基于視頻檢測的信號交叉口左轉(zhuǎn)車輛非法變道監(jiān)測系統(tǒng)

謝晨 劉子健 馬永建 郭映志 彭麗如

摘要：通過對左轉(zhuǎn)車輛非法變道現(xiàn)象的研究，分析其對交通流產(chǎn)生的影響，并且根據(jù)左轉(zhuǎn)車輛非法變道的特征進行違法車輛的識別與檢測。

關(guān)鍵詞：左轉(zhuǎn)車輛；違法變道；視頻檢測；智能交通

引言

在早晚高峰時期，道路車流量大，左轉(zhuǎn)車輛較多，致使左轉(zhuǎn)車道出現(xiàn)長排隊現(xiàn)象，一些想要左轉(zhuǎn)的機動車在直行車道前行過程中緩慢移動，尋找時機，進而強行變道進入左轉(zhuǎn)車道。根據(jù)《中華人民共和國道路交通安全法》第四十五條：機動車遇有前方車輛停車排隊等候或者緩慢行駛時，不得借道超車或者占用對面車道，不得穿插等候的車輛。雖然該行為違反法律，但是由于該違法行為不易發(fā)現(xiàn)，處罰困難，所以仍有許多司機存在僥幸心理，導致該違法行為一直存在。

車輛強制變道過程中既可在左轉(zhuǎn)車通行時強行插入左轉(zhuǎn)車道，又可隨時改為直行從而逃避交警追責，且機動車違法變道插隊時，變道起始點離路口較遠，違法行為隱蔽。國內(nèi)對于違法變道的檢測較少，且對違法變道的檢測多利用圖像處理技術(shù)，有些地區(qū)仍通過人工觀察監(jiān)控視頻的方法進行檢測，方法落后，漏檢率高，大量消耗人力，物力。

本項目意在通過視頻檢測技術(shù)實現(xiàn)對信號交叉口常發(fā)路段的非法變道行為進行特征識別，取證抓拍，實現(xiàn)現(xiàn)場執(zhí)法至非現(xiàn)場執(zhí)法的轉(zhuǎn)變。這樣既節(jié)約大量的人力物力，又有效的緩解交通擁堵，減少車輛刮蹭發(fā)生的幾率。

1違法變道危害分析

1.1違法情況調(diào)查

選取吉林省長春市南湖大路與亞泰大街交叉口西進口為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)搜集與研究對象，采取高處架設攝像機，連續(xù)兩周對該交叉口進行數(shù)據(jù)搜集。通過對數(shù)據(jù)的整理統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，在所調(diào)查的車輛中，有5%的車輛有強制變道行為，在這其中有56%的車輛在虛線處強制變道，80%的車違法車輛在距停止線40m～120m發(fā)生強制變道行為。

1.2延誤分析

當違法車輛發(fā)生強制變道行為時，會影響到左轉(zhuǎn)車道后方車輛的正常行駛，造成一定的延誤，降低交叉口的通行效率。通過運用穩(wěn)態(tài)延誤模型對這一違法行為所造成的車輛延誤進行分析（見圖1）。

其中：T：綠燈時間（經(jīng)實地調(diào)查T=53s）

f1：車輛到達率veh/h

f2：無插隊車輛時車輛的平均釋放率veh/h

f3：有插隊車輛時車輛的平均釋放率veh/h

經(jīng)過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理，得到f2=1708veh/h f3=1584veh/h，由以上計算可得，t=2.07s，平均每周期每輛車多延誤了2.07s，這說明強制變道這一行為對交叉口釋流產(chǎn)生很大影響。

1.3沖突嚴重性分析

車輛在強制變道時，變道車輛與后方車輛會產(chǎn)生一定的沖突，對交通安全產(chǎn)生不利影響，降低了交叉口的安全性。

我們選用一定時間后變道車輛與后方車輛之間的預期距離W來作為判斷沖突性的標準。本文對W的定義如下：假設變道車輛與后方車輛都以當前速度勻速行駛，在經(jīng)過變道時長T后兩車之間的距離。預期距離W的計算公式如下：

