發(fā)布時間：2015-01-04 21:41

 

【摘要】 信號交叉口時空資源綜合優(yōu)化就是對交叉口時空資源進(jìn)行整合得到最優(yōu)的設(shè)計方案,它是信號交叉口優(yōu)化設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù),更是論文的研究主題。以該主題為核心,論文的研究范疇可劃分為五大部分:設(shè)計流程、空間優(yōu)化設(shè)計、相位和相序設(shè)計、時間優(yōu)化設(shè)計以及時空資源綜合優(yōu)化。第一部分是框架,中間三部分是制定初始設(shè)計方案,第五部分則是對初始方案的優(yōu)化,后四部分是對第一部分的展開,是論文的核心,構(gòu)成一個彼此聯(lián)系、完整統(tǒng)一的方法體系。在什么情況下交叉口需要設(shè)置信號燈?設(shè)置信號燈的交叉口應(yīng)該按照什么樣的流程進(jìn)行優(yōu)化?論文的第一部分回答了這2個問題,并提出信號交叉口設(shè)計應(yīng)以最優(yōu)為原則,而不應(yīng)僅停留在滿足服務(wù)水平的層面上,從而明確論文研究的前提和大方向。空間設(shè)計的主要任務(wù)是完成交叉口車道功能劃分,對此,論文的第二部分重點研究了三方面:①左轉(zhuǎn)車道設(shè)置;②右轉(zhuǎn)車道設(shè)置;③車道功能劃分。左轉(zhuǎn)是交叉口最難以處理的問題,始終是交通工程師面臨的難點。主要討論以下幾個方面:①左轉(zhuǎn)車道的設(shè)置依據(jù);②左轉(zhuǎn)設(shè)計長度;③多條左轉(zhuǎn)車道的設(shè)置;④左轉(zhuǎn)車道的設(shè)置形式和設(shè)計方法;⑤左轉(zhuǎn)車道的幾何設(shè)計和其它注意事項。用概率論和排隊論研究了左轉(zhuǎn)車道的設(shè)置依據(jù)——左轉(zhuǎn)交通量的閾值。綜合考慮交通運行效率和安全兩個方面,建議在一般情況下,交叉口進(jìn)口道都應(yīng)設(shè)置左轉(zhuǎn)專用車道。左轉(zhuǎn)車道的設(shè)計長度是一個關(guān)鍵的設(shè)計要素,首先研究了漸變段和減速段長度的計算,分別研究了有左轉(zhuǎn)保護(hù)相位和無左轉(zhuǎn)保護(hù)相位時左轉(zhuǎn)存儲車道長度的設(shè)計方法,并提供了設(shè)計表格。對多條左轉(zhuǎn)車道的設(shè)置條件和相關(guān)事項進(jìn)行了討論。正確的設(shè)置方式和設(shè)計對左轉(zhuǎn)車道安全、高效地發(fā)揮其運行效率至關(guān)重要,因此,討論了左轉(zhuǎn)車道的設(shè)置方式、轉(zhuǎn)彎半徑、交叉口轉(zhuǎn)彎導(dǎo)流線以及標(biāo)志、標(biāo)線等。建議在有條件的情況下,左轉(zhuǎn)車道應(yīng)采用“屏蔽”的設(shè)置方式,并給出了不同情況下的設(shè)置方法。對于我國混合交通流的狀況,右轉(zhuǎn)交通的解決也很重要。與左轉(zhuǎn)車道類似,研究了右轉(zhuǎn)車道的設(shè)置依據(jù)、存儲長度和幾何設(shè)計等。從安全和交通運行效率兩方面分析了右轉(zhuǎn)車道設(shè)置的依據(jù),根據(jù)HCM2000的研究結(jié)果,繪制了進(jìn)口右轉(zhuǎn)車道設(shè)置準(zhǔn)則圖。右轉(zhuǎn)車道長度除了滿足減速和排隊的要求,還要滿足停車視距的要求。在研究了左轉(zhuǎn)車道設(shè)置和右轉(zhuǎn)車道設(shè)置兩個子問題的基礎(chǔ)上,以進(jìn)口道車道數(shù)與路段車道數(shù)的匹配和進(jìn)口道與出口道的匹配為準(zhǔn)則,建立了車道功能劃分的方法,確定車道功能劃分矩陣。信號相位設(shè)計是交通信號設(shè)計中最具創(chuàng)造性的部分,這是論文第三部分的研究內(nèi)容。從安全和交通效率兩個方面研究左轉(zhuǎn)相位的設(shè)置。分析了左轉(zhuǎn)保護(hù)相位的設(shè)置原則和設(shè)置條件,建立了判斷左轉(zhuǎn)保護(hù)相位的流程,并制定了判定表格。對典型左轉(zhuǎn)保護(hù)相位的形式進(jìn)行研究,討論了其各自適用情況和條件。同樣,對右轉(zhuǎn)討論了右轉(zhuǎn)保護(hù)相位的設(shè)置條件、相位形式、適用情況及RTOR。簡要分析了相位轉(zhuǎn)換的兼容性,包括直行與直行、直行與左轉(zhuǎn)、左轉(zhuǎn)與左轉(zhuǎn)等。以基本兩相位為起點進(jìn)行逐個判定,判斷是否需要設(shè)置左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)保護(hù)相位,設(shè)置什么形式等,根據(jù)相位的兼容性選擇恰當(dāng)?shù)南辔贿B接方式,即得到了完整的相位方案。信號交叉口設(shè)計包括車道功能劃分、相位設(shè)計和信號配時,前兩個問題在論文第二和第三部分中已得到解決,論文的第四部分要解決信號配時,從而完成信號交叉口初始方案設(shè)計。 

