高速公路交通动态数据检测技术应用研究

在分析高速公路各种交通动态数据检测技术特性和精度的基础上,通过现场调研与试验,分析交通检测技术的应用特性,重点研究超声波与微波非接触式检测技术的应用功能;通过建立交通数据采集站,系统地研究基于微波——线圈的组合应用及其数据融合。试验结果表明,非接触式交通检测技术在高速公路动态数据检测中可以使用,但不宜单独使用;应采用多种检测技术,通过多检测技术数据融合的检测精度能够提高10％～20％。     

固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法

固定检测器和移动检测器在检测参数、数据精度、覆盖范围、采集成本等方面存在较大差异,具有很强的互补性.分析了固定检测器与移动检测器进行信息融合的必要性,提出了交通信息融合的总体框架.在分别阐述了基于固定检测器和基于移动检测器的区间平均速度估计方法基础上,采用BP神经网络对区间平均速度进行信息融合.以上海市南北高架道路为对象,利用Vissim仿真软件对基于BP神经网络的交通信息融合方法进行了实例分析,结果表明,该方法可以明显提高区间平均速度的精度.     

基于DSRC与点检测器数据融合的实时交通状态表达方法

为了更好地实时估计和预测高速公路的交通运行状态,提升出行信息服务水平,基于高速公路网现有的DSRC检测器数据和点检测器数据,构建了一种基于卡尔曼滤波的实时数据融合方法。首先,在DSRC数据分析的基础上,提出了DSRC数据预处理的方法,包括检测器间距的计算,异常数据剔除,数据匹配方法等;其次,结合DSRC数据及点检测器的数据特征,给出路段的划分方法,在此基础上,构建了基于卡尔曼滤波的实时DSRC数据与点检测器数据的融合模型;最后,通过北京某高速公路上实测的DSRC数据与微波数据对提出的数据融合模型进行了验证。研究结果表明,DSRC数据和点检测器数据实时融合后的结果能更准确地表征子路段实时的交通运行状态,提高了DSRC数据空间表达的实时性,改进了点检测器数据的局部有效性的特点。     

基于浮动车移动检测与感应线圈融合技术的行程时间估计模型

综合考虑到浮动车检测技术与感应线圈检测技术的优缺点,为了提高道路行程时间估计的精度及完备性,提出基于浮动车与感应线圈的融合检测技术的行程时间估计模型。该模型利用神经网络技术对两种检测技术同一路段的检测数据进行融合,从而达到提高道路行程时间估计精度和完备性的目的。最后,以广州市7 000多辆装有GPS装置的出租车所提供的浮动车数据、100多个安装在广州市各主要道路口上的感应线圈检测器提供的感应线圈数据以及广州市交通电子地图为基础,在10条道路上分别随机选取的500个两种检测数据对提出的模型进行了验证,试验结果表明,此模型在道路行程时间估计的精度方面较浮动车移动检测技术与感应线圈技术有较大提高。     

基于NN-FR的交通中同一检测面上多检测器的数据融合

基于神经网络-模糊推理(N N-FR)的数据融合方法——自适应神经网络-模糊推理信息融合系统(A N N-FRIFS),对交通中同一检测面上的多种检测器采集的数据进行融合。首先简单介绍了A N N-FR IFS,然后分析了AN FIS置信度判别器的设计,并给出了A N N-FRIFS算法,最后结合仿真算例,验证了该方法能以较高精度对同一检测面上的多检测器进行数据融合。     

手机信令数据支持下高速公路检测器布设研究

交通检测器的布设决定着路段行程时间估算及预测的精度.同时,检测器技术、行程时间估计方法也会影响到检测器布设方法.针对此问题研究利用手机切换数据交通信息提取支持,结合传统固定检测器,基于BP神经网络实现行程时间融合估计.基于新的行程时间估计方法,以估计精度为约束,研究传统固定检测器的布设.结合实例分析,验证行程时间融合估计方法有效性,并在均匀布设和盲区补充方案基础上,研究检测器布设间距对交通参数估计的影响.     

基于多源信息融合的高速公路事件检测算法研究

为了研究高速公路交通事件检测算法,以多源信息融合理论为基础,依托人工神经网络技术,设计了固定检测器与浮动车检测器的信息融合事件检测算法,并说明了具体的检测原理和融合过程。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现了信息融合过程,试验结果表明在三级报警策略下,信息融合算法的事件检测率、误报警率和平均检测时间都达到了较高的检测水平,证明了所设计的信息融合交通事件检测方法的优越性。     

基于多源数据融合的城市道路旅行时间预测

城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑.研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法.以2015年8月某路段的视频检测器及微波检测器的2种数据为基础,采用回归拟合的方法探究信号控制主干道路段旅行时间与断面流量之间的关系,2段式的线性拟合结果可以较好地拟合信号控制主干道路段旅行时间与断面流量的关系.以BP神经网络模型为基础,从输入层入手,采用直接输入2类数据、应用拟合关系输入拟合数据等方法,综合考虑2类数据之间的相关性,建立了融合2类检测数据进行旅行时间预测的多个模型,对7种不同输入的神经网络预测模型进行了测试、对比和分析.研究结果表明,相比于时间序列、支持向量机、k近邻和历史平均方法而言,应用拟合关系的2类数据融合的BP-2神经网络模型具有更高的预测精度,MA PE为13.04%,表明BP2神经网络模型能够实现较好的旅行时间预测效果.      

