实时车速信息采集与整合方法研究

实时车速是城市智能化的核心基础数据。基于ITS子系统，包括先进的交通管理系统(ATMS)、自动车辆识别(AVI)系统、车载GPS系统和视频采集系统，分析其实时车速信息采集与整合的几种方法；对比分析两种数据采集结构，即完全分布式和分布式；详细讨论数据描述、数据存储以及数据传输问题；提出区域范围内实时车速的采集系统应该与现有ITS子系统相结合，有效利用实时数据资源，对ITS数据采集、处理和分析具有重要的理论意义和应用价值。     

基于环形线圈检测器采集信息的数据挖掘方法研究

智能交通系统(ITS)是以信息和信息技术为基础，随着大量多源的信息采集之后，如何对信息进行有效处理是面临的新挑战。章以环形线圈检测器采集的基础信息为对象，通过数据挖掘，即数据获取、数据准备、数据规约、数据转换和挖掘方法流程，论述了各阶段的要求和算法，最终从海量的基础数据层得到新的信息交通状态。     

基于小波变换的ITS数据集成方法研究

为了提高实时的ITS数据对交通规划的实用性,需要对原始的ITS数据进行合理的集成,以满足不同类型用户的需求。首先对运用统计分析和小波变换两种方法进行ITS数据集成的原理做了分析和评述,然后重点建立了基于小波变换理论的ITS数据集成方法,该方法将一段时间内的ITS数据视为随时间变化的随机信号,利用小波变换将ITS数据分解为低频成分和高频成分来进一步处理,最后应用MATLAB软件结合实际数据进行了编程实现,并给出了不同分解层次下的建议集成度。     

基于数据仓库模型的ITS数据重构

目前的ITS数据主要限于提供实时信息服务，其内在的联系未能得到有效利用。提出了一种基于ITS数据的数据仓库模型，通过合理组织ITS数据，为交通、运输管理提供决策依据。在此基础之上分析模型的主题组织、元数据设计、数据抽取和集成技术以及联机分析处理方法，通过实例阐述了实现的途径。     

动态交通信息处理技术研究

信息是智能交通系统的关键,ITS的各种功能都是以信息应用为中心展开的。交通信息处理系统是ITS各子系统联系的纽带和中枢,为ITS提供信息保障。阐述了交通信息处理系统的重要性和基本功能,对国内外交通信息处理技术进行了分析比较。在此基础上给出了系统框架流程设计,并对交通数据质量控制、信息融合、交通数据集成和存储等信息处理的关键技术进行了探讨。     

基础交通数据质量评价研究

高质量交通数据是智能交通系统（ITS）有效发挥其功能的基础,建立一套数据质量评价体系是ITS数据质量管理的基本要求。文中采用客观评价法,以固定型车辆检测设备采集的基础交通数据为对象,通过分析引起基础交通数据质量降低的主要原因以及数据质量问题的主要表现,建立评价基础交通数据质量的多维指标体系（即完整性、有效性、准确性、实时性）及其评价方法。研究成果已成功应用于上海市道路交通信息采集系统对基础交通数据质量的评价。     

高速公路作业区智能车道汇合控制系统研究

在道路的养护维修期间,高速公路作业区由于经常需要关闭车道而形成道路通行的瓶颈,影响着高速公路运行的平稳性和安全性。为降低车道关闭带来的影响,结合ITS技术设计了高速公路作业区的智能车道汇合控制系统的流程,并建立了信息采集子系统、信息处理及决策子系统和信息发布子系统。该系统通过分析交通检测器采集到的实时数据对交通状态进行判别,根据道路的拥挤状况动态选择车道汇合控制方案。最后,通过模拟的方法对系统的性能进行了比较分析,结果表明:智能汇合控制相比于静态汇合控制、动态提前汇合控制和动态延迟汇合控制,性能更为优越,特别是在改善高速公路作业区的安全性和通行能力方面。     

基于出租车GPS定位技术的ITS共用信息平台实时路况信息采集及处理方法

以广州市ITS共用信息平台的建设为背景,提出基于出租车GPS定位技术的ITS共用信息平台实时路况信息采集及处理方法。针对ITS共用信息平台信息采集范围大、准确性和实时性要求高的需求特点,具体研究队列方式的道路拓扑存储方法,利用出租车计费器进行奇异数据剔除的方法,分区搜索和边界矩形相结合的GPS地图匹配方法和循环队列与A*算法相结合的路况计算方法等一整套基于出租车GPS定位数据的实时路况信息采集和处理的方法,并提出了基于J2EE架构的平台数据处理服务器的实现方案。广州市ITS共用信息平台示范工程的实际应用表明,该方法具有良好的效果和广泛的应用前景。     

