本发明涉及交通疏解技术领域,尤其是涉及一种交通信号灯通行时间分配方法及其装置。
背景技术
近年,随着汽车工业的发展和人们生活水平的提升,我国机动车保有量已从2009年的4000万辆增长至2017年的超过3亿辆。汽车保有量的急剧增长,在提高了人们生活水平的同时,也带来了严重的交通拥挤问题。行车速度降低、出行时间的大幅增加、频繁的交通事故、能源的浪费和污染问题成为了城市经济的健康发展和人们进一步提高生活舒适度的最大阻碍。现阶段,造成交通拥堵的主要原因在于:一、交通设施运力不满足日益增长的需求以及路网结构的不合理;二、不合理的交通管理使得现有的交通设施得不到充分利用。因此,改善交通管理提高通行效率成为有待解决的问题。
技术实现要素:
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种交通信号灯通行时间分配方法及其装置,结合人工智能技术和计算机视觉的视频结构化方案,动态调整交通路口红绿灯的时长,为比较拥挤的方向和车道提供更长时间的通行时间,提高了交通路口的通行效率,缓解了城市交通中的车辆拥堵问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种交通信号灯通行时间分配方法,包括:
根据监控设备当前拍摄内容获取车辆信息,并统计各个车道等待的目标数量;
根据通行时间分配算法计算各个车道的拥挤程度;
根据所述各个道路方向的拥挤程度,计算下一次红绿灯时长;
根据所述红绿灯时长更新红绿灯控制系统。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述监控设备包括:十字路口各个方向上直行车道、转弯车道和非机动车道的监控设备。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,所述统计各个车道等待的目标数量,具体包括:
根据深度学习目标检测算法,检测出各个车道的目标,所述目标包括:机动车辆、非机动车辆和行人;
对每个所述目标赋予唯一的目标id,并通过实时跟踪算法跟踪每个目标id获得运动轨迹;
利用过滤和筛选算法根据每个目标id的运动轨迹更新各个车道等待的目标数量。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,所述利用过滤和筛选算法根据每个目标id的运动轨迹更新各个车道等待的目标数量,包括:
根据目标id的运动轨迹,将驶出该车道的目标id从该车道的等待统计数量中删除;
根据目标id的运动轨迹,将进入该车道的目标id添加到该车道的等待统计数量中。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述根据通行时间分配算法计算各个车道的拥挤程度,包括:
根据十字路口固定绿灯时间内的常规通过目标数量和所述各个车道等待统计数量,计算各个车道当前等待的目标通过该十字路口的总时间;
根据所述总时间计算各个车道的拥挤程度。
结合第一方面的第四种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,所述根据总时间计算各个车道的拥挤程度,包括:
计算所述总时间与当前绿灯时间的时间差值;
根据时间差值计算拥挤程度。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述根据所述各个道路方向的拥挤程度,计算下一次红绿灯时长,包括:
根据各个道路方向的拥挤程度,计算拥挤程度相对较高车道的绿灯通行时间的增加值,计算拥挤程度相对较低车道的红灯等待时间的增加值。
第二方面,本发明实施例提供了一种交通信号灯通行时间分配装置,包括:
统计模块,用于根据监控设备当前拍摄内容获取车辆信息,并统计各个车道等待的目标数量;
第一计算模块,用于根据通行时间分配算法计算各个车道的拥挤程度;
第二计算模块,用于根据所述各个道路方向的拥挤程度,计算下一次红绿灯时长;
更新模块,用于根据所述红绿灯时长更新红绿灯控制系统。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面,本发明实施例提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,其中,所述程序代码使所述处理器执行如第一方面所述的方法。
本发明实施例带来了一下有益效果:本发明提供了一种交通信号灯通行时间分配方法及其装置。在该方法中,首先根据监控设备当前拍摄内容获取车辆信息,并统计各个车道等待的目标数量;然后根据通行时间分配算法计算各个车道的拥挤程度;再根据所述各个道路方向的拥挤程度,计算下一次红绿灯时长;最后根据所述红绿灯时长更新红绿灯控制系统。该方法结合人工智能技术和计算机视觉的视频结构化方案,提出了一种交通信号灯通行时间分配方法,动态调整交通路口红绿灯的时长,为比较拥挤的方向和车道提供更长时间的通行时间,提高了交通路口的通行效率,缓解了城市交通中的车辆拥堵问题。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,或者,部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定,或者通过实施本发明的上述技术即可得知。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施方式,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种交通信号灯通行时间分配方法流程图;
