基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價系統的製作方法

2023-09-18 08:22:05 1

專利名稱：基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價系統的製作方法
技術領域：
本實用新型涉及城市交通系統的狀態評價技術，特別涉及一種基於數 據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價系統。
背景技術：
城市交通擁擠是影響我國經濟發展和居民生活質量的重要問題。實施 交通信號控制策略以減少延誤；發布實時交通信息以誘導車輛行駛乃保持 路網動態均衡和緩解交通擁擠的交通管理措施。這兩種交通管理措施均以 交通狀態，特別是對交通擁擠程度的有效評價為前提。我國公安部和建設 部共同制定的《城市道路交通管理評價指標體系》將"交通負荷度"和"交 叉路口阻塞率"作為城市道路交通管理科學化的重要指標。採用高峰期道 路網交通負荷度來反映城市中心區域交通需求在時間上的集中程度，是一 天中最不利狀況下的供求矛盾的緊張程度。採用交叉路口阻塞率來衡量整 個路網的飽和程度，是檢査交通管理效果、制定交通需求管理對策、提出 交叉口改造規劃建設方案的依據。周期性阻塞交叉路口是指一定時間內經 常出現阻塞的交叉口 (不是隨機或意外原因引起的)。信號燈控制交叉口 若3次綠燈顯示車輛未通過路口的為嚴重阻塞。
專利號為WO2005064565-A1的發明專利公開了一種提供交通狀態信 息的方法，在交通狀態標識文本，尤其是利用車輛定位檢測設備的GPS 信息判斷車輛平均速度，通過擁擠檢測設備的平均速度預設值判別交通狀 態。該提供交通狀態信息的方法採用速度參量來判別信號控制交叉口狀 態，這對於控制參數變化的交叉路口來說是不太合適的，當信號控制參數 變化時延誤時間部分將會改變，判別參量的閾值也隨之而改變。
專利號JP2006085511-A的發明專利公布了一種通過道路交通感應器 或探測在擁擠區域行駛所積累的時間序列數據的交通信息預測系統。同時 考慮到周內星期、法定假期等時間因素，對擁擠區域的檢測數據通過聚類 方法用各種各樣的類別進行交通狀態評價。發明專利(ZL02113826.5)公布了一種基於視頻車輛光學特徵識別匹配 的交通流量檢測系統。該系統採用機器視覺技術，採集城市交通道路或高 速高等級公路任意路段兩個或兩個以上不同位置車道上行駛的車輛圖像， 識別出車輛的光學特徵，通過對不同位置採集和識別的車輛光學特徵匹配 結果，計算出該路段上車輛通行能力包括車流量、密度、車速、車距、逆 行、超速、滯留技術指標，為交通系統工程提供智能化管理必需的交通流 景梓,
發明專利(ZL200510040621.3)公開了一種交通信號控制系統運行模式 自適應轉換方法，將實時交通需求分成輕交通、中交通和重交通三種狀態， 由此作為交通信號控制系統運行模式自適應轉換的判別參數。
由此可見，基於實時交通數據特徵以揭示交通流運動機理的交通系統 狀態評價系統或方法，是保證交通信號控制系統有效性的一項關鍵技術， 但目前尚鮮有涉及。

實用新型內容
本實用新型的目的在於克服現有技術存在的缺點和不足，提供一種在 檢測方法、數據處理和狀態評價等方面實用性強，判斷準確性高，適用範 圍廣的基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價系統。
本實用新型的目的通過下述技術方案實現基於數據特徵的城市信號 控制路口交通狀態檢測和評價系統，包括車輛狀態檢測單元、控制狀態監 測單元、信號採集單元、微處理單元(UCPU)、數據傳輸單元、數據處 理單元(CPU)、交通狀態顯示單元，其中車輛狀態檢測單元和控制狀態 監測單元並行與信號採集單元信號連接後，信號採集單元還與微處理單元 (UCPU)、數據傳輸單元、數據處理單元(CPU)、交通狀態顯示單元依 次信號連接，所述微處理單元(u CPU)還與實時數據存儲單元信號連接， 所述控制狀態監測單元與交通信號燈信號連接。
