高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

1、第1卷第1期2001年3月交通运输工程学报Journal of Traffic and TranSportation Engineering收稿日期:2001-10-18基金项目:国家自然科学基金资助项目(50078025作者简介:姜桂艳(1 6 -9女9吉林长春人9吉林大学教授9博士9从事交通信息与控制研究.高速公路交通事件自动检测系统与算法设计姜桂艳9温慧敏9杨兆升(吉林大学交通学院9吉林长春130025摘要:据估计发达国家高速公路中60 70 的延误是由交通事件引起的9而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低,自20世纪60年代开始的交通事件自动检测(AID 系统的目

2、标一直是协助交通管理部门处理交通事件,尽管已开发并投入使用了多个AID 系统9但是居高不下的误警率(FAR 和令人失望的检测效果9让一些交通管理者不得不放弃它的使用,为了提高AID 系统的可靠性和实用性9提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架9并以人工神经网络技术为依托9设计了基于单个检测设施的AID 算法,模拟计算表明9基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测,在检测率(DR 误警率(FAR 和平均检测时间(MTTD 方面都优于目标方法9而且由于每个检测器站只需安装一个检测器9也降低了高速公路事件管理系统的建设成本,文献标识码:ADesign o

3、f Freeway Automatic incident Detection System and AlgorithmJIANG G/z -yan 9WEN H/z -mzn 9YANG zhao -sheng(College of TranSportation 9Jilin Uni V erSit y 9C h angc h un 1300259C h ina A b stract :AS h ig h aS 60 to 70 of t h e traffic dela y e X perienced by m otoriStS in de V eloped countricS iS att

4、ri b uted to traffic incident .A Su b Stantial reduction in t h iS dela y can b e ac h ie V ed by earl y detection of t h e incidentS t h at cauSe it and pro m pt reSponSe to di V ert t h e traffic in t h e up-Strea m flo W .S ince t h e late 60S of 21t h 9Auto m atic Incident Detection (AID S y Ste

5、 m S h a V e b een de V eloped and i m ple m ented to h elp traffic m anage m ent aut h oritieS .o W e V er 9h ig h falSe alar m rateS and lo W poor perfor m ance of t h e adopted AID S y Ste m h a V e cauSed So m e aut h oritieS to a b an-don t h e m .To en h ance t h e relia b ilit y 9tranSfera b

6、ilit y and econo m i Z ation of AID S y Ste m 9a fra m e-W or k for free W a y AID S y Ste m W it h t h ree -grade alar m polic y iS put for W ord 9and an AID algorit hm b aSed on t h e Artificial Neural Net W or k S (ANN tec h nolog y t h at onl y need Single detector iS de-Signed .It W aS pro V ed

7、 by Si m ulated data t h at t h e m odel b uilt on one Seg m ent can b e utili Z ed to ot h -er Seg m entS 9and all t h ree m eaSure m entS (DR 9FAR and MTTD are Superior to t h e o bj ecti V e algo-rit hm .Furt h er m ore 9t h e total coSt of free W a y incident m anage m ent S y Ste m can b e redu

8、ced due to onl y Single detector iS needed for one detector Station .K ey words :free W a y ;incident m anage m ent ;auto m atic incident detection ;artificial neural net W or k ;intelligent tranSportation S y Ste m S交通拥挤已经成为全世界大中城市日常生活的一部分,交通拥挤分为高峰期重复出现的拥挤和由于交通事件(事故车辆故障和路面维护等引起的非重复出现的拥挤,美国联邦公路管理局估计

9、 1 由于交通事件引起的拥挤占总拥挤的60%以上预计到2005年该比例会增加到70%这是因为高速公路长时间接近通行能力运行会引发更多的事故而且对于使用年限较长的高速公路会因维护路面而经常关闭某些车道此外由于交通事件引起的拥挤是突然的因而极易引发二次事故为了减少由交通事件带来的负效应许多国家的运输部门建立了高速公路交通事件管理系统交通事件管理系统通过计划和协调手段使处于事故状态的高速公路尽快恢复正常运行交通事件管理系统一般包括事件检测事件性质鉴别救援调度为路上的出行者提供事件信息和替代路线采取控制策略减少事件所在地上游的交通需求<如匝道控制等>等交通事件检测是事件管理系统最基本的组成

