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user: 2. 设计原理 2.1. 设计思路 针对交叉口交通拥堵状况，分析其影响因素，本文本着“以人为本”、“解决问题”的理念，得出本系统整体设计思路。 本系统包含三大模块，分别为知识图谱模块 [ 1 ]，数据采集模块，控制模块。通过提取全国通行率高、通行能力较大的交叉口实例，首先建立标准案例数据库，系统由知识图谱模块作标准案例数据和图像识别技术支撑，通过多目标雷达检测将车流量等信息进行采集，通过数据采集模块的照相机、摄像机对交叉口进口道数量、车道数、标志标线信息等路口道路特征元素进行捕捉，将捕捉到的图像等信息进行预处理，并进行特征提取，然后传至控制模块，在控制模块中识别待优化的交叉口，并从标准案例库中抽取多个交叉口标准化模型与之匹配。二者进行匹配度的判断，根据匹配度的不同，给出多个不同的优化策略。部分交叉口标准化模型示意图1~3。 图1. 十字交叉 图2. T型交叉 图3. 十字环形 2.2. 模块设计 2.2.1. 知识图谱模块 将现有路口渠化、交通设施、信号方案等基础数据和纸质、excel、word、Visio、CAD、图片、视频以及各类交通案例等非结构化和半结构化数据进行采集和汇总，将国标规范、专家方法等经验以规则的方式固化到系统当中，通过知识抽取、知识融合和知识处理形成结构化数据，基于路口数字化特征属性及运行参数，依据系统固化的国标规范、“两化”要求等具体标准，以结构化数据持续记录路口、路段信息(区划、问题、流量、方案等)的演变情况，积累调优数据，形成案例库。再将结构化数据和案例库中数据一同进行知识融合和知识处理，结合国标规范、专家经验、技术指南等基础知识，通过大量的学习和案例训练，使其能够自我进行知识的推理、评估并表达出该知识对应的本体，通过交通语义规则构建“AI+深度学习”式的交叉口优化视觉知识图谱。 通过实体抽取，运用NRE技术从非结构化的文本数据集当中，对命名的实体进行自动识别，抽取出上述实体，并按照需求识别出更多的实体，比如交叉口名称、类型、形状等。运用关系抽取技术 [ 2 ]，抽取路口区域内交叉口所具有的道路特征要素之间的相互作用关系、交通要素和交通流参数和已经在数据库中已经定义了的语义链接等来获取需要的信息。运用属性抽取技术，从路口的属性特征进行抽取。比如进口道车道数、进口道车道功能等。通过借助抽取的属性来对路口实体进行完整地勾画。 通过实体抽取、关系抽取、属性抽取，能够将原先以半结构化和非结构化形式储存的数据进行整合，使其数字化、结构化。通过构建可视化采集绘制工具，将路口交通数据采集模块获取的由部署在路口或道路的前端设备采集到的路口的各种特征属性，包括路口类型、车道类型、右转渠化、分隔带、人行道、待行区、交通设施、信号方案、交通流量等交通数据以及高清视频电子警察系统、道路车辆智能监测记录系统等交管部门的资料，进行信息加工和信息整合并搭载原有交通部门数据库或第三方大数据库，建立知识库。将得到的完整的结构化数据进行解析，定义本体并进行进一步知识推理和更新，最终进行质量的评估，形成预期构建的视觉知识图谱。构建流程见图4。 图4. 知识图谱构建流程 2.2.2. 数据采集模块 数据采集模块由多目标雷达侦测数据获取；智能交通摄像机、照相机抓拍数据获取；知识处理三部分组成。工作流程如图5。 图5. 数据采集模块 1) 多目标雷达侦测数据获取 运用多目标雷达区域检测分析技术 [ 3 ]，实时获取不同道路方向上各车道的车流量、时间占有率和传统截面检测方式无法获取的速度、空间密度、车辆坐标等数据，实时显示交叉口各向车辆的数量、拥堵情况。较之传统检测手段，其对数据侦测具有范围广、精度高的优势，且为城市交通的智能控制提供准确可靠的数据支撑。多目标雷达侦测数据获取模式见图6，工作原理见图7。 图6. 多目标雷达侦测数据获取 图7. 多目标雷达侦测数据原理 2) 智能交通摄像机、照相机抓拍数据获取 通过视频检测和抓拍，能够实时获取路口的各种属性信息，包括路口类型、车道类型、右转渠化、分隔带、人行道、待行区以及交通设施、信号方案、交通流量、交通现象等交通数据。设置直观、灵活，检测范围大，性价比高，故障率低，能够实现全过程智能化检测。 3) 知识处理 将多目标雷达侦测采集的车流量等信息进行存储，将由智能交通摄像机、照相机采集来的图片性信息进行灰度校正、噪声过滤、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等图像预处理。将图像信息预处理之后进行在再进行特征提取。 根据预处理之后的图像信息 [ 4 ]，对交叉口进口道数量、标志标线信息、进口道路特征要素的形状等特征进行提取。交叉口由多个进口道、进口道车道数、道路标志标线等构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别交叉口并进行匹配度判断的重要特征。