图2为本发明实施例三提供的一种交通信号灯通行时间分配装置结构图;
图3为本发明实施例提供的一种交通信号灯通行时间分配装置的应用示意图;
图4为本发明实施例四提供的电子设备结构图。
图标:21-统计模块;22-第一计算模块;23第二计算模块;24-更新模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
目前,汽车保有量的急剧增长,在提高了人们生活水平的同时,也带来了严重的交通拥挤问题。因此,改善交通管理提高通行效率成为有待解决的问题。基于此,本发明实施例提供的一种交通信号灯通行时间分配方法及其装置,可以应用于交通疏解。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种交通信号灯通行时间分配方法进行详细介绍。
实施例一:
本发明实施例提供了一种交通信号灯通行时间分配方法,如图1所示,该方法包括以下步骤:
s101:根据监控设备当前拍摄内容获取车辆信息,并统计各个车道等待的目标数量。
监控设备主要包括:十字路口各个方向上直行车道、转弯车道和非机动车道的监控设备。每一个车道都有相对应的监控设备,以监控该车道的实时交通状况。
步骤s101中,统计各个车道等待的目标数量,具体包括:
s1011:根据深度学习目标检测算法,检测出各个车道的目标,目标包括:机动车辆、非机动车辆和行人。
根据各个车道上的监控设备拍摄的视频内容,通过深度学习的目标检测算法检测出各类机动车、非机动车和行人等目标。
s1012:对每个目标赋予唯一的目标id,并通过实时跟踪算法跟踪每个目标id获得运动轨迹。
对每一个检测出来的目标赋予唯一的目标id,以标识出每个目标。在时间序列的图像之间利用实时跟踪算法进行目标id运动跟踪,并得到目标在图像中的运动轨迹。
s1013:利用过滤和筛选算法根据每个目标id的运动轨迹更新各个车道等待的目标数量。
根据目标id的运动轨迹,将驶出该车道的目标id从该车道的等待统计数量中删除。同时,还根据目标id的运动轨迹,将进入该车道的目标id添加到该车道的等待统计数量中。
根据各个目标的运动轨迹将不在该车道的目标以及处于非等待状态下的目标进行排除,输出各个车道最终的等待的目标数量。
s102:根据通行时间分配算法计算各个车道的拥挤程度。
根据十字路口固定绿灯时间内的常规通过目标数量和各个车道等待统计数量,计算各个车道当前等待的目标通过该十字路口的总时间。
根据十字路口固定绿灯时间内(例如20秒)常规通过的目标数量(可以根据多次数据的平均值计算)和各个车道等待统计数量,计算出该车道的等待目标全部通过十字路口需要的总时间。
根据总时间计算各个车道的拥挤程度;首先计算总时间与当前绿灯时间的时间差值,再根据时间差值计算拥挤程度。
例如,当前某车道的等待目标通过十字路口需要的总时间为55秒,而当前或者下次绿灯规划时间为30秒,则时间差值为25秒,拥挤程度为25。若时间差值为负数,则表示该车道在绿灯时间时,车道上的等待目标可以全部通过,并且还有多余的空闲时间。
s103:根据各个道路方向的拥挤程度,计算下一次红绿灯时长。
根据各个道路方向的拥挤程度,计算拥挤程度相对较高车道的绿灯通行时间的增加值,计算拥挤程度相对较低车道的红灯等待时间的增加值。
根据各个道路方向的拥挤程度,对拥挤程度比较高的车道给与较长的绿灯时间,相对的,缩短拥挤程度相对较低车道的绿灯时间,以提高车辆的通行效率。
例如,某一十字路口红绿灯变换期间的拥挤程度显示,东西方向的拥挤程度为-30,南北方向拥挤程度为25。原计划下一次的红绿灯时间为,东西方向绿灯50秒,南北方向红灯50秒;则根据拥挤程度计算红绿灯时长,更新红绿灯时间分配为东西方向绿灯时间20秒,南北方向红灯时间20秒,20秒之后,红绿灯分配时间为,南北方向绿灯时间80秒,东西方向红灯时间80秒。然后再根据各个车道的拥挤程度分配十字路口红绿灯时间。
s104:根据红绿灯时长更新红绿灯控制系统。
根据计算出的红绿灯分配时长,更新红绿灯控制系统,实现对红绿灯的动态调整,为较为拥挤的方向和车道提供更长的通行时间。
本发明实施例提供了一种交通信号灯通行时间分配方法,结合人工智能技术和计算机视觉的视频结构化方案,动态调整交通路口红绿灯的时长,为比较拥挤的方向和车道提供更长时间的通行时间,提高了交通路口的通行效率,缓解城市交通中的车辆拥堵问题。
实施例二:
本发明实施例提供的一种交通信号灯通行时间分配装置,如图2所示,包括:
统计模块21,用于根据监控设备当前拍摄内容获取车辆信息,并统计各个车道等待的目标数量。统计模块21主要功能是,根据十字路口各个方向和车道的监控设备当前拍摄内容,利用深度学习目标检测算法,检测出各个车道的目标,目标包括:机动车辆、非机动车辆和行人。对每个目标赋予唯一的目标id,并通过实时跟踪算法跟踪每个目标id获得运动轨迹。利用过滤和筛选算法根据每个目标id的运动轨迹更新各个车道等待的目标数量。