第1 章 緒論

 

1.1  研究背景與意義

1.1.1  選題背景

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，以及城市汽車保有量持續(xù)增長，許多大中城市道路交通擁擠問題日益嚴(yán)重。城市擁堵對人類社會造成的影響是多方面的，它會加重城市空氣環(huán)境的污染，降低城市運轉(zhuǎn)的執(zhí)行效率，從而削弱城市的競爭活力。針對特大城市道路交通擁堵和城市活動效率的下降，提出可行有效的解決方法是一個世界性難題。近年來北京市政府努力實行“人文交通、科技交通、綠色交通”的發(fā)展理念，實現(xiàn)了交通事業(yè)的跨越式發(fā)展，交通需求的發(fā)展趨勢更加迅猛。面對日益嚴(yán)重的交通堵塞問題，北京市政府采用了搖號購車和機(jī)動車尾號限行等行政手段來減小道路交通壓力。但是，由于交通需求總量急劇增長，同時交通需求構(gòu)成的多樣性和復(fù)雜性，導(dǎo)致交通供需緊張的狀況難以得到根本解決，北京交通擁堵成為城市交通狀況的典型縮影和亟待解決的社會問題。

解決交通擁堵必須認(rèn)識交通擁堵發(fā)生過程的原因，例如文獻(xiàn)[1]中的描述：1)、交通規(guī)劃（土地利用不合理等）；2)、交通設(shè)計（交叉口渠化不合理，自身道路條件的局限性，交叉口信號配時不合理，交叉口設(shè)施不完善、公交車�？空军c不合理等）；3)、交通管理（車輛運行秩序混亂等）。交通擁堵的起因有多種，主要是由于交通供求不平衡導(dǎo)致的。交通擁堵發(fā)生的時間通常是居民出行的高峰時段或者出現(xiàn)交通事故。在城市交通運行過程中，交通需求是隨時間變化的。低峰和平峰期間，道路交叉口停車線后的車輛排隊一般不會很長，一個周期內(nèi)基本能夠釋放所有到達(dá)的車輛，但是在高峰期間，到達(dá)交叉口的車輛通常會出現(xiàn)二次甚至多次排隊，從而形成城市交通多米諾效應(yīng)，這些道路網(wǎng)絡(luò)相鄰的交叉口所引起的交通連鎖阻塞現(xiàn)象在北京是十分常見的。

