基于交叉口车牌识别数据的网络交通状态分类方法

为实现能实时、高效、准确地利用现有的车牌识别数据掌握路网交通状态，并精准实施道路交通网络控制措施，基于道路交叉口车牌识别系统数据，依据基于平均最短路径长度的拥堵指标衡量路网运行状态，使用K-means聚类算法进行分类，依据谱距离指标和拥堵指标分类不同时段的网络剩余供给能力。在此基础上，依据实时的道路交通数据，计算拥堵指标，可得到实时道路网络剩余供给能力分级。针对分级后的实时道路网络的实际剩余供给能力，设计不同的网络交通管控方案，能有效缓解交通拥堵。以长沙市五一广场局域道路网络为实例，研究结果表明：城市道路网络状态全天可以分为4种类型，拥堵指标为1.522、1.823、2.207、3.069,分别对应路网剩余供给能力良好、一般、较差和极差。该网络早晚高峰时段路网剩余供给能力多处于较差状态，并且晚高峰时路网有可能处于剩余供给能力极差状态。相比于工作日，在周末的高峰时段，路网剩余供给能力表现较为良好。采取针对性交通管控措施后，经仿真验证表明拥挤路径社会总成本下降5%以上。