稀疏道路交通事件地空联合检测方法

摘要

本发明公开了一种稀疏道路的交通事件地空联合检测方法，该方法通过在稀疏道路路段安装视频摄像机，进行固定位置的路段交通事件检测，并结合无人飞机沿路飞行侦察，进行移动的道路交通事件检测。当道路交通事件发生在视频摄像机和无人飞机的监测范围之内时，即为检测到交通事件。本发明通过地空交通检测设备联合检测，既发挥了固定视频摄像机的定范围、连续的交通事件检测优势，也发挥了移动无人飞机的灵活、间断的交通事件功能，实现了地空交通检测设备的交通事件检测功能互补，有效提高了交通事件的检测范围和检测率。

权利要求

1.一种稀疏道路交通事件地空联合检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)按固定间隔将待测稀疏道路划分成多个路段，收集每个路段的交通指标，运用聚类分析法进行危险路段的聚类分析，输出路段数据集的分类结果，确定最危险路段的数据集，选择最危险路段为交通检测设备的监控路段；

(2)在所述最危险路段的中央安装视频摄像机，使所述视频摄像机按固定时间间隔旋转180°，检测停驶车辆；

(3)在无人飞机的机载云台上安装摄像机，所述无人飞机沿所述监控路段飞行，检测停驶车辆；

(4)如停驶车辆仅发生在所述视频摄像机的监控范围内，则确定为1起交通事件；如停驶车辆仅发生在所述无人飞机摄像机的监控范围内，则确定为1起交通事件；如被视频摄像机和无人飞机摄像机同时检测到同一停驶车辆，则确定为1起交通事件；

步骤(1)中所述每个路段的交通指标为该路段的事故数、死亡人数、受伤人数和经济损失；

步骤(3)中所述无人飞机沿监控路段飞行的方式为单向飞行或多次折返飞行；

在步骤(2)、步骤(3)中，检测停驶车辆的方法为人工观察或视频自动识别。

2.根据权利要求1所述的稀疏道路交通事件地空联合检测方法，其特征在于：步骤(2)中所述视频摄像头每1-3分钟旋转180°。

3.根据权利要求1所述的稀疏道路交通事件地空联合检测方法，其特征在于：步骤(3)中无人飞机的飞行高度为50-80米。

说明书

稀疏道路交通事件地空联合检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及智能交通领域，特别是涉及一种稀疏道路交通事件地空联合检测方法。

背景技术

[0002] 在城市交通监控系统中，固定线圈、高清卡口、视频摄像机等设备已被广泛采用，用于交通数据的采集、交通事故的自动检测等。中国专利公开号CN101540101公开了一种道路交通事故检测方法，该方法选取交通占有率作为交通事故检测的主要参数，并以速度参数作为辅助，来判断是否有交通事故发生。中国专利公开号CN104103171A公开了一种双截面交通事故检测方法，该方法选取道路的两个截面，获取两个截面的交通参数、时钟漂移率和数据修复系数，进而提高双截面交通事故检测算法的检测效果。

[0003] 上述两种交通事故检测方法主要应用在较高流量的连续交通流中，而稀疏道路主要分布于我国西部地区，其公路网密度较低，道路车流量低，车辆运行速度较快且往往处于人口稀少区域。由于车流量低，一旦发生交通事故，交通事故所在道路断面上下游的交通参数指标基本上不发生变化，因此，传统的城市道路和高速公路的交通事故检测技术无法直接应用到稀疏道路的交通事故检测当中。

[0004] 另外，现有的稀疏道路交通事故检测方法主要依赖于传统的线圈、微波、红外和视频检测设备进行交通事故检测，但是稀疏道路的车流量低、里程长、出入口间距大，如利用现有的检测方法，通过分析交通流参数的变化来判别交通事故的发生，需要铺设大量的交通检测设备，不仅投资大，而且交通事故检测效果欠佳。

发明内容

[0005] 为解决上述技术问题，本发明提供一种投资小、检测效果好的稀疏道路交通事件联合检测方法。为此，本发明的技术方案如下：

[0006] (1)按固定间隔将待测稀疏道路划分成多个路段，收集每个路段的交通指标，运用聚类分析法进行危险路段的聚类分析，输出路段数据集的分类结果，确定最危险路段的数据集，选择最危险路段为交通检测设备的监控路段；

[0007] (2)在所述最危险路段的中央安装视频摄像头，使所述视频摄像机按固定时间间隔旋转180°，检测停驶车辆；

[0008] (3)在无人飞机的机载云台上安装摄像机，所述无人飞机沿所述监控路段飞行，检测停驶车辆；

[0009] (4)如停驶车辆仅发生在所述视频摄像机的监控范围内，则确定为1起交通事件；如停驶车辆仅发生在所述无人飞机摄像机的监控范围内，则确定为1起交通事件；如被视频摄像机和无人飞机摄像机同时检测到同一停驶车辆，则确定为1起交通事件。

