基于車載藍牙的交通特征參數(shù)提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能交通數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其涉及一種基于車載藍牙的交通特征參數(shù) 的提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在路網(wǎng)中，車輛的出行軌跡包含著豐富的交通出行與狀態(tài)信息，如出行路徑、出行 時間、實時位置等信息，因此車輛的出行軌跡可看作是路網(wǎng)交通運行的靜態(tài)存儲。車輛身份 識別和定位是獲取出行軌跡的核心技術(shù)，身份識別是用于讀取車輛的信息，定位是為了確 定車輛實時的位置。在現(xiàn)代交通管理中，離不開對車輛的識別定位以及宏觀交通參數(shù)的獲 取。而在智能交通技術(shù)的應(yīng)用中，交通特征參數(shù)的采集方法不僅是系統(tǒng)構(gòu)成的基礎(chǔ)，并且直 接決定了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
[0003] 現(xiàn)有的交通參數(shù)采集方式以線圈和視頻為主，另外也有利用紅外線、超聲波以及 GPS定位等新型采集技術(shù)，但他們各自都有一定缺陷。比如線圈采集技術(shù)在設(shè)備安裝和維護 過程中會影響交通，且采集準確度容易受到天氣影響；視頻采集的范圍有限，且需要大量的 后期數(shù)據(jù)處理。所以不可能只用一種檢測技術(shù)得到所有的交通信息，不可能只用一種信息 采集方法滿足現(xiàn)代城市智能交通所需要的所有數(shù)據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)中對于線圈和視頻采集等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集手段精度低、不易處理等問 題，本發(fā)明公開了一種基于車載藍牙的交通特征參數(shù)提取方法。相比于傳統(tǒng)的交通特征參 數(shù)采集方法，利用車載藍牙的采集技術(shù)在安裝成本和安裝靈活性方面具有不可替代的優(yōu) 勢。
[0005] 本發(fā)明的目的通過下述技術(shù)方案來實現(xiàn)：
[0006] -種基于車載藍牙的交通特征參數(shù)提取方法，其特征在于具體包括：基于車載藍 牙的交通參數(shù)提取算法、將藍牙檢測設(shè)備檢測到的車輛通行數(shù)據(jù)進行處理，提取車輛類型、 路段流量、平均車速和行程時間等交通誘導(dǎo)和控制參數(shù)；其中車輛上的藍牙設(shè)備記載了車 輛的靜態(tài)參數(shù)，車輛的通行數(shù)據(jù)為通過車輛的動態(tài)參數(shù)。采用車載藍牙的MAC地址作為路 網(wǎng)中車輛的唯一標識，提出車載藍牙數(shù)據(jù)處理流程，說明了算法結(jié)構(gòu)和設(shè)計思想的合理性 與可行性。
[0007] 更進一步地，上述車輛的動態(tài)參數(shù)包括車輛通過路段的平均速度，通過在在路肩 上間隔地鋪設(shè)η個藍牙檢測設(shè)備，根據(jù)車輛相對于η個藍牙檢測設(shè)備的產(chǎn)生的時間戳計算 得到車輛的平均速度V。
[0008] 更進一步地，上述對利用時間戳計算車輛瞬時速度的具體過程為：當(dāng)車輛進入藍 牙檢測設(shè)備區(qū)域時，車載藍牙被激活，將存儲信息以電磁波的方式傳送給藍牙檢測設(shè)備。S 代表η個藍牙檢測設(shè)備之間的距離，t2,...，tn)表示車輛通過η個藍牙檢測設(shè)備的時 間。因此，可計算得到車輛在路段上的平均速度：F= 77^。 U
[0009] 更進一步地，上述車輛的動態(tài)參數(shù)包括檢測位置的交通流密度，得到交通流密度K的具體方法為：其中K是指在某一瞬間，在單位長度的道路上存在的車輛，通常按 lkm計算；N為檢測路段上η個藍牙檢測設(shè)備在該時刻讀取的車輛個數(shù)，L為所檢測路段的 長度。
[0010] 更進一步地，上述車輛的動態(tài)參數(shù)包括檢測位置的交通量，得到交通量Q的具體 方法為
