無信號路口交通流數據的視頻采集與統計分析

陳 旸，萬 超，王 璐

（安徽工業大學 管理科學與工程學院，安徽 馬鞍山 243032）

在城市交通系統中，車輛和行人交互的混合交通流研究占據主要地位，其中最重要的就是無信號燈控制的路口行人過街問題。混合交通流視頻采集系統集合了前期視頻圖像處理、交通參數識別和原始資料編輯等眾多功能，與傳統模式下的交通信息收集技術相比具有諸多優勢。

景超[1]對行人違法行為及過街方式進行討論，所依據的基本參數包括了人車交通流規模特性、人車交通流速度特性、人車交通流延誤特性和人車避讓心理距離特性，建立了韋布爾分布模型來研究行人過街特性。杜江升[2]研究了行人過街的速度特性，首先采用控制變量法和單因素方差法對不同行為模式的選擇進行分析，根據多元Logistic回歸分析建立梯度違章速度變化的模型。陳鵬等[3]基于可辨識矩陣的屬性，提取未標記道路青少年行人過馬路的決定規則。Niaz等[4]對達卡十字路口的人行橫道通過速度和等待時間進行微觀層面的研究，收集了560名行人的過街相關數據，開發了2個多線性回歸（MLR）模型。結果表明，行人的過路速度與交叉口控制類型、性別、年齡、交叉類型、交叉組大小、符合控制方向的行為以及交叉位置有關。Gruden等[5]使用微模擬工具對行人行為進行建模，測試了在模型校準過程中應用神經網絡的可能性。Irena等[6]在克羅地亞奧西耶克市收集到市內中小學放學后兒童過馬路的速度參數，根據神經網絡和多線性回歸開發了2個兒童穿越路口模型。

1 混合交通流視頻采集和數據提取

1.1 無信號路口標線的處理

為了方便從視頻處理中提取數據，我們首先需要在車道上標出距離，使之容易看出車輛到人行橫道的車頭距以及車輛在每個距離區間的行駛速度等數據。在路中間有欄桿的路口，在距離斑馬線迎車面30 m的位置粘貼上顏色鮮艷的膠帶，這樣可以計算出車輛在這幾個區間內的平均速度；在馬路中間沒有欄桿的路口，通常采用標記特殊點位的方法，在馬路旁邊的綠化帶上有著許多種類繁多的花叢和樹枝，可以將30、20、10 m的位置點位附著在比較顯眼的樹枝和花叢上，在數據提取時可以通過這些替代的位置點位計算出車輛在這幾個位置區間內的平均速度。

1.2 具體拍攝地點及操作

拍攝地點：馬鞍山市內無信號路口（馬鞍山鋼鐵建設有限公司門口、雨山路第二小學門口、新亞百貨路口、馬鋼汽運門口、瑞祥家園東門路口）。

拍攝方法：在人行道旁綠化帶中展開折疊的人字梯，通過人力將小米攝像頭和充電寶置于花壇頂、公交站頂部和樹枝處等方便放置攝像頭的位置，并用膠布固定住攝像頭來拍攝視頻。每8 h收取1次充電寶回去充電，視頻拍攝每天從8點到17點，共計拍攝22 d。

1.3 視頻數據的基本處理過程

在完成拍攝獲取所需視頻數據后，再通過電腦軟件對視頻數據進行進一步的加工處理。處理流程如圖1所示。

圖1 視頻數據處理流程圖

1.4 視頻讀取的參數

（1）行人數量。分為單人通過、雙人通過和多人通過等3種情況。

（2）來車數量。車輛占據車道的多寡關系到司機判斷通過斑馬線時減速或者通過的依據，我們將其分為單車道來車、兩車道來車且車輛相距近和兩車道來車且相距較遠等3種情形。

（3）行人和車輛的行為模式。行人在通過馬路時，存在避讓和加速通過的情況，而車輛相應也會有加速或者減速的行為。

（4）車輛通過30～20 m、20～10 m和10～0 m三個距離區間的平均速度。

（5）行人通過路口的平均穿越時間。

（6）行人通過路口的平均穿越速度。

2 統計分析

2.1 行人穿越速度特征

行人在穿越沒有信號燈控制的路口時會小心翼翼地向前試探，通過肢體行為來告訴來往的車輛自己將要穿越人行橫道，在確定車輛會避讓自己時，就會以較快的速度快速通過。由于穿越干擾區時聚集的人群規模不同會影響車輛對避讓人群的判斷，從而讓穿越的人群根據車輛的避讓情況來改變自己穿越的速度，本次研究主要對穿越人群分為單人穿越、雙人穿越和多人穿越，這3種穿越情形下行人速度分布如圖2所示。從圖2可以看出，行人速度類似于正態分布，這說明較少行人步速處于兩個極端，較多行人步速處于中間值。單人規模、雙人規模、多人規模的平均速度分別為1.03、0.93、0.85 m/s，說明行人在通過干擾區時，穿越速度會受到旁邊路人的影響，在人群聚集的情況下，穿越人行橫道時會降低其速度。