10、部分美国加利福尼亚运输局曾经报告即使在非高峰的自由流条件下能够提前1min发现并清理交通事件至少可以减少45min的延误目前有多种多样的事件检测技术从单个司机的电话系统到电子监视系统每种方法都有其优缺点2驾驶员使用电话亭或蜂窝电话公路巡逻队和其它手工检测手段在日常生活中用来向交通管理中心报告事件信息然而从性质上看它们都是不规则的而且要求在当时当地有目击者才行3交通事件自动检测技术的主要优点<至少是潜在的优点>是能克服手工检测的不足因可以全天候全程地发挥作用而受到各国交通工程专家的重视1交通事件交通事件定义为经常发生的非重复性事件它在短时间内会引起道路有效通行能力的下降或交通需求的增

11、加事件一般分为可预测的和不可预测的两类<1>不可预测类交通事故车辆抛锚货物散落不正当驾驶和突发的自然灾害等<2>可预测类大型活动<如体育比赛等>道路修筑和路面养护等对于可预测类的交通事件驾驶员可以预先制订合理的出行计划来降低其影响但对突发事件引起的延误驾驶员却无法事先采取躲避措施这类事件的影响不仅限于交通拥挤还会引起二次事故当交通拥挤时车辆走走停停会引发更多的小事故及汽车抛锚等这样就增加了事件的数量并延长了清除事件的时间因此这种突发性的事件对人员和货物运输方面的影响更大2交通事件检测方法30多年来在研究开发和改进AID方法方面做了大量工作据统计大约有40多个

12、研究机构对此进行了研究4可以从多个角度对AID技术进行分类本文将其分为间接检测方法和直接检测方法绝大多数的AID方法都属于前一种通过交通流的变化来间接地判断交通事件的存在它们通过识别由检测器得到的交通流参数的非正常变化实现这一目的实时交通流参数可用多种手段获得最普通最常用的是感应线圈检测器基于这种检测器的AID 系统往往成本最低但反应速度较慢反应速度慢是因为不论使用何种算法在事件对交通所产生的影响到达最近检测器之前总要损失一部分时间这类方法的另一个缺点是不适合在交通量较低的情况下使用因为这时事件对交通参数几乎没有影响除非事件发生在检测器附近正因为其对交通流的影响较小因而交通管理部门对这类事件的

13、关注程度也很低直接检测方法是指使用图像处理技术来发现停驶车辆的一类方法这类方法实际上是看到发生了交通事件而不是通过交通事件的影响来检测到它的存在从潜在的意义上看在检测速度方面远远胜于非直接检测方法在交通量较低的情况下也能有良好的检测效果但需要更密集地设置检测站<摄像机>需要较高的资金投入才能保证合理的检测可靠性而且气象条件对其影响也较大目前基于交通流参数变化来检测交通事件的方法因其经济方便而成为发展中国家和大多数发达国家AID研究的主要方向常用的间接检测方法包括模式识别方法和统计方法在模式识别方法中又以加利福尼亚算法系列和麦克马斯特算法应用最广近年以人工神经网络为手段的检测方法也很

14、多见统计方法中主要有指数平滑法标准正态分布法贝叶斯算法和自回归移动平均方法30多年来尽管许多人在AID研究与开发中做了大量的工作但投入使用的AID方法并不多见也有部分交通管理者最终放弃了对AID系统的使用Razavi曾用相同的数据对多种AID算法进行了比较结果表明加利福尼亚算法和麦克马斯特算87交通运输工程学报2001年法优于其它算法O在此基础上设计了基于ANN技术的UB AID方法,其各项指标,特别是MTTD 都比上述两种算法优越5O因此本文以UB 的AID 算法为比较的对象,开发更具实用性的AID算法O3AID系统框架的构成AID系统一般有两个组成部分,实时交通信息采集和交通事件检测算法O

