CN108428348B - 一种道路交通优化方法、装置以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种道路交通优化方法,包括:根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。所述道路交通优化方法,通过对待优化路段内道路交叉口的交通信号进行相应的优化控制,降低了车辆在通过待优化路段过程中的停车次数和延误时间,从而降低了车辆通过待优化路段的通行时间,提升了待优化路段整体的通行效率,对待优化路段的道路交通的优化控制更加精细化和智能化。
Description
技术领域
本申请涉及智能交通领域,具体涉及一种道路交通优化方法。本申请同时涉及一种道路交通优化装置,以及一种电子设备。
背景技术
随着经济的高速发展和生活水平的不断提高,机动车的保有量迅速增加,其中尤以私家车为主不断的涌入有限的城市交通路网,给城市交通路网带来了巨大的压力,尤其是给城市交通路网中的道路交叉口带来了许多问题。道路交叉口作为两条或两条以上的道路相交处,是车辆与行人汇集、转向和疏散的必经之地,是城市交通路网的咽喉,如果道路交叉口的交通信号控制不合理,很可能会导致过往车辆会频繁遇到红灯,导致时间延误和燃油浪费,同时会加重空气和噪声污染,甚至可能会使驾驶员心情烦躁,从而引发交通事故,因此对道路交叉口的道路交通控制显得尤为重要。
目前针对城市交通路网当中道路交叉口交通信号的控制,根据道路交叉口的实际情形,通过软件建模或者人工统计的方式计算道路交叉口各个方向在以往某一时间段的车流信息,根据获得的车流信息协调优化道路交叉口的交通信号,比如在调查获得某一路段在各时段的精细化速度时,通常会在该路段上多次跟车收集车流的行程速度、行程时间和停车次数,但由于跟车调查的方式耗时耗力,因此往往全天采用同一个速度来进行交通信号的协调优化;同时,受限于样本数量,使采集获得的样本数据有一定的随机性,可信度较低,因此对道路交叉口交通信号的协调优化具有一定的局限性。
发明内容
本申请提供一种道路交通优化方法,以解决现有技术存在局限性的缺陷。本申请另外提供一种道路交通优化装置,以及一种电子设备。
本申请提供一种道路交通优化方法,包括:
根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;
根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
可选的,所述路况参数包括下述至少一项:所述待优化路段内的平均行驶速度、速度标准差、单位速度水平上的速度离散系数、速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数。
可选的,所述车流状况包括下述至少一项:车流高峰、车流平峰、车流低峰。
可选的,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第一速度阈值,若是,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰。
可选的,所述第一速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第二速度阈值,若是,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第一速度离散阈值,若大于或者等于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第二速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,若所述车流状况为车流高峰、车流平峰和车流低峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第三速度阈值,若是,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第二速度离散阈值,若大于或者等于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
若否,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第三速度离散阈值,若大于或者等于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流低峰;若小于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第三速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,所述第二速度离散阈值和所述第三速度离散阈值在数值上相等。
可选的,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定。
可选的,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,执行如下操作:在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
可选的,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定;
以及,针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,执行如下操作:在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
可选的,所述交通信号配时模型所采用目标函数的约束条件包括下述至少一项:
所述道路交叉口各相位绿灯时间之和与周期损失求和等于周期时长,所述道路交叉口在各相位的有效绿信比大于或者等于最小绿灯时间与周期时长的比值;
其中,所述最小绿灯时间根据所述道路交叉口各个相位当前实际绿灯时间确定。
可选的,所述道路交通优化方法,包括:
针对所述待优化路段内道路交叉口划分成的至少一个子路段,执行如下操作:
根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制。
可选的,所述待优化路段内的平均行驶速度,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度的平均值确定。
可选的,所述速度标准差,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度相对于所述平均行驶速度计算获得的标准差确定。
可选的,所述单位速度水平上的速度离散系数,根据所述速度标准差与所述平均行驶速度的比值确定。
可选的,所述道路交通优化方法,基于所述交通信号配时模型实现,所述交通信号配时模型的输入为所述道路交通信息,输出为所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位及其对应的时间信息,所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,和/或,所述待优化路段内的拥堵子路段及其对应的拥堵时段。
可选的,所述道路交通优化方法基于预先建立的道路交通优化平台实现,所述道路交通优化平台设置有用于获取所述道路交通信息的数据获取接口,用于访问以及输出所述待优化路段的交通信号优化策略的道路交通优化服务接口,和/或,用于上传所述道路交通信息的数据上传接口;
其中,所述交通信号优化策略中包含所述待优化路段内各道路交叉口的交通信号的相位,以及各相位对应的时间信息。
可选的,所述根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数步骤中的道路交通信息,采用下述至少一种方式获取:
通过所述数据获取接口从第三方地图服务商获取所述待优化路段的导航数据,所述导航数据中包含所述道路交通信息;
通过所述数据上传接口接收所述待优化路段设置的交通数据采集设备上传的道路交通采集数据,所述道路交通采集数据中包含所述道路交通信息。
可选的,所述道路交通优化平台设置有交通信号配置接口,所述道路交通优化平台结合所述待优化路段设置的交通信号灯对应的接口协议,通过所述交通信号配置接口对所述待优化路段内各道路交叉口交通信号灯的交通信号进行配置
本申请还提供一种道路交通优化装置,包括:
道路交通信息分析单元,用于根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;
车流状况确定单元,用于根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
优化控制单元,用于在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
