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提出利用“微观”交通信息— 道路上独立车辆的行驶状态来估计道路交通参 数,发展一类新的交通参数估计方法.文中通过移动通信网络获得的在路手机位置及运动速度作为检测信息,应用聚类分析佑计在路车辆运行状态,进而实现高速公路交通参数的实时佑计.本文提出的方法可以进行较大范围交通参数检测,且利用已有的通信网络,不需检测设备的大量投资.实验结果证明了方法的有效性.     

基于可写入RFID技术和移动Ad Hoc网络的交通信息系统

基于可写入RFID技术和移动Ad Hoc网络的交通信息系统,利用可写入RFID技术对车辆和道路进行全面的数据采集,并通过移动Ad Hoc网络与交通控制中心进行信息交换。在对信息进行分析处理后,交通控制中心发送控制信息经移动Ad Hoc网络对交通控制设备和车辆进行实时管理,实现对交通的智能化控制。     

Application of Information Fusion Technology in Automatic Incident Detection

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案.将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法.该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确.通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证.     

基于统计模型融合的交通参数预测与实践研究

道路交通系统复杂多变,在任意道路和交通条件下,单独使用某种预测方法并不能得到令人满意的结果.本文综合考虑交通预测的实时性、准确性和可靠性要求,区别于以往的单一参数回归方法,提出了一种基于时间序列聚类与融合的预测算法,并利用扬州城市地面道路卡口系统采集的实际数据进行了验证. 道路交通参数预测可以为交通管理、交通控制、交通诱导、交通事件检测等ITS子系统及时提供准确、可靠的道路交通信息,是目前国际ITS研究的热点和难点之一.     

雷达视频联合检测技术在北横通道的应用研究

针对城市地下道路的场景和数字化交通管控需求,比较当前车辆检测和事件分类技术(例如线圈检测、红外检测、雷达以及视频等方式)在交通信息检测中的优势与劣势,提出了基于雷达视频联合的交通流检测系统.该系统可以检测更加多元的交通流信息,在复杂特殊的交通场景下仍可以持续稳定地采集和获取交通流状态和事件信息,为道路管理者提供决策依据.通过在上海北横通道的实际应用证明,雷达视频联合检测系统基本满足对城市地下道路的交通流状态信息和事件信息检测的需求,为后期城市地下道路智慧化建设和主动管控提供参考.     

基于RFID技术的智能交通监管系统的架构

随着交通建设的飞速发展,传统的交通监管方式已经难以满足监管现代化的要求,引入新的技术、提高监管效率无疑是解决问题的重要途径之一。射频识别技术(RFID)可以实现多目标、非接触式的唯一性识别,是构建物联网的支撑技术之一。以RFID技术为基础,结合电子传感、信息处理以及无线通信等技术,实现监管系统与车辆间的主动辨识以及信息交互在交通领域中的应用具有重要意义。     

物联网技术在高速公路中的应用前景探析

物联网技术应用于高速公路就是利用射频识别(RFID)、电子标签、传感器、数字摄像机、智能信号机、光纤线路、无线网络等现代化信息传输设备,按照固定更新的频率动态发布最新实时路况信息和对拥堵路段的预警信息,最大限度地提高道路的交通通行能力,帮助监控人员进行实时调度,通过智能交通系统,更好地服务社会大众.物联网要实现更好的发展,需制定统一的技术协议和标准,并有效解决安全和隐私问题.实现真正的智能交通的目标还有很长的路要走.     

泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术

分析了现有交通信息服务系统存在的感知能力有限、服务方式单一和动态信息更新不及时的问题,围绕当前交通工程和信息技术领域的研究发展趋势,提出了一种泛在交通信息服务系统（U-TISS）的架构,将先进的协同感知、泛在网络、云计算、大数据等技术综合运用于交通信息服务领域,实现交通信息服务系统与交通物理系统的深度融合。U-TISS 架构包括感知、网络、计算和服务4层次。感知层主要通过传感器、射频标签、识读器、摄像头、全球定位系统、车载智能终端设备等,实现对人、车、路、环境的全面感知;网络层是以ZigBee、蓝牙、DSRC 等短程通信为主的末梢节点通信与以3G/4G或有线通信链路为主的承载网络通信,通过车路短程通信和自组织网络、路侧与感知中心的承载网络实时采集和传输各种交通信息,构建交通要素信息的精准获取与发布体系;计算层利用云计算技术实现有效的交通富信息挖掘与提取,提升交通信息服务质量;服务层构建基于泛在网络和云计算的交通信息服务平台,通过移动智能终端、车载终端、资讯广播、可变信号板等信息发布方式,为交通参与者提供实时动态的交通信息服务和丰富全面的辅助决策支持,实现交通信息服务的智能化与个性化。基于U-TISS架构,分析了实现U-TISS的关键技术,包括智能终端的普适感知与交互、车辆精确定姿与定位、交通信息路侧协同感知、车车/车路短程通信与组网、车载移动互联、交通信息云管理、交通大数据分析与挖掘、信息安全与隐私保护。分析结果表明：U-TISS具有泛在感知、开放互联、实时传输、深度挖掘与优质服务的特点,能够从安全性、高效性、便捷性和环保性4方面改进与提升现有交通信息服务系统的服务水平。在安全性方面,基于DSRC的车车/车路通信与组网技术使驾驶人可以获取超越视距、超车载感知能力范围与多时空尺度的交通信息,增强车车/车路间的协同能力;在高效性方面,借助泛在感知的海量路网运行信息和云计算平台提供的大数据分析技术,通过精细化的管理实现交通系统的高效运行;在便捷性方面,通过智能终端能够为公众出行路线、方式和出发时间的个性化定制提供支持;在环保性方面,通过对车辆控制系统提供更多的行车环境信息实现车辆控制的优化,通过大数据或社交网络提高驾驶人对环保驾驶的认知,实现绿色出行。U-TISS 关键技术的深入研究、推广与应用,及相关行业标准与规范的出台,将引起交通信息服务类应用商业模式的创新与变革,最终实现协作式智慧交通。     

基于RFID技术的智能交通监管系统的架构

随着交通建设的飞速发展,传统的交通监管方式已经难以满足监管现代化的要求,引入新的技术、提高监管效率无疑是解决问题的重要途径之一。射频识别技术（RFID）可以实现多目标、非接触式的唯一性识别,是构建＂物联网＂的支撑技术之一。以RFID技术为基础,结合电子传感、信息处理以及无线通信等技术,实现监管系统与车辆间的主动辨识以及信息交互在交通领域中的应用具有重要意义。     

信息融合技术在交通事件自动检测中的应用

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法。该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确。通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证。     

基于ZigBee的无线交通同步控制系统的设计与实现

通过研究ZigBee协议和无线传感器网络同步控制算法,提出了基于ZigBee技术的交通控制系统方案,设计了基于ATmega128L单片机、CC2420射频收发器等芯片的硬件节点,实现了无线交通系统通过对路面交通信息的采集,传输到交通指挥中心,再通过关卡节点发送数据包来对交通信号灯进行无线控制。研究及实验结果表明该设计在实际生活中具有很好的实用价值。     

基于Zigbee技术的车辆监控信息的无线传输系统研究

车辆监控信息在车辆内部通讯时主要是利用Zigbee技术,本项目提出基于嵌入式Web技术、3G网络技术以及Zig Bee技术,系统将采集的状态参量通过3G网络发送到远程的监控中心,主要面对车辆安全重要参数进行监控,主要包括车速、胎压、水温3个参数,从而达到对车辆状态的无线监控。     

无人飞机在交通信息采集中的研究进展和展望

以无人飞机多次试飞试验和相关研究成果为基础,分析了无人飞机在交通信息采集、处理与应用中的可能性及主要挑战,从不同角度展望了无人飞机在交通规划与仿真、道路监控、应急调度和城市交通拥堵分析等领域的应用前景。分析结果表明:应用无人飞机可以弥补现有交通信息采集技术的不足,是有效采集连续交通信息的新手段;随着动态交通视频处理技术的发展,从无人飞机采集的视频中可以自动提取交通信息;应用无人飞机采集的交通信息可用于应急调度、车辆跟驰、换道行为与交通拥挤等方面的研究;无人飞机动态交通视频处理技术的适应性还有待提高;利用无人飞机信息的车辆跟驰、换道行为与交通拥挤尚缺乏实证研究;建立无人飞机与地面应急系统的通讯和协调系统及无人飞机-车-路协调通信系统是未来重要的研究方向。     

