无信号路口交通流数据的视频采集与统计分析

陈 旸，万 超，王 璐

（安徽工业大学 管理科学与工程学院，安徽 马鞍山 243032）

在城市交通系统中，车辆和行人交互的混合交通流研究占据主要地位，其中最重要的就是无信号灯控制的路口行人过街问题。混合交通流视频采集系统集合了前期视频图像处理、交通参数识别和原始资料编辑等众多功能，与传统模式下的交通信息收集技术相比具有诸多优势。

景超[1]对行人违法行为及过街方式进行讨论，所依据的基本参数包括了人车交通流规模特性、人车交通流速度特性、人车交通流延误特性和人车避让心理距离特性，建立了韦布尔分布模型来研究行人过街特性。杜江升[2]研究了行人过街的速度特性，首先采用控制变量法和单因素方差法对不同行为模式的选择进行分析，根据多元Logistic回归分析建立梯度违章速度变化的模型。陈鹏等[3]基于可辨识矩阵的属性，提取未标记道路青少年行人过马路的决定规则。Niaz等[4]对达卡十字路口的人行横道通过速度和等待时间进行微观层面的研究，收集了560名行人的过街相关数据，开发了2个多线性回归（MLR）模型。结果表明，行人的过路速度与交叉口控制类型、性别、年龄、交叉类型、交叉组大小、符合控制方向的行为以及交叉位置有关。Gruden等[5]使用微模拟工具对行人行为进行建模，测试了在模型校准过程中应用神经网络的可能性。Irena等[6]在克罗地亚奥西耶克市收集到市内中小学放学后儿童过马路的速度参数，根据神经网络和多线性回归开发了2个儿童穿越路口模型。

1 混合交通流视频采集和数据提取

1.1 无信号路口标线的处理

为了方便从视频处理中提取数据，我们首先需要在车道上标出距离，使之容易看出车辆到人行横道的车头距以及车辆在每个距离区间的行驶速度等数据。在路中间有栏杆的路口，在距离斑马线迎车面30 m的位置粘贴上颜色鲜艳的胶带，这样可以计算出车辆在这几个区间内的平均速度；在马路中间没有栏杆的路口，通常采用标记特殊点位的方法，在马路旁边的绿化带上有着许多种类繁多的花丛和树枝，可以将30、20、10 m的位置点位附着在比较显眼的树枝和花丛上，在数据提取时可以通过这些替代的位置点位计算出车辆在这几个位置区间内的平均速度。

1.2 具体拍摄地点及操作

拍摄地点：马鞍山市内无信号路口（马鞍山钢铁建设有限公司门口、雨山路第二小学门口、新亚百货路口、马钢汽运门口、瑞祥家园东门路口）。

拍摄方法：在人行道旁绿化带中展开折叠的人字梯，通过人力将小米摄像头和充电宝置于花坛顶、公交站顶部和树枝处等方便放置摄像头的位置，并用胶布固定住摄像头来拍摄视频。每8 h收取1次充电宝回去充电，视频拍摄每天从8点到17点，共计拍摄22 d。

1.3 视频数据的基本处理过程

在完成拍摄获取所需视频数据后，再通过电脑软件对视频数据进行进一步的加工处理。处理流程如图1所示。

图1 视频数据处理流程图

1.4 视频读取的参数

（1）行人数量。分为单人通过、双人通过和多人通过等3种情况。

（2）来车数量。车辆占据车道的多寡关系到司机判断通过斑马线时减速或者通过的依据，我们将其分为单车道来车、两车道来车且车辆相距近和两车道来车且相距较远等3种情形。

（3）行人和车辆的行为模式。行人在通过马路时，存在避让和加速通过的情况，而车辆相应也会有加速或者减速的行为。

（4）车辆通过30～20 m、20～10 m和10～0 m三个距离区间的平均速度。

（5）行人通过路口的平均穿越时间。

（6）行人通过路口的平均穿越速度。

2 统计分析

2.1 行人穿越速度特征

行人在穿越没有信号灯控制的路口时会小心翼翼地向前试探，通过肢体行为来告诉来往的车辆自己将要穿越人行横道，在确定车辆会避让自己时，就会以较快的速度快速通过。由于穿越干扰区时聚集的人群规模不同会影响车辆对避让人群的判断，从而让穿越的人群根据车辆的避让情况来改变自己穿越的速度，本次研究主要对穿越人群分为单人穿越、双人穿越和多人穿越，这3种穿越情形下行人速度分布如图2所示。从图2可以看出，行人速度类似于正态分布，这说明较少行人步速处于两个极端，较多行人步速处于中间值。单人规模、双人规模、多人规模的平均速度分别为1.03、0.93、0.85 m/s，说明行人在通过干扰区时，穿越速度会受到旁边路人的影响，在人群聚集的情况下，穿越人行横道时会降低其速度。

