王雪雪 楊學(xué)晨

（上海電科智能系統(tǒng)股份有限公司，上海 200063）

1 概述

隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)增高，日益嚴(yán)重的交通擁堵也成為了城市化建設(shè)必須關(guān)注的問題。如今通過智能化交通建設(shè)來提高城市交通運(yùn)行效率是改善交通狀況的重要途經(jīng)。路口交通流數(shù)據(jù)作為智能化交通建設(shè)的基石，對(duì)發(fā)揮智能交通應(yīng)用起著關(guān)鍵性作用。

采集設(shè)備可通過對(duì)道路或者交叉口進(jìn)行信息采集、分類，將能夠反映道路或交叉口真實(shí)狀態(tài)的交通參數(shù)數(shù)據(jù)上傳至存儲(chǔ)中心，為交通管理與控制提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。準(zhǔn)確的路口交通流數(shù)據(jù)在管理方面對(duì)于信息發(fā)布，道路狀態(tài)生成，決策規(guī)劃等方面起著重要作用；在控制方面對(duì)于信號(hào)優(yōu)化方案生成、效果評(píng)價(jià)等也至關(guān)重要。通過對(duì)路口交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)，保障路口交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量，將有效提高運(yùn)行管理效率，增強(qiáng)交通管理的準(zhǔn)確率，是實(shí)現(xiàn)智能交通的必要條件。

施莉娟[1]、姜桂艷[2]等對(duì)于路口交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量宏觀層面角度進(jìn)行了相應(yīng)的分析與研究，并取得了一些成果，但缺乏微觀層面的路口交通流數(shù)據(jù)指標(biāo)判斷。針對(duì)目前較為常用的交通檢測(cè)設(shè)備，包括地磁線圈、視頻卡口、雷達(dá)設(shè)備等。地磁線圈由于其布設(shè)方式易于損壞，維護(hù)成本較大。本文從現(xiàn)今利用率、效率較高的雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備和視頻檢測(cè)設(shè)備入手，從宏觀以及微觀兩個(gè)層面，提出一套較完整的路口交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。

2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題分析

從路口交通流數(shù)據(jù)采集到上傳至數(shù)據(jù)中心，鏈路中有多個(gè)環(huán)節(jié)相扣，任一環(huán)節(jié)出錯(cuò)都可能導(dǎo)致路口交通流數(shù)據(jù)不完整或者不可用。分析傳輸鏈路，可能出現(xiàn)的原因有數(shù)據(jù)檢測(cè)錯(cuò)誤、外場(chǎng)設(shè)備斷電、網(wǎng)絡(luò)通訊中斷、檢測(cè)設(shè)備故障等。對(duì)數(shù)據(jù)以及來源進(jìn)行分析，可以歸納為以下幾個(gè)方面：

2.1 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)

錯(cuò)誤數(shù)據(jù)即數(shù)據(jù)數(shù)值方面出現(xiàn)錯(cuò)誤，表示數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)出入過大，不符合常規(guī)路口交通流數(shù)據(jù)規(guī)律。該類數(shù)據(jù)通常是由檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)錯(cuò)誤引起。

2.2 缺失數(shù)據(jù)

缺失數(shù)據(jù)即相應(yīng)數(shù)據(jù)丟失，具體表現(xiàn)為在短時(shí)段或長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)無對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)記錄。該類現(xiàn)象通常是由設(shè)備斷電或者網(wǎng)絡(luò)中斷造成。

2.3 異常數(shù)據(jù)

異常數(shù)據(jù)與正常交通參數(shù)數(shù)據(jù)有一定出入，該類數(shù)據(jù)不代表數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，僅表示非常規(guī)數(shù)據(jù)。可能由于實(shí)際道路情況與檢測(cè)設(shè)備設(shè)置有所出入引起，例如突發(fā)交通事故、道路管制或者非常規(guī)駕駛行為等原因。

2.4 空值數(shù)據(jù)

空值數(shù)據(jù)即接收到數(shù)據(jù)但該條數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)參數(shù)無有效值返回，該類數(shù)據(jù)現(xiàn)象需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行進(jìn)一步分析。

