陳 旸，萬(wàn) 超，王 璐

（安徽工業(yè)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 馬鞍山 243032）

在城市交通系統(tǒng)中，車(chē)輛和行人交互的混合交通流研究占據(jù)主要地位，其中最重要的就是無(wú)信號(hào)燈控制的路口行人過(guò)街問(wèn)題。混合交通流視頻采集系統(tǒng)集合了前期視頻圖像處理、交通參數(shù)識(shí)別和原始資料編輯等眾多功能，與傳統(tǒng)模式下的交通信息收集技術(shù)相比具有諸多優(yōu)勢(shì)。

景超[1]對(duì)行人違法行為及過(guò)街方式進(jìn)行討論，所依據(jù)的基本參數(shù)包括了人車(chē)交通流規(guī)模特性、人車(chē)交通流速度特性、人車(chē)交通流延誤特性和人車(chē)避讓心理距離特性，建立了韋布爾分布模型來(lái)研究行人過(guò)街特性。杜江升[2]研究了行人過(guò)街的速度特性，首先采用控制變量法和單因素方差法對(duì)不同行為模式的選擇進(jìn)行分析，根據(jù)多元Logistic回歸分析建立梯度違章速度變化的模型。陳鵬等[3]基于可辨識(shí)矩陣的屬性，提取未標(biāo)記道路青少年行人過(guò)馬路的決定規(guī)則。Niaz等[4]對(duì)達(dá)卡十字路口的人行橫道通過(guò)速度和等待時(shí)間進(jìn)行微觀層面的研究，收集了560名行人的過(guò)街相關(guān)數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了2個(gè)多線性回歸（MLR）模型。結(jié)果表明，行人的過(guò)路速度與交叉口控制類(lèi)型、性別、年齡、交叉類(lèi)型、交叉組大小、符合控制方向的行為以及交叉位置有關(guān)。Gruden等[5]使用微模擬工具對(duì)行人行為進(jìn)行建模，測(cè)試了在模型校準(zhǔn)過(guò)程中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可能性。Irena等[6]在克羅地亞奧西耶克市收集到市內(nèi)中小學(xué)放學(xué)后兒童過(guò)馬路的速度參數(shù)，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多線性回歸開(kāi)發(fā)了2個(gè)兒童穿越路口模型。

1 混合交通流視頻采集和數(shù)據(jù)提取

1.1 無(wú)信號(hào)路口標(biāo)線的處理

為了方便從視頻處理中提取數(shù)據(jù)，我們首先需要在車(chē)道上標(biāo)出距離，使之容易看出車(chē)輛到人行橫道的車(chē)頭距以及車(chē)輛在每個(gè)距離區(qū)間的行駛速度等數(shù)據(jù)。在路中間有欄桿的路口，在距離斑馬線迎車(chē)面30 m的位置粘貼上顏色鮮艷的膠帶，這樣可以計(jì)算出車(chē)輛在這幾個(gè)區(qū)間內(nèi)的平均速度；在馬路中間沒(méi)有欄桿的路口，通常采用標(biāo)記特殊點(diǎn)位的方法，在馬路旁邊的綠化帶上有著許多種類(lèi)繁多的花叢和樹(shù)枝，可以將30、20、10 m的位置點(diǎn)位附著在比較顯眼的樹(shù)枝和花叢上，在數(shù)據(jù)提取時(shí)可以通過(guò)這些替代的位置點(diǎn)位計(jì)算出車(chē)輛在這幾個(gè)位置區(qū)間內(nèi)的平均速度。

1.2 具體拍攝地點(diǎn)及操作

拍攝地點(diǎn)：馬鞍山市內(nèi)無(wú)信號(hào)路口（馬鞍山鋼鐵建設(shè)有限公司門(mén)口、雨山路第二小學(xué)門(mén)口、新亞百貨路口、馬鋼汽運(yùn)門(mén)口、瑞祥家園東門(mén)路口）。

拍攝方法：在人行道旁綠化帶中展開(kāi)折疊的人字梯，通過(guò)人力將小米攝像頭和充電寶置于花壇頂、公交站頂部和樹(shù)枝處等方便放置攝像頭的位置，并用膠布固定住攝像頭來(lái)拍攝視頻。每8 h收取1次充電寶回去充電，視頻拍攝每天從8點(diǎn)到17點(diǎn)，共計(jì)拍攝22 d。

1.3 視頻數(shù)據(jù)的基本處理過(guò)程

在完成拍攝獲取所需視頻數(shù)據(jù)后，再通過(guò)電腦軟件對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的加工處理。處理流程如圖1所示。

圖1 視頻數(shù)據(jù)處理流程圖

1.4 視頻讀取的參數(shù)