本申请还提供一种电子设备,包括:
存储器,以及处理器;
所述存储器用于存储计算机可执行指令,所述处理器用于执行所述计算机可执行指令:
根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;
根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
本申请提供的所述道路交通优化方法,包括:根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
本申请提供的所述道路交通优化方法,在对待优化路段的道路交通进行优化控制时,根据预先获取到的待优化路段的道路交通信息分析获得用于衡量和确定待优化路段车流状况的路况参数,并根据分析获得的路况参数确定待优化路段在不同时段的车流状况,最后在待优化路段车流状况对应的时段内,通过对待优化路段内道路交叉口的交通信号进行车流状况相匹配的优化控制,从而实现对待优化路段道路交通的优化控制。所述道路交通优化方法通过对待优化路段内道路交叉口的交通信号进行相应的优化控制,降低了车辆在通过待优化路段过程中的停车次数和延误时间,从而降低了车辆通过待优化路段的通行时间,提升了待优化路段整体的通行效率,对待优化路段的道路交通的优化控制更加精细化和智能化。
附图说明
附图1是本申请提供的一种道路交通优化方法实施例的处理流程图;
附图2是本申请提供的一种绿波带的示意图;
附图3是本申请提供的一种道路交通优化装置实施例的示意图;
附图4是本申请提供的一种电子设备实施例的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广,因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
本申请提供一种道路交通优化方法,本申请另外提供一种道路交通优化装置,以及一种电子设备。以下分别结合本申请提供的实施例的附图逐一进行详细说明,并且对方法的各个步骤进行说明。
本申请提供的道路交通优化方法实施例如下:
参照附图1,其示出了本申请提供的一种道路交通优化方法实施例的处理流程图,参照附图2,其示出了本申请提供的一种绿波带的示意图。
步骤S101,根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数。
本申请实施例所述待优化路段,是指实际当中的一个地理区域或者一条道路,本申请提供的所述道路交通优化方法,正是通过对所述地理区域或者所述道路覆盖的道路交叉口交通信号的协调优化,实现对所述地理区域或者所述道路交通状况的改善优化。在此,本实施例以绿波带为例,提供一种在所述绿波带中实现所述道路交通优化方法的实现方式,如附图2所示的绿波带。所述绿波带是指一个地理区域或者一条道路,并且在该地理区域或者该道路内实行统一的交通信号控制,将该地理区域或者该道路覆盖区域内所有道路交叉口的交通信号灯连接起来,通过对这些交通信号灯的协调控制,使车流在该地理区域或者该道路内行驶的过程中,在经过道路交叉口时交通信号灯均为绿灯信号(相位为绿灯),使车流畅通无阻地通过该地理区域或者该道路内的所有道路交叉口。
所述道路交通信息,是指在所述绿波带内行驶车辆的原始信息,比如绿波带内某一车辆当前行驶的速度信息、车辆所处的位置信息以及处于该位置时对应的时间信息等。在实际应用中,很多出行者的终端设备通过移动互联网实时向云端传送自己的地理位置信息、移动速度和方向,此外,还有许多出行者通过访问在线地图平台获得导航信息,导航信息中包含有地理位置信息、出行线路,这些地理位置信息、移动速度、方向和出行线路均可作为所述绿波带上的道路交通信息;同时,由于移动终端设备的广泛普及,通过上述方式实现道路交通信息的采集,在时间维度上能够覆盖所述绿波带的时段较为密集,在空间维度上能够覆盖所述绿波带中路段的位置同样更加密集,从而在时间维度和空间维度实现无盲区采集所述绿波带的道路交通信息。
所述路况参数,是指用于表征衡量所述绿波带交通状况的参数,本实施例所述路况参数有:所述绿波带内的平均行驶速度、速度标准差、单位速度水平上的速度离散系数和速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数。
本步骤中,根据获取的所述绿波带的道路交通信息分析获得所述绿波带的路况参数,具体计算过程如下:
1)计算所述绿波带内的平均行驶速度;
所述绿波带内的平均行驶速度,等于所述绿波带内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度的平均值,即:
其中,v为所述绿波带内平均行驶速度,n为所述绿波带内道路交叉口划分成的子路段的数目,vi为第i个子路段的车辆行驶速度。
2)计算所述绿波带内的速度标准差;
所述绿波带内的速度标准差,等于所述绿波带内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度相对于所述平均行驶速度计算获得的标准差,即:
其中,std为所述绿波带内的速度标准差。
3)计算所述绿波带内单位速度水平上的速度离散系数;
所述绿波带内单位速度水平上的速度离散系数,等于所述速度标准差与所述平均行驶速度的比值,即:
其中,σ为所述绿波带内单位速度水平上的速度离散系数。
4)计算所述绿波带内速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数;
r=cor(v,σ);
其中,r为所述绿波带内速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数。
步骤S102,根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况。
上述步骤S101根据获取的所述绿波带的道路交通信息分析获得所述绿波带内的平均行驶速度、速度标准差、速度离散系数以及速度相关系数,本步骤中,根据上述步骤S101计算获得的所述平均行驶速度、所述速度标准差、所述速度离散系数以及所述速度相关系数,确定所述绿波带在不同时段的车流状况,即所述绿波带在一天当中的各个时段整体的车流状况。例如,从每天的0点开始将一整天的24h划分为48个相等时段,确定绿波带在每一个时段内的车流状况。
本申请实施例中,所述车流状况包括车流高峰和车流平峰。除此之外,所述车流状况还可以是上述提供的车流高峰和车流平峰之外的其他状况,比如为了对所述绿波带内交通状况的认识更加精细,所述车流状况包括车流高峰、车流平峰和车流低峰。
本步骤中,所述绿波带内的车流状况采用如下方式确定:判断所述绿波带在当前时段的平均行驶速度是否小于第一速度阈值,若是,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流高峰;若否,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流平峰。其中,所述第一速度阈值等于所述绿波带内的平均行驶速度与所述绿波带内的速度标准差二者的差值,即:
其中,v.vth_1为所述第一速度阈值。
上述实现方式根据所述绿波带内不同时段的平均行驶速度来判定所述绿波带在当前时段的车流状况为车流高峰还是车流平峰。在具体实施时,还可以结合所述绿波带内的平均行驶速度和所述速度离散系数共同来判定当前时段的车流状况,具体实现如下:
判断所述绿波带在当前时段的平均行驶速度是否小于第二速度阈值,若是,判断所述绿波带在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第一速度离散阈值,若大于或者等于所述第一速度离散阈值,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第一速度离散阈值,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流平峰;若否,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流平峰;其中,所述第二速度阈值等于所述绿波带内的平均行驶速度与所述绿波带内的速度标准差二者的差值。
在实际应用中,除上述提供的两种实现方式之外,还可以采用多种具体的实现方式,来确定所述绿波带内的车流状况。各种形式的变化都只是具体实现方式的变更,都不偏离本申请的核心,因此都在本申请的保护范围之内。例如,在所述车流状况为车流高峰、车流平峰和车流低峰的情况下,所述绿波带内的车流状况可采用如下方式确定:
判断所述绿波带在当前时段的平均行驶速度是否小于第三速度阈值,若是,判断所述绿波带在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第二速度离散阈值,若大于或者等于所述第二速度离散阈值,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第二速度离散阈值,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流平峰;
