CN112542050B - 基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法，涉及交叉***通量监测领域。该***由RFID发射装置、RFID接收装置、防撞安装支架、无人机本体、操作手柄、数据存储装置、电子显示装置、输入输出设备、报警提示装置、供电装置、信息传输装置、环境感知装置、中央处理***、视频监控装置组成。该***通过RFID、无人机等先进信息采集技术，实现山地城市复杂交叉***通量快速监测及校核，统计精度高、可靠性高，极大提升交叉口管理水平，适合大面积推广使用。

Description

基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法
技术领域
本发明涉及交叉***通量监测领域，尤其涉及一种能结合RFID、无人机等先进传感设备实现交叉***通量快速统计的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法。
背景技术
山地城市地形条件复杂，为满足通行需求，往往建立异常负责的互通式立交，多个匝道相互重叠，交通量等核心交通数据获取难度极大，传统人工调查方式难以满足复杂立交交通量统计及立交节点管理需求，单一RFID数据易受天气影响，且无法检测外地车等未安装RFID电子芯片等车辆，统计精度有待提升。因此，如何融合前沿交通信息采集分析处理技术，实现交叉***通量精准统计，进而提升交叉口管理能力，是当前交通领域的热点研究问题。
发明内容
本发明所要解决的问题在于，针对立交匝道高度重叠、交通量统计难度大及统计误差较大的问题，设计一种结合RFID、无人机采集数据的山地城市复杂立交交通流量分析***。
为解决上述问题，本发明提供了基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法，包括：
该***由RFID发射装置、RFID接收装置、防撞安装支架、无人机本体、操作手柄、数据存储装置、电子显示装置、输入输出设备、报警提示装置、供电装置、信息传输装置、环境感知装置、中央处理***、视频监控装置组成。
所述RFID发射装置由天线、耦合元件、RFID电子芯片组成，RFID发射装置安装车辆上，实时发出射频信号；所述RFID接收装置由天线、RFID读写器组成，RFID接收装置安装在防撞安装支架横梁顶端，实时接收RFID发射装置射频信号，并将RFID信号传送至中央处理***。
所述视频监控装置由红外球形高清摄像头组成，安装在防撞安装支架横梁顶端，红外球形高清摄像头顶部安装有防水雨棚，防水雨棚为透光玻璃材质，红外球形高清摄像头实时采集图像监控信息，并存储于存储装置。
所述防撞安装支架由防撞立柱、横梁、螺丝螺母铆接组成，防撞立柱为空心不锈钢圆形材质，安装在匝道进口及出口处，防撞立柱表面包裹有防撞涂层，防撞涂层由弹性减震弹簧、石棉网组成，防撞立柱最外层覆盖蓝色夜间荧光薄膜。
所述环境感知装置由压力传感器、温度传感器、湿度传感器组成，压力传感器安装在匝道进口沥青路面，沥青路面留有与圆形空心电缆金属管匹配的坑槽，温度、湿度传感器安装在防撞安装支架顶端，实时向中央处理***发出压力、温度及湿度信号。
所述中央处理***由cup组成，中央处理***实时接收RFID信号、无人机本体的车辆信息和压力、温度及湿度信号，中央处理***通过以下算法实现复杂立交交通流量分析：
Step 1：在立交各进出口、匝道分流口及合流口的防撞安装支架安装多个RFID监测点位，第i个RFID监测点位为Ri；当第i车辆经过Ri时，将车辆唯一编码Ci、经过的监测点Ri、经纬度Wi(x,y)、通过时间Ti、车辆大小、颜色、类型等信息存储在数据存储装置的数据库中。
Step 2：利用数据存储装置的立交GIS路网，对每辆车Ci按照时间先后排序获取经过立交的进口节点Rm、出口节点Rn和中间节点Rk，计算第i辆车路径Pathi(m,n)= Pathi(m,k)+ Pathi(k,n)，Pathi(m,k)为m到k的最短距离，里程为Li，统计全部车辆的Path总。
