張玉鑫 陳雨菲 白霄鵬 林薈子 王悅

摘 要 對行人過街進行精細化信號智能控制研究。基于行人過街特性,研究行人過街速度與數(shù)量關系及人車數(shù)量換算參數(shù)模型;利用視頻處理技術,采用yolov3-cuda算法以俯視視角識別行人及各種車輛。以行人最小/大綠燈時間、車輛最小/大綠燈時間、車輛總延誤及人車數(shù)量換算系數(shù)為判定條件,實時得出行人過街最優(yōu)信號配時方案從而提高道路通行效率。
關鍵詞 視頻處理;感應配時;人車協(xié)同;人車換算
引言
國內(nèi)外開展了大量研究,但在行人過街問題上集中為按鍵式信號控制或固定信號配時方式,缺乏對行人過街數(shù)量或過街特性的深層分析,易造成信號空放、行人闖紅燈、行人信號不足等問題,致使行人過街混亂、事故頻發(fā)等,構(gòu)成“中國式過馬路”的國際鬧劇[1-2]。基于上述問題,研究行人過街信號智能優(yōu)化控制至關重要。
1視頻圖像處理
采用yolov3算法,將圖片分割為數(shù)個小塊,對中心位于其中的物體進行特征分析,對每個小塊預測B個bounding box及其置信度(confidence score),并預測C個類別概率。
重點識別person、car、motorcycle、bus、truck五類。考慮到實際使用場合大多為俯視視角,使用官方默認數(shù)據(jù)集效果不理想,因此在應用中使用針對俯視視角訓練的數(shù)據(jù)集。
其中,通過顏色直方圖與位置分析組合的方式區(qū)分是否為同一物體,若下一幀中的某一物體在上一幀的同類物體附近,且顏色特征與上一幀中的物體相似即作為同一物體處理,由此測算物體的運動軌跡以及運動狀態(tài)。由于yolov3處理速率較慢,實際使用yolov3-cuda,accuracy>75%時視為檢測成功,在使用cuda的情況下處理速率可達約0.028s/張,可以達到及時(30幀)處理的性能要求[3-4]。
2行人過街特性分析
為獲取行人過街速度與數(shù)量的關系,微信號燈配時提供理論依據(jù),本組于長春市、吉林市、松原市、公主嶺市、揚州市選取了部分交叉口進行實地考察觀測,并將考察數(shù)據(jù)進行擬合,得出適用于本課題的行人過街速度與數(shù)量關系:式中,表示行人過街速度;表示行人過街數(shù)量。3人-車協(xié)同的信號配時
車輛總延誤采用均衡延誤模型:
式中,表示車輛總延誤;表示飽和流率;表示到達率;表示車輛紅燈時間。行人過街車、人數(shù)量換算參數(shù)模型如下:
式中,Vc、VP表示行人過街速度及車輛在交叉口行駛速度;NP表示行人過街數(shù)量,檢測器檢測車輛數(shù)量;TP、TC表示行人過街時間及車輛通過交叉口時間;表示車輛在交叉口內(nèi)行駛距離,通常取10米,表示行人過街距離,數(shù)值視交叉口情況而定;h表示為飽和車頭時距,通常采用2秒;α為調(diào)整系數(shù)即為動態(tài)參數(shù),可根據(jù)管理理念決定;表示為當前車輛起動總損失時間(單位/秒),車輛數(shù)為1/2/3時,ts分別為3/5/6秒,車輛數(shù)超過3輛時,ts取6.5秒。
其中,行人最小、最大綠燈時間,車輛最小、最大綠燈時間和D0可根據(jù)實地調(diào)研進行調(diào)整。
3結(jié)束語
本項目構(gòu)建了行人過街信號智能優(yōu)化控制方法,通過分析行人過街特性,研究行人過街數(shù)量等因素與過街時長的級配關系;利用視頻處理技術,研究行人人群數(shù)量快速估計方法;結(jié)合地感線圈與其他傳感器信號得到的車輛信息,構(gòu)建行人過街信號優(yōu)化配時方法,從而優(yōu)化行人過街組織和管理,提高道路通行效率和道路安全程度。
本項目的創(chuàng)新點在于:
(1)視頻檢測中通過顏色直方圖與位置分析組合的方式區(qū)分是否為同一物體;
(2)通過人、車經(jīng)過行人過街區(qū)域的時間關系構(gòu)建人、車換算參數(shù)模型,構(gòu)建人-車協(xié)同的配時方案;
(3)在人、車換算參數(shù)模型中插入調(diào)整系數(shù),使得模型更加靈活,適用范圍更廣。
參考文獻
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作者簡介
張玉鑫(1999-),女,吉林省公主嶺人;在讀本科,研究方向:交通工程。