基于视频分析的公交站台通行能力预测方法与流程

1.本发明涉及道路技术领域，具体为基于视频分析的公交站台通行能力预测方法。


背景技术：

2.停靠站通行能力是指考虑实际的道路和交通条件的影响下，停靠站所能承担的最大公交车辆数，为了提高停靠站的通行能力，现有的方式是普遍增加停靠站的停靠位数，这种方式可以缩减“后到先走”公交车的停靠时间，但是部分道路并不适合增加停靠站的停靠位数，对于道路通行能力较差的公交停靠站，公交车“后到先走”的方式非常容易造成道路中的私家车辆拥堵，本方案通过信号控制对停靠站通行能力的影响，对停靠站建设前选址进行有效分析，为正确估算整个公交专用道系统的运送能力提供保证，为合理规划、建设和管理公交专用道提供依据。


技术实现要素：

3.针对现有技术的不足，本发明提供了基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，解决了背景技术中所提出的问题。
4.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，包括以下步骤：
5.步骤一、第一数据获取
6.在指定道路上，依据道路规划的行进方向，确定最近的道路交叉口，并通过信号灯周期、一个信号灯周期内每个行驶方向的绿灯时间和每个行驶方向的车辆数量进行计算，获得高峰时段内的岔口通行能力gi；
7.步骤二、第二数据获取
8.在一个周期内，采集指定道路上的所有交通事故视频，同时获取交通事故前后的车辆平均速度，然后根据事故时长分析得出时间影响值bs和发生交通事故时的岔口通行能力sgi；
9.步骤三、数据计算
10.通过公式gn＝gi+sgi*bs，得出站台通行能力gn。
11.优选的，步骤一中的岔口通行能力gi具体计算方式如下：
12.s1、在道路高峰时段，采集指定道路的信号灯周期tz，同时采集一个信号灯周期内每个行驶方向的绿灯时间tdi，i＝1、2、3，行驶方向为交通道路中的直行方向、左转方向和右转方向，且1表示直行方向，2表示左转方向，3表示右转方向；
13.其中信号灯周期为交通信号灯中所有灯光依次出现一遍的总时长；
14.s2、通过道路监控视频，获取一个信号灯周期内每个行驶方向的车辆数量ci，其中，信号灯在绿灯状态下，通过道路停止线的车辆数量进行统计得到车辆数量；
15.之后通过ti＝tdi/ci，分别得到每个行驶方向中车辆通过道路停止线的平均时间；
16.s3、通过公式gi＝3600/tz*{(tdi-ty)/ti+1}*β，得到该指定道路每个行驶方向的岔口通行能力gi，其中ty为预设固定值，β为折减系数，取值为0.88。
17.优选的，所述所有交通事故视频通过到本地交通支大队的办公大厅的终端进行查询，车辆平均速度为通过定点测试电子眼检测到多个车辆速度的平均值。
18.优选的，步骤二中岔口通行能力sgi的具体计算方式为：
19.as1、以一组交通事故视频为例，将交通事故前的车辆平均速度作为参考速度vc，随后定时获取交通事故前后的车辆平均速度vi，i＝1、2、3、...；
20.令i＝1，并将v1与vc比较，若v1≥vc，则v1与vc不进行下一步比较；
21.若v1＜vc，则依次令i＝2、3、...，并将vi与vc比较，直至vi≥vc，则v1与vc停止下一步比较，表示交通事故疏通；
22.as2、之后，获取该交通事故从开始到疏通后的时长，并记为事故时长；
23.依次类推，获取所有交通事故的事故时长，并标记为sj，j＝1、2、3、...、n，表示事故次数为n次；
24.as3、将周期内的时长标记为sz，通过公式bs＝(s1+s2+、...、+sn)/sz，得到时间影响值bs；
25.as4、之后按照高峰时段内的岔口通行能力的具体计算方式，计算得出事故时段内的岔口通行能力，并将其标记为sgi。
26.优选的，基于视频分析的公交站台通行能力预测方法在步骤一到步骤三之后，还续加以下步骤：
27.步骤四、第三数据获取