所述控制狀態監測單元為交通信號燈控制狀態監測電路，它可監測交 通信號燈的燈色狀態。
所述車輛狀態檢測單元為基於地點斷面的車輛運動狀態的交通檢測 器，它可採用各種接觸式或非接觸式交通檢測原理和檢測技術，例如電磁 感應式車輛檢測線圈。車輛狀態檢測單元採集車輛經過交通檢測區域的交通流的實時信號波形。
所述微處理單元包括在線傳輸實時交通數據的接口電路，以及由便攜 式電腦離線傳輸歷史數據的接口電路。
本實用新型實現基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和 評價的方法，包括下述步驟——
A、 在信號控制交叉口特定道路斷面採集持續時間不低於35天的實時
信號波形，構造交通流特徵參量；
B、 對交通流特徵參量進行信號濾波，獲取飽和交通流的樣本總體；
C、 計算飽和交通流的樣本總體的均值、標準差和極值，作為飽和交 通流狀態判別函數；
D、 實時檢測城市信號控制交叉口交通流向綠燈相位的信號波形，構 造交通流向特徵參量序列；
E、 將交通流向特徵參量序列代入綠燈相位狀態判別模型，構造綠相 狀態判斷序列；
F、 將綠相狀態判斷序列代入交通流向狀態判別模型，判斷交叉口交 通流向的交通狀態；
G、 可視化顯示信號控制交叉口的車道服務水平。 所述步驟A包括如下具體步驟
Al、在信號控制交叉口入口車道選擇距離停車線不大於20米的路段 設置交通檢測器。儘量避免在不同流向車輛行駛軌跡交匯處、或受掉頭車 輛影響的路段內設置交通檢測器；
A2、設置交通檢測器的交通檢測區域為沿車輛行駛方向的長度，以能 辨識每輛車運動軌跡為宜；
A3、車輛狀態檢測單元採集車輛經過交通檢測區域的交通流的實時信 號波形；控制狀態監測單元採集交通信號燈的綠燈信號波形。選取採集時 間不低於5周/ 7天/ 24小時的連續檢測時間；
A4、信號採集單元分別採集車輛狀態檢測單元和控制狀態檢測單元的 實時信號波形、綠燈信號波形，然後輸入微處理單元；
A5、微處理單元對信號採集單元傳來的實時信號波形、綠燈信號波形 進行數據預處理，並將預處理後的交通流和交通信號燈實時交通數據經過 數據傳輸單元傳輸到數據處理單元，並同時保存到實時數據存儲單元；A6、實時數據存儲單元保存不少於7天的交通流和交通信號燈實時交
通數據，以備一旦數據傳輸單元出現故障後，由可攜式電腦接收實時數據
和歷史數據；
A7、如圖3所示，數據處理單元選擇35天連續的歷史數據構造隨著 交通密度(Occupancy)變化且具有穩定極小值的車輛時距(Headway)作為飽 和交通流特徵參量，車輛時距的單位為秒(sec)。
所述步驟B包括如下具體步驟
Bl、數據處理單元對步驟A7產生的飽和交通流特徵參量進行數據預 處理，去掉異常值，修復缺失值，產生有效特徵參量；
B2、數據處理單元對步驟B1產生的有效特徵參量進行信號濾波，去 掉綠燈相位期間起步加速、停車減速、高速行駛通過交叉口等非排隊車輛 飽和流數據，以獲取飽和交通流特徵參量的樣本總體。
所述步驟C包括如下步驟
Cl、數據處理單元將步驟B2的樣本總體按照工作日早高峰期、工作 曰晚高峰期、工作日非高峰期、工作日晚間、周末白天、周末晚間等時間 段劃分飽和交通流樣本子集。計算各樣本子集的均值五,、標準差^和極 小值M/""
C2、數據處理單元根據各樣本子集的均值《、標準差 和極小值^T/
計算飽和交通流樣本子集狀態判別函數
判別函數下限= min {M",, (- 2ct, )}
判別函數上限^=g.+2c7,.
