一种针对弱势行人群体过街信号控制方法与流程

1.本发明属于自动化技术领域，尤其涉及一种针对弱势行人群体过街信号控制方法。


背景技术：

2.行人过街是城市交通必须要考虑到的内容，鉴于当前城市实际情况，不建议修建大量行人过街天桥或者地下通道时，行人斑马线过街是需要在交通放行中，着重考虑的问题。
3.当前有些相关技术关注到对老年人过街的信号控制，但未全面考虑到弱势群体不仅仅只有老年人，腿脚不变者、孕妇、残疾人等都是在行人过街时应该需要考虑到的问题；还有对在过街行人达到一定数量时才放行，或者灯杆上安装过街控制按钮，都未考虑到过街的便利性或必要性。
4.行人过街信号控制方法中往往是对行人进行整体考虑，没有顾及弱势行人群体在过街中经常出现的情况。当前行人过街控制中，一般都是对行人剩余过街时间进行计算，然后延长行人过街相位时间。
5.当前的行人过街几种不同的方案中，都有其一定的缺点，如采用行人剩余过街时间计算则忽略行人在看到行人绿闪灯组时，会下意识的加快速度过街，因此浪费了几秒其他相位车辆的等待时间；如设置行人等待区，当行人数量达到阈值后，才开启行人绿灯相位，让行人过街；如在行人灯杆安装行人过街按钮，通过按钮触发行人过街请求，其他不定因素会误发行人过街请求等。


技术实现要素：

6.有鉴于此，综合考虑不同行为群体行人在斑马线过街时的不同心里因素及个体在过街速度上的区别，本发明提出一种针对弱势行人群体过街信号控制方法，旨在提高行人过街安全性与行人过街相位不影响其他相位交通参与者等待时间的基础上兼顾弱势行人群体过街便利性。
7.本发明公开的一种针对弱势行人群体过街信号控制方法，包括以下步骤：
8.step1：建立行人个体标签数据集；
9.step2：根据斑马线两端分别安装的两台视频检测器参数对其进行标定，将视频坐标系转化到以路口中心位置为原点的路口坐标系，利用两台视频检测器对一次通过斑马线行人的实际空间位置进行坐标输出，输出行人个体坐标信息l
per
；
10.step3：根据step2得到的行人个体坐标信息l
per
，计算当前行人个体v
per
矩阵中的dir
per
、a
per
、v
per
信息，其中dir
per
表示行人方向，a
per
表示行人加速度，v
per
表示行人个体当前速度；
11.step4：利用深度学习方法对视频检测器采集的视频画面进行分析处理，对行人个体进行形态感知识别，对行人类别o
per
进行分类，判别其是否属于弱势行人群体，若分别判
别其属于弱势群体，则给o
per
赋1处理，并且对当前弱势行人个体计算其行人剩余过街时间t
per
；
12.step5：在行人过街相位绿灯时，利用斑马线两端的视频检测器对所有行人个体进行形态识别，若存在弱势行人个体，则激活行人绿闪相位延长信号；在行人绿闪开始前，计算所有弱势行人个体的剩余过街需要时间，生成弱势行人群体集合，取集合中最大的v
per
.t
per
值作为所有弱势行人群体过街剩余时间，若在行人绿闪前，又有弱势行人个体进入判别行人区域，则重新计算最大弱势行人群体过街剩余时间，将原来的剩余时间进行替换，在行人相位绿闪时，将v
per
.t
per-t
行人绿闪相位时长
的结果作为需要延长的绿闪相位时间传输给信号机；
13.step6：各方向视频检测器的输出结果通过网关传输到识别辅助系统中，经由该系统计算输出结果后通过网络将绿闪延长时间传输到信号机，实现弱势行人过街的保护。
14.进一步的，所述行人个体标签数据集如下公式所示：
[0015]vper
＝[o
per
,dir
per
,a
per
,v
per
,t
per
,thick
per
]
[0016]
其中，o
per
表示行人类别，dir
per
表示行人方向，a
per
表示行人加速度，v
per
表示行人个体当前速度，t
per
表示行人剩余过街时间，在有二次过街岛情况下，如未到二次过街岛，则行人剩余过街时间为到二次过街岛时间，若已过二次过街岛，则行人剩余过街时间为到斑马线终点时间,thick
per
为当前时刻该行人个体周围的行人密度系数。
[0017]
进一步的，在路口坐标系中根据路口坐标系中当前行人个体的平面坐标x
per
,y
per
在单位时间t内的坐标差值，得到dir
perx
值和dir
pery
，其计算方式如下公式所示：
[0018]
if y
