路口行人过街安全性评价方法及设备、计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及交通安全评价技术领域。


背景技术：

2.随着经济的不断增长和社会的不断发展，我国城市规模与城市人口增长迅速，行人的出行变得非常频繁，行人在混合交通中的弱势地位日益加重，特别是在路口过街交通行为中。城市交通路口除了承担车辆通行的功能也承担着行人过街的功能，为提高行人的过街安全性，路口的各项通行设施也随着行人出行活动的增多而迅速发展。当行人流量增大时，会给路口的通行造成较大压力，严重影响了路口的通行效率和行人过街安全性。因此，对路口行人过街安全性进行评价对城市交通规划、提升街道品质方面具有重要意义。
3.传统的路口行人过街安全性的评价往往依赖发放问卷、实地调查、查阅城市规划资料等方法，难以定量化评价路口行人过街安全性，需要投入大量人力物力，难以短时间自动化大规模应用。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种路口行人过街安全性评价方法及设备、计算机可读存储介质，能够减少资源投入并可自动化大规模应用。
5.为实现上述目的，本发明提供以下技术方案。
6.1、路口行人过街安全性评价方法，包括如下步骤：
7.s1：在电子地图中确定待评价路口的路口区域，并在所述路口区域内确定采样点；
8.s2：在电子地图中获取所述采样点的街景照片；
9.s3：从所述街景照片中识别并获取各类型的行人过街安全性要素；
10.s4：根据各类型的行人过街安全性要素预设的标准分值以及步骤s3获取的各类型的行人过街安全性要素计算得出待评价路口的行人过街安全性得分。
11.此为技术方案1。
12.如今主流的电子地图都有街景功能，用户可查看街景照片。本发明利用电子地图已有的数据及街景照片，确定待评价的路口，从该路口的街景照片中识别并获取各类型的行人过街安全性要素，再结合各类型的行人过街安全性要素预设的标准分值打分，计算出路口的行人过街安全性得分。通过计算机程序即可完成评价，不需要投入大量的人力物力，减少资源投入并可自动化大规模应用。
13.2、如技术方案1所述的路口行人过街安全性评价方法，步骤s1为：在电子地图中提取路口类型的兴趣点，并根据该兴趣点确定待评价路口的路口区域，根据电子地图的城市道路网矢量数据提取道路交点，将所述路口区域内的道路交点确定为采样点。电子地图中针对各类型的区域有不同的兴趣点，通过提取路口类型的兴趣点，可以快速把路口找出来，并结合电子地图的城市道路网矢量数据提取道路交点确定采样点，快速准确。此为技术方案2。
14.3、如技术方案1所述的路口行人过街安全性评价方法，行人过街安全性要素包括斑马线、交通信号灯、安全岛、步行路肩、行人倒计时。此为技术方案3。
15.4、如技术方案1所述的路口行人过街安全性评价方法，步骤s3中，通过识别模型来识别并获取各类型的行人过街安全性要素，所述识别模型的建立方法包括以下步骤：
16.s301：随机选取预设数量的路口街景照片，人工识别街景照片中的行人过街安全性要素并标注，利用这些已标注的街景照片制成数据集；
17.s302：将所述数据集按预设比例随机分为训练集和验证集，使用训练集训练卷积神经网络，构建所述识别模型，使用验证集对所述识别模型进行验证，基于验证结果调整所述识别模型，直至所述识别模型的识别精度达到预设比例。
18.通过深度学习技术训练识别模型来自动识别和获取街景照片中的行人过街安全性要素，提高识别准确度。此为技术方案4。
19.5、如技术方案1所述的路口行人过街安全性评价方法，步骤s4为：根据各类型的行人过街安全性要素预设的标准分值以及步骤s3获取的各类型的行人过街安全性要素分别计算得出待评价路口的各张街景照片的行人过街安全性得分，将待评价路口的各张街景照片的行人过街安全性得分求平均即得出待评价路口的行人过街安全性得分。
20.6、计算机可读存储介质，其上存储有可执行的计算机程序，所述计算机程序被执行时可实现如技术方案1至5任一项所述的路口行人过街安全性评价方法。
21.7、路口行人过街安全性评价设备，包括处理器和计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质是如技术方案6所述的计算机可读存储介质。
附图说明
22.图1为人工标注的各类型的行人过街安全性要素示例的示意图。
23.图2为识别模型从待评价路口的街景照片中识别的各类型的行人过街安全性要素示例的示意图。
具体实施方式
24.以下结合具体实施例对本发明创造作详细说明。
25.本实施例的路口行人过街安全性评价方法，包括如下步骤：
26.步骤s1：在电子地图中确定待评价路口的路口区域，并在所述路口区域内确定采样点。
27.步骤s2：在电子地图中获取所述采样点的街景照片；
28.步骤s3：从所述街景照片中识别并获取各类型的行人过街安全性要素；
29.步骤s4：根据各类型的行人过街安全性要素预设的标准分值以及步骤s3获取的各类型的行人过街安全性要素计算得出待评价路口的行人过街安全性得分。
30.本实施例中，步骤s1包含如下步骤：