（1）行人數(shù)量。分為單人通過(guò)、雙人通過(guò)和多人通過(guò)等3種情況。

（2）來(lái)車(chē)數(shù)量。車(chē)輛占據(jù)車(chē)道的多寡關(guān)系到司機(jī)判斷通過(guò)斑馬線時(shí)減速或者通過(guò)的依據(jù)，我們將其分為單車(chē)道來(lái)車(chē)、兩車(chē)道來(lái)車(chē)且車(chē)輛相距近和兩車(chē)道來(lái)車(chē)且相距較遠(yuǎn)等3種情形。

（3）行人和車(chē)輛的行為模式。行人在通過(guò)馬路時(shí)，存在避讓和加速通過(guò)的情況，而車(chē)輛相應(yīng)也會(huì)有加速或者減速的行為。

（4）車(chē)輛通過(guò)30～20 m、20～10 m和10～0 m三個(gè)距離區(qū)間的平均速度。

（5）行人通過(guò)路口的平均穿越時(shí)間。

（6）行人通過(guò)路口的平均穿越速度。

2 統(tǒng)計(jì)分析

2.1 行人穿越速度特征

行人在穿越?jīng)]有信號(hào)燈控制的路口時(shí)會(huì)小心翼翼地向前試探，通過(guò)肢體行為來(lái)告訴來(lái)往的車(chē)輛自己將要穿越人行橫道，在確定車(chē)輛會(huì)避讓自己時(shí)，就會(huì)以較快的速度快速通過(guò)。由于穿越干擾區(qū)時(shí)聚集的人群規(guī)模不同會(huì)影響車(chē)輛對(duì)避讓人群的判斷，從而讓穿越的人群根據(jù)車(chē)輛的避讓情況來(lái)改變自己穿越的速度，本次研究主要對(duì)穿越人群分為單人穿越、雙人穿越和多人穿越，這3種穿越情形下行人速度分布如圖2所示。從圖2可以看出，行人速度類(lèi)似于正態(tài)分布，這說(shuō)明較少行人步速處于兩個(gè)極端，較多行人步速處于中間值。單人規(guī)模、雙人規(guī)模、多人規(guī)模的平均速度分別為1.03、0.93、0.85 m/s，說(shuō)明行人在通過(guò)干擾區(qū)時(shí)，穿越速度會(huì)受到旁邊路人的影響，在人群聚集的情況下，穿越人行橫道時(shí)會(huì)降低其速度。

圖2 行人速度分布

2.2 車(chē)輛速度特征

車(chē)輛在道路上行駛時(shí)，會(huì)受到相鄰車(chē)道車(chē)輛的干擾，在無(wú)信號(hào)路口人車(chē)系統(tǒng)中，這種干擾的程度會(huì)得到加強(qiáng)，在選擇是否避讓行人時(shí)，駕駛?cè)藛T也會(huì)同樣參考相近道路上車(chē)輛的避讓狀態(tài)?；陔p車(chē)道不同來(lái)車(chē)情形下車(chē)速分布直方圖如圖3所示。

圖3 車(chē)速分布

從圖3可以看出，在來(lái)車(chē)數(shù)量不同以及車(chē)輛位置不同的情況下，相對(duì)的各個(gè)分組的車(chē)速占比情況也有所區(qū)別。單輛車(chē)的速度分布大部分處于2～5 m/s的區(qū)間內(nèi)，大多處于低速通過(guò)或者避讓狀態(tài)；2輛車(chē)情形下有很大一部分速度分布在9～10 m/s的區(qū)間內(nèi)，而其他的速度占比較少，說(shuō)明大部分時(shí)間2輛車(chē)高速通過(guò)人行橫道；在距離較遠(yuǎn)的2輛車(chē)進(jìn)入無(wú)信號(hào)路口的人車(chē)干擾系統(tǒng)中，較大一部分速度也分布在9～10 m/s的區(qū)間內(nèi)，同時(shí)在低速區(qū)間也占據(jù)很大部分，說(shuō)明在此情況下車(chē)輛通過(guò)人行橫道的情況比較兩極化，有高速通過(guò)干擾區(qū)的，也有緩慢通過(guò)避讓行人的情況。