28.在指定道路规划的共享单车停车位上，之后求取上下班高峰时段前后共享单车数量差值的平均值；
29.步骤五、数据综合获取
30.与步骤一到步骤四原理相同，获取与指定道路相邻的其他道路的站台通行能力和数量差值的平均值；
31.步骤六、综合数据分析
32.将指定道路与其他道路数量差值的平均值标记为epr，将指定道路与其他道路的站台通行能力gnr，r＝1、2、...v，表示指定道路与其他道路的道路总数量为v个；
33.之后通过yr＝{epr/(ep1+ep2+、...、+epv)}+gnr，得到公交站台建设的优选因子，公交站台建设的优选因子为在多个道路中公交站台最佳选址的评价值；
34.步骤七、综合数据对比
35.之后将指定道路与其他道路公交站台建设的优选因子进行比较，获取优选因子值最大的一条道路作为公交站台优先选择的建设道路。
36.优选的，步骤四中共享单车数量差值的平均值的具体计算方式为：
37.s1、通过问卷调查和访谈调查对上下班高峰时段前后进行划分，得出前时段和后时段；
38.s2、分别采集前时段和后时段的共享单车数量，随后求取前时段和后时段的共享单车数量差值的绝对值，作为数量差值，其中共享单车调度员在前时段和后时段调出和/或调入的共享单车数量不在计算范围内；
39.依次类推，在不同时间段，获取多组数量差值，并标记为ek，k＝1、2、...、m，表示数量差值为m组；
40.s3、通过ep＝(e1+e2+、...、+em)/m，得出数量差值的平均值ep。
41.有益效果
42.本发明提供了基于视频分析的公交站台通行能力预测方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
43.本发明通过获得高峰时段内的岔口通行能力、时间影响值和发生交通事故时的岔口通行能力有效地反映了公交站台通行能力的影响因素，因而，本发明可以准确计算及预测公交站台通行能力，还通过获取指定道路及与其相邻的其他道路的站台通行能力和数量差值的平均值，得到公交站台建设的优选因子，进一步发挥以下作用：可以对未建成的公交站台通行能力进行计算，进而确定多个道路中公交站台最佳选址，避免公交站台建设的不合理建设造成服务水平下降，进一步缩减了公交系统单程的通行时间。
附图说明
44.图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
45.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.请参阅图1，本发明提供技术方案：基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，作为本发明的实施例一，包括以下步骤：
47.步骤一、第一数据获取
48.在指定道路上，依据道路规划的行进方向，确定最近的道路交叉口，并通过信号灯周期、一个信号灯周期内每个行驶方向的绿灯时间和每个行驶方向的车辆数量进行计算，获得高峰时段内的岔口通行能力gi；
49.高峰时段内的岔口通行能力的具体计算方式如下：
50.s1、在道路高峰时段，采集指定道路的信号灯周期tz，同时采集一个信号灯周期内每个行驶方向的绿灯时间tdi，i＝1、2、3，行驶方向为交通道路中的直行方向、左转方向和右转方向，且1表示直行方向，2表示左转方向，3表示右转方向；
51.其中信号灯周期为交通信号灯中所有灯光依次出现一遍的总时长；
52.s2、通过道路监控视频，获取一个信号灯周期内每个行驶方向的车辆数量ci，其中，信号灯在绿灯状态下，通过道路停止线的车辆数量进行统计得到车辆数量；
53.之后通过ti＝tdi/ci，分别得到每个行驶方向中车辆通过道路停止线的平均时间；
54.s3、通过公式gi＝3600/tz*{(tdi-ty)/ti+1}*β，得到该指定道路每个行驶方向的岔口通行能力gi，其中ty为预设固定值，β为折减系数，取值为0.88；