城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的通行能力受網(wǎng)絡(luò)中各交叉口的制約，車輛經(jīng)過交叉口的延誤時間是評價交叉口的運行效率和服務(wù)水平的重要指標(biāo)，據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計，車輛在城市中的行程時間約有 1/3 耗費在交叉口。因此，在有限的空間和其它經(jīng)濟(jì)、環(huán)境條件制約下，如何緩解交叉口的交通擁擠提高道路的使用率是需要迫切解決的問題。智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System, ITS）已成為城市交通運輸?shù)难芯恐攸c和發(fā)展方向。智能交通系統(tǒng)是通過先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)以及計算機(jī)處理等技術(shù)對整個交通運輸管理體系進(jìn)行準(zhǔn)確，有效，安全的監(jiān)控和管理。

 

1.2  國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

交通視頻獲取簡單、便捷，從交通視頻中獲取各種交通參數(shù)具有較高的性價比，目前已成為提取交通參數(shù)的主流方法之一。除此之外，通過交通視頻可以對大場景范圍內(nèi)交通流特性以及交通行為進(jìn)行分析。下面總結(jié)與交通參數(shù)檢測和交通流特性分析以及多攝像機(jī)信息融合有關(guān)的研究方法和成果，同時分析現(xiàn)有方法的不足之處。

1.2.1  交通參數(shù)檢測與交通行為分析

基于視頻的交通參數(shù)檢測方法主要有兩種：分別是基于車輛檢測的方法和基于車輛跟蹤的方法。基于車輛檢測方法能夠檢測常規(guī)的各種交通參數(shù)（例如：車輛數(shù)目、車輛速度、車輛類型等），基于車輛跟蹤方法除了能夠檢測常規(guī)的各種參數(shù)外，還能夠?qū)�車輛行為進(jìn)行分析（例如：交叉口車輛換向率、車輛換道率、異常行為等）。受交通信號燈的控制，車輛在交叉口入口路段出現(xiàn)周期的排隊與消散過程，通過檢測和跟蹤運動和靜止車輛能夠獲取車輛排隊長度、停車延誤、起動波速度和消散時間等交通參數(shù)。

1.2.1.1  車輛檢測

通過車輛檢測獲取傳統(tǒng)的交通參數(shù)的方法主要有：模擬地感線圈的虛擬線圈的方法、基于虛擬線生成時空圖的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類的方法、基于前景分割的先驗知識方法（對稱、顏色、陰影、拐點、邊緣、紋理、車窗和車燈等）等。將上述幾種方法有機(jī)結(jié)合來檢測交通參數(shù)能夠獲取更加準(zhǔn)確的檢測精度。

基于虛擬線圈的檢測方法是采用視頻圖像模擬地感線圈的工作原理進(jìn)行檢測，通過虛擬線圈內(nèi)圖像的變化來判斷是否有車輛通過從而獲得交通參數(shù)。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于指數(shù)熵的車輛檢測方法，通過圖像中虛擬線圈內(nèi)顏色信息來分割目標(biāo)實現(xiàn)車輛檢測。文獻(xiàn)[12]從設(shè)定的虛擬線圈內(nèi)的前景面積、紋理變化、像素運動等特征來檢測車輛，針對這三個特征進(jìn)行多特征級數(shù)據(jù)融合來提高車輛檢測精度，并利用虛擬線圈內(nèi)像素運動向量來估計車速。文獻(xiàn)[13]利用背景差法提取當(dāng)前圖像車輛運動區(qū)域的圖像邊緣信息，對處于虛擬線圈內(nèi)的邊緣進(jìn)行連通性分析并填充得到連通邊緣，以連通邊緣的像素數(shù)量和連通域像素數(shù)量作為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征來判別虛擬線圈內(nèi)有無車輛。文獻(xiàn)[14]利用虛擬線圈內(nèi)圖像的邊緣特征、紋理特征、顏色特征和運動特征訓(xùn)練支持向量機(jī)，來對新輸入的樣本進(jìn)行分類來判別虛擬線圈內(nèi)有無車輛。

 