若否,判断所述绿波带在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第三速度离散阈值,若大于或者等于所述第三速度离散阈值,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流低峰;若小于所述第三速度离散阈值,所述绿波带在当前时段的车流状况为车流平峰;其中,所述第三速度阈值等于所述绿波带内的平均行驶速度与所述绿波带内的速度标准差二者的差值。
基于此,在具体实施时,可将所述第二速度离散阈值和所述第三速度离散阈值设置为在数值上相等,即设置为同一速度离散阈值。
步骤S103,在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
上述步骤S102根据所述平均行驶速度、所述速度标准差、所述速度离散系数以及所述速度相关系数,确定所述绿波带在不同时段的车流状况,本步骤中,根据上述步骤S102确定的所述绿波带在不同时段的车流状况,在所述车流状况对应的时段内,对所述绿波带内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
本实施例提供下述两种对所述绿波带内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制的实现方式:
1)在所述车流状况对应的时段内,对所述绿波带内道路交叉口的交通信号的相位进行调整,使同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,等于二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值。
2)针对所述绿波带内至少一个道路交叉口,执行如下操作:
在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
在具体实施时,所述交通信号配时模型可采用下述目标函数:
其中,gjk=Gjk/C,ρjk=qjk/Sjk;j为所述绿波带内道路交叉口的相位,k为所述道路交叉口在各个车流方向上的进口引道,δik为第j个相位第k个进口引道上每辆车的平均延误时间,qjk为第j个相位第k个进口引道上的车流量,Sjk为第j个相位第k个进口引道上的饱和车流量,C为所述绿波带内道路交叉口交通信号的周期时长,L为所述绿波带内道路交叉口交通信号的周期损失,gjk为第j个相位第k个进口引道上的有效绿信比,Gjk为第j个相位第k个进口引道上的有效绿灯时长。
在此基础上,所述目标函数的约束条件为:所述道路交叉口各相位绿灯时间之和与周期损失求和等于周期时长,且所述道路交叉口在各相位的有效绿信比大于或者等于最小绿灯时间与周期时长的比值,即:
其中,Gejˊ为所述最小绿灯时间,所述最小绿灯时间等于所述道路交叉口各个相位当前实际绿灯时间的最小值减去5s。此外,在实际应用中,还可以在考虑道路宽度、行人过街速度以及行人过街时间等因素的前提下确定所述最小绿灯时间,对此不做限定。
除上述提供的两种实现方式之外,还可以采用多种具体的实现方式,实现对所述绿波带内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。实现所述对所述绿波带内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制的各种形式的变化,都只是具体实现方式的变更,都不偏离本申请的核心,因此都在本申请的保护范围之内。例如,还可以将上述两种实现方式合并另一种实现方式:
在所述车流状况对应的时段内,对所述绿波带内道路交叉口的交通信号的相位进行调整,使同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,等于二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值;以及,针对所述绿波带内至少一个道路交叉口,执行如下操作:在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用所述交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
在具体实施时,还可以在所述绿波带内进行局部进行精细化的优化控制,比如对所述绿波带内道路交叉口划分成的子路段进行优化控制:针对所述绿波带内道路交叉口划分成的至少一个子路段,执行如下操作:根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制。
在实际应用中,本申请提供的所述道路交通优化方法,还可以基于所述交通信号配时模型实现,所述交通信号配时模型的输入为所述道路交通信息,输出可以是所述绿波带内道路交叉口的交通信号的相位及其对应的时间信息,所述绿波带内道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,所述绿波带内的拥堵子路段及其对应的拥堵时段三者当中的任意一个或者多个。
此外,在实际应用中,本申请提供的所述道路交通优化方法还可以基于预先建立的道路交通优化平台实现,比如基于阿里云提供的大数据分析计算平台,所述大数据分析计算平台对外提供于上传所述道路交通信息的数据上传接口,以及用于访问所述绿波带的交通信号优化策略的道路交通优化服务访问接口,比如地方交通管理部门在使用阿里云提供的大数据分析计算平台对其辖区内各路段的道路交通进行优化时,可通过所述数据上传接口上传其辖区内各路段在过去的道路交通信息,并通过所述道路交通优化服务访问接口获得针对其辖区各路段的道路交通进行优化的相应交通信号优化策略。同时,所述大数据分析计算平台还设置有用于获取所述道路交通信息的数据获取接口,以及用于输出所述绿波带的交通信号优化策略的道路交通优化接口。在具体实施时,还可以将所述道路交通优化服务访问接口和所述道路交通优化接口设置为具有访问和输出所述绿波带的交通信号优化策略的道路交通优化接口。所述交通信号优化策略中包含所述待优化路段内各道路交叉口的交通信号的相位,以及各相位对应的时间信息。
在基于阿里云提供的所述大数据分析计算平台的基础上,可结合大数据对所述绿波带的交通信号做出更加精准的优化,具体的,所述“大数据”(即道路交通数据)的获取途径有以下两种:一是通过所述数据获取接口从第三方地图服务商获取所述绿波带的导航数据,所述导航数据中包含所述道路交通信息,例如,从高德地图获取某一路段在过去特定时间段内的导航数据,将这些大批量的导航数据中包含的地理位置信息、移动速度、方向和出行线路等数据信息作为当前针对该路段的进行道路交通优化的数据依据;二是通过所述数据上传接口接收所述绿波带设置的交通数据采集设备上传的道路交通采集数据,所述道路交通采集数据中包含所述道路交通信息,例如,通过数据上传接口接收视频采集设备、线圈、微波探测设备等传统的交通数据采集设备采集到的道路交通采集数据,将这些道路交通采集数据作为进行道路交通优化的数据依据。
此外,在上述基于阿里云提供的所述大数据分析计算平台进行道路交通优化的基础上,还可以结合所述绿波带设置的交通信号灯对应的接口协议,将所述交通信号优化策略转化为与当前接口协议匹配的数据流,根据所述交通信号优化策略,通过所述大数据分析计算平台设置的交通信号配置接口对所述绿波带内各道路交叉口交通信号灯的交通信号进行配置,从而实现更加智能的道路交通优化。
综上所述,本申请提供的所述道路交通优化方法,在对所述绿波带的道路交通进行优化控制时,根据预先获取到的所述绿波带的道路交通信息分析获得用于衡量和确定所述绿波带车流状况的路况参数,并根据计算获得的路况参数确定所述绿波带在不同时段的车流状况,最后在所述绿波带车流状况对应的时段内,通过对所述绿波带内道路交叉口的交通信号进行车流状况相匹配的优化控制,从而实现对所述绿波带道路交通的优化控制。所述道路交通优化方法通过对所述绿波带内道路交叉口的交通信号进行相应的优化控制,降低了车辆在通过所述绿波带过程中的停车次数和延误时间,从而降低了车辆通过所述绿波带的通行时间,提升了所述绿波带整体的通行效率,对所述绿波带的道路交通的优化控制更加精细化和智能化。
本申请提供的一种道路交通优化装置实施例如下:
在上述的实施例中,提供了一种道路交通优化方法,与之相对应的,本申请还提供了一种道路交通优化装置,下面结合附图进行说明。
参照附图3,其示出了本申请提供的一种道路交通优化装置实施例的示意图。
由于装置实施例与上述提供的方法实施例相互对应,阅读本实施例的内容请参照上述方法实施例的对应说明。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本申请提供一种道路交通优化装置,包括:
