聂玉强,邝小磊
(广东交通职业技术学院机电工程学院)
城市主干路网交通信息多源数据融合系统研究
聂玉强,邝小磊
(广东交通职业技术学院机电工程学院)
针对我国城市主干路网利用不均衡、出行效率低等问题,提出了一种城市主干路网交通信息多源数据融合系统,并构建了高速公路集成指挥调度系统,可以实现警情管理、电子巡逻、路况管理、违法管理、预案管理、信息发布等功能,提高城市交通的管理水平,加强对道路交通宏观调控和指挥调度的能力,并对突发事件形成快速高效的应对机制。
交通;状况;数据;融合
系统首先从已有的视频交通流检测系统提取实时检测结果,从其他外部交通信息分析系统提取其他移动交通流检测系统、视频、微波、卡口等检测系统的实时交通信息结果。然后对分析得到道路的平均车速和交通状态等信息,并根据多种来源的交通状态进行多源交通信息融合,得到各路段和重要通道的实时交通状态。最后结合历史交通状态规律的分析对路段、重要通道以及整个路网的交通状态进行评价,并以GIS的形式发布。系统总体设计框架如图1所示。
图1 城市主干路网交通信息多源数据融合系统总体设计框架
系统根据服务体系的建设目标和架构设计,分为核心支撑模块和业务应用模块两类,具体如图2所示。本文具体介绍核心支撑模块。
图2 城市主干路网交通信息多源数据融合系统功能模块
2.1 交通信息接入与共享
本模块将已有交通流检测系统的历史数据、已有视频系统的实时交通流检测结果(包括流量、速度、占有率、视频截图等)和其他外部交通信息分析系统提供的其他移动交通流检测系统、视频、微波、卡口等检测系统的实时交通信息分析结果三者的实时交通数据与信息实现接入与共享,方便其他模块式使用,通过信息接入与共享的技术手段,还能实现对车辆的完整记录、及时跟踪和全过程监管。
2.2 道路交通状态估计
本模块利用视频实时交通流检测结果数据及其他外部交通信息分析系统数据(微波、线圈等)实现从原始数据到道路交通状态的提取,提取的数据包括综合应用速度-时间积分法、速度-距离积分法、加权平均等方法估算道路的区间平均车速和旅行时间以及根据区间平均车速提取道路的交通状态(包括顺畅、缓慢、拥堵)。
速度计算模块能根据经过地图匹配的数据,估算出每个路段的车辆平均速度,其中包括路段合并、速度估算、数据平滑3个子模块。这3个子模块必须满足以下执行流程。
2.3 多源交通信息融合
本模块综合浮动车和其他来源的交通状态,如一个路段在同一时段内存在多个信息(如由视频、微波、线圈等不同交通信息采集系统得到的路况信息),则利用像素级和特征级的信息融合技术进行信息融合,得到此路段统一的、更加准确和全面的交通信息。融合的结果包括:路段交通状态(包括顺畅、缓慢、拥堵)、路段交通流参数(如有相应检测数据)、路段视频截图(如有相应视频)。
以GPS检测数据与感应线圈检测数据的融合为例,通过两者相融合可检测交通事件、预测行程时间,融合及预测行程时间的流程如图3所示。
图3 融合及预测行程时间的流程图
提取可靠的路段行程时间的方法是根据该路段在目标时间段已估计的可靠的速度值,利用排队理论计算行程时间合理值上下界。提取该路段目标时间段的行使记录表,该路段在该时间段的行程时间为:在合理值上下界内的所有记录值的均值。由于某些行使记录的覆盖距离小于路段长度,故需要先等比放大,具体如图4所示。
图4 可靠行程时间上下限确定
2.4 历史交通状态规律分析
本模块根据历史数据分析路网交通状态规律,具体包括根据累积的实时交通流数据建立路网交通状态数据仓库、分析路网交通状态变化规律、提取路网交通的常态特征和非常态特征。
交通状态能够通过路况信息查询子模块查询,功能分类如图5所示。历史路况信息查询工作流程如图6所示。
图5 交通路况信息查询功能
2.5 路网交通状态评估
本模块建立城市路网交通状态评价体系并对路网交通状态进行评价。城市路网交通状态评价涉及面广、内容多,评价指标选取考虑的因素也多,用简单的线性结构难以描述各指标的内在联系。因此采用层次分析法建立树状的关系结构,运用目标层次分类展开法,将目标按逻辑分类向下展开为若干目标,再把各个目标分别向下展开成分目标或准则,依此类推,直到可定量或可进行定性分析(指标层)为止。
图6 历史路况信息查询工作流程
相比于传统交通指挥管理系统的独立性,高速公路集成指挥调度系统是集通信、指挥、控制、信息于一体的复杂系统,通过计算机网络和通信网络将功能独立的各子系统有机的集成在一起,各个信息资源在网络上按照权限共享,交通管理者可以在任何时候对城市交通进行监视、指挥控制,并依靠计算机软件实现自动控制、紧急控制和预案控制。
城市车辆高速增长、城市交通拥堵、交通事故频发、交通环境恶化等成为当前世界各国面临的共同问题,高速公路集成指挥调度系统作为一个智能化集成化指挥调度系统,突破了交通指挥调度的传统模式,将成为道路交通治安管理的发展趋势。
[1] 付建胜,祖晖等.信息融合技术及其在智能交通领域中的应用[J].公路交通技术,2014,(3):120-125.
[2] 宋鸿,陈宁等.多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究[J].交通工程,2013,(1):91-95.
[3] 孔桦桦. 交通仿真技术在城市交通诱导评价中的应用研究[J].交通标准化, 2011,(1): 7-11.
[4] 郭璘.基于信息融合的交通信息采集研究[D].合肥: 中国科技大学,2007.
[5] 杜长海.计算智能及其在城市交通诱导系统中的应用研究[D].重庆: 重庆大学,2009.
2015-01-08
U492
C
1008-3383(2015)09-0162-02