第2 章 基于復(fù)式伸縮窗的車輛排隊與消散過程快速檢測

 

2.1  引言

排隊長度是評價交叉口服務(wù)的很重要的性能指標(biāo)之一，它是車輛在交叉口累計到達(dá)和離開形成的，也被認(rèn)為是車輛排隊形成與消散過程的結(jié)果。國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了一些基于視頻圖像處理的車輛排隊自動檢測方法。根據(jù)檢測區(qū)域內(nèi)是否存在車輛，以及車輛是否靜止不動的車輛排隊判斷準(zhǔn)則，文獻(xiàn)[62]提出了一種判斷檢測區(qū)域內(nèi)是否發(fā)生了車輛排隊現(xiàn)象的快速檢測方法。文獻(xiàn)[64,67,68]提出了一個固定寬大約一輛車長的虛擬檢測區(qū)域，從隊首往后逐漸移動到隊尾來檢測車輛排隊長度，由于該虛擬檢測區(qū)域不可能正好覆蓋隊尾的車輛，導(dǎo)致用該檢測方法檢測出來的排隊長度誤差很大。文獻(xiàn)[65]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來獲取更好的車輛排隊長度估計值。文獻(xiàn)[69]提出了一個固定寬度能按照車輛排隊長度自動調(diào)整的伸縮窗，但是隨著車輛排隊長度增加，該方法將會錯誤地把隊列尾部運動的車輛也會加入到排隊隊列中。

綜上所述，現(xiàn)有的基于視頻圖像處理的車輛排隊長度自動檢測方法只能解決交叉口紅燈期間的車輛排隊長度的自動檢測。有時車輛通過交叉口可能要經(jīng)過多次排隊，也就是舊隊列還沒有消散完畢，在停車線處又形成了新的隊列時，用上述方法就無法檢測出真正的車輛排隊長度，同時在早晚高峰時間，當(dāng)光線比較暗時，圖像中車輛的邊緣信息也相對比較少，用該檢測方法檢測出來的排隊長度誤差也比較大。

本章根據(jù)交叉口的車流波動理論，通過視頻圖像處理方法，檢測指定區(qū)域內(nèi)車輛是否存在和是否運動，采用隊尾伸縮窗和隊頭伸縮窗分別實時地跟蹤排隊車輛隊尾和隊頭離停車線的位置，也就是實時跟蹤停車波和起動波。通過這兩個伸縮窗相互協(xié)作，構(gòu)成描述排隊首尾伸縮變化的復(fù)式伸縮窗，來快速檢測交叉口車輛排隊形成和消散過程。根據(jù)跟蹤隊尾和隊頭的結(jié)果，車輛排隊長度和停車延遲時間等重要參數(shù)就可以輕易得到。當(dāng)車輛通過交叉口可能要經(jīng)過多次排隊時，只需要在每個車道上增加多組復(fù)式伸縮窗按次序循環(huán)操作，就可以實現(xiàn)多次車輛排隊與消散過程的快速檢測。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對于運動車輛和靜止車輛都能獲得好的檢測效果。針對早晚高峰時間光線變化的特點，本章采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中的 Co-training 方法 對基于 Haar 特征的 Adaboost 分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，可以提高該分類器檢測車輛的魯棒性，使其適應(yīng)外界環(huán)境的變化。通過融合基于 Haar 特征的Adaboost 分類器對車輛進(jìn)行識別形成候選區(qū)域，再檢測該候選區(qū)域內(nèi)車輛是否存在和是否運動，來對車輛隊尾和隊頭的跟蹤位置進(jìn)行修正，從而可以更加準(zhǔn)確地描述交叉口車輛排隊形成和消散過程。

 

2.2  隊頭與隊尾位置檢測

2.2.1  系統(tǒng)處理流程

為了檢測車輛排隊與消散過程，攝像機(jī)的架設(shè)位置有兩種方式：一種是固定架設(shè)在交叉口停車線前面對著車輛頭部俯視拍攝，另一種是固定架設(shè)在停車線后入口路段相隔一段距離對著車輛尾部俯視拍攝。圖2-1中a)為攝像機(jī)在交叉口停車線前面俯視拍攝車輛排隊與消散過程。