預期距離W：W=S-（V1×T-V2×T）

式中，V1：后方車輛在變道前的瞬時速度（m/s）

V2：變道車輛在變道前的瞬時速度（m/s）

S：兩車之間的初始距離（m）

在得到預期距離W后，需判斷預期距離W能否滿足汽車的制動距離需求，將制動距離看作兩車之間的臨界距離Wb。根據(jù)預測距離W與臨界距離Wb之間的關(guān)系，對兩車的沖突嚴重性進行劃分，劃分標準如表1。

我們對所有發(fā)生強制變道的車輛進行了數(shù)據(jù)分析，計算得到每組車輛的預期距離W和臨界距離Wb，得到?jīng)_突嚴重性分析表。（見表2）

通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，當發(fā)生強制變道行為時，變道車輛與后方車輛發(fā)生沖突的概率是非常大的，且基本都是一般沖突和嚴重沖突，這說明強制變道這一行為對交通安全造成了很大的威脅，降低了交叉口的安全性。

2違法行為判處

2.1違法行為識別流程

本文中，利用視頻處理的相關(guān)技術(shù)，對車輛違法變道這一行為進行自動識別，并拍照取證，具體流程如圖2所示。

2.2車輛追蹤過程

由于車輛違法位置的特殊性，而且現(xiàn)有的抓拍裝置的安放位置多在交叉口停止線處，拍攝范圍有限，無法獲得實驗所需的視頻。所以我們利用VISSIM模擬左轉(zhuǎn)車輛的強制變道行為，運用MATLAB軟件進行視頻處理，對VISSIM仿真出的視頻進行車輛追蹤，并用框線對目標車輛進行標注，如圖3，其中左圖為原視頻的車輛跟蹤，右圖為原視頻二值化處理后得到的動態(tài)車輛追蹤。（圖3中，5號車輛為違法變道車輛）。

2.3違法行為判定

在視頻中，我們可以獲得每輛車對應每幀視頻的坐標，為了判斷車輛是否強制變道，本文采用以下方法：

每輛車左上角的像素坐標信息分為橫坐標（bboxes（m， 1））和縱坐標（bboxes（m， 2）），設置攝像頭的位置位于左轉(zhuǎn)車道與相鄰直行車道分界線正上方，并于逆車流方向拍攝。

以視頻中兩車道中線最上方為坐標原點（0， 0），向右為x軸正方向，向下為y軸正方向建立坐標系，單位長度為現(xiàn)實的1m，將像素坐標變換為實際坐標。我們根據(jù)以下兩個條件判定車輛是否違法變道：

（1）車輛左上角橫坐標與右上角橫坐標的乘積小于零（表示車輛壓分界線）。

（2）壓線時，該車輛左后方排隊車輛數(shù)達到一定閾值。

同時滿足以上兩個條件，該車輛發(fā)生虛線違法變道行為。

依據(jù)對實際調(diào)查數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與處理，本文中我們設置的插隊閾值為：左后方20米范圍排隊車輛大于等于2輛。

2.4違法證據(jù)生成

我們在MATLAB程序中增加能使變道圖像自動生成的一段代碼，車輛跟蹤結(jié)束后能夠?qū)⒄我曨l中強制變道車輛的變道過程實現(xiàn)“抓拍”。自動生成車輛變道前，變道時，變道后以及清晰可見的機動車前部四張全景圖片。

系統(tǒng)自動生成的這四張圖片，完整的描述了車輛強制變道的全過程，真實可信，可以作為交警對車輛處罰的依據(jù)。

3結(jié)語

本項目對車輛強制變道行為發(fā)生的頻率，違法位置進行了調(diào)查。并對這一行為所造成的延誤和可能引發(fā)的安全隱患做了分析，得出強制變道這一行為不僅會降低交叉口的運行效率，還會增加交叉交叉口發(fā)生事故的概率。同時我們應用視頻檢測技術(shù)對車輛強制變道這一違法行為進行了自動識別抓拍，實現(xiàn)由現(xiàn)場執(zhí)法至非現(xiàn)場執(zhí)法的轉(zhuǎn)變，這大大降低了交警的執(zhí)法難度，節(jié)省了人力物力，同時又有效的緩解交通擁堵，減少車輛刮蹭發(fā)生的幾率，提高了交叉口的通行效率。

參考文獻：

[1]牟秋，城市道路交叉口左轉(zhuǎn)車輛強制變道行為研究，哈爾濱工業(yè)大學碩士學位論文，2015.06