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基于视频检测的行人过街信号感应控制技术

2022-05-06

来源 :

作者 : 徐新东

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一、行人过街信号控制现状

研究行人过街信号感应控制的第一个背景是道路交通行人闯红灯死亡事故占比高。据最近的道路交通事故统计年报显示,行人和非机动车闯红灯行为造成的死亡事故占信号交叉口总死亡事故人数的25.7%,行人过街安全亟需引起重视。出现这么高的死亡事故占比,我们总结了有以下3点原因:

一是行人遵守信号灯意识弱。在道路无机动车或认为机动车流存在安全的穿越间隙时,行人遵守信号灯意识弱。

二是从众心理使行人群体闯红灯增多。通常等红灯行人群体中的个人闯红灯行为对群体有非常大影响,只要有某个人闯红灯,其他人的从众心理易促使群体闯红灯。

三是信号方案设置的不合理。不合理的信号控制方案使得行人等待时间过长,加剧了行人闯红灯现象。

第二个背景是适合混合通行的信号控制技术缺失,在城市商业区、学校周边、居民区等几种典型人口密集的交通场景中,适合机动车、行人混合通行的信号控制技术理念的缺失,导致道路整体通行效率和质量下降。

第三个背景是随着行人视频检测技术的日趋成熟和稳定,为行人过街信号主动控制的科技化、智能化发展提供了稳定可靠的科技支撑。

目前在行人过街检测及信号控制方面主要有4种模式,定周期控制、行人按钮式、视频检测式、热成像检测式。定周期控制应用较为普遍,方式简单,预设固定配时方案,多时段切换,缺点也很明显,无行人过街时易造成行人绿灯空放,机动车延误增加。

行人按钮式则是完全的行人优先规则,行人按下按钮后,机动车在最短绿灯后立即切换至行人相位,未兼顾机动车通行,行人频繁请求后,信号配时类似固定方案切换。

视频检测式和热成像检测式都是主动检测行人,当首个行人等待时间大于最大等待时间时触发行人相位请求。区别是视频是对行人数量、行走方向等检测,热成像是对行人密度、行人占有率等检测。

随着当前行人检测手段更加多样化、智能化,行人过街信号控制技术得到了一定的发展,但仍存在一些问题和不足之处:

第一,现有的控制技术未考虑在不同场景、不同行人数量的过街等待时间需求,行人数量增加,行人忍耐时间变化,易出现行人群体闯红灯现象。

第二,当前以检测行人为主,未兼顾机动车通行状态,对机动车影响较大。

第三,目前信号控制插入固定行人绿灯时间,无法适用不同行人数量下对过街时间的需求,易出现行人过街绿灯时间浪费或绿灯时间不足两种情形。

二、路段行人过街特性调查分析

在研究过程中我们调查采集了1259个行人过街样本量,调查地点为无锡的通扬路-李巷、五爱路通德桥小学、中山路-大成巷三个不同的的信号控制路段行人过街场景,机动车道均为双向6车道,每个场景覆盖早高峰(7:00~9:00)、平峰(14:00~16:00)、晚高峰(17:00~19:00)/放学高峰(15:00~16:00)时段。主要调查内容包括人行横道长度、宽度、过街行人类型、性别等……

对调查的行人过街数据,采用生存分析方法中的Kaplan-Meier分析法对行人在路段过街信号控制路口红灯期间的等待时间进行研究分析,建立路段行人过街信号控制路口行人等待时间函数,并基于实测数据运用非参数方法,分析得到不同应用场景、不同行人数量、不同出行时段等影响因素下行人过街的最大等待时间阈值。

在行人等待时间的生存函数中,我们发现等待行人数量仅为1~2人时,生存函数显示行人可接受的最大等待时间明显整体陡峭,即行人等待时间较低,当等待行人数量逐渐增加至5~6人时,行人由于等待人数增加相互影响,行人闯红灯行为受到相互的约束,行人可接受等待时间反而增加了,当等待行人数量进一步增加时,由于依赖心理和从众心理,行人从心理上将人群作为对自己的保护,当到达一定数量时,潜意识上认为人群具有过街优先权,此时行人可接受的最大等待时间迅速降低,人群中出现过街“带头人”,在机动车流出现可穿越空挡时率先过街,然后带动了更多的行人闯红灯过街。

在三个场景中,行人的最大等待时间早晚高峰居民区最短,学校区域最长,而商业区的平峰时段要比早晚高峰时段整体的可接受等待时间要高,这点与居民区、学校区刚好相反,这与居民区平峰车流量少和商业区平峰行人出行目的有很大的关系。行人等待数量方面上限阈值商业区和学校区域的略高于居民区。

同时通过对调查的行人过街数据分析,得到人行横道单个行人行人所需的宽度为0.61m,等待每行队列行人进入人行横道平均时间阈值为0.95s,约等于1s。行人平均步速为1.13m/s,这三块也分别列出了各个场景下的平均值。在机动车信号切换阈值方面也分别给出了不同限速下的建议阈值。