所述步驟D包括如下詳細步驟
Dl、按照步驟A1 A3採集實時信號波形和綠燈相位波形；
D2、數據處理單元在綠燈相位時間內，將實時信號波形劃分為不少於
5個時間片段，計算時間片段交通流向特徵參量並構造交通流向特徵參量序列。
所述步驟E包括如下詳細步驟
El、數據處理單元在步驟D2所產生的交通流向特徵參量序列中去掉 綠燈相位時間的第一個起步加速時間片段(也稱前損失時間)和最後一個 可能的減速停車時間片段(也稱後損失時間)，將剩餘的時間片段作為綠
6相狀態判斷序列；
E2、綠相狀態判斷序列中任意一個時間片段，若交通流向特徵參量A,
滿足Ae(&,&)，則該時間片段稱為飽和片段；反之，則稱為非飽和片 段；
E3、若某一綠相狀態判斷序列中沒有飽和片段或只有若干個不連續的 飽和片段，表示該交通流向車道內沒有或只有少量積存的排隊車輛，車輛 可以快速通過交叉口，則稱該綠相狀態判斷序列為自由綠相；
E4、若某一綠相狀態判斷序列中連續的飽和片段數小於總片段數的 2/3，表示該交通流向車道內積存的排隊車輛可以全部消散，則稱該綠相狀 態判斷序列為通暢綠相；
E5、若某一綠相狀態判斷序列中連續的飽和片段數大於總片段數的 4/5，表示該交通流向車道在綠燈相位時間一直處於消散排隊車輛的飽和流 狀態，甚至可能還會積存一部分排隊車輛等待下一個綠燈相位的到來，則 稱該綠相狀態判斷序列為飽和綠相。
所述步驟F包括如下詳細步驟
Fl、數據處理單元將綠相狀態判斷序列依時間順序排列，滑動判斷交 叉口交通流向的交通狀態。考慮連續三個以上的綠相狀態判斷序列 F2、若連續三個以上的自由綠相，則該交通流向為自由通行狀態； F3、若連續三個以上的自由綠相中包含若干個通暢綠相，則該交通流 向為通暢狀態；
F4、若連續三個以上的自由綠相或通暢綠相中包含若干個不連續的飽 和綠相，則該交通流向為輕度擁擠狀態；
F5、若連續三個以上的自由綠相或通暢綠相中包含連續二個飽和綠 相，則該交通流向為中度擁擠狀態；
F6、若連續三個以上的自由綠相或通暢綠相中包含連續三個飽和綠 相，則該交通流向為重度擁擠狀態；
F7、若綠相狀態判斷序列中包含了連續二個以上的非正常綠相狀態判 斷序列，很可能是由於下遊路口重度擁擠或堵塞造成車輛排隊蔓延至本交 叉口使得交通秩序混亂，則該交通流向為堵塞狀態。
所述步驟G包括如下詳細步驟
Gl、交通狀態顯示單元採用由冷色至暖色的顏色漸變，可視化地表示信號控制路口通暢、擁擠、堵塞狀態下的車道服務水平。六種顏色代表六
級車道服務水平
G2、藍色表示交通流向為自由通行狀態時，車道服務水平為A級； G3、淺藍色表示交通流向為通暢狀態時，車道服務水平為B級； G4、綠色表示交通流向為輕度擁擠狀態時，車道服務水平為C級； G5、黃色表示交通流向為中度擁擠狀態時，車道服務水平為D級；
G6、橘黃色表示交通流向為重度擁擠狀態時，車道服務為水平E級； G7、紅色表示交通流向為堵塞狀態時，車道服務水平為F級。 本實用新型適用利用交通實時數據分析進行的各種交通工程技術活 動，如短時間尺度的交通信號控制、交通信息發布、交通流動態分配、車 輛路徑導航、緊急事件調度和城市交通運行管理，以及中長時間尺度的交 通組織、交通規劃、道路維護和道路改造計劃等城市道路交通管理及決策 活動。
本實用新型相對於現有技術具有如下的優點及效果(1)直觀明了， 易於應用；本實用新型是一種在複雜環境下利用交通數據特徵以評價城市 交通系統狀態的可視化的系統，判斷過程簡單、方便，其結果以可視化形 式描述信號控制交叉口交通流的動態變化趨勢，將交通管理評價指標體系 賦予實操性很強的執行步驟，非常便於交通管理部門及城市規劃部門應 用。(2)判斷準確性高；本實用新型實現基於數據特徵的城市信號控制路 口交通狀態檢測和評價的方法的採集持續時間不低於35天的實時數據作 為基礎構造和優化用於評價飽和交通流的狀態判別函數，而且每隔1 3 個月，均需利用前35天的歷史數據進行定期更新和調整，所以數據採集 全面，對交通狀態反映的準確性好。(3)適用範圍廣；本實用新型適用利 用交通實時數據分析進行的各種交通工程技術活動，應用面較廣；特別可 利用智能交通系統提供的交通數據建立狀態判別模型，應用於治理交通堵 塞，從質上提高現有道路網的交通管理水平，以較小的費用來改善道路網 交通的整體運行效率，為道路交通管理提供決策支持。


