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王琳，徐华兵 （安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司，安徽 合肥 230088）
智能交通系统（Intelligent Trans⁃portation System，ITS）主要由交通信息采集[1]、信息交换共享、交通管理发布等环节组成[2]。其中，交通检测器作为交通信息采集的重要组成部件，决定了整个交通管理系统的工作性能[3]。
目前，常用的交通检测器有视频、微波和地磁等[4]，每种检测器的检测性能不尽相同。本研究以合肥市若干个试验路口为对象，通过试验采集同一场景不同环境下检测器测得的交通流参数，与标准值比较，计算出检测误差及其变化情况，分析得到不同环境下交通流检测器的准确度。
2.1 测算时段
高峰：根据某几天的交通量变化，选取交通量最多的两个时段定为高峰，即上午7:00～9:00，下午17:00～19:00。平峰：除高峰以外的时段均定义为平峰。
2.2 测算地点及环境
测算点位为试验路口中选取，选择检测设备齐全（可进行微波、视频、地磁检测器测算）的检测道口，车流情况典型，能满足本项目测算要求。
2.3 测算设备
采用视频检测器，最多可检测3条车道，最大检测长度为120m。采用微波检测器，检测双向6车道，最大检测长度160m，可按试验要求提供车流量、平均速度、85%位车速及占有率等交通数据，并支持数据的输出。安装方式是与电子警察杆件共杆。
由于地磁检测器只输出车流量数据，故地磁检测器部分只做交通流量的准确度分析。地磁检测器的安装位于车道区域人行横道前方距离停车线5m和40m处。
参考国标中视频、微波、线圈检测器的测算方案，结合实际道路的环境约束、检测对象和天气环境要求，对微波、视频、地磁检测器的准确度测算方法进行设计。采用Minitab测量系统分析检测设备是否可用[5]，估计相对误差的均值区间求得准确度的置信区间。
3.1 Minitab分析检测系统的可用性
3.1.1 测量系统分析概述
测量系统作用是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估。通常采用偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性五个指标进行评价统计特性。
本文的测量系统是将微波、地磁以及视频检测的测试值与标准值（人工测量值）进行比对，采用Minitab中的线性与偏倚研究分析工具进行分析。
3.1.2 测量系统评价准则
量具的可接受准则：误差＜10%，系统可以接受；
误差10%～30%，临界状况，应根据应用的重要性等，确定是否可以接受；
误差＞30%，系统需要改进；
区别分类数≥5，系统可接受。
3.2 误差分析及检测准确度
需要统计计算流量、车速、时间占有率的误差均值。由于每次检测值的误差是独立的，因此将每次的误差检测看成随机抽样。为使估计误差均值更贴近总体均值，本文中样本量均＞50。
3.2.1 误差的评价指标
①绝对误差
②相对误差
③绝对误差绝对值均值评价指标
④相对误差均值评价指标
⑤准确度评价指标
3.2.2 检测的准确度分析
为客观分析比较检测器的检测误差，需要求车流量、车速、时间占有率检测值的绝对误差、相对误差、相对误差均值、绝对误差绝对值均值、准确度等指标。
4.1 检测数据的获取
4.1.1 车流量的获取
使用检测器采集同一行驶方向整个断面的交通流数据；
每个场景统计1h内同一行驶方向整个断面的车流量，统计间隔为5min。
4.1.2 平均速度的获取
选定检测断面中的某一车道作为检测对象，获取视频检测设备在该车道断面检测得到的平均速度，每个场景统计1h内该车道断面的平均速度，统计间隔1min。
4.1.3 时间占有率的获取
