1.1 研究背景

随着国家经济水平的提高，人民物质生活水平不断增强，其机动车保有量也在不断增加。在很多城市，由于其交通规划年限早，其配套设施已远远不能满足交通需求，出现很多交通问题，而交叉口拥堵是最常见、也是最为复杂的交通拥堵现象。

交叉口拥堵现象的成因有很多，其最重要的一个便是交叉口通行能力不足，交叉口的通行能力不足会制约整条道路乃至路网的服务水平。在设有左转短车道的交叉口中，如果周期内排队车辆超过了其蓄车空间，便会阻碍其他车道的车辆以致不能按时通过交叉口，产生短车道排队溢出现象。排队溢出会影响相邻车道的消散流率，从而降低交叉口运行效率。因此，对交叉口短车道排队溢出进行有效识别，可以服务于交叉口交通状态估计和信号控制方案的优化，提高路网的通行效率。

现有排队溢出检测方法多为根据设置线圈检测器获取城市交通流数据，以及通过高分辨率交通信号数据进行分析获得，其获取方法较为复杂。电警卡口数据又称车辆号牌识别数据(LPR)、AVI车辆号牌识别数据、车辆视频检测自动识别数据等^[1]，能够记录经过停车线断面处车辆号牌、通过时刻、车辆类别等信息。近年来电警卡口在我国很多城市得到了广泛应用，例如北京在2017年已经建成1958套电警系统；上海市目前已经累计建设超出3500套电警系统。相较于其他数据源（微波雷达、线圈、浮动车等），电警数据具有三个特征，①电警高清摄像机可以精确地记录信控交叉口每条车道车辆驶离信息。②记录的车辆号牌可以追踪车辆在上下游交叉口的运行过程，获得车辆在路段的行程时间，③电警高清摄像机可以监测停车线前每条车道，获得详细的基于车道的交通参数信息。同时电警数据具有识别率高、全天候运行、受环境影响小的特点，近年来，在学术界得到了很大关注。因此，通过电警数据，对交叉口排队长度进行估计及对排队溢出现象进行识别，能够使资源最大利用，节省成本，改善交通现状。

1.2 研究目的及意义

有效对交叉口短车道排队溢出现象进行识别并加以改善，从而缓解交叉口拥堵问题，可提升交叉口的运行效率，节约居民的出行时间成本，同时还能提升交通系统的友好度，降低交通事故的发生频率。

交叉口的通行能力是影响城市道路网络交通的瓶颈。对其可能发生的短车道溢出现象进行有效识别，能够对交叉口的交通状态进行一个更好的估计与评价，同时能在信号方案设计阶段提供依据。因此，在现有情况下，如何利用交叉口所获得的信息，进行短车道溢出的有效识别，使排队溢出识别更加简便与精准，是我们急需解决的一大问题。其不仅能使交通信息有效利用，同时能够改善其交通环境，带来一定的经济效益。

为了更好地改善交叉口运行效率，本文研究目的在于通过电警数据，利用采集的车辆ID及其通过时刻信息分析车队参数，通过数学建模对左转、直行车队的排队长度进行估计；交叉口信号配时有多种方案，交叉口溢出识别情况因信号配时方案而异，需对不同信号相位的交通组织情况进行分析，分别开发智能算法对信号控制交叉口左转排队溢出（影响相邻车道直行车流）和直行排队溢出（影响相邻车道左转车流）的现象进行识别，并对排队溢出的程度进行估计；并通过微观仿真软件VISSIM进行仿真分析，根据其仿真实际轨迹数据对溢出识别结果进行校核，验证智能算法的准确度。在此基础上，提出改善排队溢出交叉口的相应措施及建议。

本文研究的理论意义在于可直接通过电警卡口数据，对交叉口短车道排队车辆数进行估计并对排队溢出现象进行识别，通过对电警卡口数据的充分利用，研究在不同信号配时方案下（直行左转同时放行、先直行放行再左转放行、先直行放行再直左放行、先左转放行再直行放行、先左转放行再直左放行）的排队溢出识别方法，进一步对信号配时优化提供理论支撑。

本文研究的实践意义在于可通过电警卡口数据，针对不同信号配时方案的交叉口提供相应的短车道排队溢出识别流程，在实际道路应用时更有针对性。现有交通溢出识别多依靠录制视频，通过后期工作进行判别，会耗费一定的人力物力。本研究可以提高其工作效率，封装化的排队溢出识别程序可节省人力物力，使效益最大化。