基于FCD和DAB交通信息采集与服务系统研究

城市交通问题日趋严重,交通信息化服务成为了智能交通领域又一热点。基于浮动车（floating car data FCD）和DAB（digital audio broadcasting）的交通信息采集与服务系统,对交通信息数据源、数据处理及信息解码分发至终端等方面进行了研究,阐述了系统总体结构、关键技术、核心算法。该系统通过采集处理、多源数据信息融合、信息发布和信息终端软件开发,采用TPEG（transportprotocol experts group）信息编码技术,编码成二进制码流文件,并传输给DAB数字服务器进行信息分发,进而将交通信息实时传输到移动终端,为出行者提供可靠的、科学的交通信息服务。     

ITS交通数据管理的方法设计及技术实现

如何将现有的各种交通空间数据源,通过交通信息化中成熟的标准化数据交换格式的方法与技术,做到将多源、多格式的交通信息支持ITS的运行,已经成为摆在我国ITS建设面前迫在眉睫的问题。为此,在分析我国ITS交通数据的特点及其对数据库管理系统的要求的基础上,同时结合国内外的技术现状,探讨并提出了基于GDF4.0规范的交通数据管理模式。在方法设计中,对近来欧洲ITS中通用的导航规范GDF进行了研究、修改与设计,以适应我国的ITS信息平台的数据建设要求。同时,进行了部分的验证,表明了其技术的可行性。     

城市交通流信息相似性分析与研究

信息处理日益成为智能交通系统发展中的一个重要环节，它要求智能交通系统不断集成新的信息技术以实现信息的采集、融合、组织和处理。生物信息技术在ITS信息处理中的应用成为其中新兴的研究方向。为证明交通信息具有生物遗传属性，本文定义了相似系数及波动系数作为交通流的相似性判据，并对城市交通流单点流量信息在时间轴上的相似性进行实验与数据分析，从而证明了其相似性的存在。文章还对该特性在交通流信息处理中的几种可能应用进行了分析和讨论。     

智能交通虚拟共用信息平台研究

提出一种虚拟共用信息平台技术(VCIP)作为ITS子系统间信息共享和信息集成的基本框架,以高效率低成本地完成数据共享和数据交换。VCIP结合了集中控制和分布处理的优势,具有开放性,根据访问授权与数据类型控制服务水平,支持跨平台ITS异构数据的转换与集成。分析了VCIP对ITS集成的重要作用,提出了VCIP的体系结构、操作机制和实现技术,并通过一个基于VCIP的出行信息系统———VCIP TIS原型系统验证了VCIP的特性和功能。     

汽车运行状态远程监测系统开发

介绍了汽车运行状态远程监测系统的组成和开发情况。该系统通过车载子系统采集车辆运行过程中的状态参数信息,借助于移动通信技术和计算机通信网络传至监测中心,状态监测与故障预测服务子系统对这些参数进行分析,以达到对车辆运行状态实时监测与故障预测的目的。该系统可以及时发现汽车潜在的故障,并提供警示信息或技术服务,确保汽车具有良好的运行性能,从而防止车辆带＂病＂行驶,避免因车辆故障引起的交通堵塞和交通事故,有利于保障道路交通的畅通。     

协议族在智能交通系统中的应用

信息交换是智能交通中必不可少的部分,信息交换离不开通信协议。随着智能交通系统的发展,信息交换的范围不断扩展,复杂度不断提高,对通信协议的专业化应用以及通信协议的需求也不断提高。协议族是灵活应用已有通信协议,并解决通信协议标准化的合理方法之一,NTCIP是协议族在智能交通中应用的典型例子。本文以NTCIP为例,分析了协议族在智能交通应用的优点,并讨论了协议族在原始交通数据采集中的应用。     

Quantitative analysis of probe data characteristics: Coverage,speed bias and congestion detection precision

Abstract

In recent years, there has been a growing desire for the use of probe vehicle technology for congestion detection and general infrastructure performance assessment. Unlike costly traditional data collection by loop detectors, wide area detection using probe-based traffic data is significantly different in terms of the nature of data collection, measurement technique, coverage, pricing, and so on. Although many researches have studied probe-based data, there remains critical questions such as data coverage and penetration over time, or the influential factors in the accuracy of probe data. This research studied probe-sourced data from INRIX, to profoundly explore some of these questions. First, to explore coverage and penetration, INRIX real-time data was illustrated temporally over the entire state of Iowa, demonstrating the growth in real-time data over a 4-year timespan. Furthermore, the availability of INRIX real-time and historical data based on type of road and time of day, were explored. Second, a comparison was made with Wavetronix smart sensors, commonly used sensors in traffic management, to explore INRIX’s speed data quality. A statistical analysis on the behavior of INRIX speed bias, identified some of the influential factors in defining the magnitude of speed bias. Finally, the accuracy and reliability of INRIX for congestion detection purposes was investigated based on the road segment characteristics and the congestion type. Overall, this work sheds light onto some of the less explored aspects of INRIX probe-based data to help traffic managers and decision makers in better understanding this source of data and any resultant analyses.