道路交通信息分析单元301,用于根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;
车流状况确定单元302,用于根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
优化控制单元303,用于在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
可选的,所述路况参数包括下述至少一项:所述待优化路段内的平均行驶速度、速度标准差、单位速度水平上的速度离散系数、速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数。
可选的,所述车流状况包括下述至少一项:车流高峰、车流平峰、车流低峰。
可选的,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况通过所述车流状况确定单元302包含的第一平均行驶速度判断子单元确定;
所述第一平均行驶速度判断子单元,用于判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第一速度阈值,若是,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰。
可选的,所述第一速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况通过所述车流状况确定单元302包含的第二平均行驶速度判断子单元确定;
所述第二平均行驶速度判断子单元,用于判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第二速度阈值,若是,运行第一速度离散系数判断子单元;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
所述第一速度离散系数判断子单元,用于判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第一速度离散阈值,若大于或者等于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第二速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,若所述车流状况为车流高峰、车流平峰和车流低峰,相应的,所述车流状况通过所述车流状况确定单元302包含的第三平均行驶速度判断子单元确定;
所述第三平均行驶速度判断子单元,用于判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第三速度阈值,若是,运行第二速度离散系数判断子单元;若否,运行第三速度离散系数判断子单元;
所述第二速度离散系数判断子单元,用于判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第二速度离散阈值,若大于或者等于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
所述第三速度离散系数判断子单元,用于判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第三速度离散阈值,若大于或者等于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流低峰;若小于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第三速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,所述第二速度离散阈值和所述第三速度离散阈值在数值上相等。
可选的,所述优化控制单元303,包括:
第一相位调整子单元,用于在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定。
可选的,所述优化控制单元303,包括:
第一配置子单元,用于在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号;
并且,针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,运行所述第一配置子单元。
可选的,所述优化控制单元303,包括:
第二相位调整子单元,用于在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定;
第二配置子单元,用于在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号;
并且,针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,运行所述第二配置子单元。
可选的,所述交通信号配时模型所采用目标函数的约束条件包括下述至少一项:所述道路交叉口各相位绿灯时间之和与周期损失求和等于周期时长,所述道路交叉口在各相位的有效绿信比大于或者等于最小绿灯时间与周期时长的比值;
其中,所述最小绿灯时间根据所述道路交叉口各个相位当前实际绿灯时间确定。
可选的,所述道路交通优化装置,包括:
子路段优化控制单元,用于根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制;
并且针对所述待优化路段内道路交叉口划分成的至少一个子路段,运行所述子路段优化控制单元。
可选的,所述待优化路段内的平均行驶速度,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度的平均值确定。
可选的,所述速度标准差,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度相对于所述平均行驶速度计算获得的标准差确定。
可选的,所述单位速度水平上的速度离散系数,根据所述速度标准差与所述平均行驶速度的比值确定。
可选的,所述道路交通优化装置,基于所述交通信号配时模型实现,所述交通信号配时模型的输入为所述道路交通信息,输出为所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位及其对应的时间信息,所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,和/或,所述待优化路段内的拥堵子路段及其对应的拥堵时段。
可选的,所述道路交通优化装置基于预先建立的道路交通优化平台运行,所述道路交通优化平台设置有用于获取所述道路交通信息的数据获取接口,用于访问以及输出所述待优化路段的交通信号优化策略的道路交通优化服务接口,和/或,用于上传所述道路交通信息的数据上传接口;
其中,所述交通信号优化策略中包含所述待优化路段内各道路交叉口的交通信号的相位,以及各相位对应的时间信息。
可选的,所述道路交通信息分析单元301中的道路交通信息,采用下述至少一种方式获取:
通过所述数据获取接口从第三方地图服务商获取所述待优化路段的导航数据,所述导航数据中包含所述道路交通信息;
通过所述数据上传接口接收所述待优化路段设置的交通数据采集设备上传的道路交通采集数据,所述道路交通采集数据中包含所述道路交通信息。
可选的,所述道路交通优化平台设置有交通信号配置接口,所述道路交通优化平台结合所述待优化路段设置的交通信号灯对应的接口协议,通过所述交通信号配置接口对所述待优化路段内各道路交叉口交通信号灯的交通信号进行配置。
本申请提供的一种电子设备实施例如下:
在上述的实施例中,提供了一种道路交通优化方法,此外,本申请还提供了一种用于实现所述道路交通优化方法的电子设备,下面结合附图进行说明。
参照附图4,其示出了本实施例提供的一种电子设备的示意图。
本申请提供的所述电子设备用于实现本申请提供的所述道路交通优化方法,本实施例与上述提供的道路交通优化方法实施例相对应,阅读本实施例的内容请参照上述提供的道路交通优化方法实施例的对应说明。下述描述的实施例仅仅是示意性的。
本申请提供一种电子设备,包括:
存储器401,以及处理器402;
所述存储器401用于存储计算机可执行指令,所述处理器402用于执行所述计算机可执行指令:
根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数;
根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制。
可选的,所述路况参数包括下述至少一项:所述待优化路段内的平均行驶速度、速度标准差、单位速度水平上的速度离散系数、速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数。
可选的,所述车流状况包括下述至少一项:车流高峰、车流平峰、车流低峰。