55.步骤二、第二数据获取
56.在一个周期内，采集指定道路上的所有交通事故视频，同时获取交通事故前后的车辆平均速度，然后根据事故时长分析得出时间影响值bs和发生交通事故时的岔口通行能力sgi；
57.所述所有交通事故视频通过到本地交通支大队的办公大厅的终端进行查询，车辆平均速度为通过定点测试电子眼检测到多个车辆速度的平均值；
58.时间影响值和发生交通事故时的岔口通行能力的具体计算方式为：
59.as1、以一组交通事故视频为例，将交通事故前的车辆平均速度作为参考速度vc，随后定时获取交通事故前后的车辆平均速度vi，i＝1、2、3、...；
60.令i＝1，并将v1与vc比较，若v1≥vc，则v1与vc不进行下一步比较；
61.若v1＜vc，则依次令i＝2、3、...，并将vi与vc比较，直至vi≥vc，则v1与vc停止下一步比较，表示交通事故疏通；
62.as2、之后，获取该交通事故从开始到疏通后的时长，并记为事故时长；
63.依次类推，获取所有交通事故的事故时长，并标记为sj，j＝1、2、3、...、n，表示事故次数为n次；
64.as3、将周期内的时长标记为sz，通过公式bs＝(s1+s2+、...、+sn)/sz，得到时间影响值bs；
65.as4、之后按照高峰时段内的岔口通行能力的具体计算方式，计算得出事故时段内的岔口通行能力，并将其标记为sgi；
66.步骤三、数据计算
67.通过公式gn＝gi+sgi*bs，得出站台通行能力gn；
68.作为本发明的实施例二，本实施例在实施例一的基础上，还续加以下步骤：
69.步骤四、第三数据获取
70.在指定道路规划的共享单车停车位上，之后求取上下班高峰时段前后共享单车的数量差值的平均值，具体计算方式为：
71.s1、通过问卷调查和访谈调查对上下班高峰时段前后进行划分，得出前时段和后时段；
72.s2、分别采集前时段和后时段的共享单车数量，随后求取前时段和后时段的共享单车数量差值的绝对值，作为数量差值，其中共享单车调度员在前时段和后时段调出和/或调入的共享单车数量不在计算范围内；
73.依次类推，在不同时间段，获取多组数量差值，并标记为ek，k＝1、2、...、m，表示数量差值为m组；
74.s3、通过ep＝(e1+e2+、...、+em)/m，得出数量差值的平均值ep；
75.步骤五、数据综合获取
76.与步骤一到步骤四原理相同，获取与指定道路相邻的其他道路的站台通行能力和数量差值的平均值；
77.步骤六、综合数据分析
78.将指定道路与其他道路数量差值的平均值标记为epr，将指定道路与其他道路的站台通行能力gnr，r＝1、2、...v，表示指定道路与其他道路的道路总数量为v个；
79.之后通过yr＝{epr/(ep1+ep2+、...、+epv)}+gnr，得到公交站台建设的优选因子，
公交站台建设的优选因子为在多个道路中公交站台最佳选址的评价值；
80.步骤七、综合数据对比
81.之后将指定道路与其他道路公交站台建设的优选因子进行比较，获取优选因子值最大的一条道路作为公交站台优先选择的建设道路；
82.作为本发明的实施例三，本实施例将实施例一和实施例二融合实施；
83.通过获得高峰时段内的岔口通行能力、时间影响值和发生交通事故时的岔口通行能力有效地反映了公交站台通行能力的影响因素，因而，本发明可以准确计算及预测公交站台通行能力，还通过获取指定道路及与其相邻的其他道路的站台通行能力和数量差值的平均值，得到公交站台建设的优选因子，进一步发挥以下作用：可以对未建成的公交站台通行能力进行计算，进而确定多个道路中公交站台最佳选址，避免公交站台建设的不合理建设造成服务水平下降，进一步缩减了公交系统单程的通行时间。
84.同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
85.以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