将预处理、特征提取后的信息传至控制模块进行匹配度判断并匹配优化策略。 2.2.3. 控制模块 通过前期结构化数据的整合和标准案例库的建立，通过大量的案例训练和学习，形成一种人工智能、深度学习式知识图谱。控制模块对已采集并经过知识处理和加工的交叉口数据进行识别，将提取的交叉口特征数据与知识图谱数据库中储存的特征案例进行搜索匹配，得出不同的匹配度。为体现不同交叉口的交通特性及优待化程度，通过设定三个匹配度区间，使匹配度落在三个不同区间，针对不同区间，给出不同的优化策略。 在识别过程中，分三步进行： 1) 先进行交叉口进口道数量和交叉类型的识别，总体判断交叉口类型。 2) 然后进行进口道车道数的识别和是否有路口拓宽、是否设立交通岛的识别，判断路口现有总体渠化特征。 3) 再进行路口标志标线、车道宽度、车道属性的识别，判断其细节渠化特征。 通过对判断的的交叉口类型、总体渠化特征、细节渠化特征的分析，得出本交叉口交通特性。在进行已知交叉口与标准案例库中交叉口标准化模型匹配时，搜索匹配知识图谱标准案例库中储存的与已识别路口交通量基本一致的标准化案例。 在匹配过程中，根据已知交叉口和标准案例库中交叉口标准化模型进行匹配度判断。对于匹配度计算，本文选择交叉口类型、进口道车道数、车道功能、标志标线等路口特征元素作为匹配度判断的依据并根据层次分析法赋予不同权重。将识别出的路口特征元素确定其形状及位置，利用元素关键点位置进行关系计算： 1) 利用层次分析法建立层次结构模型： Table 1 Judgment matri 匹配度评价 交叉口类型A 进口道车道数B 标志标线C 交叉口类型A 1 3 2 进口道车道数B 1⁄3 1 1⁄2 标志标线C 1⁄2 2 1 表1. 判断矩阵 2) 确定评价基准：1：同等重要。2：稍微重要。3：较强重要。 3) 判断矩阵M i = (b ij )形成：如表1。 4) 计算优先级向量： 依次计算： W ¯ = M i N M i = ∏ j = 1 n b i j W i = W ¯ 1 ∑ j = 1 n W j 式中: W i = ( W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W n ) T ，即为优先级(特征根)向量。 5) 一致性检验： 计算MW，然后计算最大特征根 λ max ， C I = λ max − n n − 1 ，平均随机性指标 C R = C I R I < 0.1 。 RI取值如表2。 Table 2 RL value tabl 维数n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0.00 0.00 0.58 0.96 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 表2. RL取值表 6) 获取待识别特征并求特征关键点坐标，分别记为P 1 ， P 2 ， ……， P n 。 7) 根据元素外轮廓求元素的几何中心坐标，记为 P 0 [ 5 ]。 8) 分别计算 P i 与 P m ( m = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n 且m ≠ i)的欧式距离并乘以相应权重，并将其降序排列，得 P i 1 ， P i 2 ， ⋯ ， P i n 。 欧几里德距离公式: d ( x ， y ) = ( Σ ( x i − y i ) 2 )       s i m ( x ， y ) = 1 1 + d ( x ， y ) 这样我们得到一个欧式距离值，并在MATLAB中运行Simulink模型，得出欧氏距离，系统通过判定二者欧氏距离的差异大小，判断拟合度大小。通过设定相应欧氏距离阈值，得到三个匹配度区间(85%， 100%)、(70%， 85%)、(60%， 70%)。针对三种匹配度区间，分别采取不同的优化方法。具体如下： 1) 对于匹配度>85%的，认为匹配度较高，给予匹配标准化模型对应的信号优化方案。根据不同方向的交通量及通行能力，类比案例数据库良好交叉口的信号匹配，调整路口不同方向的信号灯时长、绿信比等，通过信号优化缓解交叉口拥堵状况。这种优化方案成本较低、优化后效果较为明显。 2) 对于匹配度落在(70%， 85%)的，认为现有匹配度一般，将标准案例库标准化模型中多种空间渠化上的优化和信号方案的优化进行排列组合，选择其中一种能使交通状况最优的信号优化和渠化优化组合方案。 3) 对于拟合度落在(60%， 70%)的，认为匹配度较低，主要进行渠化改进，给予匹配标准化模型中较优的渠化方案并匹配相应信号方案。例如采取设置交通岛或者交通标线、设立标志来疏导、引导道路交通流，并使交通流畅，达到提高道路通行能力。 控制模块工作流程见图8。