行人過街信號智能優化控制方法探討

張玉鑫 陳雨菲 白霄鵬 林薈子 王悅

摘 要 對行人過街進行精細化信號智能控制研究。基于行人過街特性，研究行人過街速度與數量關系及人車數量換算參數模型;利用視頻處理技術，采用yolov3-cuda算法以俯視視角識別行人及各種車輛。以行人最小/大綠燈時間、車輛最小/大綠燈時間、車輛總延誤及人車數量換算系數為判定條件，實時得出行人過街最優信號配時方案從而提高道路通行效率。

關鍵詞 視頻處理;感應配時;人車協同;人車換算

引言

國內外開展了大量研究，但在行人過街問題上集中為按鍵式信號控制或固定信號配時方式，缺乏對行人過街數量或過街特性的深層分析，易造成信號空放、行人闖紅燈、行人信號不足等問題，致使行人過街混亂、事故頻發等，構成“中國式過馬路”的國際鬧劇[1-2]。基于上述問題，研究行人過街信號智能優化控制至關重要。

1視頻圖像處理

采用yolov3算法，將圖片分割為數個小塊，對中心位于其中的物體進行特征分析，對每個小塊預測B個bounding box及其置信度（confidence score），并預測C個類別概率。

重點識別person、car、motorcycle、bus、truck五類。考慮到實際使用場合大多為俯視視角，使用官方默認數據集效果不理想，因此在應用中使用針對俯視視角訓練的數據集。

其中，通過顏色直方圖與位置分析組合的方式區分是否為同一物體，若下一幀中的某一物體在上一幀的同類物體附近，且顏色特征與上一幀中的物體相似即作為同一物體處理，由此測算物體的運動軌跡以及運動狀態。由于yolov3處理速率較慢，實際使用yolov3-cuda，accuracy>75%時視為檢測成功，在使用cuda的情況下處理速率可達約0.028s/張，可以達到及時（30幀）處理的性能要求[3-4]。

2行人過街特性分析

為獲取行人過街速度與數量的關系，微信號燈配時提供理論依據，本組于長春市、吉林市、松原市、公主嶺市、揚州市選取了部分交叉口進行實地考察觀測，并將考察數據進行擬合，得出適用于本課題的行人過街速度與數量關系：式中，表示行人過街速度;表示行人過街數量。3人-車協同的信號配時

車輛總延誤采用均衡延誤模型：

式中，表示車輛總延誤;表示飽和流率;表示到達率;表示車輛紅燈時間。行人過街車、人數量換算參數模型如下：

式中，Vc、VP表示行人過街速度及車輛在交叉口行駛速度;NP表示行人過街數量，檢測器檢測車輛數量;TP、TC表示行人過街時間及車輛通過交叉口時間;表示車輛在交叉口內行駛距離，通常取10米，表示行人過街距離，數值視交叉口情況而定;h表示為飽和車頭時距，通常采用2秒;α為調整系數即為動態參數，可根據管理理念決定;表示為當前車輛起動總損失時間（單位/秒），車輛數為1/2/3時，ts分別為3/5/6秒，車輛數超過3輛時，ts取6.5秒。

其中，行人最小、最大綠燈時間，車輛最小、最大綠燈時間和D0可根據實地調研進行調整。

3結束語

本項目構建了行人過街信號智能優化控制方法，通過分析行人過街特性，研究行人過街數量等因素與過街時長的級配關系;利用視頻處理技術，研究行人人群數量快速估計方法;結合地感線圈與其他傳感器信號得到的車輛信息，構建行人過街信號優化配時方法，從而優化行人過街組織和管理，提高道路通行效率和道路安全程度。

本項目的創新點在于：

（1）視頻檢測中通過顏色直方圖與位置分析組合的方式區分是否為同一物體;

（2）通過人、車經過行人過街區域的時間關系構建人、車換算參數模型，構建人-車協同的配時方案;

（3）在人、車換算參數模型中插入調整系數，使得模型更加靈活，適用范圍更廣。

參考文獻

[1] 陳白磊，彭國雄.行人交通控制信號設置方法研究[J].中國公路學報，2001，5（1）：73-77.

[2] 李娜.路段行人過街信號與交叉口信號協調控制研究[D].東南大學碩士論文.南京：東南大學，2004：27-29.

[3] 楊曉光.行人交通信號控制方法研究[J].中國公路學報，2001（7）： 23-27.

[4] 趙靖，馬萬經，楊曉光.考慮下游交叉口的路段行人過街優化控制模型[J].同濟大學學報（自然科學版），2014，42（10）：1536-1542.

作者簡介

張玉鑫（1999-），女，吉林省公主嶺人;在讀本科，研究方向：交通工程。