其中Q為從初始時刻開始到終止時刻結(jié)束的交通量， Ν'為通過檢測路段上η個藍牙檢測設(shè)備在該時刻讀取的車輛個數(shù)；ta、tb分別為檢測的初 始時刻和終止時刻；氣為在檢測時間段內(nèi)在該路上的藍牙檢測設(shè)備檢測到的車輛；氣為初 始時刻在該路上的藍牙檢測設(shè)備檢測到的車輛；為終止時刻在該路上的藍牙檢測設(shè)備 檢測到的車輛。
[0011] 更進一步地，上述車輛的動態(tài)參數(shù)包括檢測位置的高峰小時系數(shù)（PHF)，得到高峰 小時系數(shù)（PHF)的具體方法為：/W=t，其中V表示小時交通流量，即在單位小時內(nèi)通過 檢測路段的交通量；v表示高峰小時流率，即在某一制定的時間段內(nèi)（通常是15min)，通過 道路上指定地點或某一斷面上的車輛數(shù)經(jīng)過等效轉(zhuǎn)換后得到的單位小時的換算車輛數(shù)。
[0012] 更進一步地，根據(jù)城市路網(wǎng)的拓撲網(wǎng)絡(luò)，利用固定的藍牙檢測設(shè)備對車輛進行及 時定位，利用時間序列法對行駛在道路上的車輛實時定位并及時繪制出車輛行駛軌跡。具 體實施方法為：在定位之前，首先將藍牙檢測設(shè)備節(jié)點以拓撲網(wǎng)絡(luò)的形式存到計算機中。對 車輛目標進行跟蹤，先要通過采集到車輛經(jīng)過的藍牙檢測設(shè)備，并以該藍牙檢測設(shè)備對應(yīng) 的拓撲網(wǎng)絡(luò)節(jié)點為起點，沿著節(jié)點之間的連線對網(wǎng)絡(luò)進行遍歷。Step1 :設(shè)定初始化條件。當(dāng) 車輛經(jīng)過第一個藍牙檢測設(shè)備時，開始采集數(shù)據(jù)；Step2 :將車輛通過時采集到的讀取時刻 T、車載藍牙編號ID、藍牙檢測設(shè)備編號TID，路段編號RID，組成定位向量（T，ID，TID，RID); Step3 :對多個目標產(chǎn)生的定位向量進行分組，是每一組定位向量對應(yīng)一個目標的移動路 徑；Step4 :對分好組的定位向量依據(jù)通過時刻T進行排序；Step5 :對漏讀的閱讀器進行定 位向量的填補。在拓撲網(wǎng)絡(luò)中，車輛閱讀器是依次連續(xù)的，當(dāng)出現(xiàn)空缺漏讀時，按照中間值 的原則在預(yù)先設(shè)置的拓撲圖中的閱讀器進行填補。Step6 :根據(jù)時間序列，將車輛的通過的 藍牙檢測設(shè)備精確的映射到路網(wǎng)中，精確的畫出車輛在城市道路中的運動軌跡。
[0013] 更進一步地，上述基于車載藍牙的交通特征參數(shù)提取及處理的具體過程如下：Stepl在數(shù)據(jù)接收終端進行數(shù)據(jù)融合處理和分析，排除無用數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)，濃縮重要數(shù)據(jù)， 得到每一輛車途經(jīng)的鋪設(shè)點序列；St印2對鋪設(shè)點序列進行檢驗處理，將存入數(shù)據(jù)庫中的 交通信息進行提取，并對獲取的數(shù)據(jù)進行軌跡的拆分、還原和融合；Step3利用的交通參數(shù) 分析算法，出行軌跡等算法，生成包括出行時間、藍牙檢測設(shè)備編號、路段名車、交叉口等詳 細信息的出行軌跡；St印4最后對每輛車的出行軌跡進行擴樣，建立車輛出行軌跡數(shù)據(jù)庫。 Step5利用平均速度、交通流密度、平均形成時間等算法，計算得到相應(yīng)的交通誘導(dǎo)和控制 參數(shù)。
[0014] 通過采用以上的技術(shù)方案，本發(fā)明具有以下的有益效果：
[0015] 本發(fā)明采用車載藍牙技術(shù)，利用車載藍牙ID的唯一性標記車輛，達到管理車輛的 目的。并根據(jù)藍牙檢測器輸出的數(shù)據(jù)類型設(shè)計了相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理及參數(shù)提取算法。利用藍 牙檢測技術(shù)具有安裝成本低，設(shè)備裝卸方便且不會干擾交通，不受環(huán)境影響，數(shù)據(jù)處理簡單 等優(yōu)點，可以作為現(xiàn)有交通特征參數(shù)采集方式的較好補充。相較于現(xiàn)在常見的線圈采集方 式，該技術(shù)能獲得路段平均行程車速，為交通誘導(dǎo)提供了有效的數(shù)據(jù)采集手段；相較于視頻 采集方式，該技術(shù)獲得同等質(zhì)量的車速數(shù)據(jù)的計算量明顯較少，且對數(shù)據(jù)通信的要求較低。 該基于車載藍牙的交通信息特征采集突破了傳統(tǒng)的交通信息采集方式，為智能交通的發(fā)展 建設(shè)奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該算法良好的計算效果充分說明了算法結(jié)構(gòu)和設(shè)計的合理性與可行 性，也驗證了基于車載藍牙的交通特征參數(shù)提取方法的科學(xué)性和先進性。
