娜.路段行人過(guò)街信號(hào)與交叉口信號(hào)協(xié)調(diào)控制研究[D].東南大學(xué)碩士論文.南京：東南大學(xué)，2004：27-29.

[3] 楊曉光.行人交通信號(hào)控制方法研究[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào)，2001（7）： 23-27.

[4] 趙靖，馬萬(wàn)經(jīng)，楊曉光.考慮下游交叉口的路段行人過(guò)街優(yōu)化控制模型[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，42（10）：1536-1542.

作者簡(jiǎn)介

張玉鑫（1999-），女，吉林省公主嶺人;在讀本科，研究方向：交通工程。