Step 3：针对每辆车的一次出行的起点m和终点n作为一个OD对即OD（m，n），统计出经过立交全部车辆的OD总（m，n），同理可统计出OD总（m，k）及OD总（k，n），同时可统计出立交各进出口、匝道合流口及匝道分流道交通流量Qrfid,m、Qrfid,n、Qrfid,k，以及进口节点Rm与中间节点Rk之间第j个匝道qj、中间节点Rk与出口节点Rn的第g个匝道qg交通流量。
Step 4：通过无人机倾斜摄影获取第m个立交进口第i车辆图像信息并赋予唯一编码Fmi进，获取第n个立交出口第k辆车驶离出口时车辆图像信息并赋予唯一编码Fnk出，统计出第m个立交进口、第n个立交出***通流量Qf,m、Qf,n，并统计出ODf总（m，n），并存入数据存储装置的数据库中。
Step 5：以ODf总（m，n）作为实际值，按比值可求解出OD实际总（m，k）及OD实际总（k，n），即OD实际总（m，k）=（Qf,m/Qrfid,m）* OD总（m，k），OD实际总（k，n）=（Qf,n/Qrfid,n）* OD总（k，n）。则q实际j=（Qf,m/Qrfid,m）*qj，q实际g=（Qf,n/Qrfid,n）* qg，当匝道交通量超过设置阈值交通量时，将向报警提示装置发出报警信号。
Step6：统计出RFID复杂立交的漏检率R=（Qf,m+Qf,n-Qrfid,m-Qrfid,n）/（Qrfid,m+Qrfid,n）*100%，判断RFID的精准度。
Step7：根据Step 2，统计复杂立交平均行程速度，，n为车辆总数。
Step8：计算统计周期内第e辆车ODe（m，n），计算出实际行程时间Te，同时计算出本月同时段同统计周期内平均行程时间T平均e，若Te >3*T平均e，则视为该辆车行驶路径错误并计数，统计该周期内所有行驶路径错误车辆总数Q错误，按Step 3计算出该路段交通量Q实际，则行驶错误率W=Q错误/ Q实际。中央处理***将匝道交通量、立交平均行程速度、行驶错误率等信息发送到电子显示装置，并存储在存储装置中。
所述无人机本体为六旋翼无人机，由机臂、电机、桨叶、电池、（云台）、光电吊舱、高清摄像头、复合气体传感器、支撑脚架、地面站及GPS等电子部件等部件组成；所述操作手柄为无人机遥控器，由电池、电子显示屏、操作按钮等组成，具备空中悬停、预设航线、远程数据传输等功能，并将采集车辆信息实时传输到中央处理***。
所述数据存储装置由硬盘及磁盘阵列组成，接收并存储各子装置的传输信号，硬盘内置有城市道路网GIS地图，包含各立交匝道信息，具体包括道路里程、等级、车道数、平均通行时间、不同天气下的平均运行车速及等字段信息。
所述电子显示装置由液晶显示屏组成，安装在防撞安装支架顶端，显示内容包括匝道名称、温度、湿度、天气情况、匝道交通量、立交平均行程车速、行驶错误率等；所述输入输出设备由鼠标、键盘组成，可自定义查询立交节点匝道信息。
所述供电装置电线、插线板、电线接头组成，负责***供电；所述信息传输装置由光纤电缆、信号转换接口组成，负责信号转换与在线传输。
所述报警提示装置由蜂鸣器、高音喇叭、LED爆闪灯组成，安装在交警指挥中心及防撞安装支架顶端，当收到报警信号后，蜂鸣器将启动，发出蜂鸣声，高音喇叭将启动，发出报警语音提示，LED爆闪灯灯管表面涂有防雨材料。
附图说明
图1为本发明提供的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法的***框图。
具体实施方式
本发明提供了基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置及方法，包括：
该***由RFID发射装置、RFID接收装置、防撞安装支架、无人机本体、操作手柄、数据存储装置、电子显示装置、输入输出设备、报警提示装置、供电装置、信息传输装置、环境感知装置、中央处理***、视频监控装置组成。
所述RFID发射装置由天线、耦合元件、RFID电子芯片组成，RFID发射装置安装车辆上，实时发出射频信号；所述RFID接收装置由天线、RFID读写器组成，RFID接收装置安装在防撞安装支架横梁顶端，实时接收RFID发射装置射频信号，并将RFID信号传送至中央处理***。