可选的,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第一速度阈值,若是,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰。
可选的,所述第一速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第二速度阈值,若是,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第一速度离散阈值,若大于或者等于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第二速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,若所述车流状况为车流高峰、车流平峰和车流低峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第三速度阈值,若是,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第二速度离散阈值,若大于或者等于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
若否,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第三速度离散阈值,若大于或者等于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流低峰;若小于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第三速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
可选的,所述第二速度离散阈值和所述第三速度离散阈值在数值上相等。
可选的,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定。
可选的,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,执行如下操作:在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
可选的,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定;
以及,针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,执行如下操作:在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
可选的,所述交通信号配时模型所采用目标函数的约束条件包括下述至少一项:所述道路交叉口各相位绿灯时间之和与周期损失求和等于周期时长,所述道路交叉口在各相位的有效绿信比大于或者等于最小绿灯时间与周期时长的比值;
其中,所述最小绿灯时间根据所述道路交叉口各个相位当前实际绿灯时间确定。
可选的,所述处理器402还用于执行下述计算机可执行指令:
针对所述待优化路段内道路交叉口划分成的至少一个子路段,执行如下操作:根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制。
可选的,所述待优化路段内的平均行驶速度,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度的平均值确定。
可选的,所述速度标准差,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度相对于所述平均行驶速度计算获得的标准差确定。
可选的,所述单位速度水平上的速度离散系数,根据所述速度标准差与所述平均行驶速度的比值确定。
可选的,所述处理器402基于所述交通信号配时模型执行所述计算机可执行指令,所述交通信号配时模型的输入为所述道路交通信息,输出为所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位及其对应的时间信息,所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,和/或,所述待优化路段内的拥堵子路段及其对应的拥堵时段。
可选的,所述处理器402基于预先建立的道路交通优化平台执行所述计算机可执行指令,所述道路交通优化平台设置有用于获取所述道路交通信息的数据获取接口,用于访问以及输出所述待优化路段的交通信号优化策略的道路交通优化服务接口,和/或,用于上传所述道路交通信息的数据上传接口;
其中,所述交通信号优化策略中包含所述待优化路段内各道路交叉口的交通信号的相位,以及各相位对应的时间信息。
可选的,所述根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数指令中的道路交通信息,采用下述至少一种方式获取:
通过所述数据获取接口从第三方地图服务商获取所述待优化路段的导航数据,所述导航数据中包含所述道路交通信息;
通过所述数据上传接口接收所述待优化路段设置的交通数据采集设备上传的道路交通采集数据,所述道路交通采集数据中包含所述道路交通信息。
可选的,所述道路交通优化平台设置有交通信号配置接口,所述道路交通优化平台结合所述待优化路段设置的交通信号灯对应的接口协议,通过所述交通信号配置接口对所述待优化路段内各道路交叉口交通信号灯的交通信号进行配置。
本申请虽然以较佳实施例公开如上,但其并不是用来限定本申请,任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内,都可以做出可能的变动和修改,因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitorymedia),如调制的数据信号和载波。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
Claims (21)
1.一种道路交通优化方法,其特征在于,包括:
根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数,其中,所述道路交通信息是指在绿波带内行驶车辆的原始信息,所述绿波带为一条道路,针对所述绿波带内的交叉口的交通信号实行统一控制;
根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,包括:针对所述待优化路段内道路交叉口划分成的至少一个子路段,执行如下操作:根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制。
2.根据权利要求1所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述路况参数包括下述至少一项:
所述待优化路段内的平均行驶速度、速度标准差、单位速度水平上的速度离散系数、速度离散系数与平均行驶速度二者的速度相关系数。
3.根据权利要求2所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述车流状况包括下述至少一项:
车流高峰、车流平峰、车流低峰。
4.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第一速度阈值,若是,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰。
5.根据权利要求4所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述第一速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
6.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,若所述车流状况为车流高峰和车流平峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第二速度阈值,若是,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第一速度离散阈值,若大于或者等于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第一速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;若否,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第二速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
