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不同環境下交通檢測器檢測準確性研究

2022-07-11 01:02:46王琳徐華兵安徽省交通規劃設計研究總院股份有限公司安徽合肥230088
安徽建筑 2022年6期
關鍵詞:檢測

王琳,徐華兵 (安徽省交通規劃設計研究總院股份有限公司,安徽 合肥 230088)

1 概述

智能交通系統(Intelligent Trans?portation System,ITS)主要由交通信息采集[1]、信息交換共享、交通管理發布等環節組成[2]。其中,交通檢測器作為交通信息采集的重要組成部件,決定了整個交通管理系統的工作性能[3]。

目前,常用的交通檢測器有視頻、微波和地磁等[4],每種檢測器的檢測性能不盡相同。本研究以合肥市若干個試驗路口為對象,通過試驗采集同一場景不同環境下檢測器測得的交通流參數,與標準值比較,計算出檢測誤差及其變化情況,分析得到不同環境下交通流檢測器的準確度。

2 項目測算定義

2.1 測算時段

高峰:根據某幾天的交通量變化,選取交通量最多的兩個時段定為高峰,即上午7:00~9:00,下午17:00~19:00。平峰:除高峰以外的時段均定義為平峰。

2.2 測算地點及環境

測算點位為試驗路口中選取,選擇檢測設備齊全(可進行微波、視頻、地磁檢測器測算)的檢測道口,車流情況典型,能滿足本項目測算要求。

2.3 測算設備

采用視頻檢測器,最多可檢測3條車道,最大檢測長度為120m。采用微波檢測器,檢測雙向6車道,最大檢測長度160m,可按試驗要求提供車流量、平均速度、85%位車速及占有率等交通數據,并支持數據的輸出。安裝方式是與電子警察桿件共桿。

由于地磁檢測器只輸出車流量數據,故地磁檢測器部分只做交通流量的準確度分析。地磁檢測器的安裝位于車道區域人行橫道前方距離停車線5m和40m處。

3 項目測算方案

參考國標中視頻、微波、線圈檢測器的測算方案,結合實際道路的環境約束、檢測對象和天氣環境要求,對微波、視頻、地磁檢測器的準確度測算方法進行設計。采用Minitab測量系統分析檢測設備是否可用[5],估計相對誤差的均值區間求得準確度的置信區間。

3.1 Minitab分析檢測系統的可用性

3.1.1 測量系統分析概述

測量系統作用是對測量單元進行量化或對被測的特性進行評估。通常采用偏倚、線性、穩定性、重復性、再現性五個指標進行評價統計特性。

本文的測量系統是將微波、地磁以及視頻檢測的測試值與標準值(人工測量值)進行比對,采用Minitab中的線性與偏倚研究分析工具進行分析。

3.1.2 測量系統評價準則

量具的可接受準則:誤差<10%,系統可以接受;誤差10%~30%,臨界狀況,應根據應用的重要性等,確定是否可以接受;誤差>30%,系統需要改進;區別分類數≥5,系統可接受。

3.2 誤差分析及檢測準確度

需要統計計算流量、車速、時間占有率的誤差均值。由于每次檢測值的誤差是獨立的,因此將每次的誤差檢測看成隨機抽樣。為使估計誤差均值更貼近總體均值,本文中樣本量均>50。