15、检测算法所用的交通流参数决定了交通信息采集的手段和方式,如使用流量车道占有率和车头时距等指标,环形线圈检测方式即可满足要求;而使用速度和密度的算法则要求至少使用双线圈的检测方式O不同的检测方式成本也不同O评价AID系统优劣的指标有3个,DRFAR和MTTD O其中DR是指在指定的时间段内检测到的事件占事件发生总数的比例O FAR有多种定义,常见的有3种O第一种是误警数占总决策数(事件决策和非事件决策D的比例O第二种是在一定时间段内误警数占非事件状态总数的比例O第三种是在一定时间段内误警数占事件状态总数的比例O MTTD (Mean Time TO Detect D是在一定时间段内检测每一个事件

16、所用时间的平均值O这3个指标是相互关联的,降低误警率的代价是事件的漏检率提高(DR 下降D和平均检测时间延长O因此,一般将FAR限制在一个可接受的范围内而尽量改善DR和MTTD O以往的AID系统一般首先对实时交通流数据进行预处理,而后通过事件检测算法判断事件是否发生O一旦计算结果为事件状态(或经过指定次数的持续计算后D即触发事件警报,由交通事件的管理者进行相应的处理O这种工作程序不足以充分发挥AID算法的检测作用O因为一方面如果发出的警报是可靠的,则因为较长的检测时间而可能导致更多的车辆进入甚至卷入交通事件中,削弱了AID系统的预警作用O而如果是一个误警的话,则会浪费救援资源,影响同时发生的

17、其它事件的处理和降低有关人员对AID系统的信任O因此从宏观角度看,AID 系统的警报应该有3个层次O第一是要求MTTD尽可能短的一级警报,可用于出行者信息系统,提醒上游的驾驶员对可能发生的拥挤注意(减速改道D O第二是各种指标都居中的二级警报,供交通事件管理者准备救援手段(如通知有关交警医院消防道路部门等D O第三是误警率FAR较低的三级警报,供交通事件救援单位采取救援行动O因此本文提出了如图1所示的AID系统结构框架 O高速公路交通事件自动检测系统与算法设计的移动平均值9以此作为没有随机干扰和交通事件的6正常,交通流参数D交通事件检测是模式识别的过程9为了提高算法的推广能力9就必须尽可能少用

18、或不用有具体时空特征的指标D这里采用实测的交通参数与其相应的移动平均值之比作为的输入信息D不论交通流处于何时何地9何种交通条件9由非事件状态进入事件状态时9该比值都会发生变化9而且常发性事件与突发性事件的变化模式还不一样D因此9使用这种合成指标会使算法具有潜在的推广能力D模型的输出分别为上游和下游检测器所处的交通流状态D 按惯例9事件状态取值为19非事件状态取值为0D 神经网络模型有多种形式9为了与目标算法具有可比性9本文采用算法的三层前向网络D与目标算法不同之处有两点9一是设计了隐层节点自动选择算法9以提高模型的计算精度;二是只用单个路段上下游检测器数据训练神经网络模型9然后用于其它路段的事

19、件检测9以考察其推广能力D5数据来源为了考察ID算法的检测效果9在实际数据难以获得的条件下9往往运用模拟的方式产生大量的事件和非事件状态下的交通流数据9且要求能够反应各种运行条件和几何线形对交通流的影响9即在较短的高速公路路段内9尽可能包括各种几何线形变化驶入驶出匝道和交通瓶颈D加拿大C省道路运输部(MiniStry of TranS-portation andighwayS鉴于事件频发而需要安装检测器的事实9推荐了6横穿加拿大高速公路,(TranS Canadaighway的一段2km路段为模拟的目标路段9见图2D在对其几何线形和交通流进行测量和观测后9运用FRESIM软件分布对不同的交通条