per
|t
2-y
per
|t1》0
[0019]
dir
pery
＝1
[0020]
else dir
pery
＝2
[0021]
if x
per
|t
2-x
per
|t1》0
[0022]
dir
perx
＝3
[0023]
else dir
perx
＝4
[0024]
对于南北方向过街与东西方向过街的v
per
，根据如下公式进行计算：
[0025][0026][0027]
根据上述计算出的v
per
，可以计算南北方向过街与东西方向过街时，行人个体的a
pery
和a
perx
，计算公式如下所示：
[0028][0029][0030]
进一步的，所述行人剩余过街时间t
per
，其计算过程如下公式所示：
[0031][0032][0033]
式中，o
per
为弱势行人个体确定值，thick
per
为当前弱势行人个体周围人群密度系数，和为当前弱势行人个体过街行为南北向和东西向路线总长，为当前已走过街长度，为当前已走t1时刻内该弱势行人个体最大移动速度。
[0034]
进一步的，行人识别辅助系统记录所有未通过判别为弱势行人个体的行人数据，记录其过街数据矩阵v
per
，对过街行为进行分析，鉴定其是否为强非弱势行人个体，若不是强非弱势行人，检测该行人形态数据反馈给系统，作为反馈输入，提高识别系统在弱势行人群体个体识别的准确性；另外将城市各个路口中上述鉴别的反馈数据通过中心网关的方式，传输给识别系统，扩大其训练样本集。
[0035]
本发明的有益效果如下：
[0036]
1)照顾弱势行人群体在行人过街相位绿闪时，无法提高其过街速度，而出现未及时完成过街而导致的交通事故发生。
[0037]
2)弱势行人群体过街辅助系统中采用反馈训练的方式，着重关注各类弱势行人群体的识别准确率，对异常个体数据，如非弱势行人在绿闪情况下未能加速通过路口等数据信息，进行重新判别。
[0038]
3)能收集各个联网装配路口的数据，一方面提高弱势行人群体过街辅助系统的数据样本量，另一方面，使该系统作为集群训练学习系统。
附图说明
[0039]
图1本发明路口坐标系示意图；
[0040]
图2本发明弱势行人群体过街识别辅助系统与信号机连接网络示意图；
[0041]
图3本发明视频检测器安装示意图。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
[0043]
本发明的详细内容步骤为如下几步：
[0044]
step1：根据本技术方案所描述实现的功能，建立对应的行人个体标签数据集，如下所示公式1所示：
[0045]vper
＝[o
per
,dir
per
,a
per
,v
per
,t
per
,thick
per
]
[0046]
其中，o
per
表示行人类别，dir
per
表示行人方向(定义由南向北则取1，由北向南则取2，由东向西则取3，由西向东则取4)，a
per
表示行人加速度，v
per
表示行人个体当前速度，t
per
表示行人剩余过于时间(有二次过街岛情况下，如未到二次过街岛则取到过街岛时间，若已
过二次过街岛则取到斑马线终点时间),d
per
为当前时刻该行人个体周围的行人密度系数。
[0047]
step2：在斑马线两端各安装一台视频检测器，并根据视频检测器参数对其进行标定，将视频坐标系转化到以路口中心位置为原点的路口坐标系，利用两台视频检测器对一次通过斑马线行人的实际空间位置进行坐标输出，其输出矩阵如下公式2所示：
[0048]
l
per
＝[x
per
,y
per
,t
per
]
[0049]
其中，x
per
、y
per
分别是在路口坐标系中，当前行人个体的平面坐标，t
per
是当前坐标的时间信息。
[0050]
step3：根据step2得到的行人个体坐标信息l
per
，计算当前行人个体v
per
矩阵中的dir
per
、a
per
、v
per
信息。
[0051]
根据图1所示的路口坐标系中(北与东方向是坐标是正值，南与西方向坐标是负值)，根据x
per
,y
per
在单位时间t内的坐标差值，可以得到dir
per
值，其计算方式如下公式3、4所示：
[0052]
if y
per
|t
2-y
per
|t1》0
[0053]
dir
pery
＝1
[0054]
else dir
pery
＝2