圖1為實用新型系統的結構示意圖； 圖2為本實用新型的工作流程圖；圖3為交通流狀態參量基本圖4為綠燈相位交通狀態判別模型；
圖5為信號控制交叉口交通流向狀態判別模型及可視化表達； 圖6為城市中心區交叉口實施案例交通流向狀態序列表。
具體實施方式
下面結合以城市中心區信號控制交叉口為實施案例及附圖對本實用 新型作進一步詳細的描述。 實施例
如圖l所示，本實用新型基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態 檢測和評價系統，基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價 系統，包括車輛狀態檢測單元、控制狀態監測單元、信號採集單元、微處 理單元(uCPU)、數據傳輸單元、數據處理單元(CPU)、交通狀態顯示 單元，其中車輛狀態檢測單元和控制狀態監測單元並行與信號採集單元信 號連接後，信號採集單元還與微處理單元(UCPU)、數據傳輸單元、數 據處理單元(CPU)、交通狀態顯示單元依次信號連接，所述微處理單元 (ii CPU)還與實時數據存儲單元信號連接，所述車輛狀態監測單元與交 通信號燈信號連接，所述車輛狀態檢測單元採集車輛經過交通檢測區域的 交通流的實時信號波形。
所述控制狀態監測單元為交通信號燈控制狀態監測電路，它可監測交 通信號燈的燈色狀態。
所述車輛狀態檢測單元為基於地點斷面的車輛運動狀態的交通檢測 器，它可採用各種接觸式或非接觸式交通檢測原理和檢測技術，例如電磁 感應式車輛檢測線圈。
所述微處理單元包括在線傳輸實時交通數據的接口電路，以及由便攜 式電腦離線傳輸歷史數據的接口電路。
如圖2所示，由本實用新型系統實現基於數據特徵的城市信號控制路 口交通狀態檢測和評價的方法，包括下述步驟——
A、 在信號控制交叉口特定道路斷面採集持續時間不低於35天的實時 信號波形，構造交通流特徵參量；
B、 對交通流特徵參量進行信號濾波，獲取飽和交通流的樣本總體；C、 計算飽和交通流的樣本總體的均值、標準差和極值，作為飽和交 通流狀態判別函數；
D、 實時檢測城市信號控制交叉口交通流向綠燈相位的信號波形，構 造交通流向特徵參量序列；
E、 將交通流向特徵參量序列代入綠燈相位狀態判別模型，構造綠相 狀態判斷序列；
F、 將綠相狀態判斷序列代入交通流向狀態判別模型，判斷交叉口交 通流向的交通狀態；
G、 可視化顯示信號控制交叉口的車道服務水平。 執行步驟A具體包括如下步驟
Al、在信號控制交叉口西進口直行車道，選擇距離停車線上遊lm處 設置交通檢測器。儘量避免在不同流向車輛行駛軌跡交匯處、或受掉頭車 輛影響的路段內設置交通檢測器；
A2、設置交通檢測器的交通檢測區域為沿車輛行駛方向的長度，長度 一般不超過2米，使其能辨識每輛車運動軌跡；
A2、設置交通檢測器的交通檢測區域為沿車輛行駛方向的長度，以能 辨識每輛車運動軌跡為宜；
A3、採用車輛狀態檢測單元，24小時不間斷地採集車輛經過交通檢 區域的交通流的實時信號波形；採用控制狀態監測單元實時監測交通信號 燈的綠燈狀態，即交通信號燈的綠燈信號波形；
A4、信號採集單元分別採集車輛狀態檢測單元和控制狀態檢測單元的
實時信號波形、綠燈信號波形，然後輸入微處理單元；
A5、微處理單元對信號採集單元傳來的實時信號波形、綠燈信號波形 進行數據預處理，並將預處理後的交通流和交通信號燈實時交通數據經過 數據傳輸單元傳輸到數據處理單元，並同時保存到實時數據存儲單元；
A6、實時數據存儲單元保存35天的交通流和交通信號燈實時交通數 據，以備一旦數據傳輸單元出現故障後，由可攜式電腦接收實時數據和歷 史數據；
A7、如圖3所示，數據處理單元選擇35天連續的歷史數據構造隨著 交通密度(Occupancy)變化且具有穩定極小值的車輛時距(Headway)作為飽 和交通流特徵參量，車輛時距的單位為秒(sec)。執行步驟B具體包括如下步驟