20、件下的各种严重程度及位置(检测区上中下游的事件(事故进行了300次模拟D每次模拟持续35min9其中前15min用于计算交通流参数的移动平均值的初始值9事件发生在第25min9其前的10 min为非事件状态9其后的10min为事件状态D以30S为一个时段采集每个检测站的流量占有率速度和车头时距D6结果分析使用上述的模拟数据及目标算法中关于训练样本(含训练测试样本和测试样本的构成原则9分别对本文设计的算法和目标算法进行了测试9 其过年表目标算法的事件检测效果模型一级报警二级报警三级报警R MTT AR R MTT AR R MTT AR 模型模型模型模型模型平均表本算法的事件检测效果模型一级报警

21、二级报警三级报警R MTT AR R MTT AR R MTT AR 模型模型模型模型模型平均一级警报情况相似该算法在检测率和检测时间方面具有优势而在误警率方面稍差但在三级警报中本文所设计的算法在个指标方面都优于或等于目标算法的相应指标特别是检测率远远高于目标算法这对降低交通事件的负效应具有重要意义结语高速公路事件检测的非直接检测方法是发展中国家和很多发达国家高速公路事件管理系统的重要组成部分交通事件间接检测方法因其经济方便等特性成为发展中国家和发达国家的研究热点本文以提高AI 算法的使用价值和推广能力为目标设计了基于人工神经网络的事件检测算法计算结果表明的确收到了比目标算法更优的效果需要进一

22、步研究的是用实测的数据或其它高速公路的模拟数据对模型的有效性进行检验参考文献,LIN LE J A.uantification of urban freeway con-gestion and analysis of remedial measures R.ederal ighway Administration Washington C.BALKE K N ULLMAN G L.Method for selectingamong alternative incident detection strategies R.Texas Transportation Institute.ROPER.r

23、eeway incident management.NCRPsynthesis of highway practice R.National Re-search Council Washington C.RAZAVI A.A survey of automatic incident detection systems R.Prepared for Province of British Columbia Ministry of Transportation andighwaysVictoria BC Canada.RAZAVI A.evelopment of a new automatic i

24、ncident detection system for freeway using a B-classifier ap-proach.Ph.Thesis at the University of British Columbia Canada.AB ULAI B RITCIE S G.Enhancing the univ-ersality and transferability of freeway incident detec-tion using a bayesian based neural network R.Transportation Research Part C.刘伟铭.高速

25、公路系统控制方法M.北京,人民交通出版社.第期姜桂艳等,高速公路交通事件自动检测系统与算法设计高速公路交通事件自动检测系统与算法设计 作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期： 被引用次数： 姜桂艳， 温慧敏， 杨兆升， JIANG Gui-yan， WEN Hui-min， YANG Zhao-sheng 吉林大学交通学院, 交通运输工程学报 JOURNAL OF TRIFFIC AND TRANSPORTATION ENGINEERING 2001,1(1 46次 参考文献(7条 1.刘伟铭 高速公路系统控制方法 1998 2.Abdulhai B;RITCHIE S G Enh

26、ancing the univ-ersality and tran sferability of freeway incident detection using a bayesian based neural network 1999 3.RAZAVI A Development of a new automatic incident detection system for freeway using a B1classifier approach 1998 4.RAZAVI A A survey of automatic incident detection systems 1995 5

27、.ROPER D H Freeway incident management.NCHRP synthesis of highway p ractice 156 1990 6.BALKE K N;ULLMAN G L Method for selecting among alternativ e incident detection strategies 1993 7.Lindley J A Quantification of urban freeway con-gestion and an alysis of remedial measures 1986 引证文献(46条 1.武林芝.陈淑燕.郑小花 基于主分量分类的交通事件自动检测算法期刊论文-