所述视频监控装置由红外球形高清摄像头组成，安装在防撞安装支架横梁顶端，红外球形高清摄像头顶部安装有防水雨棚，防水雨棚为透光玻璃材质，红外球形高清摄像头实时采集图像监控信息，并存储于存储装置。
所述防撞安装支架由防撞立柱、横梁、螺丝螺母铆接组成，防撞立柱为空心不锈钢圆形材质，安装在匝道进口及出口处，防撞立柱表面包裹有防撞涂层，防撞涂层由弹性减震弹簧、石棉网组成，防撞立柱最外层覆盖蓝色夜间荧光薄膜。
所述环境感知装置由压力传感器、温度传感器、湿度传感器组成，压力传感器安装在匝道进口沥青路面，沥青路面留有与圆形空心电缆金属管匹配的坑槽，温度、湿度传感器安装在防撞安装支架顶端，实时向中央处理***发出压力、温度及湿度信号。
所述中央处理***由cup组成，中央处理***实时接收RFID信号、无人机本体的车辆信息和压力、温度及湿度信号，中央处理***通过以下算法实现复杂立交交通流量分析：
Step 1：在立交各进出口、匝道分流口及合流口的防撞安装支架安装多个RFID监测点位，第i个RFID监测点位为Ri；当第i车辆经过Ri时，将车辆唯一编码Ci、经过的监测点Ri、经纬度Wi(x,y)、通过时间Ti、车辆大小、颜色、类型等信息存储在数据存储装置的数据库中。
Step 2：利用数据存储装置的立交GIS路网，对每辆车Ci按照时间先后排序获取经过立交的进口节点Rm、出口节点Rn和中间节点Rk，计算第i辆车路径Pathi(m,n)= Pathi(m,k)+ Pathi(k,n)，Pathi(m,k)为m到k的最短距离，里程为Li，统计全部车辆的Path总。
Step 3：针对每辆车的一次出行的起点m和终点n作为一个OD对即OD（m，n），统计出经过立交全部车辆的OD总（m，n），同理可统计出OD总（m，k）及OD总（k，n），同时可统计出立交各进出口、匝道合流口及匝道分流道交通流量Qrfid,m、Qrfid,n、Qrfid,k，以及进口节点Rm与中间节点Rk之间第j个匝道qj、中间节点Rk与出口节点Rn的第g个匝道qg交通流量。
Step 4：通过无人机倾斜摄影获取第m个立交进口第i车辆图像信息并赋予唯一编码Fmi进，获取第n个立交出口第k辆车驶离出口时车辆图像信息并赋予唯一编码Fnk出，统计出第m个立交进口、第n个立交出***通流量Qf,m、Qf,n，并统计出ODf总（m，n），并存入数据存储装置的数据库中。
Step 5：以ODf总（m，n）作为实际值，按比值可求解出OD实际总（m，k）及OD实际总（k，n），即OD实际总（m，k）=（Qf,m/Qrfid,m）* OD总（m，k），OD实际总（k，n）=（Qf,n/Qrfid,n）* OD总（k，n）。则q实际j=（Qf,m/Qrfid,m）*qj，q实际g=（Qf,n/Qrfid,n）* qg，当匝道交通量超过设置阈值交通量时，将向报警提示装置发出报警信号。
Step6：统计出RFID复杂立交的漏检率R=（Qf,m+Qf,n-Qrfid,m-Qrfid,n）/（Qrfid,m+Qrfid,n）*100%，判断RFID的精准度。
Step7：根据Step 2，统计复杂立交平均行程速度，，n为车辆总数。
Step8：计算统计周期内第e辆车ODe（m，n），计算出实际行程时间Te，同时计算出本月同时段同统计周期内平均行程时间T平均e，若Te >3*T平均e，则视为该辆车行驶路径错误并计数，统计该周期内所有行驶路径错误车辆总数Q错误，按Step 3计算出该路段交通量Q实际，则行驶错误率W=Q错误/ Q实际。中央处理***将匝道交通量、立交平均行程速度、行驶错误率等信息发送到电子显示装置，并存储在存储装置中。
所述无人机本体为六旋翼无人机，由机臂、电机、桨叶、电池、（云台）、光电吊舱、高清摄像头、复合气体传感器、支撑脚架、地面站及GPS等电子部件等部件组成；所述操作手柄为无人机遥控器，由电池、电子显示屏、操作按钮等组成，具备空中悬停、预设航线、远程数据传输等功能，并将采集车辆信息实时传输到中央处理***。