Bl 、數據處理單元對步驟A7產生的飽和交通流特徵參量進行數據預處理，去掉異常值，修復缺失值，產生有效特徵參量；
B2、數據處理單元對步驟B1產生的有效特徵參量進行信號濾波，去掉綠燈相位期間起步加速、停車減速、高速行駛通過交叉口等非排隊車輛飽和流數據，以獲取飽和交通流特徵參量的樣本總體。
執行步驟C具體包括如下步驟
Cl、數據處理單元將步驟B2的樣本總體按照工作日早高峰期、工作日晚高峰期、工作日非高峰期、工作日晚間、周末白天、周末晚間等時間段劃分飽和交通流樣本子集；選擇工作日晚尖峰時間為17:00:00 19:00:00，計算該時間段樣本子集的均值五^、標準差^和極小值^T/"^
五5 = 2.44
cr5 =0.51A/z、 =1.43
其中S為工作日晚高峰所屬的數據子集。
C2、數據處理單元計算飽和交通流晚高峰樣本子集狀態判別函數下限和上限，分別為
判別函數下限= min {M/"s, (￡s - 2o"s)} = min {1.43,1.42} = 1.42
判別函數上限&+2^=3.46
執行步驟D具體包括如下步驟
Dl、按照步驟A1 A3實時採集交叉口西進口直行車道交通流信號波形和綠燈相位波形；
D2、在晚高峰期間內，該流向綠相長度根據交通流量自適應調節38s^g"4s，則數據處理單元選擇時間片段長度為IOS，將綠燈相位期間交通流信號波形劃分為5個時間片段。計算各時間片段交通流向特徵參量並構造交通流向特徵參量序列。
執行步驟E具體包括如下步驟
El、數據處理單元在步驟D2所產生的交通流向特徵參量序列中去掉綠燈相位時間的第1和第5時間片段(分別稱前、後損失時間)，由第2 4時間片段的交通流向特徵參量序列代入綠相狀態判別模型，構造綠相狀態判斷序列，如圖4所示；
E2、綠相狀態判斷序列中任意一個時間片段，若交通流向特徵參量A,滿足A<& ,&p)，則該時間片段稱為飽和片段；反之，則稱為非飽和片段；
E2、綠相狀態判斷序列中任意一個時間片段，若交通流向特徵參量A,滿足A 則該時間片段稱為飽和片段；反之，則稱為非飽和片
段；
E3、若某一綠相狀態判斷序列中沒有飽和片段或只有若干個不連續的飽和片段，表示該交通流向車道內沒有或只有少量積存的排隊車輛，車輛可以快速通過交叉口 ，則稱該綠相狀態判斷序列為自由綠相；
E4、若某一綠相狀態判斷序列中連續的飽和片段數小於總片段數的2/3，表示該交通流向車道內積存的排隊車輛可以全部消散，則稱該綠相狀態判斷序列為通暢綠相；
E5、若某一綠相狀態判斷序列中連續的飽和片段數大於總片段數的4/5，表示該交通流向車道在綠燈相位時間一直處於消散排隊車輛的飽和流狀態，甚至可能還會積存一部分排隊車輛等待下一個綠燈相位的到來，則稱該綠相狀態判斷序列為飽和綠相。
E3 、若某一綠相狀態判斷序列中沒有飽和片段或只有若干個不連續的飽和片段，表示該交通流向車道內沒有或只有少量積存的排隊車輛，車輛可以快速通過交叉口 ，則稱該綠相狀態判斷序列為自由綠相；
E4、若某一綠相狀態判斷序列中連續的飽和片段數小於總片段數的
2/3，表示該交通流向車道內積存的排隊車輛可以全部消散，則稱該綠相狀態判斷序列為通暢綠相；
E5、若某一綠相狀態判斷序列中連續的飽和片段數大於總片段數的4/5，表示該交通流向車道在綠燈相位時間一直處於消散排隊車輛的飽和流狀態，甚至可能還會積存一部分排隊車輛等待下一個綠燈相位的到來，則稱該綠相狀態判斷序列為飽和綠相。
執行步驟F具體包括如下步驟
Fl、數據處理單元將綠相狀態判斷序列代入交通流向狀態判別模型。選擇連續三個綠相狀態判斷序列作為判別序列，得到西進口直行車道交通流向狀態序列，如圖5所示F2、若連續三個的自由綠相，則該交通流向為自由通行狀態；F3、若連續三個的自由綠相中包含若干個通暢綠相，則該交通流向為通暢狀態；
F4、若連續三個的自由綠相或通暢綠相中包含若干個不連續的飽和綠相，則該交通流向為輕度擁擠狀態；
F5、若連續三個的自由綠相或通暢綠相中包含連續二個飽和綠相，則該交通流向為中度擁擠狀態；