31.步骤s101：通过电子地图的兴趣点数据提取路口类型兴趣点，并以此兴趣点划定路口区域。为了确定具备行人过街功能的交通路口，选择地图兴趣点数据作为参考，根据地图兴趣点类别属性作为参考。首先，基于地图兴趣点数据的类别属性提取出与道路路口相关的类别，所述与道路路口相关兴趣点类别如表1所示；其次，根据地图兴趣点数据所属道
路等级确定不同类别路口影响半径，其中城市主干道路口的路口区域半径为50m，次干道路口的路口区域半径25m，社区街道路口的路口区域半径为10m；最后，基于上述半径确定路口区域。
32.表1：道路路口相关兴趣点类别
[0033][0034]
步骤s102：基于步骤s101确定的路口区域和道路交点确定采样点。首先，基于arcgis软件对城市道路网矢量数据进行处理，打断相交道路，获得道路交点；其次，为了去除非路口类型的道路交点，将步骤s101中路口区域数据和道路交点数据进行拓扑分析，从而筛选出在空间上属于路口区域范围内的道路交点；最后，计算上述道路交点经纬度，作为该路口的采样点。
[0035]
本实施例中，步骤s2具体为：
[0036]
基于采样点位置调用电子地图服务获取全景照片。基于路口采样点的经纬度，调用电子地图(例如百度地图、高德地图)api下载采样的街景照片，其中调用api的参数见表2。
[0037]
表2街景下载参数
[0038]
参数名参数值width1024height512location采样点坐标coordtypewgs84llfov360
[0039]
本实施例中，通过建立识别模型来实施步骤s3，识别模型的建立方法包括以下步骤：
[0040]
步骤s301：利用街景照片制作路口行人过街安全性评价数据集。首先，随机选取预设数量的路口街景照片，不限于一个路口，也不必是一个路口的全部街景照片。然后人工识别街景照片中的斑马线、交通信号灯、安全岛、行人倒计时、步行路肩等行人过街安全性要素并标注，如图1所示。最后，将标注好的数据生成数据列表，制成数据集。
[0041]
步骤s302：基于数据集训练卷积神经网络构建识别模型。首先，将步骤s301中的数据集按照8：2的比例随机分为训练集和验证集两部分。然后，使用训练集训练resnet卷积神经网络(也可以是其他卷积神经网络)，调整网络参数，构建识别模型。最后，使用验证集对识别模型进行验证，基于验证结果对识别模型进行调整，在上述验证集上模型的精度达到89.63％，即完成识别模型的构建，可用于识别并获取街景照片中各类型的行人过街安全性要素。
[0042]
将步骤s2获取的街景照片输入步骤s302构建的识别模型，从而获取待评价路口的街景照片中的行人过街安全性要素检测结果，如图2所示。
[0043]
本实施例中，步骤s4包括以下步骤：
[0044]
步骤s401：分别计算待评价路口在步骤s2获取并在步骤s3识别的各张街景照片的行人过街安全性得分。需要先行确定各类型的行人过街安全性要素的标准分值，本实施例中，具体做法是，基于层次分析法依据各类型的行人过街安全性要素对路口行人过街安全性的影响程度进行专家打分确定其权重，为方便路口行人过街安全性指标构建与行人过街安全性得分计算，再将权重映射到0
‑
10获得权重得分(即标准分值)，不同要素的权重得分如表3所示。然后根据各类型的行人过街安全性要素的标准分值分别计算得出待评价路口在步骤s2获取并在步骤s3识别的各张街景照片的行人过街安全性得分，以单张街景照片为例，该街景照片中存在某个类型的行人过街安全性要素则记为1，否则记为0，再乘以相应类型的行人过街安全性要素的标准分值，算式如下：
[0045][0046]
其中，p为路口街景图片p的行人过街安全性评价得分，n为路口行人过街安全性要素种类，取值为5(本实施例一共有5中类型的行人过街安全性要素)，o
i
为第i类行人过街安全性要素的存在状态，取值为0或1，w
i
为第i类行人过街安全性要素的标准分值。
[0047]
表3行人过街安全性要素权重得分表
[0048]
要素类型权重值权重得分(标准分值)斑马线33.00％3交通信号灯20.70％2行人倒计时9.10％1安全岛18.20％2步行路肩19.00％2
[0049]
步骤s402：计算待评价路口的行人过街安全性得分。将待评价路口的各张街景照片的行人过街安全性得分求平均即得出待评价路口的行人过街安全性得分。算式如下：
[0050][0051]
其中，s为待评价路口的行人过街安全性得分，m为该路口所包含街景图片数，p
i
表示该路口第i张街景照片的行人过街安全性得分。
[0052]
可通过计算机程序来实现本实施例的路口行人过街安全性评价方法，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中。并可通过计算机构建路口行人过街安全性评价设备，包括处理器和上述计算机可读存储介质。
[0053]
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明创造的技术方案，而非对本发明创造保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明创造作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明创造的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明创造技术方案的实质和范围。