7.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,若所述车流状况为车流高峰、车流平峰和车流低峰,相应的,所述车流状况采用如下方式确定:
判断所述待优化路段在当前时段的平均行驶速度是否小于第三速度阈值,若是,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第二速度离散阈值,若大于或者等于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流高峰;若小于所述第二速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
若否,判断所述待优化路段在当前时段的速度离散系数是否大于或者等于第三速度离散阈值,若大于或者等于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流低峰;若小于所述第三速度离散阈值,所述待优化路段在当前时段的车流状况为车流平峰;
其中,所述第三速度阈值,根据所述待优化路段内的平均行驶速度与所述待优化路段内的速度标准差二者的差值确定。
8.根据权利要求7所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述第二速度离散阈值和所述第三速度离散阈值在数值上相等。
9.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定。
10.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,执行如下操作:
在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
11.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,采用如下方式实现:
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位进行调整;同一车流方向的相邻两个道路交叉口的交通信号的相位差,根据二者之间的距离与二者之间的车流行驶速度的比值确定;
以及,针对所述待优化路段内至少一个道路交叉口,执行如下操作:
在所述车流状况对应的时段内,根据所述道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,利用预先设置的交通信号配时模型计算所述道路交叉口的平均延时时间,获得所述平均延时时间为最小值时对应的周期时长和有效绿信比,并根据获得的周期时长和有效绿信比配置所述道路交叉口的交通信号。
12.根据权利要求10所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述交通信号配时模型所采用目标函数的约束条件包括下述至少一项:
所述道路交叉口各相位绿灯时间之和与周期损失求和等于周期时长,所述道路交叉口在各相位的有效绿信比大于或者等于最小绿灯时间与周期时长的比值;
其中,所述最小绿灯时间根据所述道路交叉口各个相位当前实际绿灯时间确定。
13.根据权利要求2所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述待优化路段内的平均行驶速度,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度的平均值确定。
14.根据权利要求13所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述速度标准差,根据所述待优化路段内道路交叉口划分成的各子路段车辆行驶速度相对于所述平均行驶速度计算获得的标准差确定。
15.根据权利要求14所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述单位速度水平上的速度离散系数,根据所述速度标准差与所述平均行驶速度的比值确定。
16.根据权利要求3所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述道路交通优化方法,基于所述交通信号配时模型实现,所述交通信号配时模型的输入为所述道路交通信息,输出为所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的相位及其对应的时间信息,所述待优化路段内道路交叉口的交通信号的周期时长和有效绿信比,和/或,所述待优化路段内的拥堵子路段及其对应的拥堵时段。
17.根据权利要求1至16任意一项所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述道路交通优化方法基于预先建立的道路交通优化平台实现,所述道路交通优化平台设置有用于获取所述道路交通信息的数据获取接口,用于访问以及输出所述待优化路段的交通信号优化策略的道路交通优化服务接口,和/或,用于上传所述道路交通信息的数据上传接口;
其中,所述交通信号优化策略中包含所述待优化路段内各道路交叉口的交通信号的相位,以及各相位对应的时间信息。
18.根据权利要求17所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数步骤中的道路交通信息,采用下述至少一种方式获取:
通过所述数据获取接口从第三方地图服务商获取所述待优化路段的导航数据,所述导航数据中包含所述道路交通信息;
通过所述数据上传接口接收所述待优化路段设置的交通数据采集设备上传的道路交通采集数据,所述道路交通采集数据中包含所述道路交通信息。
19.根据权利要求18所述的道路交通优化方法,其特征在于,所述道路交通优化平台设置有交通信号配置接口,所述道路交通优化平台结合所述待优化路段设置的交通信号灯对应的接口协议,通过所述交通信号配置接口对所述待优化路段内各道路交叉口交通信号灯的交通信号进行配置。
20.一种道路交通优化装置,其特征在于,包括:
道路交通信息分析单元,用于根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数,其中,所述道路交通信息是指在绿波带内行驶车辆的原始信息,所述绿波带为一条道路,针对所述绿波带内的交叉口的交通信号实行统一控制;
车流状况确定单元,用于根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
优化控制单元,用于在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,包括:针对所述待优化路段内道路交叉口划分成的至少一个子路段,执行如下操作:根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制。
21.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,以及处理器;
所述存储器用于存储计算机可执行指令,所述处理器用于执行所述计算机可执行指令:
根据获取的待优化路段的道路交通信息分析获得所述待优化路段的路况参数,其中,所述道路交通信息是指在绿波带内行驶车辆的原始信息,所述绿波带为一条道路,针对所述绿波带内的交叉口的交通信号实行统一控制;
根据所述路况参数确定所述待优化路段在不同时段的车流状况;
在所述车流状况对应的时段内,对所述待优化路段内道路交叉口的交通信号进行与所述车流状况相匹配的优化控制,包括:针对所述待优化路段内道路交叉口划分成的至少一个子路段,执行如下操作:根据所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度,判断所述子路段在各车流方向的车辆行驶速度是否小于预设阈值,若是,将所述子路段判定为拥堵子路段,并对所述拥堵子路段相邻道路交叉口的交通信号进行优化控制。
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Families Citing this family (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109035781B (zh) * | 2018-09-07 | 2021-04-30 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法 |
WO2020077529A1 (en) * | 2018-10-16 | 2020-04-23 | Beijing DIDI Infinity Technology and Development Co., Ltd | Adaptive traffic control using vehicle trajectory data |