基于Zigbee的农业温室大棚测控系统的设计与实现

通过分布在温室大棚内四处的各种传感器设备采集诸如温度、空气湿度、光照度等环境信息,利用新一代的Zigbee无线通信技术将数据发送至控制中心。各传感器采集的数据既可以通过5110液晶屏就地实时显示,也可以通过Zigbee网络汇总分析后在控制中心进行相应的显示。根据相关的信息,控制温室内的电气设备以实现温室环境监控的自动化控制。     

无线传感器网络(WSN)在智能交通系统中的应用

无线传感器网络在智能交通领域的应用在国外刚刚开始,美国麻省理工学院媒体实验室、英国伦敦大学BERBECK学院、比利时布鲁塞尔自由大学的COMO实验室都在政府或民间的基金支持下开展WSN的专项研究。本文从介绍交通传感器技术入手,剖析WSN在车辆检测、车速测定、路基路况实时探测的应用技术、并对传感器的设计构造,网络的传输协议算法等有关WSN的国际先进技术信息进行披露。     

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首先介绍了系统的开发目标和系统的总体框架结构,然后分别介绍了各主要模块的功能和具体的实现过程.为协调公路网络建设、规划及管理之间的工作,建立了基于GIS的公路网管理决策支持系统.利用GIS技术,通过交通信息采集系统建立了基础地理信息数据库和公路交通信息数据库,并生成了动态电子地图系统,对交通信息分析的结果实现了信息可视化输出,从而为公路交通管理部门和规划部门提供准确、直观的决策信息.     

基于RFID技术的实时交通信息采集处理技术

鉴于RFID技术在交通领域的广泛应用，提出基于RFID技术的实时交通流信息采集技术的新方法．同时给出该技术实现的框架结构和需要的主要技术，有利于其推广应用。     

一种基于深度学习的离散化交通状态判别方法

在智能交通信号控制和交通流诱导系统中,交通环境状态的有效判别是影响交通控制决策的先决条件,本文针对交通流产生的大数据信息,结合深度学习算法提出一种离散化交通状态的判别方法.给出了包括交通状态数据采集、状态数据描述、状态深度学习和判别等功能模块的系统架构,构建了一种离散交通状态编码方法,为深度学习交通状态特征提供了数据基础.模型训练阶段,对采集到的二值和连续值交通状态数据,分别构建了两种不同的深度置信网络实现交通状态特征的无监督学习;模型微调阶段,在整合形成的高层抽象特征向量顶端增加softmax分类器,采用反向传播算法实现参数微调.最后,该方法基于VISSIM微观交通软件进行仿真,实验结果表明,离散交通状态编码方法可有效表达交通状态,基于深度学习的交通状态判别方法相对传统方法具有较高的准确度.     

泛在网络在智能交通中的应用初探

融合智能交通和泛在网络中的相关概念和技术,提出了＂泛在交通＂的概念,把其分成泛在的交通信息、泛在的交通检测和泛在的交通控制三个部分,介绍了各个部分之间的相互联系和作用.结合泛在网络中的无线通信、传感器以及射频身份识别等关键技术,给出了泛在交通网络构架图及其相关技术.     

物联网在智能交通中的应用

物联网(IOT)所倡导的无处不在的连接,使得智能交通系统(ITS)成为物联网领域的发展重点.智能交通能够使道路变得更通畅,燃料利用率更高,生活更舒适更便捷.引入智能交通中的智能节点的概念,借助射频识别(RFID)技术、传感器网络(WSN)、微型电机系统(MEMS),提出了解决热点区域车流量的控制系统.提出把管理的重点转...