第一计算模块22,用于根据通行时间分配算法计算各个车道的拥挤程度。第一计算模块22的主要功能是,根据十字路口固定绿灯时间内的常规通过目标数量和各个车道等待统计数量,计算各个车道当前等待的目标通过该十字路口的总时间。根据总时间计算各个车道的拥挤程度,首先计算总时间与当前绿灯时间的时间差值,根据时间差值计算拥挤程度。
第二计算模块23,用于根据所述各个道路方向的拥挤程度,计算下一次红绿灯时长。第二计算模块23的主要功能是,根据各个道路方向的拥挤程度,计算拥挤程度相对较高车道的绿灯通行时间的增加值,计算拥挤程度相对较低车道的红灯等待时间的增加值。
更新模块24,用于根据红绿灯时长更新红绿灯控制系统。根据计算出的红绿灯分配时长,更新红绿灯控制系统,实现对红绿灯的动态调整,为较为拥挤的方向和车道提供更长的通行时间。
交通信号灯通行时间分配装置的示意图,如图3所示,在城市交通十字路口的应用场景下,每一个路口的每一个车道都配有摄像头对交通通行进行实时监控以及对违法车辆进行抓拍。基于现有的摄像头部署架构,视频结构化系统可接入这些摄像头对每个车道上的机动车、非机动车以及行人进行视频结构化处理。从一级视频结构化的目标检测、识别、跟踪结果中,可以对各个红灯车道的候车数量和拥挤状态进行统计。通过通行时间分配算法对各个方向的拥挤程度进行比较,动态调整下一次绿灯的持续时长。
本发明实施例提供的交通信号灯通行时间分配装置,与上述实施例一提供的交通信号灯通行时间分配方法具有相同的技术特征,所以也能解决相同的技术问题,达到相同的技术效果。
实施例四:
本发明实施例提供的一种电子设备,如图4所示,电子设备4包括处理器41、存储器42,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例一提供的方法的步骤。
参见图4,电子设备还包括:总线44和通信接口43,处理器41、通信接口43和存储器42通过总线44连接。处理器41用于执行存储器42中存储的可执行模块,例如计算机程序。
其中,存储器42可能包含高速随机存取存储器(ram,randomaccessmemory),也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory),例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口43(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接,可以使用互联网,广域网,本地网,城域网等。
总线44可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图4中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中,存储器42用于存储程序,所述处理器41在接收到执行指令后,执行所述程序,前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器41中,或者由处理器41实现。
处理器41可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器41中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器41可以是通用处理器,包括中央处理器(centralprocessingunit,简称cpu)、网络处理器(networkprocessor,简称np)等。还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing,简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray,简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器42,处理器41读取存储器42中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
实施例五:
本发明实施例提供的一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,所述程序代码使所述处理器执行上述实施例一提供的方法。
除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在这里示出和描述的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制,因此,示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:u盘、移动硬盘、只读存储器(rom,read-onlymemory)、随机存取存储器(ram,randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。