申请/专利权人：广州北环智能交通科技有限公司

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN118212774A

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/017;G07B15/06

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.18#公开

摘要：本发明涉及高速公路收费站拥堵评价技术领域，且公开了一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、数据清洗和预处理；S3、数据融合与出行序列生成；S4、路网匹配；S5、指标计算；S6、收费站拥堵评价分级；S7、收费站拥堵成因分析与治理。该高速公路收费站拥堵评价与处理方法，以海量高速公路收费站、门架流水数据以及道路卡口车牌识别数据为基础，首先进行数据清洗及预处理流程获得可用的基础数据集，通过数据融合流程得到所有车辆的出行序列，并通过路网匹配流程获取高速收费站对应的数据集合，用于收费站运行指标计算，建立了收费站拥堵评价指标体系。

主权项：1.一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集首先采集收费站流水、ETC门架过车数据以及道路卡口车牌识别数据作为基础数据；S2、数据清洗和预处理收费站和门架流水数据可能出现异常数据，包括异常数据、冗余数据、错检数据、漏检数据情况，需在路网匹配前对基础数据进行数据清洗和预处理，针对异常无效数据和检测多次产生的冗余数据，直接筛选出来剔除，同时针对被对向门架错检产生的数据，将门架路段信息融入到交通模型，根据模型中的路段拓扑关系获取门架路段序列，判断异常过车逻辑，将错检数据进行修正，并且针对数据异常或者未被有效识别导致的漏检数据，利用收费站数据和门架数据相互进行补充校验，根据路段拓扑关系获取门架路段序列，利用均值插补法对缺失的门架数据进行补全；S3、数据融合与出行序列生成根据车牌信息，将收费站流水数据、门架过车数据以及卡口车牌识别数据进行关联匹配，然后以通过时间升序进行排列，即可获得每一个高速公路行驶车辆的过车序列vehi＝{d1，d2，…，…，dn}，并且从高速公路收费站两端延伸到城市道路；S4、路网匹配根据门架与收费站经纬度信息与高速公路网信息进行匹配，得到带节点的高速公路路网数据，然后按照统计时间间隔将融合后数据分配到特定的高速公路路段，即每个路段的数据集合可以表示为：Linki＝{Gantryi1，Exi1，Gantryi2，Exi2，…，Gantryin，Exin}其中Linki是高速公路路网中第i个路段的数据集合，n是数据间隔数量，假如以5分钟进行统计，则在一天统计时间内为288，Gantryin为第i个路段的第n个时间间隔的门架过车数据，主要包含车牌号码、车辆类型、通过时间、路段里程信息，Exin是第i个路段在第n个时间间隔当前时段内所有通过车辆关联的收费流水数据，主要包含车牌号码、车辆类型、进出站时间信息，基于收费站与相邻门架路段之间的拓扑关系，提取收费站对应的路段数据集合，根据高速收费站各运行指标定义，计算高速收费站运行指标如进站流量、出站流量、出站行程时间比；S5、指标计算针对高速收费站管理需求、出行者出行感受以及实际运行特征，高速公路收费站拥堵评价指标体系分为运行状态、致因分析、治理方案选择3个维度共10个指标，其中运行状态指标包括进站行程时间比、出站行程时间比，致因分析指标包括单位时间通过的流量波动系数、单位通过流量的时间波动系数，方案选择指标包括进出站各车型流量构成、进出站各车道流量构成、进出站流量及饱和度、进出站车流不均衡系数、衔接路段拥堵级别、衔接路段红绿灯最近距离；S6、收费站拥堵评价分级利用指标体系中的运行状态指标，根据进出站行程时间比分别评价收费站的进出站拥堵情况，对收费站拥堵等级进行划分；S7、收费站拥堵成因分析与治理利用指标体系中的致因分析指标，单位时间通过的流量波动系数和单位通过流量的时间波动系数进行收费站拥堵成因分析，可分为内因和外因两大类，其中，指标低于阈值则为收费站内因导致拥堵，指标大于阈值则为外因导致拥堵，再结合指标体系中的治理方案选择指标，对收费站拥堵的具体成因和治理方案选择展开分析，内因主要包括三类：收费站流量过大，可考虑增加车道或者智能化改，收费站流量大且进出站车辆不均衡，潮汐现象明显，可考虑设置潮汐车道，收费站流量大，且大型货车占比较高，可考虑增加货车通道或设置转运站，外因主要包括两类：衔接路段流量过大，倒灌至收费站，衔接交叉口距离过近，影响收费站通行效率，对于外因导致拥堵，需充分调研和勘察收费站的现场情况，研究多路网协同精细化治理与优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州北环智能交通科技有限公司 一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法

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