專利名稱：基于宏觀速度梯度粘滯交通流模型的交通擁堵監(jiān)控預(yù)報方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種建模方法，特別是一種基于宏觀速度梯度粘滯交通流模型的交通擁堵監(jiān)控預(yù)報方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著各種交通工具的數(shù)量大大增加，國際上很多國家的設(shè)施、道路、交通管理系統(tǒng)已經(jīng)很難適應(yīng)這種發(fā)展速度，特別是大、中城市交通基礎(chǔ)設(shè)施不足、交通信號控制的不協(xié)調(diào)、交通疏導(dǎo)系統(tǒng)缺乏、車輛調(diào)度和管理的混亂、交通參與者的交規(guī)意識等諸多方面的原因?qū)е铝顺鞘薪煌ㄝ^擁擠現(xiàn)象，由此又引發(fā)了交通安全、環(huán)境污染等一系列的社會經(jīng)濟(jì)問題。由于交通問題是一個復(fù)雜的大系統(tǒng)問題，它涉及到了城市交通網(wǎng)絡(luò)的綜合控制、交通信息的綜合采集及網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、交通智能信息融合與處理技術(shù)、交通流誘導(dǎo)技術(shù)、以及車輛運輸智能調(diào)度方法、·城市智能交通規(guī)劃方法、交通安全檢測、交通環(huán)境綜合評價體系等多方面的內(nèi)容，而且上述各個因素之間相互影響、相互制約，是一個相關(guān)性極強的綜合體，很難采用統(tǒng)一的描述形式刻畫這一復(fù)雜問題；因此，對于交通系統(tǒng)的描述也各式各樣，其中采用流體力學(xué)的觀點建立的宏觀和微觀模型分析交通特性者居多；在宏觀交通流模型中，交通流被視為由大量車輛組成的可壓縮連續(xù)流體介質(zhì)，研究車輛集體的平均行為，單個車輛的個體特性并不凸顯。宏觀交通流模型以車輛的平均密度P、平均速度V和流量q刻畫交通流，研究它們所滿足的方程。與微觀模型相比，宏觀模型可以更好地刻畫交通流的集體行為，從而為設(shè)計有效的交通控制策略、模擬及估計道路幾何改造的效果等交通工程問題提供依據(jù)。數(shù)值計算方面，模擬宏觀交通流所需時間與所研究交通系統(tǒng)中車輛數(shù)目無關(guān)，只與所研究道路、數(shù)值方法的選取及其中空間X、時間t的離散步長ΛΧ和At有關(guān)。故此，宏觀交通流模型較適合于處理大量車輛組成的交通系統(tǒng)的交通流問題。目前研究較多的一種模型是KAuhne于1984年提出如下類似于Navier-Stockes方程的粘滯非平衡Payne模型:
權(quán)利要求
1.種基于宏觀速度梯度粘滯交通流模型的交通擁堵監(jiān)控預(yù)報方法，其特點是采用以下步驟: (1)通過監(jiān)控攝像機的視頻圖像獲得車輛速度、密度和流量信息時，考慮到實際監(jiān)控攝像機在路口常年工作，不可能人為方式經(jīng)常修正圖像處理算法，按照以下圖像處理的全過程的綜合誤差性能指標(biāo)選擇圖像處理算法: min (ez) =min {epara {eseg [epre (esamp) ]}} 式中，ez為圖像提取交通參數(shù)的整體誤差，min (ez)為通過選擇不同組合的圖像處理方法得到的\最小值，esamp為圖像采樣誤差，epM為圖像與處理誤差，eseg為圖像中車輛分割誤差，epara為按照分割圖像提取交通參數(shù)的誤差； (2)建立給定路段的宏觀交通流模型
全文摘要
為了克服交通流模型難以直接對交通擁堵監(jiān)控預(yù)報的技術(shù)缺陷，本發(fā)明提供一種基于宏觀速度梯度粘滯交通流模型的交通擁堵監(jiān)控預(yù)報方法，該方法通過監(jiān)控攝像機的視頻圖像獲得車輛速度、密度和流量信息，根據(jù)新建立的交通擁堵模型對將發(fā)生的交通擁堵進(jìn)行預(yù)報，解決了交通擁堵不能及時預(yù)報的技術(shù)問題。
文檔編號G08G1/01GK103093617SQ20121059337
公開日2013年5月8日 申請日期2012年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月30日
發(fā)明者史忠科 申請人:西安費斯達(dá)自動化工程有限公司