[0010] 优选的是，所述每个路段的交通指标为该路段的事故数、死亡人数、受伤人数和经济损失。

[0011] 优选的是，步骤(2)中所述视频摄像机每1-3分钟旋转180°。

[0012] 优选的是，步骤(3)中所述无人飞机沿监控路段飞行的方式为单向飞行或多次折返飞行，无人飞机的飞行高度为50-80米。

[0013] 在步骤(2)、步骤(3)中，检测停驶车辆的方法为人工观察或视频自动识别。

[0014] 本发明的有益效果如下：

[0015] 通过视频摄像头和无人飞机进行联合交通事件检测，既发挥了固定视频摄像机的定范围和连续的交通事件检测优势，也发挥了无人飞机的灵活、间断的探测交通事件功能，实现了地空交通检测设备的交通事件检测功能互补，有效地提高了交通事件的检测范围和检测率。另外，在交通事件高发路段安装视频摄像机，提高了检测交通事件的针对性，减少了固定检测器的数量，从而降低了投资规模，提高了稀疏道路的交通事件检测效益比。

附图说明

[0016] 图1是本发明中进行危险路段聚类分析的流程图；

[0017] 图2是本发明中视频摄像机的交通事件检测方法图；

[0018] 图3是本发明中无人飞机单向飞行的交通事件检测方法图；

[0019] 图4是本发明中无人飞机折返飞行的交通事件检测方法图；

[0020] 图5是本发明中视频摄像机和无人飞机联合交通事件检测的方法图。

具体实施方式

[0021] 下面结合附图和具体实施例对本发明的稀疏道路交通事件地空联合检测方法进行详细说明。

[0022] 以新疆库尔勒至库车高速公路第7标段为例，该标段长200km，进行稀疏道路交通事件地空联合检测，包括以下步骤：

[0023] (1)首先进行聚类分析。参见图1的聚类分析流程图，具体步骤如下：

[0024] a)按5km的定长间隔划分稀疏道路，收集每个定长子路段的事故数、死亡人数、受伤人数和经济损失四个指标；

[0025] b)从定长子路段的数据集中随机选取4个样本作为聚类中心；

[0026] c)将每个定长子路段的样本聚类到离自己最近的4个聚类中心之一，将路段样本分为4类；

[0027] d)计算每个聚类中心的均值(路段的事故数、死亡人数、受伤人数和经济损失)，并用新均值替换原来的聚类中心；

[0028] e)如果聚类中心改变，则执行步骤b)；如果聚类中心未改变，则执行步骤f)；

[0029] f)输出4类路段数据集，确定最危险的路段集，选择最危险路段为交通检测设备的监控路段。

[0030] 根据聚类分析法的结果从中选取一段5km长的危险路段，并要求检测系统在5分钟内检测到交通事件。

[0031] (2)在该危险路段的中央均匀布设3个视频摄像机，视频摄像头的单向检测范围为300m，使所述视频摄像头每2.5分钟旋转180°，检测停驶车辆。

[0032] (3)在无人飞机的机载云台上安装摄像机，所述无人飞机沿所述危险路段飞行，检测停驶车辆。在本实施例中，无人飞机飞行的速度为30km/h，飞行高度为60m、侦测视野范围为150米。

[0033] (4)如停驶车辆仅发生在所述视频摄像机的监控范围内，则确定为1起交通事件；如停驶车辆仅发生在所述无人飞机摄像机的监控范围内，则确定为1起交通事件；如被视频摄像机和无人飞机摄像机同时检测到同一停驶车辆，则确定为1起交通事件。

[0034] 在步骤(2)、步骤(3)中，检测停驶车辆的方法为人工观察，也可以利用视频自动识别技术进行自动检测。

[0035] 参见图2-图5，检测结果如下：

[0036] 用单一视频摄像机进行交通事件检测，在5分钟内，检测到的交通事件发生率为35.75％。

[0037] 用视频摄像机和单向飞行的无人飞机同时进行交通事件检测，检测的到交通事件发生率为44.33％。

[0038] 用视频摄像机和折返飞行的无人飞机同时进行交通事件检测，检测到的交通事件发生率为47.81％。

[0039] 本发明结合稀疏道路的实际特点，组合运用视频摄像头和无人飞机检测交通事件发生率，提出了稀疏道路交通事件地空联合检测方法。