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷流程

交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷涉及到宏觀和微觀兩個(gè)層面。宏觀層面的數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷，涉及完整性、有效性、存在性三個(gè)方面。微觀層面的數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷，是對(duì)外場(chǎng)設(shè)備采集數(shù)據(jù)指標(biāo)分類進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量判別，本文通過對(duì)具體指標(biāo)包括流量、平均速度、車頭時(shí)距等交通參數(shù)進(jìn)行判斷指標(biāo)設(shè)計(jì)，以獲得路口交通流數(shù)據(jù)微觀層面的有效性評(píng)價(jià)。在宏觀層面，具體指標(biāo)涉及：

3.1 完整性

完整性是指設(shè)備采集到數(shù)據(jù)并傳至存儲(chǔ)中心的數(shù)據(jù)完整率，該指標(biāo)表征了數(shù)據(jù)的缺失程度。通常由于外場(chǎng)設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)通訊中斷或波動(dòng)等原因，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在某一時(shí)段類缺失，該指標(biāo)由理論上傳條數(shù)與實(shí)際上傳條數(shù)獲得。完整性檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷的基礎(chǔ)判斷條件。

3.2 有效性

通過外場(chǎng)設(shè)備采集到中心的數(shù)據(jù)，通常需要經(jīng)過有效性準(zhǔn)則判斷。對(duì)于采集數(shù)據(jù)數(shù)值本身，應(yīng)當(dāng)通過一系列判斷準(zhǔn)則，以檢驗(yàn)該數(shù)據(jù)為有效數(shù)據(jù)，可用于后續(xù)應(yīng)用。通過有效性判斷，無效數(shù)據(jù)應(yīng)剔除或標(biāo)記。

3.3 存在性

通常檢測(cè)設(shè)備對(duì)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)字段配置檢測(cè)算法，當(dāng)某一指標(biāo)字段無正常輸出時(shí)，應(yīng)檢驗(yàn)其對(duì)應(yīng)指標(biāo)是否配置。

在微觀層面上，路口交通流數(shù)據(jù)指標(biāo)涉及流量、時(shí)間占有率、車頭時(shí)距等常用交通參數(shù)。通過對(duì)具體交通參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行有效性判別，能夠判斷該數(shù)據(jù)是否有效，以用于后續(xù)質(zhì)量控制或進(jìn)入下一流程。

4 數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)設(shè)計(jì)

4.1 宏觀判斷指標(biāo)設(shè)計(jì)

在宏觀層面，本文提出了完整性、有效性、存在性三個(gè)判斷指標(biāo)。

圖1 路口交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷流程圖

4.1.1 完整性

完整性由理論上傳條數(shù)和實(shí)際上傳條數(shù)獲得。理論上傳條數(shù)即根據(jù)設(shè)備上傳周期，獲得時(shí)段內(nèi)理論上傳總條數(shù)，通過該條數(shù)與實(shí)際獲得上傳數(shù)據(jù)條數(shù)的比值，即為完整性指標(biāo)。具體公式如下：

式中：Ntotaldata為設(shè)備采集到總條數(shù)；Nexpected為理論上傳條數(shù)；Ttime為統(tǒng)計(jì)時(shí)段；Tperiod為設(shè)備上傳周期。

4.1.2 有效性

有效性通過實(shí)際上傳數(shù)據(jù)和完成判斷指標(biāo)數(shù)據(jù)兩者比值獲得。對(duì)于采集到的基礎(chǔ)路口交通流數(shù)據(jù)滿足微觀層面數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)判斷的，即為有效數(shù)據(jù)。具體公式如下：

式中：Ntocc為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)，數(shù)據(jù)異常的記錄條數(shù)；N 為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)，實(shí)際采樣總條數(shù)。

4.1.3 存在性

通過對(duì)某一指標(biāo)進(jìn)行連續(xù)時(shí)段檢測(cè)，以判斷該指標(biāo)是否在檢測(cè)設(shè)備上配置。排除掉錯(cuò)誤、異常數(shù)據(jù)之后，設(shè)某一指標(biāo)長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)為固定值m，即判斷該指標(biāo)未配置。

4.2 微觀判斷指標(biāo)設(shè)計(jì)

對(duì)常規(guī)視頻采集設(shè)備分析，標(biāo)準(zhǔn)視頻設(shè)備采集數(shù)據(jù)指標(biāo)由如下指標(biāo)組成：流量、平均速度、時(shí)間占有率、車頭時(shí)距、非高峰期占有率。通過對(duì)每一指標(biāo)進(jìn)行判斷算法設(shè)計(jì)，以獲得有效數(shù)據(jù)衡量該指標(biāo)異常程度，得到該上傳數(shù)據(jù)有效性。