F6、若連續三個的自由綠相或通暢綠相中包含連續三個飽和綠相，則該交通流向為重度擁擠狀態；
F7、若綠相狀態判斷序列中包含了連續二個以上的非正常綠相狀態判斷序列，很可能是由於下遊路口重度擁擠或堵塞造成車輛排隊蔓延至本交叉口使得交通秩序混亂，則該交通流向為堵塞狀態。
執行步驟G具體包括如下步驟
Gl、交通狀態顯示單元採用冷色至暖色的顏色漸變，可視化地表示信號控制路口通暢、擁擠、堵塞狀態下的車道服務水平。六種顏色代表六級車道服務水平，如圖5所示
G2、藍色表示交通流向為自由通行狀態時，車道服務水平為A級；G3、淺藍色表示交通流向為通暢狀態時，車道服務水平為B級；G4、綠色表示交通流向為輕度擁擠狀態時，車道服務水平為C級；G5、黃色表示交通流向為中度擁擠狀態時，車道服務水平為D級；G6、橘黃色表示交通流向為重度擁擠狀態時，車道服務為水平E級；G7、紅色表示交通流向為堵塞狀態時，車道服務水平為F級。圖6為城市中心區交叉口實施案例在工作日晚尖峰時間段內(17:00:00 19:30:00)的交通流向狀態序列表。
本實用新型適用利用交通實時數據分析進行的各種交通工程技術活動，如短時間尺度的交通信號控制、交通信息發布、交通流動態分配、車輛路徑導航、緊急事件調度和城市交通運行管理，以及中長時間尺度的交通組織、交通規劃、道路維護和道路改造計劃等城市道路交通管理及決策活動。
上述實施例為本實用新型較佳的實施方式，但本實用新型的實施方式並不受上述實施例的限制，其他的任何未背離本實用新型的精神實質與原
13理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應為等效的置換方式，都包含在本實用新型的保護範圍之內。
權利要求1、基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價系統，其特徵在於包括車輛狀態檢測單元、控制狀態監測單元、信號採集單元、微處理單元、數據傳輸單元、數據處理單元、交通狀態顯示單元，其中車輛狀態檢測單元和控制狀態監測單元並行與信號採集單元信號連接後，信號採集單元還與微處理單元、數據傳輸單元、數據處理單元、交通狀態顯示單元依次信號連接，所述微處理單元還與實時數據存儲單元信號連接，所述控制狀態監測單元與交通信號燈信號連接。
2、 根據權利要求1所述的基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀 態檢測和評價系統，其特徵在於所述微處理單元包括在線傳輸實時交通 數據的接口電路，以及由可攜式電腦離線傳輸歷史數據的接口電路。
3、 根據權利要求1所述的基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀 態檢測和評價系統，其特徵在於所述車輛狀態檢測單元為基於地點斷面 的車輛運動狀態的交通檢測器。
4、 根據權利要求1所述的基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀 態檢測和評價系統，其特徵在於所述控制狀態監測單元為交通信號燈控 制狀態監測電路。
專利摘要本實用新型提供基於數據特徵的城市信號控制路口交通狀態檢測和評價系統，本實用新型系統包括車輛狀態檢測單元、控制狀態監測單元、信號採集單元、微處理單元、數據傳輸單元、數據處理單元、交通狀態顯示單元，其中車輛狀態檢測單元和控制狀態監測單元並行與信號採集單元信號連接後，信號採集單元還與微處理單元、數據傳輸單元、數據處理單元、交通狀態顯示單元依次信號連接，所述微處理單元還與實時數據存儲單元信號連接，所述控制狀態監測單元與交通信號燈信號連接。本實用新型適用利用交通實時數據分析進行的各種交通工程技術活動，具有直觀明了、易於應用、判斷準確性高、適用範圍廣的優點。
文檔編號G08G1/01GK201262784SQ20082020134
公開日2009年6月24日 申請日期2008年9月28日 優先權日2008年9月28日
發明者葉麗萍, 翁小雄 申請人:華南理工大學