技术特征：
1.基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、第一数据获取在指定道路上，依据道路规划的行进方向，确定最近的道路交叉口，并通过信号灯周期、一个信号灯周期内每个行驶方向的绿灯时间和每个行驶方向的车辆数量进行计算，获得高峰时段内的岔口通行能力gi；步骤二、第二数据获取在一个周期内，采集指定道路上的所有交通事故视频，同时获取交通事故前后的车辆平均速度，然后根据事故时长分析得出时间影响值bs和发生交通事故时的岔口通行能力sgi；步骤三、数据计算通过公式gn＝gi+sgi*bs，得出站台通行能力gn。2.根据权利要求1所述的基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，其特征在于，步骤一中岔口通行能力gi的具体计算方式如下：s1、在道路高峰时段，采集指定道路的信号灯周期tz，同时采集一个信号灯周期内每个行驶方向的绿灯时间tdi，i＝1、2、3，行驶方向为交通道路中的直行方向、左转方向和右转方向，且1表示直行方向，2表示左转方向，3表示右转方向；其中信号灯周期为交通信号灯中所有灯光依次出现一遍的总时长；s2、通过道路监控视频，获取一个信号灯周期内每个行驶方向的车辆数量ci，其中，信号灯在绿灯状态下，通过道路停止线的车辆数量进行统计得到车辆数量；之后通过ti＝tdi/ci，分别得到每个行驶方向中车辆通过道路停止线的平均时间；s3、通过公式gi＝3600/tz*{(tdi-ty)/ti+1}*β，得到该指定道路每个行驶方向的岔口通行能力gi，其中ty为预设固定值，β为折减系数，取值为0.88。3.根据权利要求2所述的基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，其特征在于，所述所有交通事故视频通过到本地交通支大队的办公大厅的终端进行查询，车辆平均速度为通过定点测试电子眼检测到多个车辆速度的平均值。4.根据权利要求1所述的基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，其特征在于，步骤二中岔口通行能力sgi的具体计算方式为：as1、以一组交通事故视频为例，将交通事故前的车辆平均速度作为参考速度vc，随后定时获取交通事故前后的车辆平均速度vi，i＝1、2、3、...；令i＝1，并将v1与vc比较，若v1≥vc，则v1与vc不进行下一步比较；若v1＜vc，则依次令i＝2、3、...，并将v1与vc比较，直至vi≥vc，则v1与vc停止下一步比较，表示交通事故疏通；as2、之后，获取该交通事故从开始到疏通后的时长，并记为事故时长；依次类推，获取所有交通事故的事故时长，并标记为sj，j＝1、2、3、...、n，表示事故次数为n次；as3、将周期内的时长标记为sz，通过公式bs＝(s1+s2+、...、+sn)/sz，得到时间影响值bs；as4、之后按照高峰时段内的岔口通行能力的具体计算方式，计算得出事故时段内的岔口通行能力，并将其标记为sgi。
5.根据权利要求1所述的基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，其特征在于：还续加以下步骤：步骤四、第三数据获取在指定道路规划的共享单车停车位上，之后求取上下班高峰时段前后共享单车数量差值的平均值；步骤五、数据综合获取与步骤一到步骤四原理相同，获取与指定道路相邻的其他道路的站台通行能力和数量差值的平均值；步骤六、综合数据分析将指定道路与其他道路数量差值的平均值标记为epr，将指定道路与其他道路的站台通行能力gnr，r＝1、2、...v，表示指定道路与其他道路的道路总数量为v个；之后通过yr＝{epr/(ep1+ep2+、...、+epv)}+gnr，得到公交站台建设的优选因子，公交站台建设的优选因子为在多个道路中公交站台最佳选址的评价值；步骤七、综合数据对比之后将指定道路与其他道路公交站台建设的优选因子进行比较，获取优选因子值最大的一条道路作为公交站台优先选择的建设道路。6.根据权利要求5所述的基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，其特征在于：步骤四中共享单车数量差值的平均值的具体计算方式为：s1、通过问卷调查和访谈调查对上下班高峰时段前后进行划分，得出前时段和后时段；s2、分别采集前时段和后时段的共享单车数量，随后求取前时段和后时段的共享单车数量差值的绝对值，作为数量差值，其中共享单车调度员在前时段和后时段调出和/或调入的共享单车数量不在计算范围内；依次类推，在不同时间段，获取多组数量差值，并标记为ek，k＝1、2、...、m，表示数量差值为m组；s3、通过ep＝(e1+e2+、...、+em)/m，得出数量差值的平均值ep。

技术总结
本发明公开了基于视频分析的公交站台通行能力预测方法，包括步骤：第一数据获取-第二数据获取-数据计算-第三数据获取-数据综合获取-综合数据分析-综合数据对比，本发明涉及道路技术领域。本发明通过获得高峰时段内的岔口通行能力、时间影响值和发生交通事故时的岔口通行能力有效地反映了公交站台通行能力的影响因素，可以准确计算及预测公交站台通行能力，还通过获取指定道路及与其相邻的其他道路的站台通行能力和数量差值的平均值，得到公交站台建设的优选因子，对未建成的公交站台通行能力进行计算，确定公交站台最佳选址，避免公交站台建设的不合理建设造成服务水平下降，缩减了公交系统单程的通行时间。减了公交系统单程的通行时间。减了公交系统单程的通行时间。


技术研发人员：郭君元 匡伟伟 于丽娜 孟柯 吴庆华
受保护的技术使用者：杭州图软科技有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/8/14