基于全车牌识别数据的高速公路交通拥挤识别研究.docx

基于全车牌识别数据的高速公路交通拥挤识别研究余丰茹1 ，单飞1，张晓楠2，代小瑞1，高王翠1（1.河南省交通科学技术研究院有限公司，河南 郑州 450006；2. 咸阳市规划设计研究院，陕西 咸阳 712000）摘要：针对目前高速公路交通拥挤尚无统一的识别标准，基于河南省高速公路全车牌识别数据研究提出在路网实际混合交通流状态下高速公路交通拥挤识别标准，并给出不同设计速度的高速公路交通非常畅通、畅通、轻度拥挤、中度拥挤、严重拥挤对应的平均行程速度阈值，可用于快速识别交通拥挤地点、拥挤类型、拥挤持续时间等信息，为高速公路管理决策提供依据。关键词：高速公路 全车牌识别 交通拥挤 识别标准 平均行程速度阈值Study on freeway traffic congestion Identification based on vehicle license plate recognition dataYu Fengru1；Shan Fei1， Zhang Xiaonan2， Dai Xiaorui1， Gao Wangcui1（1.Henan Transportation Research Institute Co.， Ltd. Zhengzhou Henan 450006，China；2. Urban&Rural Palnning Design Institute Of Xianyang，Xianyang Shanxi 712000，China）Abstract: For the freeway traffic congestion is no uniform identification standards at present， Study proposes freeway traffic congestion identification standards of actual mixed traffic flow based on vehicle license plate recognition data of Henan Province，and gives average travel speed threshold corresponding traffic status that is very smooth， smooth， mild congestion， moderate congestion， severe crowding of different design speed freeway. The results can be used to quickly identify traffic congestion place， congestion type，congestion duration and other information， that can provide the basis for highway traffic management decisions.Key words: freeway; vehicle license plate recognition; traffic congestion; identity standards，average travel speed threshold随着交通量的快速增长和交通需求的不断增加，尽管是高速公路，也不可避免会产生交通拥挤和交通阻塞。这一方面加重了对高速公路交通组织和管控压力，另一方面，也在一定程度上成为制约经济社会稳定发展的“瓶颈”。目前，高速公路交通拥挤识别技术的核心功能是利用各种检测设备实时采集交通数据，并依据相关理论与方法快速识别得到交通拥挤发生的时间地点等信息。但是由于视频监控设备的视野范围有限、工作人员劳动强度较大、地点线圈装置的道路覆盖范围较小、浮动车的数量往往不足等诸问题，该技术的应用效果普遍不够理想1。相比，基于全车牌识别的交通信息采集技术具有工作连续性强、数据精确度高、检测样本量大等优点，是数据分析和决策支持的理想数据源，有利于提高计算的精度。本文利用河南省高速公路全车牌识别数据，以一定时间间隔内路网平均行程车速为核心指标，通过数据分析、挖掘得出路网不同拥挤程度的判别标准，以识别交通拥挤的拥挤点分布、拥挤类型、拥挤持续时间等信息，为交通管理部门及时把握拥挤路段现场状况、制定合理有效的交通拥挤疏导策略等提供有力的信息支撑，更可为公众提供交通信息服务，提高路网综合运行效率。1 高速公路交通拥挤类型和特征高速公路交通拥挤通常分为以下两种类型2：一是由于过大的交通需求造成道路设施超载所引起的常发性交通拥挤。如节假日、黄金周等交通出行高峰时间段，不受限制的入口匝道、出口匝道排队和收费站收费等。二是由于高速公路上的各种突发交通事件使得道路的通行能力低于当时的交通需求造成的偶发性交通拥挤。如交通事故、车辆停驻、货物掉落、气候恶劣等。交通拥挤一般具有四个特征3，即拥挤强度、持续时间、影响空间和拥挤程度，如表1所示。表1 交通拥挤特征及常用变量拥挤特征涵义常用变量拥挤强度交通拥挤影响评价区域内出行者出行效率的高低通常通过路段的行程速度和单车或路段延误来反映拥挤程度受到交通拥挤影响的车辆数或人数通常通过路段流量具体体现持续时间交通拥挤影响评价区域内拥挤状态在交通设施上的持续时间长度通常用保持在交通拥挤状态的时间描述影响空间交通拥挤在评价区域内交通设施之间的扩散范围通常用受影响路段的数量或长度描述2 基于全车牌识别数据的高速公路交通拥挤识别方法合理确定交通拥挤识别方法是准确识别交通拥挤的前提条件和基础，目前我国对高速公路的交通拥挤识别方法尚未有统一的定义，仅依据理想条件下交通密度对高速公路基本路段的服务水平进行了划分。