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交通管制的方法、系统、存储介质及电子设备 

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申请/专利权人:中科世通亨奇(北京)科技有限公司

摘要:本公开提供一种交通管制的方法、系统、存储介质及电子设备。方法包括:获取并预处理历史交通信息,得到历史交通数据;基于历史交通数据,得到时间序列的差分阶数;计算时间序列的自相关函数和偏自相关函数,确认自回归阶数和移动平均阶数;根据差分阶数、自回归阶数和移动平均阶数,构建自回归差分移动平均模型,得到交通信号灯周期时间;采集实时交通视频及其视频帧,获取视频帧中的车辆区域;通过相邻的视频帧中的车辆区域,得到车辆位置和预测速度;解决了交通灯的控制机制灵活度低,自动化程度低的问题。基于所述交通信号灯周期时间和预测速度,计算绿波带长度,生成信号灯亮灯策略。解决了交通灯的控制机制灵活度低,自动化程度低的问题。

主权项:1.一种交通管制的方法,其特征在于,所述方法包括:获取并预处理历史交通信息,得到历史交通数据,所述历史交通数据包括时间序列和根据时间序列排列的交通数据;基于所述历史交通数据,得到所述时间序列的差分阶数;计算所述时间序列的自相关函数和偏自相关函数,确认自回归阶数和移动平均阶数;根据所述差分阶数、所述自回归阶数和所述移动平均阶数,构建自回归差分移动平均模型;基于所述自回归差分移动平均模型,得到交通信号灯周期时间;采集实时交通视频及其视频帧,获取视频帧中的车辆区域;通过相邻的视频帧中的车辆区域,得到车辆位置和预测速度;基于所述交通信号灯周期时间和预测速度,计算绿波带长度,生成信号灯亮灯策略;利用自回归差分移动平均模型预测得到未来时间的交通流量,根据预测的路口处的各个方向的交通流量指定交通信号灯的周期时间;所述通过相邻的视频帧中的车辆区域,得到车辆位置和预测速度,包括:检测所述车辆区域,并对所述车辆区域进行特征提取,得到车辆区域特征值;利用卡尔曼滤波公式,匹配当前视频帧的车辆区域和前一个视频帧中的车辆区域,生成车辆的运动模型和观测信息;根据所述运动模型和所述车辆的观测信息,得到所述车辆位置和所述预测速度;所述基于所述交通信号灯和预测速度,计算绿波带长度,生成信号灯亮灯策略,包括:计算所述绿波带长度的公式为:L=V*T;其中,T为所述交通信号灯周期时间,V为所述预测速度,L为所述绿波带长度;设定所述信号灯亮灯策略为在L长度的道路中的路口处,实行绿波通行控制模式。

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