一种交通态势评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及评估技术，特别是涉及一种交通态势评估方法。
【背景技术】
[0002] 随着社会经济实力与科技水平的发展，交通智能化已成为未来交通运输的发展趋 势。近年来，世界各国都加大智能交通的研发力度。城市交通诱导系统是智能交通运输系统 的一个重要方面，其通过实时采集、分析交通信息获取实时交通状态。目前，国内外交通诱 导系统中的交通态势状态以各种信息通讯手段为基础，综合考虑车辆、道路一体化集成，实 现交通参与者、车辆、交通基础设施、管理者之间的关联。通过分析国内外交通诱导系统发 展状况，从海量的、不完善的交通信息中获取实时交通状态是交通诱导系统的重点与难点。 当前，由于并非所有路段都安装有检测装置，而且采集的交通信息也存在较大的差异，交通 诱导系统也缺乏交通流信息处理的有效方法，因此交通状态预测结果不够准确、可信度也 比较低。
[0003] 由此可见，在现有技术中，交通态势评估方法存在不准确、可信度低等问题。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种评估准确、可信度较高的交通态势评 估方法。
[0005] 为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：
[0006] 一种交通态势评估方法，包括如下步骤：
[0007] 步骤1、采用感应线圈Se1采集第一实时车流量Q1、第一实时车速V1、第一实时占 有率〇1，采用红外检测器se2采集第二实时车流量q 2、第二实时车速V2、第二实时占有率〇2， 采用微波检测器se3采集第三实时车流量q 3、第三实时车速V3、第三实时占有率O3，采用声 学检测器se4采集第四实时车流量q4、第四实时车速V4、第四实时占有率 〇4，采用视频检测 器se5采集第五实时车流量q 5、第五实时车速V5、第五实时占有率〇5、实时交通事件acc、实 时车辆排队长度U采用浮动车采集路段实时行程时间tp、实时行车距离s、实时拥挤长度 IwO
[0008] 步骤2、对步骤1采集得到的各初始信息进行数值缺失检验：若缺失，则对采用相 关分析法进行数值修复后得到的第一修复车流量q' i、第一修复车速ν' i、第一修复占有率 〇' i、第二修复车流量q' 2、第二修复车速ν' 2、第二修复占有率〇' 2、第三修复车流量q' 3、 第三修复车速V' 3、第三修复占有率〇' 3、第四修复车流量q' 4、第四修复车速V' 4、第四修复 占有率〇' 4、第五修复车流量q' 5、第五修复车速V' 5、第五修复占有率〇' 5、修复交通事件 acc'、修复车辆排队长度1\、修复行程时间t' p、修复行车距离s'、修复拥挤长度Γ w执行 步骤3 ;若不缺失，则直接执行步骤3。
[0009] 步骤3、对步骤1采集得到的各初始信息、步骤2修复得到的各修复信息进行阈值 检验或机理关系检验：当数值超过阈值范围或不满足机理关系时删除该数值；当数值满足 阈值范围与机理关系时执行步骤4。
[0010] 步骤4、确定实时最大传感器连接组；同时，获取实时最大传感器组内相同指标的 平均值，包括：平均车流量?、平均车速;;、平均占有率J。
[0011] 步骤5、根据实时交通事件acc、实时车辆排队长度I、实时行程时间tp、实时行车 距离s、实时拥挤长度Iw、修复交通事件acc'、修复车辆排队长度1 修复行程时间t ' p、修 复行车距离s'、修复拥挤长度Γ w确定实时交通状态d的初始值为畅通、缓行、一般拥堵或 严重拥堵。
[0012] 步骤6、判定平均车流量^、平均车速:j；、平均占有率J、实时交通状态d是否相 容，并根据判定结果采用相容融合方法或不相容融合方法确定交通状态预测结果。
[0013] 综上所述，本发明所述交通态势评估方法首先尽可能的利用各种传感器采集各种 道路状况信息，并对采集过程中由于天气、传感器故障等原因导致的信息丢失进行了修复， 这就使得本发明所获取的道路状况信息比较充分，尽可能避免了信息丢失。其次，本发明方 法对道路状况原始信息与道路状况修复信息依次进行了阈值检验、机理检验，进一步去除 掉了由于天气、传感器故障或人为等因素导致的与道路实际情况不同的不合理信息，进一 步保证了信息的真实性。再次，本发明通过实时最大传感器连接组确定实时的相互关联的 对实时道路状况起重要作用的各传感器，同时，去除相互关联性差、对实时道路状况不起作 用或作用很小的传感器，也就是说，实时动态传感器组的组成是实时变化的，这就进一步保 证了道路信息的准确性，同时排除了一些不相关的道路信息。最后，本发明通过判别道路 信息组成的决策系统的相容性，确定交通态势预测是采用相容融合方法还是不相容融合方 法，又进一层保证了预测准确性。由此可见，本发明所述交通态势评估方法具有评估准确、 可信度较高的特点，同时，计算复杂度也比较小。
【附图说明】
[0014] 图1为本发明所述交通态势评估方法的总体流程示意图。
[0015] 图2为本发明所述相关分析法进行数值修复的流程图。
[0016] 图3为本发明所述相容判定方法的流程图。
【具体实施方式】
[0017] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对 本发明作进一步地详细描述。
[0018] 图1为本发明所述交通态势评估方法的总体流程示意图。如图1所示，本发明所 述交通态势评估方法，包括如下步骤：
[0019] 步骤1、采用感应线圈Se1采集第一实时车流量q i、第一实时车速V1、第一实时占有 率O1，采用红外检测器se2采集第二实时车流量q 2、第二实时车速V2、第二实时占有率O2，采 用微波检测器se3采集第三实时车流量q3、第三实时车速V3、第三实时占有率O 3，采用声学 检测器se4采集第四实时车流量q 4、第四实时车速V4、第四实时占有率〇4，采用视频检测器 se5采集第五实时车流量q5、第五实时车速V5、第五实时占有率 〇5、实时交通事件acc、实时 车辆排队长度U采用浮动车采集路段实时行程时间t p、实时行车距离s、实时拥挤长度lw。
[0020] 步骤2、对步骤1采集得到的各初始信息进行数值缺失检验：若缺失，则对采用相 关分析法进行数值修复后得到的第一修复车流量q' i、第一修复车速ν' i、第一修复占有率 〇' i、第二修复车流量q' 2、第二修复车速V' 2、第二修复占有率〇' 2、第三修复车流量q' 3、 第三修复车速V' 3、第三修复占有率〇' 3、第四修复车流量q' 4、第四修复车速V' 4、第四修复 占有率〇' 4、第五修复车流量q' 5、第五修复车速V' 5、第五修复占有率〇' 5、修复交通事件 acc'、修复车辆排队长度1\、修复行程时间t' p、修复行车距离s'、修复拥挤长度Γ w执行 步骤3 ;若不缺失，则直接执行步骤3。
[0021] 步骤3、对步骤1采集得到的各初始信息、步骤2修复得到的各修复信息进行阈值 检验或机理关系检验：当数值超过阈值范围或不满足机理关系时删除该数值；当数值满足 阈值范围与机理关系时执行步骤4。
[0022] 步骤4、确定实时最大传感器连接组；同时，获取实时最大传感器组内相同指标的 平均值，包括：平均车流量^、平均车速^、平均占有率?。
[0023] 这里，相同指标为实时最大传感器组内各传感器采集得到的实时车流量，或者， 各传感器采