CN109448408B (zh) * | 2018-11-14 | 2021-08-03 | 江苏大学 | 一种红绿灯处车辆行驶状态优化方法 |
CN111243300B (zh) * | 2018-11-28 | 2023-04-28 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 损失时长的获取方法及装置 |
CN111429714B (zh) * | 2018-12-24 | 2022-04-12 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 交通信号优化方法及设备、计算机可读存储介质 |
CN111354184B (zh) * | 2018-12-24 | 2022-04-15 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 交通信号周期计算方法及设备、计算机可读存储介质 |
CN111429730A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-07-17 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 交通信号周期计算方法及设备、计算机可读存储介质 |
CN109493621B (zh) * | 2018-12-25 | 2020-03-27 | 华南理工大学 | 一种展示区域绿波协调控制效果的空间时距图的作图方法 |
CN111462477A (zh) * | 2019-01-22 | 2020-07-28 | 上海宝康电子控制工程有限公司 | 基于道路交通状态实现有轨电车防拥堵控制的方法 |
CN111462478B (zh) * | 2019-01-22 | 2021-07-27 | 北京中合云通科技发展有限公司 | 一种城市路网信号控制子区划分方法及装置 |
CN111915875B (zh) * | 2019-05-08 | 2024-07-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种车流路径分布信息的处理方法、装置及电子设备 |
CN111951580B (zh) * | 2019-05-14 | 2023-08-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信号灯的协调方法、计算设备及存储介质 |
CN112017452B (zh) * | 2019-05-30 | 2024-06-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信号灯的协调方法、计算设备及存储介质 |
CN110634309B (zh) * | 2019-09-04 | 2021-01-05 | 南京洛普股份有限公司 | 一种基于电警数据的方案选择式的交通信号动态绿波控制方法 |
CN111009140B (zh) * | 2019-11-26 | 2021-02-05 | 郑州大学 | 一种基于开源路况信息的智能交通信号控制方法 |
CN110942628B (zh) * | 2019-11-28 | 2021-04-20 | 浙江大学 | 基于方向延误梯度的转向溢出检测和信号控制方法 |
CN110910643B (zh) * | 2019-12-03 | 2021-12-10 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 一种交通流的管控方法和装置 |
CN111081038B (zh) * | 2019-12-11 | 2024-08-16 | 胡又宏 | 四向绿波和具有四向绿波效果的区域协调控制及实现方法 |
CN112991716B (zh) * | 2019-12-16 | 2023-06-16 | 中信科智联科技有限公司 | 一种路况信息处理方法、装置、云控中心设备及路侧单元 |
CN113129609B (zh) * | 2019-12-30 | 2022-06-28 | 大唐高鸿智联科技(重庆)有限公司 | 一种交通信号灯配时方法及交通信号设备 |
CN111553517A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 道路优化方法、系统、终端及计算机可读存储介质 |
CN111627229B (zh) * | 2020-05-20 | 2022-07-22 | 深圳市有方科技股份有限公司 | 交通信号设备的控制方法、装置、计算机设备 |
CN113763730B (zh) * | 2020-06-05 | 2023-01-24 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 绿波带宽利用率的确定方法及装置 |
CN111881557B (zh) * | 2020-07-01 | 2023-09-29 | 浙江中控信息产业股份有限公司 | 基于道路平均速度的车流仿真方法 |
CN111882889B (zh) * | 2020-07-20 | 2021-08-06 | 王群力 | 一种智能交通信号控制系统及方法 |
CN113299082B (zh) * | 2021-04-30 | 2022-06-07 | 东南大学 | 干线有轨电车双向绿波协调控制方法 |
CN113689720B (zh) * | 2021-07-14 | 2022-08-05 | 东南大学 | 一种基于卷积神经网络的自动交叉口通行决策方法 |
CN113870598B (zh) * | 2021-09-27 | 2023-04-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 路况信息监控方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN114333301B (zh) * | 2021-12-06 | 2023-09-26 | 北京东土正创科技有限公司 | 交通信号的控制优化方法、系统及交通信号优化设备 |
CN114446066B (zh) * | 2021-12-30 | 2023-05-16 | 银江技术股份有限公司 | 一种道路信号控制方法以及装置 |
CN114613158B (zh) * | 2022-02-09 | 2023-09-22 | 阿里云计算有限公司 | 交通控制方法、系统及设备 |
CN114677843B (zh) * | 2022-02-17 | 2023-07-21 | 阿里云计算有限公司 | 路况信息的处理方法、装置、系统及电子设备 |
CN114694393B (zh) * | 2022-03-24 | 2023-11-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 相位时长的调整方法和装置、存储介质及电子设备 |
CN114758495B (zh) * | 2022-03-29 | 2024-02-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 交通信号灯调整方法、装置及电子设备 |
CN115063988B (zh) * | 2022-05-05 | 2023-06-02 | 北京联合大学 | 一种应急车辆优先的跨交通子区信号协同控制方法 |
CN114973704A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-30 | 浙江商汤科技开发有限公司 | 信号控制策略的生成方法及装置、设备、存储介质 |
CN115100885B (zh) * | 2022-05-25 | 2023-07-04 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 一种面向路段行人过街的上下游绿波参数调整方法 |
CN114822037B (zh) * | 2022-06-01 | 2023-09-08 | 浙江大华技术股份有限公司 | 交通信号的控制方法和装置、存储介质及电子装置 |
CN115171406B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-04-02 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 电子设备及片区的交通控制策略确定方法 |
CN115424460B (zh) * | 2022-08-10 | 2024-02-09 | 上海宝康电子控制工程有限公司 | 一种道路绿波优化方法及系统 |
