一种智慧城市车辆分流红绿灯控制方法及系统与流程

本发明涉及车辆分流，尤其涉及一种智慧城市车辆分流红绿灯控制方法及系统。

背景技术：

1、车辆分流技术，是指用交通信号灯、道路标线标志、隔离墩和立体交叉等，使行人、机动车、非机动车交通分流和分离，各行其道，以期交通安全、畅通、秩序井然、提高通行能力所采取的措施。

2、现有的车辆分流控制方法中，通常都是对分流节点的历史事故信息进行分析，缺少对车流量以及行人信息的判断，比如在公开号为cn112435468a的中国专利中，公开了车辆分流方法及装置，该方案通过分析节点位置得到分流时间信息，再分析分流节点的历史事故信息得到分流风险信息，基于分流时间信息以及分流风险信息使车辆驶离当前行驶路段；缺少对当车辆不需驶离当前行驶路段时，道路口需要通过的行人以及交叉路口两侧等待车辆数的分析，鉴于此，有必要对现有的智慧城市车辆分流红绿灯控制方法及系统进行优化。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种智慧城市车辆分流红绿灯控制方法及系统，能够将道路标记为多流量道路或少流量道路，计算得到高峰时间段以及正常时间段，计算结果得到次要高峰车流量；获取少流量道路宽度，计算通过时间；利用图像识别技术得到平均人流量；对平均人流量、次要高峰车流量以及通过时间进行计算得到次要红灯时间；获取多流量道路宽度，对次要红灯时间以及多流量道路宽度进行计算，设置红绿灯的红灯时间；以解决现有的车辆分流红绿灯控制方法中缺少对行人通过路口以及两侧等待车辆的分析，导致红绿灯时间设置不够准确以及智能的问题。

2、为了实现上述目的，第一方面，本发明提供一种智慧城市车辆分流红绿灯控制方法，包括如下步骤：

3、步骤s1，对相互交叉的道路进行划分处理，获取多组划分后的道路车流量，对多组道路车流量进行计算分析，基于分析结果将道路标记为多流量道路或少流量道路；

4、步骤s2，对多流量道路的道路车流量进行计算分析，基于分析结果得到高峰时间段以及正常时间段；

5、步骤s3，基于高峰时间段对少流量道路的道路车流量进行分析计算，基于计算结果得到次要高峰车流量；

6、步骤s4，获取少流量道路的路口宽度，标记为少流量道路宽度对少流量道路宽度进行计算，得到通过时间；利用图像识别技术获取少流量道路多组高峰时间段的历史等待人数，对历史等待人数进行分析计算，得到平均人流量；

7、步骤s5，对平均人流量、次要高峰车流量以及通过时间进行计算，基于计算结果得到次要红灯时间；

8、步骤s6，获取多流量道路的路口宽度，标记为多流量道路宽度；对次要红灯时间以及多流量道路宽度进行计算得到主要红灯时间；基于次要红灯时间、主要红灯时间以及正常时间段设置红绿灯的红灯时间。

9、进一步地，所述步骤s1包括如下子步骤：

10、步骤s1011，将相互交叉的道路划分为分流道路以及交叉道路；

11、步骤s1012，利用视频车辆检测器每间隔第一时间获取一次分流道路的车流量，标记为分流车流量；每间隔第一时间获取一次交叉道路的车流量，标记为交叉车流量；建立道路信息数据库，将获取时间以及道路车流量存储至道路信息数据库；所述道路车流量包括分流车流量以及交叉车流量；

12、步骤s1013，计算获取时间相同的分流车流量的平均值，标记为分流平均值；计算获取时间相同的交叉车流量的平均值，标记为交叉平均值。

13、进一步地，所述步骤s1还包括如下子步骤：

14、步骤s1021，设置初始值为0的分流参考值以及交叉参考值；

15、步骤s1022，比较第一数量的获取时间相同的分流平均值以及交叉平均值，当分流平均值大于交叉平均值时，将分流参考值加一处理；当分流平均值小于交叉平均值时，将交叉参考值加一处理；当分流平均值等于交叉平均值时，不做处理；