4.2.1 流量

式中：s0為基本飽和流量，參考美國HCM2010（Highway Capacity Manual），取值為1900pcu/h；tc為設(shè)備采樣周期。

4.2.2 平均速度

平均速度為檢測(cè)車輛通過某一斷面的瞬時(shí)速度，即時(shí)間平均速度，當(dāng)滿足以下條件之一時(shí)，則判斷該條記錄的平均速度數(shù)據(jù)異常。

式 中：θlow為0km/h；θhigh為78km/h，城 市 地 面 道 路 限 速60km/h，按超速30%取。

4.2.3 時(shí)間占有率

時(shí)間占有率表征檢測(cè)車輛占用檢測(cè)斷面時(shí)間上的關(guān)系。當(dāng)滿足以下條件之一時(shí)，則判斷該條記錄的時(shí)間占有率數(shù)據(jù)異常。

式中：θhigh為100；o 為時(shí)間占有率；vol 為檢測(cè)時(shí)段內(nèi)的交通量，輛；li為車輛長(zhǎng)度，m；d 為虛擬線圈長(zhǎng)度，m；vi為車輛速度，m/s；T 為檢測(cè)時(shí)段。

4.2.4 車頭時(shí)距

車頭時(shí)距為兩輛連續(xù)車輛車頭通過同一檢測(cè)斷面的時(shí)間之差。當(dāng)滿足以下條件之一時(shí)，則判斷該條記錄的時(shí)間占有率數(shù)據(jù)異常。

式中：hs為車頭時(shí)距；θlow為0；θhigh為數(shù)據(jù)上傳周期，Tperiod。

4.2.5 非高峰期間占有率

設(shè)采集的占有率為occ，并對(duì)占有率設(shè)定高位閾值，當(dāng)50≤occ≤100 時(shí)，稱occ 為高占有率。在車輛較少的時(shí)段高占有率的數(shù)據(jù)過多則判定線圈存在異常。因此規(guī)定當(dāng)時(shí)段為非高峰時(shí)段內(nèi)(00:00:00-05:59:59)出現(xiàn)高占有率情況時(shí)判斷該條數(shù)據(jù)異常。

雷達(dá)監(jiān)測(cè)設(shè)備多采用微波、毫米波等檢測(cè)方法，應(yīng)用多普勒效應(yīng)原理，通過向檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的車輛發(fā)射波束和接受反射波束來實(shí)現(xiàn)車輛檢測(cè)。由于原理區(qū)別于視頻設(shè)備，雷達(dá)監(jiān)測(cè)設(shè)備除流量、平均速度等參數(shù)外，還能檢測(cè)到排隊(duì)長(zhǎng)度、車頭間距、車身間距指標(biāo)。因此對(duì)上訴指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷設(shè)計(jì)。

4.2.6 排隊(duì)長(zhǎng)度

排隊(duì)長(zhǎng)度分為動(dòng)態(tài)排隊(duì)長(zhǎng)度和靜態(tài)排隊(duì)長(zhǎng)度，本文主要對(duì)靜態(tài)排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)。當(dāng)滿足以下條件時(shí)，判斷該條記錄的排隊(duì)長(zhǎng)度數(shù)據(jù)異常。

式中：queue 為排隊(duì)長(zhǎng)度；θlow取0；lm為車長(zhǎng)的較大值；lO為車輛車距。

4.2.7 車頭間距

車頭間距即為同方向行駛的連續(xù)兩輛機(jī)動(dòng)車，車頭與車頭之間的距離。本文對(duì)車頭間距指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷設(shè)計(jì)，當(dāng)滿足以下條件時(shí)，則判斷該條記錄的車頭間距數(shù)據(jù)異常。

式中：hs為車頭時(shí)距；θhigh為雷達(dá)檢測(cè)器檢測(cè)范圍長(zhǎng)度；l0為車輛間距；lmin為最小車輛長(zhǎng)度。

5 案例分析

目前，上海市已在大部分交叉口布設(shè)了視頻檢測(cè)器和雷達(dá)檢測(cè)器。本文選取某區(qū)域的部分路口為例，根據(jù)上述公式，分析路口視頻檢測(cè)器和雷達(dá)檢測(cè)器的宏觀和微觀指標(biāo)情況。