图2 行人速度分布

2.2 车辆速度特征

车辆在道路上行驶时，会受到相邻车道车辆的干扰，在无信号路口人车系统中，这种干扰的程度会得到加强，在选择是否避让行人时，驾驶人员也会同样参考相近道路上车辆的避让状态。基于双车道不同来车情形下车速分布直方图如图3所示。

图3 车速分布

从图3可以看出，在来车数量不同以及车辆位置不同的情况下，相对的各个分组的车速占比情况也有所区别。单辆车的速度分布大部分处于2～5 m/s的区间内，大多处于低速通过或者避让状态；2辆车情形下有很大一部分速度分布在9～10 m/s的区间内，而其他的速度占比较少，说明大部分时间2辆车高速通过人行横道；在距离较远的2辆车进入无信号路口的人车干扰系统中，较大一部分速度也分布在9～10 m/s的区间内，同时在低速区间也占据很大部分，说明在此情况下车辆通过人行横道的情况比较两极化，有高速通过干扰区的，也有缓慢通过避让行人的情况。

2.3 人车干扰中车辆的统计分析

通过统计收集到的数据显示，车辆在距离路口30～10 m的区间内车速与30 m外区域的车速无明显变化，在遇到行人穿越路口时，车速变化通常在距离路口10～0 m的区间范围内，所以本文规定30～10 m的区间为车辆的反应距离，车主通过这段区间时观察人行横道上行人通过的情况，来选择是否制动；规定10～0 m的区间为制动距离，车主在这段区间内来选择是否进行车辆制动，从而减速避让行人。在处理视频的过程中，我们观察到车辆选择不避让行人时，车辆通常不会降速，而是会以原速度通过路口，少部分情况下，原来缓慢行驶的车辆会加速冲过路口，所以在研究车辆速度时，要区分车辆的避让情况，车辆直接通过为人让车的情况，车辆等待即为车让人的情况。不同通行状态下车辆的速度分布如图4-图6所示。

从图4-图6可以看出，人让车情况下（车通过），车辆全程平均速度大致分布在7～10 m/s的区间内，反应区间的速度大致分布在6～10 m/s的区间内，制动区间的速度大致分布在9～10 m/s的区间内；车让人情况下（车等待），车辆平均速度大致分布在2～5 m/s的区间内，反应区间的速度大致分布在6～10 m/s的区间内，制动区间的速度大致分布在1～4 m/s的区间内。人让车情形下车辆的平均速度比车让人情形下的车辆平均速度快4.74 m/s。

图4 反应区间速度分布

图6 全程平均速度分布

2.4 人车干扰中行人的统计分析

人让车情形下的行人穿越路口的平均时间为t无；车让人情形下的行人穿越路口时间为t干。2种情形下的行人穿越路口的时间分布如图7所示。可以求得在2种情形下平均穿行时间：t无=7.80 s，t干=7.64 s，当车让人时，行人穿越时间会减少0.16 s，即当车辆选择避让行为时行人会选择加速通过干扰区。

图5 制动区间速度分布

图7 行人过街时长分布

3 结束语

本文通过对马鞍山部分路口进行视频采集和获取数据，并利用SPSS软件进行统计分析，相关结果：

（1）无信号路口行人穿越速度近似服从正态分布，将穿越人群分为单人、双人和多人时，单人规模的平均速度最快，双人次之，多人的平均速度最慢，说明行人穿越干扰区的平均速度与同行的人数有关。

（2）将进入干扰区的车辆按照单车道车辆、相距近的两车道车辆和相距较远的两车道车辆原则分类，单辆车接近无信号路口的干扰区时，大部分车辆选择避让行人，减速通过干扰区；在相距近的两车道车辆接近干扰区时，车辆多为不减速避让行人，直接通过干扰区；在相距较远的两车道车辆接近干扰区时，车辆既有减速避让行人的情况，也有直接通过的情况。

（3）在车辆穿越全程、反应区间和制动区间内，人让车情形比车让人情形下的车辆平均速度要快，说明行人穿越行为对车辆的速度有影响，其中在制动区间的速度变化最大，行人对车辆的干扰也最大。

（4）人让车情形比车让人情形下的行人平均穿越时间要慢。