2.3 人車(chē)干擾中車(chē)輛的統(tǒng)計(jì)分析

通過(guò)統(tǒng)計(jì)收集到的數(shù)據(jù)顯示，車(chē)輛在距離路口30～10 m的區(qū)間內(nèi)車(chē)速與30 m外區(qū)域的車(chē)速無(wú)明顯變化，在遇到行人穿越路口時(shí)，車(chē)速變化通常在距離路口10～0 m的區(qū)間范圍內(nèi)，所以本文規(guī)定30～10 m的區(qū)間為車(chē)輛的反應(yīng)距離，車(chē)主通過(guò)這段區(qū)間時(shí)觀察人行橫道上行人通過(guò)的情況，來(lái)選擇是否制動(dòng)；規(guī)定10～0 m的區(qū)間為制動(dòng)距離，車(chē)主在這段區(qū)間內(nèi)來(lái)選擇是否進(jìn)行車(chē)輛制動(dòng)，從而減速避讓行人。在處理視頻的過(guò)程中，我們觀察到車(chē)輛選擇不避讓行人時(shí)，車(chē)輛通常不會(huì)降速，而是會(huì)以原速度通過(guò)路口，少部分情況下，原來(lái)緩慢行駛的車(chē)輛會(huì)加速?zèng)_過(guò)路口，所以在研究車(chē)輛速度時(shí)，要區(qū)分車(chē)輛的避讓情況，車(chē)輛直接通過(guò)為人讓車(chē)的情況，車(chē)輛等待即為車(chē)讓人的情況。不同通行狀態(tài)下車(chē)輛的速度分布如圖4-圖6所示。

從圖4-圖6可以看出，人讓車(chē)情況下（車(chē)通過(guò)），車(chē)輛全程平均速度大致分布在7～10 m/s的區(qū)間內(nèi)，反應(yīng)區(qū)間的速度大致分布在6～10 m/s的區(qū)間內(nèi)，制動(dòng)區(qū)間的速度大致分布在9～10 m/s的區(qū)間內(nèi)；車(chē)讓人情況下（車(chē)等待），車(chē)輛平均速度大致分布在2～5 m/s的區(qū)間內(nèi)，反應(yīng)區(qū)間的速度大致分布在6～10 m/s的區(qū)間內(nèi)，制動(dòng)區(qū)間的速度大致分布在1～4 m/s的區(qū)間內(nèi)。人讓車(chē)情形下車(chē)輛的平均速度比車(chē)讓人情形下的車(chē)輛平均速度快4.74 m/s。

圖4 反應(yīng)區(qū)間速度分布

圖6 全程平均速度分布

2.4 人車(chē)干擾中行人的統(tǒng)計(jì)分析

人讓車(chē)情形下的行人穿越路口的平均時(shí)間為t無(wú)；車(chē)讓人情形下的行人穿越路口時(shí)間為t干。2種情形下的行人穿越路口的時(shí)間分布如圖7所示。可以求得在2種情形下平均穿行時(shí)間：t無(wú)=7.80 s，t干=7.64 s，當(dāng)車(chē)讓人時(shí)，行人穿越時(shí)間會(huì)減少0.16 s，即當(dāng)車(chē)輛選擇避讓行為時(shí)行人會(huì)選擇加速通過(guò)干擾區(qū)。

圖5 制動(dòng)區(qū)間速度分布

圖7 行人過(guò)街時(shí)長(zhǎng)分布

3 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)馬鞍山部分路口進(jìn)行視頻采集和獲取數(shù)據(jù)，并利用SPSS軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，相關(guān)結(jié)果：

（1）無(wú)信號(hào)路口行人穿越速度近似服從正態(tài)分布，將穿越人群分為單人、雙人和多人時(shí)，單人規(guī)模的平均速度最快，雙人次之，多人的平均速度最慢，說(shuō)明行人穿越干擾區(qū)的平均速度與同行的人數(shù)有關(guān)。

（2）將進(jìn)入干擾區(qū)的車(chē)輛按照單車(chē)道車(chē)輛、相距近的兩車(chē)道車(chē)輛和相距較遠(yuǎn)的兩車(chē)道車(chē)輛原則分類(lèi)，單輛車(chē)接近無(wú)信號(hào)路口的干擾區(qū)時(shí)，大部分車(chē)輛選擇避讓行人，減速通過(guò)干擾區(qū)；在相距近的兩車(chē)道車(chē)輛接近干擾區(qū)時(shí)，車(chē)輛多為不減速避讓行人，直接通過(guò)干擾區(qū)；在相距較遠(yuǎn)的兩車(chē)道車(chē)輛接近干擾區(qū)時(shí)，車(chē)輛既有減速避讓行人的情況，也有直接通過(guò)的情況。

（3）在車(chē)輛穿越全程、反應(yīng)區(qū)間和制動(dòng)區(qū)間內(nèi)，人讓車(chē)情形比車(chē)讓人情形下的車(chē)輛平均速度要快，說(shuō)明行人穿越行為對(duì)車(chē)輛的速度有影響，其中在制動(dòng)區(qū)間的速度變化最大，行人對(duì)車(chē)輛的干擾也最大。

（4）人讓車(chē)情形比車(chē)讓人情形下的行人平均穿越時(shí)間要慢。