所述数据存储装置由硬盘及磁盘阵列组成，接收并存储各子装置的传输信号，硬盘内置有城市道路网GIS地图，包含各立交匝道信息，具体包括道路里程、等级、车道数、平均通行时间、不同天气下的平均运行车速及等字段信息。
所述电子显示装置由液晶显示屏组成，安装在防撞安装支架顶端，显示内容包括匝道名称、温度、湿度、天气情况、匝道交通量、立交平均行程车速、行驶错误率等；所述输入输出设备由鼠标、键盘组成，可自定义查询立交节点匝道信息。
所述供电装置电线、插线板、电线接头组成，负责***供电；所述信息传输装置由光纤电缆、信号转换接口组成，负责信号转换与在线传输。
所述报警提示装置由蜂鸣器、高音喇叭、LED爆闪灯组成，安装在交警指挥中心及防撞安装支架顶端，当收到报警信号后，蜂鸣器将启动，发出蜂鸣声，高音喇叭将启动，发出报警语音提示，LED爆闪灯灯管表面涂有防雨材料。
装置在工作时，RFID发射装置实时发出视频信号，RFID接收装置接收射频信号并提取出信号信息，环境感知装置的压力传感器、温度传感器、湿度传感器实施采集感知信号，并向中央处理***发出压力、温度及湿度信号，操作人员通过操作手柄操控无人机起飞并悬停或巡航在立交上空。中央处理***实时接收RFID信号、无人机本体的车辆信息和压力、温度及湿度信号，通过RFID和无人倾斜摄影数据融合分析，计算出复杂立交交通流量、车速、行驶错误率等相关运行参数。
中央处理***对每一辆进入立交进口的车辆赋予唯一编码，记录车辆信息，同时对每一辆驶离立交出口的车辆进行记录对比，利用立交GIS路网计算出该辆车在立交各RFID监测点间的最短路径，并视为行驶路径并记录路径Pathi(m,n)且计数，进而可统计出统计周期内各立交匝道的初始交通量及RFID监测点之间的出行OD。利用无人机倾斜摄影可统计出立交进出口总交通量，通过等比例扩样可对RFID出行OD进行扩样，即获取RFID监测点之间的真实出行OD，进而统计出各匝道真实交通量，同时可统计出行程车速、行驶错误率等相关运行参数，实现对复杂立交智能监测，大大提升监测精度。
电子显示装置显示立交各种信息，包括匝道名称、温度、湿度、天气情况、立交平均行程速度、行驶错误率、匝道交通量等，也可通过输入输出设备自定义查询立交节点匝道信息，可快速切换视频监控装置监测点位。当交叉口匝道交通量超过设置阈值交通量时，将向报警提示装置发出报警信号，当收到报警信号后，蜂鸣器将启动，发出蜂鸣声，高音喇叭将启动，发出报警语音提示，同时电子显示装置将显示报警红色字幕。视频监控装置可实时采集立交运行图像，同时进行图片抓拍，电子显示装置可显示各个视频监控装置的图像信息，可通过输入输出设备随意进行切换。

Claims (10)

1.基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，该装置由RFID发射装置、RFID接收装置、防撞安装支架、无人机本体、操作手柄、数据存储装置、电子显示装置、输入输出设备、报警提示装置、供电装置、信息传输装置、环境感知装置、中央处理***、视频监控装置组成；所述RFID发射装置由天线、耦合元件、RFID电子芯片组成，RFID发射装置安装车辆上，实时发出射频信号；所述RFID接收装置由天线、RFID读写器组成，RFID接收装置安装在防撞安装支架横梁顶端，实时接收RFID发射装置射频信号，并将RFID信号传送至中央处理***；
所述环境感知装置由压力传感器、温度传感器、湿度传感器组成，压力传感器安装在匝道进口沥青路面，沥青路面留有与圆形空心电缆金属管匹配的坑槽，温度、湿度传感器安装在防撞安装支架顶端，实时向中央处理***发出压力、温度及湿度信号；
所述中央处理***由CPU组成，中央处理***实时接收RFID信号、无人机本体的车辆信息和压力、温度及湿度信号，中央处理***通过以下算法实现复杂立交交通流量分析：
step 1：在立交各进出口、匝道分流口及合流口的防撞安装支架安装多个RFID监测点位，第i个RFID监测点位为Ri；当第i车辆经过Ri时，将车辆唯一编码Ci、经过的监测点Ri、经纬度Ri(x,y)、通过时间Ti、车辆大小、颜色、类型信息存储在数据存储装置的数据库中；
