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一种道路交通状态识别方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:(1)将道路划分为若干车道,提供交通流检测器,用以提供交通流数据,并以车道为单元进行统计,且该统计设置有统计周期;(2)测算出步骤(1)中各车道检测出的道路数据平均值;(3)将本统计周期的道路数据与前一统计周期的道路数据进行积累平滑处理,得到积累道路数据O:设On为前一周期的积累道路数据,则On+1为当前周期的积累道路数据,设积累因子为α(1>α>0),有:O=On=Oav????(n=1)O=On+1=Oav×α+On×(1?α)????(n>1)其中α表示该算法的反应能力,取值越大,反应能力越强,抗干扰能力越弱。通常道路数据采集周期越短,α取值越小,反之α取值越大;Oav为步骤(2)中测算出的本周期的道路数据平均值;(4)设定道路数据阈值,并根据该设定的道路数据阈值进行交通状态预测与判断,其中道路数据阈值包括道路数据上限阈值及道路数据下限阈值:当步骤(3)中的积累道路数据大于道路数据上限阈值时,则判定当前交通状态为拥堵;当步骤(3)中的积累道路数据小于道路数据上限阈值而大于道路数据下限阈值时,则判定当前交通状态为排队状态;当步骤(3)中的积累道路数据小于道路数据下限阈值时,则判定当前交通状态为畅通。 |