圖2 行人速度分布

2.2 車輛速度特征

車輛在道路上行駛時，會受到相鄰車道車輛的干擾，在無信號路口人車系統中，這種干擾的程度會得到加強，在選擇是否避讓行人時，駕駛人員也會同樣參考相近道路上車輛的避讓狀態。基于雙車道不同來車情形下車速分布直方圖如圖3所示。

圖3 車速分布

從圖3可以看出，在來車數量不同以及車輛位置不同的情況下，相對的各個分組的車速占比情況也有所區別。單輛車的速度分布大部分處于2～5 m/s的區間內，大多處于低速通過或者避讓狀態；2輛車情形下有很大一部分速度分布在9～10 m/s的區間內，而其他的速度占比較少，說明大部分時間2輛車高速通過人行橫道；在距離較遠的2輛車進入無信號路口的人車干擾系統中，較大一部分速度也分布在9～10 m/s的區間內，同時在低速區間也占據很大部分，說明在此情況下車輛通過人行橫道的情況比較兩極化，有高速通過干擾區的，也有緩慢通過避讓行人的情況。

2.3 人車干擾中車輛的統計分析

通過統計收集到的數據顯示，車輛在距離路口30～10 m的區間內車速與30 m外區域的車速無明顯變化，在遇到行人穿越路口時，車速變化通常在距離路口10～0 m的區間范圍內，所以本文規定30～10 m的區間為車輛的反應距離，車主通過這段區間時觀察人行橫道上行人通過的情況，來選擇是否制動；規定10～0 m的區間為制動距離，車主在這段區間內來選擇是否進行車輛制動，從而減速避讓行人。在處理視頻的過程中，我們觀察到車輛選擇不避讓行人時，車輛通常不會降速，而是會以原速度通過路口，少部分情況下，原來緩慢行駛的車輛會加速沖過路口，所以在研究車輛速度時，要區分車輛的避讓情況，車輛直接通過為人讓車的情況，車輛等待即為車讓人的情況。不同通行狀態下車輛的速度分布如圖4-圖6所示。

從圖4-圖6可以看出，人讓車情況下（車通過），車輛全程平均速度大致分布在7～10 m/s的區間內，反應區間的速度大致分布在6～10 m/s的區間內，制動區間的速度大致分布在9～10 m/s的區間內；車讓人情況下（車等待），車輛平均速度大致分布在2～5 m/s的區間內，反應區間的速度大致分布在6～10 m/s的區間內，制動區間的速度大致分布在1～4 m/s的區間內。人讓車情形下車輛的平均速度比車讓人情形下的車輛平均速度快4.74 m/s。

圖4 反應區間速度分布

圖6 全程平均速度分布

2.4 人車干擾中行人的統計分析

人讓車情形下的行人穿越路口的平均時間為t無；車讓人情形下的行人穿越路口時間為t干。2種情形下的行人穿越路口的時間分布如圖7所示。可以求得在2種情形下平均穿行時間：t無=7.80 s，t干=7.64 s，當車讓人時，行人穿越時間會減少0.16 s，即當車輛選擇避讓行為時行人會選擇加速通過干擾區。

圖5 制動區間速度分布

圖7 行人過街時長分布

3 結束語

本文通過對馬鞍山部分路口進行視頻采集和獲取數據，并利用SPSS軟件進行統計分析，相關結果：

（1）無信號路口行人穿越速度近似服從正態分布，將穿越人群分為單人、雙人和多人時，單人規模的平均速度最快，雙人次之，多人的平均速度最慢，說明行人穿越干擾區的平均速度與同行的人數有關。

（2）將進入干擾區的車輛按照單車道車輛、相距近的兩車道車輛和相距較遠的兩車道車輛原則分類，單輛車接近無信號路口的干擾區時，大部分車輛選擇避讓行人，減速通過干擾區；在相距近的兩車道車輛接近干擾區時，車輛多為不減速避讓行人，直接通過干擾區；在相距較遠的兩車道車輛接近干擾區時，車輛既有減速避讓行人的情況，也有直接通過的情況。

（3）在車輛穿越全程、反應區間和制動區間內，人讓車情形比車讓人情形下的車輛平均速度要快，說明行人穿越行為對車輛的速度有影響，其中在制動區間的速度變化最大，行人對車輛的干擾也最大。

（4）人讓車情形比車讓人情形下的行人平均穿越時間要慢。