16、步骤s1023，比对分流参考值以及交叉参考值，将分流参考值以及交叉参考值中数值最大的对应的道路设置为多流量道路，将另一个道路设置为少流量道路。

17、进一步地，所述步骤s2包括如下子步骤：

18、步骤s2011，获取第一数量的多流量道路的道路车流量，标记为主要车流量；将第一数量的主要车流量按递增的方式进行排序处理，得到车流量序列；

19、步骤s2012，计算车流量序列中最大值与最小值的差值，标记为最大差值；计算最大差值与车流量序列的中值的比值，标记为高峰判断比值；

20、步骤s2013，当高峰判断比值大于或等于第一高峰比值时，输出存在高峰时间；当高峰判断比值小于第一高峰比值时，输出不存在高峰时间。

21、进一步地，所述步骤s2还包括如下子步骤：

22、步骤s2021，当接收到存在高峰时间时，计算第一数量的主要车流量的标准差，标记为主要标准差；将第一判断倍数的主要标准差标记为高峰判断阈值；

23、步骤s2022，分别比对主要车流量与高峰判断阈值，当主要车流量大于或等于高峰判断阈值时，将主要车流量对应的获取时间标记为高峰时间点；

24、步骤s202023，将高峰时间减去第一时间得到开始检测时间点；

25、步骤s2024，将开始检测时间点至对应的高峰时间点之内的时间标记为高峰时间段；将除高峰时间段的其他时间标记为正常时间段；

26、步骤s2025，当接收到不存在高峰时间时，将所有时间标记为正常时间段。

27、进一步地，所述步骤s3包括如下子步骤：

28、步骤s301，采集获取时间在高峰时间段之内的少流量道路的道路车流量，标记为次要车流量；

29、步骤s302，计算次要车流量的平均值，标记为第一次要平均值；将小于第一次要平均值的次要车流量进行删除处理；

30、步骤s303，计算剩余的次要车流量的平均值，标记为次要高峰车流量。

31、进一步地，所述步骤s4包括如下子步骤：

32、步骤s4011，获取少流量道路的路口宽度，标记为少流量道路宽度；利用行走时间公式计算得到通过时间；

33、所述行走时间公式配置为：xt=ll1/xs；其中xt为通过时间，ll1为少流量道路宽度，xs为常数；

34、步骤s4012，在高峰时间段内每间隔第二时间获取一次分析图像，利用图像识别技术获取分析图像中的人数，标记为历史等待人数；

35、步骤s4013，重复步骤s4012，当获取到第二数量的历史等待人数时，停止获取。

36、进一步地，所述步骤s4还包括如下子步骤：

37、步骤s4021，基于第二数量的历史等待人数建立人数频率直方图；

38、步骤s4022，计算频率最大的区间的中值标记为平均人流量。

39、进一步地，所述步骤s5包括如下子步骤：

40、步骤s501，当接收到高峰时间段时，获取通过时间、平均人流量以及次要高峰车流量；

41、步骤s502，利用次要红灯时间公式计算得到次要红灯时间；

42、次要红灯时间公式配置为；式中gh1以及gh2均对应次要红灯时间，ds为第一时间，yz以及zrl为常数，tg为通过时间，ccl为次要高峰车流量，prl为平均人流量。

43、进一步地，所述步骤s6包括如下子步骤：

44、步骤s6011，获取多流量道路宽度；

45、步骤s6012，利用主要红灯公式计算得到主要红灯时间；

46、主要红灯公式配置为zh=；其中zh为主要红灯时间，gh为次要红灯时间，ccl为次要高峰车流量，ll2为多流量道路宽度，ds为第一时间，sd以及eds为常数；

47、进一步地，所述步骤s6还包括如下子步骤：

48、步骤s6021，将高峰时间段的少流量道路的红灯时间设置为次要红灯时间；

49、步骤s6022，将高峰时间段的多流量道路的红灯时间设置为主要红灯时间；

50、步骤s6023，将正常时间段的红灯时间设置为常规红灯时间。

51、第二方面，本发明提供一种智慧城市车辆分流红绿灯控制系统，包括

52、城市信息获取模块、城市信息分析模块以及城市信息规划模块；所述城市信息获取模块包括道路规划单元、车流量获取单元以及人流量获取单元；所述道路规划单元用于对相互交叉的道路进行划分处理，获取相互交叉的道路的两组路口宽度；所述车流量获取单元用于多组道路车流量；所述人流量获取单元用于获取多组历史等待人数；

53、所述城市信息分析模块包括道路等级分析单元、路口信息计算单元；所述道路等级分析单元用于对多组道路车流量进行计算分析，基于分析结果将道路标记为多流量道路或少流量道路；所爱护路口信息计算单元用于对路口宽度进行计算，得到通过时间；

54、所述城市信息规划模块包括红灯时间计算单元以及红灯时间设置单元；所述红灯时间计算单元用于对平均人流量、次要高峰车流量以及通过时间进行计算，得到次要红灯时间；还用于对次要红灯时间以及路口宽度进行计算，得到主要红灯时间；所述红灯时间设置单元用于根据主要红灯时间以及次要红灯时间设置红绿灯的红灯时间。

55、本发明的有益效果：本发明通过将相互交叉的道路进行划分，获取划分处理后每条道路的车流量，设置分流参考值以及交叉参考值对车流量进行计算分析，根据分析结果将道路划分为多流量道路或少流量道路，能够提前对道路进行分析，提高了对道路分流的准备过程的准确性以及智能性；

56、本发明通过对多流量道路的道路车流量进行计算分析，得到高峰时间段以及正常时间段；对高峰时间段的少流量道路的道路车流量进行分析计算，得到次要高峰车流量；对少流量道路宽度进行计算，得到通过时间；对历史等待人数进行分析计算，得到平均人流量；对平均人流量、次要高峰车流量以及通过时间进行计算，基于计算结果得到次要红灯时间；对次要红灯时间以及多流量道路宽度进行计算得到主要红灯时间；基于次要红灯时间、主要红灯时间以及正常时间段设置红绿灯的红灯时间；能够提高车辆分流的智能性。

57、本发明附加方面的优点将在下面的具体实施方式的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。