【附圖說明】
[0016] 圖1藍牙檢測設(shè)備布置圖
[0017] 圖2平均速度算法流程圖
[0018] 圖3車輛軌跡算法流程圖
[0019] 圖4藍牙采集工作流程
【具體實施方式】
[0020] 本發(fā)明公開了一種基于車載藍牙的交通特征參數(shù)提取方法，其具體包括：基于車 載藍牙的交通參數(shù)提取算法、將藍牙檢測設(shè)備檢測到的車輛的通行數(shù)據(jù)進行處理，提取車 輛類型、路段流量、平均車速和行程時間等交通誘導(dǎo)和控制參數(shù)。車輛的通行數(shù)據(jù)則包括了 車輛通過時該路口時的平均速度、車輛密度、交通量、高峰小時系數(shù)等等動態(tài)參數(shù)。
[0021] 本領(lǐng)域的技術(shù)人員都知道，只要檢測到了車輛通過該路段的平均速度，并將該平 均速度與該路段的自由流速度進行比較，就能很容易地判斷出該路段的交通狀態(tài)，即是否 處于擁堵狀態(tài)。
[0022] 下面詳細說明如何檢測車輛通過路段的平均。其具體包括以下的步驟：在路肩上 鋪設(shè)η個藍牙檢測設(shè)備，根據(jù)車輛相對于藍牙檢測設(shè)備的時間戳計算得到車輛的平均速度 Vo
[0023] 如圖2所示，車輛行駛在車道2上，在該側(cè)路肩上，安裝有與之匹配的藍牙檢測設(shè) 備。當(dāng)車輛進入藍牙檢測設(shè)備識讀區(qū)域時，車載藍牙被激活。利用車輛相對于藍牙檢測設(shè) 備運動產(chǎn)生的時間戳計算車輛平均速度：車輛在安裝有藍牙檢測設(shè)備的車道上行駛。當(dāng)車 輛進入藍牙檢測設(shè)備識讀區(qū)域時，車載藍牙被激活，將存儲信息以電磁波的方式傳送給藍 牙檢測設(shè)備。如圖2所示，S代表η個藍牙檢測設(shè)備之間的距離，（懷t2, . . .，tn)表示車輛 通過η個藍牙檢測設(shè)備的時間。因此，可計算得到車輛在路段上的平均速度：7 。 VS,~1\!
[0024] 本發(fā)明中得到交通流密度Κ的具體方法為：/(=f，其中Κ是指在某一瞬間，在單 位長度的道路上存在的車輛，通常按lkm計算；N為檢測路段上η個藍牙檢測設(shè)備在該時刻 讀取的車輛個數(shù)，L為所檢測路段的長度。交通流密度Κ的度量單位是veh/km。
[0025] 本發(fā)明中的得到交通量Q的具體方法為 其中Q為從初 ~f 始時刻開始到終止時刻結(jié)束的交通量，f為通過檢測路段上η個藍牙檢測設(shè)備在該時刻 讀取的車輛個數(shù)；ta、tb分別為檢測的初始時刻和終止時刻；％為在檢測時間段內(nèi)在該路上 的藍牙檢測設(shè)備檢測到的車輛。用Q表示交通量，Q由兩個藍牙檢測設(shè)備之間的路段來計 算，度量單位是veh/h。計算時間從檢測起始時間到終止時間T=tb_ta。
[0026] 本發(fā)明中得到高峰小時系數(shù)（PHF)的具體方法為：=f，其中V表示小時交 通流量，即在單位小時內(nèi)通過檢測路段的交通量；v表示高峰小時流率，即在某一制定的時 間段內(nèi)（通常是15min)，通過道路上指定地點或某一斷面上的車輛數(shù)經(jīng)過等效轉(zhuǎn)換后得到 的單位小時的換算車輛數(shù)。
[0027]PHF是基于車載藍牙能實時提取并計算得到的基本參數(shù)，能夠及時反應(yīng)交通量的 變化的特性應(yīng)用的城市道路系統(tǒng)實際問題分析中去。一個交通設(shè)施也許有能力去滿足高峰 小時的需求，但在高峰小時內(nèi)，短期的流量高峰很容易就超過道路的承載能力，從而導(dǎo)致阻 塞，因此對于城市道路通行能力分析來說，研究高峰小時內(nèi)的最大流率是十分必要的。
[0028] 通過檢測上述的車輛通信數(shù)據(jù)，可以很方便地進行設(shè)計交通誘導(dǎo)和控制方案。本 發(fā)明的應(yīng)用范圍非常廣泛。
[0029] 比如根據(jù)平均速度和交通流密度得到路段的擁堵狀況。通過設(shè)置的某一路段兩段 的藍牙檢測設(shè)備，可以計算出車輛通過該路段的平均速度和交通流密度，并與擁