在世界范围内对于是否处于高速公路交通拥挤状态的判别，大多数国家和地区使用行程速度的大小进行拥挤强度的划分。但由于交通环境、道路基础设施条件、驾驶习惯等不同，世界各个城市对于利用速度界定拥挤等级的阈值各不相同。在美国，不同州和地区于对速度阈值的界定也有所不同。美国交通运输部在高速公路上，以64km/h的平均行程速度作为拥挤评判标准，以56km/h作为严重拥挤判别界限。联邦公路局采用72km/h的平均行程速度作为交通拥挤判别的基础，路段严重拥挤界限为45km/h。加州运输局规定在高速公路上56km/h为交通拥挤判别界限。另外，犹他州和圣地亚哥运输部门将64km/h作为高速公路交通拥挤的判别标准456。在其他国家，日本道路公团将40km/h以下的道路运行速度、处于低速行驶或反复停车、启动的车列连续1km以上、持续15分钟以上的交通状态作为高速公路交通拥挤的判别界限7。 本文选择路网平均行程速度作为评价判别交通拥挤的指标，根据全车牌识别的收费数据，高速公路路段区间平均行程速度计算方法如下：首先根据车辆在入口收费站、出口收费站的进出站时间，计算车流平均行程时间，然后由收费站i和j间的路段距离就可以计算区间平均行程速度。即：tij=1Qk=1Qtkj-tki； vij=Ltij式中，tij为车流在收费站i和j之间的平均行程时间；tki为第k辆车的在收费站i的入站时间；tkj为第k辆车的在收费站j的出站时间；Q为收费站i至收费站j之间的车流量。vij为收费站i和收费站j之间的区间行程速度；L为收费站i和收费站j之间的区间距离。3 基于全车牌识别数据的高速公路交通拥挤识别标准确定由于不同的速度阈值会造成一次拥挤影响范围、持续时间的不同，进而造成交通拥挤识别结果的差异。因此，科学确定不同拥挤程度对应的速度阈值成为识别交通拥挤的关键。本文采用传统交通流理论的交通拥挤强度阈值划分方法，即通过绘制平均行程速度累计频率曲线，对不同分界点进行标识，进而确定实际不同设计速度条件下高速公路不同交通拥挤程度对应的速度阈值。利用2013年3月27日31日5天300多万条的河南省高速公路全车牌识别收费数据，选取了不同设计速度的路段，绘制其平均行程速度累计频率曲线，分别计算出不同设计速度的高速公路上的85%、50%、30%、15%速度分位点，作为交通非常畅通与畅通、畅通与轻度拥挤、轻度拥挤与中度拥挤、中度拥挤与严重拥挤等不同拥挤强度的阈值分界点。为保证研究结果的准确性，对采集到的原始数据进行了必要的数据质量控制，通过对数据的过滤清理、数据集成和数据格式转换等工作，将筛选预处理后的数据作为分析基础数据。最终绘制出设计速度分别为120km/h、100km/h、80km/h的高速公路混合交通流平均行程速度累计频率曲线，如图1图3所示。不同设计速度高速公路的交通拥挤程度划分标准具体标定结果见表2。图1 高速公路（设计速度120km/h）混合交通流平均行程速度累计曲线图2 高速公路（设计速度100km/h）混合交通流平均行程速度累计曲线图3高速公路（设计速度80km/h）混合交通流平均行程速度累计曲线表2 不同设计速度高速公路混合交通流交通拥挤程度阈值划分标准拥挤程度设计速度（km/h）12010080非常畅通1059475畅通86，105）81，94）64，75）轻度拥挤72，86）70，81）56，64）中度拥挤60，72）58，70）48，56）严重拥挤0，60）0，58）0，48）4 案例分析选取长济高速轵城至邵原段（设计速度为120km/h）为研究对象，提取2013年3月29日8:0012:00的全车牌识别联网收费数据进行基础数据实例分析。选取路段的车流平均行程速度在质量控制后的时间序列图如图4所示。图4 质量控制后路段平均行程速度时间序列图根据表3交通拥挤判别标准，从图4中可以得出，路段轻度拥挤时段为8：008：30，8：509：45，10：0511：00，中度拥挤时段为8：308：50，11：1011：20，11：5012：00，其余时段为畅通时段。所得的交通拥挤识别结果如表3所示。表3 交通拥挤识别结果拥挤开始时刻拥挤结束时刻拥挤持续时间/min拥挤类型08:0008:3030轻度拥挤08:3008:5030中度拥挤08:5009:4555轻度拥挤09:4510:0520畅通10:0511:0055轻度拥挤11:0011:2010中度拥挤11:2011:3515轻度拥挤11:3511:5520畅通11:5512:005中度拥挤5 结语本文选取平均行程速度为评价指标，基于河南省高速公路全车牌识别数据研究提出了高速公路实际混合交通流状态下交通拥挤强度识别标准，给出了交通流非常畅通、畅通、轻度拥挤、中度拥挤、严重拥挤对应的平均行程速度阈值，具有较强的实用价值，可为交通管理部门动态掌握高速公路交通运行状态，及时识别交通拥挤的拥挤点分布、拥挤类型、拥挤持续时间等信息，科学制定交通拥挤疏导方案，实施科学化、智能化交通管理提供有力支持。参考文献:1姜桂艳，常安德，牛世峰.基于车牌识别数据的交通拥挤识别方法J， 哈尔滨工业大学学报，2011，43(4).2王江锋.高速公路交通拥挤状态自动识别方法研究D；吉林大学硕士学位论文，2004.3刘梦涵.面向特大城市的分层次交通拥挤评价模型及算法D.北京交通大学博士学位论文，2008.4Lisco T.E.A Procedure for Predicting Queues and Delays on Expressways in Urban Core AreasR.Boston，MA:Central Transportation Planning Staff，1983.5Lomax，T.，Margiotta，R.，andTruner S. 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