 

 

通過視頻圖像處理方法來檢測車輛是否存在和是否運動，提出了復(fù)式伸縮窗算法來實時跟蹤排隊車輛隊尾和隊頭離停車線的位置，如圖 2-1中b)所示。通過對隊尾和隊頭實時跟蹤來實現(xiàn)對車輛排隊與消散過程的快速準(zhǔn)確地檢測，其處理流程如圖2-2所示。具體處理流程如下：

(1)  預(yù)處理。將彩色視頻圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，并進(jìn)行高斯濾波來消除噪聲的干擾；

(2)  車輛存在及運動檢測（見第 2.2.2 節(jié)）。分別采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和相鄰三幀差法提取出圖像中車輛的邊緣和運動信息生成邊緣圖像和幀差圖像，再分別通過邊緣圖像和幀差圖像中像素點的灰度密度來判斷車輛是否存在和是否運動。

 

 

 

第3章 基于對偶攝像機(jī)的交通波實時檢測與跟蹤.........35

3.1  引言.........35

3.2  問題描述.....................36

3.2.1  車輛排隊與消散過程的描述............36

3.2.2  攝像機(jī)架設(shè)及問題分析...........37

第4章 分布式視頻網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的交通波實時檢測與跟蹤........59

4.1  引言............59

4.2  問題描述與系統(tǒng)框架.................60

第5章 交叉口內(nèi)交通流特性的車輛軌跡多層譜聚類分析方法..........77

5.1  引言..............77

5.2  系統(tǒng)框架...................78

 

第6 章 交叉口入口路段高峰期車流量及車輛換道率檢測

 

6.1  引言

當(dāng)前城市道路交通擁堵日益嚴(yán)重，尤其在早晚高峰時間段，當(dāng)車輛排隊過長時，車輛往往需要經(jīng)過多次走停才能順利通過交叉口。與快速路或高速路相比，由于受到交通信號燈的控制，交叉口車輛表現(xiàn)出集群的交通特性，車輛間距小，遇到紅綠燈時走走停停。同時交叉口交通行為相對復(fù)雜，車輛相互干擾嚴(yán)重，特別是在交叉口入口路段停車線后200米以內(nèi)，車道數(shù)會發(fā)生變化，車輛存在大量換道插隊行為，并潛在嚴(yán)重的交通安全隱患。前車頻繁換道插隊會影響后車行駛速度，而后車緩行又會引發(fā)更多的換道插隊需求，最終形成循環(huán)放大效應(yīng)。針對早晚高峰時間段，快速準(zhǔn)確地獲取反映交叉口交通行為的重要交通參數(shù)（例如：車流量、車輛換道率等），從而深入研究交叉口交通混雜本質(zhì)行為，無疑將有助于合理配置交通控制策略，有效地減少車輛停車延誤，達(dá)到緩解交通擁擠的目的。

目前，國內(nèi)外研究人員以多種車輛檢測器為技術(shù)手段，開展了各種交通參數(shù)檢測方法。通過地感線圈只能檢測該線圈位置點的各種傳統(tǒng)的交通參數(shù)，其他的交通參數(shù)只能通過模型來估計。文獻(xiàn)[58]采用兩路地感線圈分別檢測封閉路段上下游車輛到達(dá)率和駛出率，通過混雜技術(shù)實時估計車輛延遲時間和檢測區(qū)域內(nèi)最大排隊長度，而這些估計值往往會受到車輛換道插隊行為的影響。與傳統(tǒng)的地感線圈相比，視頻檢測器安裝維護(hù)方便，價格低廉，特別是能夠?qū)�車輛交通行為進(jìn)行檢測和分析（例如車輛換道插隊），給人們以直觀的交通運行情況展示，當(dāng)前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于交通監(jiān)控應(yīng)用中。目前常用的基于視頻的交通參數(shù)檢測方法有兩種：(1)、基于虛擬線圈或虛擬線的方法；(2)、基于車輛跟蹤的方法。

