為提高視頻數(shù)據(jù)用于交叉口運(yùn)行評(píng)估的處理效率并實(shí)現(xiàn)交叉口問題實(shí)時(shí)診斷,提出了一種使用結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)、以車頭時(shí)距為主要分析對(duì)象的方法。首先利用流量曲線可復(fù)現(xiàn)性快速查找高峰時(shí)段;然后僅基于車頭時(shí)距曲線實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)與信控方案的同步比對(duì),并提出了從信號(hào)控制方案和車道兩方面進(jìn)行交叉口效率綜合評(píng)估方法;最后以動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和灰色聚類方法,由實(shí)際數(shù)據(jù)識(shí)別出車道車頭時(shí)距曲線的5種類型,并提出了相應(yīng)的問題及優(yōu)化方案,可用于低效車道及相位的問題診斷。 

【文章來源】：同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

視頻數(shù)據(jù)屬性及其類型

設(shè)備未完整采集上述所有信息時(shí)會(huì)標(biāo)記缺失屬性，圖2為某設(shè)備24h過車車牌漏檢數(shù)-時(shí)刻分布，該數(shù)據(jù)可以用于支持智能設(shè)施運(yùn)行檢測(cè)，也可作為后續(xù)做車牌屬性相關(guān)分析如外地車標(biāo)記、車型組合等時(shí)的擴(kuò)樣依據(jù)。原始數(shù)據(jù)存在同一車道連續(xù)2條數(shù)據(jù)過車時(shí)間完全一致的情況（此類異常占本次數(shù)據(jù)比例小于0.1%），為設(shè)備上傳記錄前對(duì)未成功獲取過車時(shí)間的記錄，以鄰近前一條過車數(shù)據(jù)時(shí)間戳補(bǔ)全導(dǎo)致，應(yīng)及時(shí)修正：對(duì)非高峰時(shí)段采用前后2次正確記錄的時(shí)間戳對(duì)異常數(shù)據(jù)做線性插值補(bǔ)全；而高峰期間此類異常對(duì)后續(xù)計(jì)算影響較大，故對(duì)整段高峰數(shù)據(jù)剔除不用。

進(jìn)一步處理過程中可能觀察到其他異常，如單位時(shí)間流量急劇下降又迅速恢復(fù)、全日流量曲線嚴(yán)重震蕩且多日交通完全不具可復(fù)現(xiàn)性等如圖3，應(yīng)及時(shí)剔除。經(jīng)上述處理并做全面性、一致性評(píng)價(jià)后，第1組共有5個(gè)交叉口數(shù)據(jù)各向數(shù)據(jù)完整、準(zhǔn)確，另外有4個(gè)交叉口雖缺失1到2個(gè)方向的數(shù)據(jù)，但獲取到的數(shù)據(jù)完整性較好，予以保留；第2組僅第1個(gè)交叉口滿足要求，下文單口分析方法說明均以其（下稱示例交叉口）作為示例，其交通設(shè)計(jì)如圖4，各向車道由內(nèi)向外從1開始依次編號(hào)。

【參考文獻(xiàn)】：
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