[0055]
if x
per
|t
2-x
per
|t1》0
[0056]
dir
perx
＝3
[0057]
else dir
perx
＝4
[0058]
对于南北方向过街与东西方向过街的v
per
则可以根据如下公式5、6所示进行计算：
[0059][0060][0061]
根据上述计算出的v
per
，可以计算南北方向过街与东西方向过街时，行人个体的a
per
，计算公式如下7所示：
[0062][0063][0064]
step4：利用深度学习方法对视频检测器采集的视频画面进行分析处理，对行人个体进行形态感知识别，对上述公式1中的o
per
行人类别进行分类，判别其是否属于弱势行人群体，若分别判别其属于弱势群体，则给o
per
赋1处理，并且对当前弱势行人个体进行过街剩余时间t
per
计算，其计算过程如下公式所示：
[0065]
[0066][0067]
式中，o
per
为弱势行人个体确定值，thick
per
为当前弱势行人个体周围人群密度系数，为当前弱势行人个体过街行为路线总长，为当前已走过街长度，为当前已走t1时刻内该弱势行人个体最大移动速度。
[0068]
step5：在行人过街相位绿灯时，利用斑马线两端的视频检测器对所有行人个体进行形态识别，若存在弱势行人个体，则激活行人绿闪相位延长信号。在行人绿闪开始前，计算所有弱势行人个体的剩余过街需要时间，生成弱势行人群体集合s
per
＝{p1,p2,
…
,pn}，取最大v
per
.t
per
作为所有弱势行人群体过街剩余时间，若在行人绿闪前，又有弱势行人个体进入判别行人区域，则重新计算最大弱势行人群体过街剩余时间，将原来的剩余时间进行替换，在行人相位绿闪时，将v
per
.t
per-t
行人绿闪相位时长
该值作为需要延长的绿闪相位时间传输给信号机。
[0069]
step6：弱势行人群体过街识别辅助系统与信号机连接采用网络的传输方式，其结构示意如图2所示。各方向视频检测器输出通过通过网关传输到识别辅助系统中，经由该系统计算输出结果后通过网络将绿闪延长时间传输到信号机，实现弱势行人过街的保护。
[0070]
step7：同时，行人识别辅助系统，记录所有未通过判别为弱势行人个体的行人数据，记录其过街数据矩阵v
per
，对过街行为进行分析，鉴定其是否为强非弱势行人个体，若不是强非弱势行人，检测该行人形态数据反馈给系统，作为反馈输入，提高识别系统在弱势行人群体个体识别的准确性。另外将城市各个路口中上述鉴别的反馈数据通过中心网关的方式，传输给识别系统，扩大其训练样本集。
[0071]
根据是否有行人二次过街岛的情况，提供两种不同弱势群体行人过街信号的实施例，行人二次过街岛是较宽路口在人行横道上设置行人安全岛，把过街人行横道分为两部分，提高在较宽人行横道路口行人过街的安全性。实施例1和实施例2都需要按照本技术方案的详细阐述中的step2安装视频检测器，其安装示意图如图3所示，虚线框为两台视频检测器的联合检测区域：两者的区别在于是否过街通道中间是否有安全岛，在后续计算行人相位绿灯延长时间有不同之处。
[0072]
实施例1：无二次过街行人岛
[0073]
s1：当行人过街相位变为绿灯前，对上个周期的两台视频采集器收集到的数据矩阵进行清空，避免对本轮信号周期数据内容造成影响。
[0074]
s2:当行人过街相位变为绿灯时，两台视频检测器开始工作，处理视频内容，对行人个体坐标矩阵进行计算输出，得到t时刻下行人个体
[0075]vper
＝[o
per
,dir
per
,a
per
,v
per
,t
per
,thick
per
]
[0076]
s3:利用深度学习的方法对视频内容中行人个体的形态行为进行感知识别，并将弱势行人个体打上标签，形成一个s
per
＝{p1,p2,
…
,pn}的弱势行人群体集合。
[0077]
s4:在行人过街相位绿闪前，始终更新该s
per
矩阵，当绿闪时，得到该集合中，t
per
最大值作绿闪相位延长信号时间根据。
[0078]
s5:最后将v
per
.t
per-t
行人绿闪相位时长
将结果通过网关传输给信号机，延长行人过街相位
绿闪时长。
[0079]
s6：将所有视频识别判定异常结果上传至中心路由服务器，由中路路由服务器对这些异常数据进行再计算，并将更新的模型下发给弱势行人群体过街辅助系统。