CN115985091A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-04-18 | 讯飞智元信息科技有限公司 | 一种路段拥堵优化方法及装置、电子设备、存储介质 |
CN115691145B (zh) * | 2023-01-04 | 2023-03-28 | 中国科学技术大学先进技术研究院 | 车道数目调整方法、装置、设备及存储介质 |
CN116758763B (zh) * | 2023-05-06 | 2024-02-20 | 西藏金采科技股份有限公司 | 一种基于车联网的交通数据处理系统及方法 |
CN116740930B (zh) * | 2023-06-12 | 2024-09-17 | 山东高速信联科技股份有限公司 | 一种基于大数据的智慧交通控制系统及方法 |
CN116721548B (zh) * | 2023-08-07 | 2023-12-26 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种跨时段方案安全切换的信号控制方法 |
CN116959275B (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-26 | 济南致业电子有限公司 | 一种城市交通拥堵优化方法及系统 |
CN117334042B (zh) * | 2023-09-28 | 2024-05-24 | 东莞市东莞通股份有限公司 | 一种基于人工智能的智慧交通管理系统及方法 |
CN117831289B (zh) * | 2024-01-04 | 2024-05-24 | 北京明树数据科技有限公司 | 基于大数据的公路交通数据分析系统 |
CN117727190B (zh) * | 2024-02-05 | 2024-05-03 | 浙江黄氏建设科技股份有限公司 | 一种智慧城市车辆分流红绿灯控制方法及系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101046919A (zh) * | 2006-10-12 | 2007-10-03 | 华南理工大学 | 基于交通流相特征的城市交通系统状态可视化评价方法及其应用 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0684094A (ja) * | 1992-09-04 | 1994-03-25 | Mitsubishi Electric Corp | 信号制御装置 |
JP4860030B2 (ja) * | 2000-08-15 | 2012-01-25 | パナソニック株式会社 | 信号制御パラメータ設計方法および装置 |
US6539300B2 (en) * | 2001-07-10 | 2003-03-25 | Makor Issues And Rights Ltd. | Method for regional system wide optimal signal timing for traffic control based on wireless phone networks |
US9076332B2 (en) * | 2006-10-19 | 2015-07-07 | Makor Issues And Rights Ltd. | Multi-objective optimization for real time traffic light control and navigation systems for urban saturated networks |
JP5003546B2 (ja) * | 2007-06-07 | 2012-08-15 | 住友電気工業株式会社 | 交通信号制御システム、交通信号制御装置及び方法、並びに、交通指標算出装置 |
CN103778791B (zh) * | 2012-10-26 | 2016-02-10 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种交通自适应控制方法和装置 |
UA105123C2 (uk) * | 2013-04-08 | 2014-04-10 | Харківський Національний Автомобільно-Дорожній Університет | Спосіб визначення потоків насичення регульованого перехрестя |
CN103559795B (zh) * | 2013-11-07 | 2015-07-15 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种多策略多目标的自适应交通控制方法 |
CN103593987B (zh) * | 2013-11-13 | 2016-01-13 | 福建省视通光电网络有限公司 | 基于多路口信号机进行干线协调控制的方法 |
CN104036644B (zh) * | 2014-05-26 | 2016-03-02 | 江苏科技大学 | 一种智能交通灯控制系统及实现方法 |
CN103985264B (zh) * | 2014-05-30 | 2016-04-20 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种能减少路口排队长度的路口控制系统及方法 |
CN104835335A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-08-12 | 常州市蓝涛物联网科技有限公司 | 路网交通优化控制系统和方法 |
CN104978863A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-10-14 | 宁波工程学院象山研究院 | 一种多维同步优化双向绿波控制方法 |
CN105321347A (zh) * | 2015-09-18 | 2016-02-10 | 西安电子科技大学 | 一种分层次的路网交通拥堵评价方法 |
CN105427631A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-03-23 | 天津通翔智能交通系统有限公司 | 一种多层次自适应扰动抑制交通信号优化的系统及方法 |
CN105741571B (zh) * | 2016-03-23 | 2018-03-20 | 吴鹏翔 | 一种基于实时路况自动调节红绿灯通行模式或时间的系统 |
CN106067248B (zh) * | 2016-05-30 | 2018-08-24 | 重庆大学 | 一种考虑速度离散特性的高速公路交通状态估计方法 |
-
2017
- 2017-02-15 CN CN201710081075.0A patent/CN108428348B/zh active Active
- 2017-10-31 TW TW106137520A patent/TWI766895B/zh active
-
2018
- 2018-02-02 WO PCT/CN2018/075062 patent/WO2018149308A1/zh active Application Filing
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101046919A (zh) * | 2006-10-12 | 2007-10-03 | 华南理工大学 | 基于交通流相特征的城市交通系统状态可视化评价方法及其应用 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于道路交通状态判别的干线动态协调控制优化方法研究;王兹林;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20160115;C034-548 * |
随机条件下交叉口感应信号控制优化研究;景泰;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20150315;C034-1903 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018149308A1 (zh) | 2018-08-23 |
TWI766895B (zh) | 2022-06-11 |
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CN108428348A (zh) | 2018-08-21 |
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