 

結(jié) 論

本文采用交叉口及入口路段架設(shè)的攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)獲取交通視頻，通過視頻圖像處理技術(shù)，來檢測各種交通參數(shù)以及分析交叉口交通流特性中關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。本文研究成果為優(yōu)化交通信號控制策略提供數(shù)據(jù)來源，同時也為交通信號控制的性能評價提供參考依據(jù)。本文主要工作和研究成果按照章節(jié)順序總結(jié)如下：

（1） 基于復(fù)式伸縮窗的車輛排隊與消散過程快速檢測。

根據(jù)車流波動理論，在單攝像機(jī)中，提出了一種復(fù)式伸縮窗算法來對車輛排隊與消散過程進(jìn)行快速檢測。根據(jù)檢測指定區(qū)域內(nèi)車輛是否存在和是否運動，采用隊尾伸縮窗和隊頭伸縮窗分別實時地跟蹤排隊車輛隊尾和隊頭離停車線的位置，也就是實時跟蹤停車波和起動波。通過這兩個伸縮窗相互協(xié)作，構(gòu)成描述排隊首尾伸縮變化的復(fù)式伸縮窗，來快速檢測交叉口車輛排隊形成和消散過程。同時針對早晚高峰時間光線變化的特點，通過融合基于 Haar 特征的Adaboost 分類器對車輛進(jìn)行識別形成候選區(qū)域，再檢測該候選區(qū)域內(nèi)車輛是否存在和是否運動，來對車輛隊尾和隊頭的跟蹤位置進(jìn)行修正。實驗結(jié)果表明該方法能實時準(zhǔn)確地跟蹤隊尾和隊頭的位置，能適應(yīng)早晚高峰光線亮暗的變化過程。

（2） 基于對偶攝像機(jī)的交通波實時檢測與跟蹤。

針對單臺攝像機(jī)中，當(dāng)車輛離攝像機(jī)的遠(yuǎn)近引起的定位精度變化，以及車輛之間的遮擋、攝像機(jī)拍攝車流的方向等因素對交通波跟蹤精度的影響，提出了基于對偶攝像機(jī)檢測數(shù)據(jù)的決策層數(shù)據(jù)融合方法。首先將兩攝像機(jī)的世界坐標(biāo)系統(tǒng)一到同一道路平面坐標(biāo)系上，分別計算隊尾和隊頭離停車線的實際距離，筆耕文化傳播，再采用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行融合，來提高隊尾和隊頭位置的檢測精度，同時根據(jù)協(xié)方差傳遞理論，來對攝像機(jī)權(quán)重進(jìn)行估計。

由于決策層是最高層次的數(shù)據(jù)融合，其中任一攝像機(jī)跟蹤精度下降都會直接影響最終的融合結(jié)果。進(jìn)一步提出了基于對偶攝像機(jī)像素層數(shù)據(jù)融合方法，通過兩攝像機(jī)相互配合，來實時檢測和跟蹤交通波中的停車波、起動波和駛離波。由于攝像機(jī)架設(shè)高度有限，為了減少車輛高度帶來的投影誤差，降低車隊長度對定位精度的影響，采用加權(quán)最小二乘法將兩攝像機(jī)視野重疊區(qū)域進(jìn)行像素層數(shù)據(jù)融合。采用融合基于Haar 特征的Adaboost 分類器的復(fù)式伸縮窗算法對車輛頭部和尾部進(jìn)行檢測，通過 LBP 紋理特征直方圖進(jìn)行匹配得到候選車輛的運行速度，來對停車波和起動波進(jìn)行更精確的快速定位，提高系統(tǒng)對變化光照的魯棒性。同時，通過融合兩攝像機(jī)感興趣區(qū)域內(nèi)稀疏特征點跟蹤方法，以獲取車輛消散速度來實時跟蹤駛離波。實驗結(jié)果表明，該方法不僅可以檢測更多的交通參數(shù)，如排隊長度、停車延誤、消散時間等，同時具有更高的精度和系統(tǒng)魯棒性。

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本文編號：10999