[0080]
实施例2有二次过街行人岛
[0081]
s1：当行人过街相位变为绿灯前，对上个周期的两台视频采集器收集到的数据矩阵进行清空，避免对本轮信号周期数据内容造成影响。
[0082]
s2:当行人过街相位变为绿灯时，两台视频检测器开始工作，处理视频内容，对行人个体坐标矩阵进行计算输出，得到t时刻下行人个体
[0083]vper
＝[o
per
,dir
per
,a
per
,v
per
,t
per
,thick
per
]
[0084][0085]
式中，o
per
为弱势行人个体确定值，thick
per
为当前弱势行人个体周围人群密度系数，为当前弱势行人个体过街行为路线总长，为当前已走过街长度，为当前已走t1时刻内该弱势行人个体最大移动速度。
[0086]
计算t
per
时，若行人未达到二次过街岛前，行人绿闪相位亮起，则取的1/2作为过街总行程，若已通过二次过街岛后行人绿闪相位亮起，则取作为过街总行程。
[0087]
s3:利用深度学习的方法对视频内容中行人个体的形态行为进行感知识别，并将弱势行人个体打上标签，形成一个s
per
＝{p1,p2,
…
,pn}的弱势行人群体集合。
[0088]
s4:在行人过街相位绿闪前，始终更新该s
per
矩阵，当绿闪时，得到该集合中，t
per
最大值作绿闪相位延长信号时间根据。
[0089]
s5:最后将v
per
.t
per-t
行人绿闪相位时长
将结果通过网关传输给信号机，延长行人过街相位绿闪时长。
[0090]
s6：将所有视频识别判定异常结果上传至中心路由服务器，由中路路由服务器对这些异常数据进行再计算，并将更新的模型下发给弱势行人群体过街辅助系统。
[0091]
本发明的有益效果如下：
[0092]
1)照顾弱势行人群体在行人过街相位绿闪时，无法提高其过街速度，而出现未及时完成过街而导致的交通事故发生。
[0093]
2)弱势行人群体过街辅助系统中采用反馈训练的方式，着重关注各类弱势行人群体的识别准确率，对异常个体数据，如非弱势行人在绿闪情况下未能加速通过路口等数据信息，进行重新判别。
[0094]
3)能收集各个联网装配路口的数据，一方面提高弱势行人群体过街辅助系统的数据样本量，另一方面，使该系统作为集群训练学习系统。
[0095]
本文所使用的词语“优选的”意指用作实例、示例或例证。本文描述为“优选的”任意方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更有利。相反，词语“优选的”的使用旨在以具体方式提出概念。如本技术中所使用的术语“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即，除非另外指定或从上下文中清楚，“x使用a或b”意指自然包括排列的任意一个。即，如果
x使用a；x使用b；或x使用a和b二者，则“x使用a或b”在前述任一示例中得到满足。
[0096]
而且，尽管已经相对于一个或实现方式示出并描述了本公开，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件(例如元件等)执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能(例如其在功能上是等价的)的任意组件(除非另外指示)，即使在结构上与执行本文所示的本公开的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本公开的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
[0097]
本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以多个或多个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。上述的各装置或系统，可以执行相应方法实施例中的存储方法。
[0098]
综上所述，上述实施例为本发明的一种实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、代替、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。