选定检测断面中的某一车道作为检测对象，获取微波检测设备在该车道断面检测得到的占有率，每个场景统计1小时内该车道断面的占有率，统计间隔1分钟。
4.2 测算标准值的获取
采用人工对视频进行逐帧分析，对机动车进行检测，获取其交通流参数。
4.2.1 车流量
在视频中标记出被测检测器的检测区域，通过人工观察的方式，统计测算时段内，通过检测区域的车辆数，作为车流量标准值。
4.2.2 平均速度
通过数值计算获得车辆的瞬时速度△y/(t1-t0)，并以此为基础得到统计测算时段内检测区域的平均速度，作为平均速度标准值。
4.2.3 占有率
车辆占有的时间T占=∑(t1-t0)，结合统计测算时间得到检测区域的占有率，作为占有率标准值。
4.3 数据处理与分析
通过比较不同环境影响下检测器测得的交通流参数与标准值之间的误差及其变化情况，实现不同环境影响下微波、视频、地磁检测器的准确度比较，本项目获取的场景分别为晴天、阴天、雨天，均为工作日，如表1所示。
本研究选取2021年6月16日，晴天平峰（10：30～11：23）时段检测器检测的车流量数据进行处理与分析。
4.3.1 Minitab分析车流量检测误差
将检测数据和标准值均重复输入一次，作为二次检测。得到视频检测的量具（方差分析）报告如图1所示。
由图1可知量具产生的变异较大，重复性产生的变异贡献率为0，再现性的变异贡献率占比也较大，从流量×部件号图，看出检测值与标准值有些点很接近，有些点差异大，由于两次检测值为同一值，所以样本极差为0，从流量×人员，即均值的箱型图看，人员1与人员2的均值基本相等，即标准值的均值检测值均值基本相等。
图1 车流量微波检测方差报告图
数据场景汇总表 表1
在不同环境下准确度最高的检测器类型 表2
相同环境下三种检测器准确度最高的检测器类型 表3
4.3.2 车流量相对误差均值及准确度
由图2可知，绝对误差值在-10～10之间，绝对误差的绝对值均值为5；
相对误差在5%～40%之间散布，相对误差较小，流量检测的相对误差均值为μ=15.26%，方差为δ2=0.0127，标准差为S=0.1127。即准确度为84.74%。同理计算出速度、占用率的准确度；
微波、地磁检测器计算方法同上。
图2 绝对误差点图（左）&相对误差点图（右）
4.4 数据处理结果总结
4.4.1 不同检测器的处理结果总结
①视频检测的车流量均值总体大于标准值，而雨天的检测值与标准值基本一致；
车速检测值在速度值较大的时候与标准值接近，检测效果较好，而在速度较小时，相对误差随速度的增大而减小；
时间占有率检测值总体大于标准值，当时间占有率较大时，相对误差随占有率的增大而减小。同理，得出微波检测器的结果。
②地磁检测器的车流量检测值与标准值有差异，标准值大于检测值，存在漏检情况。
4.4.2 不同环境下检测器检测准确度总结
三种检测器处于不同的外界环境条件下准确度如表2所示。
另外，根据本项目所获得的不同场景数据，在相同环境、相同时段下，将工作日与双休日进行对比，分析三种检测在工作日和双休日中的准确度如表3所示。
环境为晴天：工作日时，微波检测器检测车流量和时间占有率的准确度最高；
双休日时，视频检测器检测车流量和时间占有率的准确度最高；
视频检测器检测平均速度无论是在工作日还是在双休日均最高。
①环境为阴天：视频检测器检测车流量、平均速度、车道占有率的准确度均最高。
②环境为晴天：微波检测器对车流量检测精度最高；
视频检测器对平均速度检测精度最高；
平峰时，视频检测器对时间占有率检测精度最高；
高峰时，微波检测器对时间占有率检测精度最高。
③环境为雨天：视频检测器对车流量和平均速度检测精度最高；
微波检测器对时间占有率检测精度最高。
当然，检测器的准确度还受其他环境因素的影响，本研究根据不同检测器在不同环境下的检测数据准确性分析方法研究，可为不同场景检测器安装选型及数据分析应用提供参考。
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