三、行人过街信号感应控制

基于视频检测的路段行人过街信号感应控制系统包括行人视频检测器、机动车视频检测器、交通信号控制机、信号灯以及行人过街辅助设施等。其中行人视频检测器布设于人行横道两侧行人驻足等待区附近,杆件位于行人驻足等待区一侧,杆件高度为5m,悬臂0.6m,立杆位置距离行人驻足等待区水平距离2~3m,行人视频检测器安装在悬臂上,向下倾斜一定的角度对准行人等待区、人行横道。

机动车检测器布设于人行横道两侧行人驻足等待区附近,杆件位于行人驻足等待区一侧,杆件高度为5m,悬臂0.6m,立杆位置距离行人驻足等待区水平距离2~3m,行人视频检测器安装在悬臂上,向下倾斜一定的角度对准行人等待区、人行横道。

在基本要求方面主要有以下几点:

  • 充分考虑不同等待行人数量下的不同等待时间的需求,实时对行人最大等待时间进行修正;

  • 行人过街信号配时以不同等待行人数量为基础实时进行绿灯时间计算;

  • 行人绿灯延长时间基于后续到达行人进入检测区域时间间隔进行决策;

  • 行人信号感应控制结合路段行人过街的单点控制或干线协调控制方式;

  • 行人信号感应控制考虑路段机动车通行状态,单点控制或干线协调控制绿波带宽外车头时距超过一定值时,可直接请求行人相位;

  • 基于行人绿灯结束前人行横道上的行人检测,实时优化行人过街清空时间。

路段行人过街信号感应控制方法主要分为行人相位请求、行人过街时间和行人清空时间三个方面。

在行人相位请求方面,行人视频检测器实时检测行人等待区,当行人到达等待区域时,对首个到达行人开启最大等待时间的倒计时。机动车视频检测器实时检测路段机动车通行状态,在单点控制或干线协调控制绿波带宽外时,检测到机动车的车头时距大于某一阈值,立即发起行人相位请求。当机动车车头时距始终低于该阈值时,同时行人等待区域行人数量不断增加,通过预设的不同数量下的不同行人等待时间阈值,取时间最小值发起行人相位请求。

在行人过街时间方面,发起行人相位请求后,信号控制机根据行人等待区的行人数量计算出行人过街初始绿灯时长。其中当等待行人数量低于人行横道每行队列最大行人数量时,行人过街初始绿灯时长为行人过街最小绿灯时间。当等待行人数量大于人行横道每行队列最大行人数量时,行人过街初始绿灯时长为等待行人全部进入人行横道时间、行人穿越人行横道时间之和。等待行人全部进入人行横道时间以行人自觉排成方阵队列进入人行横道为基础,以等待过街行人数量、人行横道宽度等参数作为计算。

当后续行人到达与等待区最后一个行人进入人行横道时刻的时间间隔小于阈值时,此时行人相位绿灯延长预设时间,直到时间间隔大于该阈值或行人绿灯时间达到最大绿时,行人绿灯时间不再延长。

在行人清空时间方面,在行人相位绿灯结束前,当检测到人行横道上仍有行人通行时,延长预设的行人清空时长(全红时间),延长不超过2次。

下面是路段行人过街信号感应控制方法的单点控制和干线协调控制的控制流程图。干线协调控制下行人信号感应控制与单点控制相比,主要是在干线协调绿波带宽之外的时间内发起信号请求,同时行人信号配时需考虑到在不影响协调绿波带的前提下进行行人相位配时优化。

这是我们行人过街信号参数配置软件,包括对行人过街的静态和动态参数设置,单点行人过街信号感应控制参数设置、干线协调行人过街信号感应控制参数设置以及干线协调绿波设置等。

四、系统应用及展望

2020年以来我们在苏州昆山市的长江路–合兴路、长江路–圆明路等5个路口应用了路段行人过街信号感应控制系统,开展了基于视频检测的路段行人过街信号感应控制技术在单点控制和干线协调控制下的应用。我们升级了配备行人过街信号感应控制的信号机程序,在人行横道两侧安装行人视频检测器,经长江路的应用前后数据分析,长江路路段过街行人平均通行延误降低23%以上,机动车平均通行延误降低18%以上;过街行人群体闯红灯现象显著减少;整体通行效率和质量得到有效提升。

在路段行人过街信号感应控制系统应用过程中,我们也发现了几点在实际应用时需要进一步规范和探索的地方:

第一个是规范设置行人、非机动车的过街等待位置,路段行人过街通常有大量的非机动车过街需求,规范行人过街等待区域的同时,规范非机动车过街等待位置,是视频精准检测行人过街的一个重要前提。

第二个是路段非机动车通行数量对行人过街步速的影响。在不同的路段行人过街环境下,非机动车过街数量对整体行人过街的步速有一定的影响,在非机动车过多且无实测值时,可略低于本项目研究的行人平均步速,这也是值得进一步探索研究的一块内容。

注:本文为公安部交通管理科学研究所徐新东在赛文交通网主办的“交通感知与信号控制融合应用实践及发展”线上研讨会的演讲内容。

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