step 2：利用数据存储装置的立交GIS路网，对每辆车Ci按照时间先后排序获取经过立交的进口节点Rm、出口节点Rn和中间节点RK，计算第i辆车路径Pathi(m,n)＝Pathi(m,k)+Pathi(k,n)，Pathi(m,k)为m到k的最短距离，里程为Li，统计全部车辆的Path总；
step 3：针对每辆车的一次出行的起点m和终点n作为一个OD对即OD(m,n)，统计出经过立交全部车辆的OD总(m,n)，同理统计出OD总(m,k)及OD总(k,n)，同时统计出立交各进出口、匝道合流口及匝道分流道交通流量Qrfid,m、Qrfid,n、Qrfid,k，以及进口节点Rm与中间节点RK之间第j个匝道qj、中间节点RK与出口节点Rn的第g个匝道qg交通流量；
step 4：通过无人机倾斜摄影获取第m个立交进口第i车辆图像信息并赋予唯一编码Fmi进，获取第n个立交出口第k辆车驶离出口时车辆图像信息并赋予唯一编码Fnk出，统计出第m个立交进口、第n个立交出***通流量Qf,m、Qf,n，并统计出ODf总(m,n)，并存入数据存储装置的数据库中；
step 5：以ODf总(m,n)作为实际值，按比值求解出OD实际总(m,k)及OD实际总(k,n)，即OD实际总(m,k)＝(Qf,m/Qrfid,m)*OD总(m,k)，OD实际总(k,n)＝(Qf,n/Qrfid,n)*OD总(k,n)，则q实际j＝(Qf,m/Qrfid,m)*qj，q实际g＝(Qf,n/Qrfid,n)*qg，当匝道交通量超过设置阈值交通量时，将向报警提示装置发出报警信号；
step6：统计出RFID复杂立交的漏检率R＝(Qf,m+Qf,n-Qrfid,m-Qrfid,n)/(Qrfid,m+Qrfid,n)*100％，判断RFID的精准度；
step7：根据Step 2，统计复杂立交平均行程速度，n为车辆总数；
step8：计算统计周期内第e辆车ODe(m,n)，计算出实际行程时间Te，同时计算出本月同时段同统计周期内平均行程时间T平均e，若Te>3*T平均e，则视为该辆车行驶路径错误并计数，统计该周期内所有行驶路径错误车辆总数Q错误，按Step 3计算出该路段交通量Q实际，则行驶错误率W＝Q错误/Q实际。
2.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述视频监控装置由红外球形高清摄像头组成，安装在防撞安装支架横梁顶端，红外球形高清摄像头顶部安装有防水雨棚，防水雨棚为透光玻璃材质，红外球形高清摄像头实时采集图像监控信息，并存储于存储装置。
3.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述防撞安装支架由防撞立柱、横梁、螺丝螺母铆接组成，防撞立柱为空心不锈钢圆形材质，安装在匝道进口及出口处，防撞立柱表面包裹有防撞涂层，防撞涂层由弹性减震弹簧、石棉网组成，防撞立柱最外层覆盖蓝色夜间荧光薄膜。
4.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，中央处理***将匝道交通量、立交平均行程速度、行驶错误率信息发送到电子显示装置，并存储在存储装置中。
5.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述无人机本体为六旋翼无人机，由机臂、电机、桨叶、电池、云台、光电吊舱、高清摄像头、复合气体传感器、支撑脚架、地面站及GPS组成；所述操作手柄为无人机遥控器，由电池、电子显示屏、操作按钮组成，具备空中悬停、预设航线、远程数据传输功能，并将采集车辆信息实时传输到中央处理***。
6.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述数据存储装置由硬盘及磁盘阵列组成，接收并存储各子装置的传输信号，硬盘内置有城市道路网GIS地图，包含各立交匝道信息，具体包括道路里程、等级、车道数、平均通行时间、不同天气下的平均运行车速字段信息。