基于神经网络算法的高速公路基本路段线圈检测器布设间距研究

为研究高速公路交通事件检测算法及线圈检测器布设间距,设计了高速公路基本路段的人工神经网络事件检测算法,并研究基本路段检测器布设间距在200～700m不同情况下的事件检测效果。利用VISSIM4.2软件仿真获得数据,并在Matlab人工神经网络工具箱中计算,验证了所设计事件检测算法的有效性,得出基本路段线圈检测器的合理布设间距。     

线圈检测器采集信息的预处理方法和多维数据模型的构造

通过环形线圈检测器采集的数据,不仅具有时间序列的特性,而且与其所处的空间位置有很大的关系。文中论述了线圈检测器数据产生的原理,并提出了相应的预处理算法。针对交通数据管理现状和数据挖掘需要,借鉴了空间多维数据模型以建立交通流数据仓库。     

1种基于浮动车数据的多车车速融合算法

在浮动车处理技术中,多浮动车样本车速的融合是整个计算的最后1个环节,算法的好坏直接影响到动态交通信息的准确性。从多权重系数和多种路况状态的角度构建了1种新的基于浮动车数据的多车车速融合算法,该算法从浮动车行驶特征等角度,综合考量在表征实时路况时浮动车多车样本间的共性与个性差异去融合多车车速,提高了实时路况的准确性,并且可根据实际交通环境快速调整相关参数。最后通过实证分析对其准确性进行了评估验证,结果表明能有效提高动态交通信息的准确性,具有良好的实用性。     

面向动态导航的城市路网实时交通信息服务系统研究

结合国内外的研究现状，基于实时GPS数据和高架线圈检测数据的数据融合处理技术，给出了面向动态导航的实时交通信息服务系统的总体框架，实现了城市路网的实时交通流状态估计；通过构建实时交通信息系统，借助无线通讯方式为车辆提供实时交通信息和动态路径规划服务，实现了在动态路径规划基础上的车辆动态导航。     

城市交通控制与诱导系统协同的信息分析

交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，2者协同运作能提高城市交通管理效率。多源交通信息处理是交通控制与交通诱导实现协同的基础和关键。文章分析了交通控制与动态诱导系统的信息需求特点，对交通控制与交通诱导系统协同运作的数据处理与信息融合进行了研究。     

船舶航行交通事件实时检测技术研究现状与展望

船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。      

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息，为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性，目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势，提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先，定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式，并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性；其次，从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合，应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标，并根据层次分析法确立指标权重，同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则，从而融合动态车辆数据与静态路段参数，计算得出交通状态评价结果与评分；最后，由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致，能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性，同时为车路协同技术应用于实时交通诱导，缓解城市交通拥堵提供了理论依据。     

数据融合技术在交通事件检测中的应用综述

为了进一步提高交通事件检测系统的性能,在对基于单源信息的交通事件检测方法进行分析的基础上,从基于多信息源的交通事件自动检测数据级融合和基于多信息源的交通事件检测方法决策级融合2个方面,分析、总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状,并指出了目前研究存在的主要问题及后续研究的发展趋势。     

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。     

刹车状况下桥上随机车流动态演化及车-桥耦合振动分析

为实现刹车时桥上多状态车流并行动态演化的高真实度模拟和时变汽车荷载与桥梁运动状态的时时耦合，首先从宏观和微观上丰富随机车流模拟方法，宏观上沿用交通荷载调查数据中的车辆顺序、车辆基本特性等不变量，以车辆间距为服从正态分布的限幅随机变量，形成深度融合交通荷载调查数据和交通流理论的随机车流高真实度仿真方法；微观上对车辆间距随机变量确定的关键状态-阻塞状态，引入加权速度，实现阻塞密度时车流的走走停停动态描述，采用考虑驾驶人状态的概率分布方法确定车辆时距；实现多密度随机车流的高真实度仿真。其次细化刹车过程模拟，建立车流差异化刹车模型：采用顺次对比方法，筛选桥长范围最不利刹车车流；引入停车视距，考虑驾驶人反应，区分头车和跟驰车辆，精细模拟车辆刹车动态过程和刹车车流演化过程，差异化确定各车辆刹车参数；实现桥上多状态车流并行动态演化模拟。第三建立刹车力学模型，并融入至已有正常车流的车-桥耦合系统，构建可考虑刹车状态的分析系统。最后确定桥梁典型响应和分析指标，以一座大跨斜拉桥为例，对多刹车工况下的桥梁响应进行分析。结果表明：桥上刹车状况一般会产生超过正常行驶状况下的桥梁响应，最不利单车道刹车状况下的塔根弯矩甚至达到跑车工况的2.7倍，简单采用规范冲击系数方法很难实现刹车响应的包络；刹车过程中的桥梁响应最值不仅与采取刹车的车辆数目和桥上车辆保有量有关，还受刹车作用与桥梁原响应趋势的顺逆程度控制；桥梁及桥上刹停车辆的总质量和桥上正常行驶的车辆决定桥梁响应时程曲线趋势振幅；典型桥梁响应的总体趋势，与车流密度和刹车车道数相关性较小，不同时段车流会对梁端顺桥向位移和塔根弯矩产生影响。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。