3.2.1 誤差的評價指標

①絕對誤差

②相對誤差

③絕對誤差絕對值均值評價指標

④相對誤差均值評價指標

⑤準確度評價指標

3.2.2 檢測的準確度分析

為客觀分析比較檢測器的檢測誤差,需要求車流量、車速、時間占有率檢測值的絕對誤差、相對誤差、相對誤差均值、絕對誤差絕對值均值、準確度等指標。

4 數據采集與分析

4.1 檢測數據的獲取

4.1.1 車流量的獲取

使用檢測器采集同一行駛方向整個斷面的交通流數據;每個場景統計1h內同一行駛方向整個斷面的車流量,統計間隔為5min。

4.1.2 平均速度的獲取

選定檢測斷面中的某一車道作為檢測對象,獲取視頻檢測設備在該車道斷面檢測得到的平均速度,每個場景統計1h內該車道斷面的平均速度,統計間隔1min。

4.1.3 時間占有率的獲取

選定檢測斷面中的某一車道作為檢測對象,獲取微波檢測設備在該車道斷面檢測得到的占有率,每個場景統計1小時內該車道斷面的占有率,統計間隔1分鐘。

4.2 測算標準值的獲取

采用人工對視頻進行逐幀分析,對機動車進行檢測,獲取其交通流參數。

4.2.1 車流量

在視頻中標記出被測檢測器的檢測區域,通過人工觀察的方式,統計測算時段內,通過檢測區域的車輛數,作為車流量標準值。

4.2.2 平均速度

通過數值計算獲得車輛的瞬時速度△y/(t1-t0),并以此為基礎得到統計測算時段內檢測區域的平均速度,作為平均速度標準值。

4.2.3 占有率

車輛占有的時間T占=∑(t1-t0),結合統計測算時間得到檢測區域的占有率,作為占有率標準值。

4.3 數據處理與分析

通過比較不同環境影響下檢測器測得的交通流參數與標準值之間的誤差及其變化情況,實現不同環境影響下微波、視頻、地磁檢測器的準確度比較,本項目獲取的場景分別為晴天、陰天、雨天,均為工作日,如表1所示。

本研究選取2021年6月16日,晴天平峰(10:30~11:23)時段檢測器檢測的車流量數據進行處理與分析。

4.3.1 Minitab分析車流量檢測誤差

將檢測數據和標準值均重復輸入一次,作為二次檢測。得到視頻檢測的量具(方差分析)報告如圖1所示。

由圖1可知量具產生的變異較大,重復性產生的變異貢獻率為0,再現性的變異貢獻率占比也較大,從流量×部件號圖,看出檢測值與標準值有些點很接近,有些點差異大,由于兩次檢測值為同一值,所以樣本極差為0,從流量×人員,即均值的箱型圖看,人員1與人員2的均值基本相等,即標準值的均值檢測值均值基本相等。

圖1 車流量微波檢測方差報告圖

數據場景匯總表 表1

在不同環境下準確度最高的檢測器類型 表2

相同環境下三種檢測器準確度最高的檢測器類型 表3

4.3.2 車流量相對誤差均值及準確度

由圖2可知,絕對誤差值在-10~10之間,絕對誤差的絕對值均值為5;相對誤差在5%~40%之間散布,相對誤差較小,流量檢測的相對誤差均值為μ=15.26%,方差為δ2=0.0127,標準差為S=0.1127。即準確度為84.74%。同理計算出速度、占用率的準確度;微波、地磁檢測器計算方法同上。

圖2 絕對誤差點圖(左)&相對誤差點圖(右)

4.4 數據處理結果總結

4.4.1 不同檢測器的處理結果總結

①視頻檢測的車流量均值總體大于標準值,而雨天的檢測值與標準值基本一致;車速檢測值在速度值較大的時候與標準值接近,檢測效果較好,而在速度較小時,相對誤差隨速度的增大而減??;時間占有率檢測值總體大于標準值,當時間占有率較大時,相對誤差隨占有率的增大而減小。同理,得出微波檢測器的結果。

②地磁檢測器的車流量檢測值與標準值有差異,標準值大于檢測值,存在漏檢情況。

4.4.2 不同環境下檢測器檢測準確度總結

三種檢測器處于不同的外界環境條件下準確度如表2所示。

另外,根據本項目所獲得的不同場景數據,在相同環境、相同時段下,將工作日與雙休日進行對比,分析三種檢測在工作日和雙休日中的準確度如表3所示。

環境為晴天:工作日時,微波檢測器檢測車流量和時間占有率的準確度最高;雙休日時,視頻檢測器檢測車流量和時間占有率的準確度最高;視頻檢測器檢測平均速度無論是在工作日還是在雙休日均最高。

5 結論

①環境為陰天:視頻檢測器檢測車流量、平均速度、車道占有率的準確度均最高。

②環境為晴天:微波檢測器對車流量檢測精度最高;視頻檢測器對平均速度檢測精度最高;平峰時,視頻檢測器對時間占有率檢測精度最高;高峰時,微波檢測器對時間占有率檢測精度最高。

③環境為雨天:視頻檢測器對車流量和平均速度檢測精度最高;微波檢測器對時間占有率檢測精度最高。

當然,檢測器的準確度還受其他環境因素的影響,本研究根據不同檢測器在不同環境下的檢測數據準確性分析方法研究,可為不同場景檢測器安裝選型及數據分析應用提供參考。

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