7.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述电子显示装置由液晶显示屏组成，安装在防撞安装支架顶端，显示内容包括匝道名称、温度、湿度、天气情况、匝道交通量、立交平均行程车速、行驶错误率；所述输入输出设备由鼠标、键盘组成，自定义查询立交节点匝道信息。
8.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述供电装置电线、插线板、电线接头组成，负责***供电；所述信息传输装置由光纤电缆、信号转换接口组成，负责信号转换与在线传输。
9.根据权利要求1所述的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析装置，其特征在于，所述报警提示装置由蜂鸣器、高音喇叭、LED爆闪灯组成，安装在交警指挥中心及防撞安装支架顶端，当收到报警信号后，蜂鸣器将启动，发出蜂鸣声，高音喇叭将启动，发出报警语音提示，LED爆闪灯灯管表面涂有防雨材料。
10.根据权利要求1-9任一项所述装置的基于无人倾斜摄影的复杂立交交通分析方法，其特征在于，所述中央处理***由CPU组成，中央处理***实时接收RFID信号、无人机本体的车辆信息和压力、温度及湿度信号，中央处理***通过以下算法实现复杂立交交通流量分析：
step 1：在立交各进出口、匝道分流口及合流口的防撞安装支架安装多个RFID监测点位，第i个RFID监测点位为Ri；当第i车辆经过Ri时，将车辆唯一编码Ci、经过的监测点Ri、经纬度Ri(x,y)、通过时间Ti、车辆大小、颜色、类型信息存储在数据存储装置的数据库中；
step 2：利用数据存储装置的立交GIS路网，对每辆车Ci按照时间先后排序获取经过立交的进口节点Rm、出口节点Rn和中间节点RK，计算第i辆车路径Pathi(m,n)＝Pathi(m,k)+Pathi(k,n)，Pathi(m,k)为m到k的最短距离，里程为Li，统计全部车辆的Path总；
step 3：针对每辆车的一次出行的起点m和终点n作为一个OD对即OD(m,n)，统计出经过立交全部车辆的OD总(m,n)，同理统计出OD总(m,k)及OD总(k,n)，同时统计出立交各进出口、匝道合流口及匝道分流道交通流量Qrfid,m、Qrfid,n、Qrfid,k，以及进口节点Rm与中间节点RK之间第j个匝道qj、中间节点RK与出口节点Rn的第g个匝道qg交通流量；
step 4：通过无人机倾斜摄影获取第m个立交进口第i车辆图像信息并赋予唯一编码Fmi进，获取第n个立交出口第k辆车驶离出口时车辆图像信息并赋予唯一编码Fnk出，统计出第m个立交进口、第n个立交出***通流量Qf,m、Qf,n，并统计出ODf总(m,n)，并存入数据存储装置的数据库中；
step 5：以ODf总(m,n)作为实际值，按比值求解出OD实际总(m,k)及OD实际总(k,n)，即OD实际总(m,k)＝(Qf,m/Qrfid,m)*OD总(m,k)，OD实际总(k,n)＝(Qf,n/Qrfid,n)*OD总(k,n)，则q实际j＝(Qf,m/Qrfid,m)*qj，q实际g＝(Qf,n/Qrfid,n)*qg，当匝道交通量超过设置阈值交通量时，将向报警提示装置发出报警信号；
step6：统计出RFID复杂立交的漏检率R＝(Qf,m+Qf,n-Qrfid,m-Qrfid,n)/(Qrfid,m+Qrfid,n)*100％，判断RFID的精准度；
step7：根据Step 2，统计复杂立交平均行程速度，n为车辆总数；
step8：计算统计周期内第e辆车ODe(m,n)，计算出实际行程时间Te，同时计算出本月同时段同统计周期内平均行程时间T平均e，若Te>3*T平均e，则视为该辆车行驶路径错误并计数，统计该周期内所有行驶路径错误车辆总数Q错误，按Step 3计算出该路段交通量Q实际，则行驶错误率W＝Q错误/Q实际。
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