5.1 宏觀指標(biāo)分析

圖2 是視頻檢測(cè)器的數(shù)據(jù)完整性和重復(fù)性的分析結(jié)果。四個(gè)路口中，盈港路- 淶港路路口視頻檢測(cè)器的數(shù)據(jù)完整率較低，為88.74%。崧澤大道- 華徐公路路口和會(huì)涵路- 華徐公路路口的視頻檢測(cè)器數(shù)據(jù)完整，但是完整率超過100%，說明存在重復(fù)數(shù)據(jù)。華徐公路- 蟠中路路口視頻檢測(cè)器的數(shù)據(jù)完整性較好，且不存在重復(fù)數(shù)據(jù)。因此，選取華徐公路- 蟠中路路口的視頻檢測(cè)器，進(jìn)一步分析其數(shù)據(jù)的有效性和存在性。

圖2 視頻檢測(cè)器數(shù)據(jù)完整性和重復(fù)性

如圖3，以分車道的形式，對(duì)華徐公路- 蟠中路路口視頻檢測(cè)器數(shù)據(jù)的有效性和存在性進(jìn)行分析。在該路口的每個(gè)車道，都存在異常數(shù)據(jù)；且存在檢測(cè)故障的情況，即存在視頻檢測(cè)器為對(duì)某個(gè)指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)分析的情況。

圖3 華徐公路- 蟠中路路口視頻檢測(cè)器數(shù)據(jù)有效性和存在性

5.2 微觀指標(biāo)情況

根據(jù)該路口視頻檢測(cè)器的產(chǎn)品說明書可知，該視頻檢測(cè)器提供流量檢測(cè)、時(shí)間占有率檢測(cè)、速度檢測(cè)、車型檢測(cè)、各車型流量檢測(cè)、各車型速度檢測(cè)等六項(xiàng)指標(biāo)檢查功能。下面對(duì)各項(xiàng)檢測(cè)指標(biāo)結(jié)果數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行判斷分析。

如圖4，該路口視頻檢測(cè)器的時(shí)間占有率存在檢測(cè)故障，說明該檢測(cè)器未按照產(chǎn)品說明書配置時(shí)間占有率指標(biāo)的檢測(cè)功能。車型數(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)有效性差，各車道的車型數(shù)檢測(cè)結(jié)果異常率都在55%以上。其余四項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)均為有效，其中，流量數(shù)據(jù)的有效性最好，異常率為0；平均速度、各車型流量和各車型速度等指標(biāo)數(shù)據(jù)的異常率也均低于5%。

圖4 華徐公路- 蟠中路路口視頻檢測(cè)器各指標(biāo)數(shù)據(jù)有效性

5.3 結(jié)論

綜合上述對(duì)視頻檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的分析判斷可知，華徐公路- 蟠中路路口的視頻檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)完整性較高，不存在數(shù)據(jù)重復(fù)的情況。且其對(duì)流量、平均速度、各車型流量和各車型速度等四項(xiàng)指標(biāo)的檢查結(jié)果有效性較高?？蓪⒃撀房谝曨l檢測(cè)器的流量檢測(cè)、平均速度檢測(cè)、各車型流量檢測(cè)和各車型速度檢測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用于深入的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、挖掘等工作中。

結(jié)束語

路口交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)從外場(chǎng)設(shè)備采集到信息傳輸再到信息收集的過程中，容易受到各種因素影響導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，因此有必要對(duì)獲得的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量判別，以用于進(jìn)一步應(yīng)用，充分發(fā)揮出智能交通的效用，為正確決策提供數(shù)據(jù)支撐。本文從宏觀和微觀兩個(gè)方面對(duì)基礎(chǔ)路口交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)質(zhì)量分析與指標(biāo)設(shè)計(jì)，對(duì)交通參數(shù)等數(shù)據(jù)采用算法判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量。研究結(jié)果在微觀上能有效剔除無效數(shù)據(jù)，在宏觀上能給出數(shù)據(jù)質(zhì)量宏觀評(píng)價(jià)，對(duì)于路口交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究有一定指導(dǎo)意義。