基于RFID和视频监测的城市交通运行状态模糊判别

为了确定城市道路网路的交通状态,为主动的交通管理、交通诱导及控制提供支持,提出了一种基于无线射频识别(RFID)交通检测系统和视频监控系统的交通运行状态模糊判别方法.在该方法中,交通运行状态由从RFID系统获得的车辆行驶时间和从视频监控系统中获得的车辆速度决定.由于实际的交通状态可以从视频中直接观测,因此实际交通运行状态的阈值可以根据视频来校准,用以评估本文所提出方法的性能.基于安装于南京的RFID和视频交通检测系统进行实证分析,结果表明本文所提出的方法是可行的.下一步工作可推进交通数据,特别是 RFID数据在交通管理中的应用.      

基于模糊控制的小区域交叉口群过饱和状态信号协调优化

城市区域交通具有非线性、动态时变性、不确定性的特点,难以建立精确的数学模型.据此,针对小区域交叉口群过饱和状态,研究了基于模糊控制的信号协调优化方案.将现状交通控制下的交叉口群进口道最大排队长度和平均延误作为模糊控制的输入变量,将交叉口绿灯时间调整量作为输出变量,利用模糊C均值聚类获得输入变量的模糊集合和隶属度函数,通过一级模糊控制器和二级模糊控制器分别对区域交叉口群信号进行协调控制,达到减少区域最大排队长度和平均行车延误的目的.通过对武汉徐东商圈过饱和交通状态下的交叉口群进行多次协调控制,并对现状信号方案和协调信号方案进行Vissim微观仿真,交叉口群最大排队长度平均值由201 m减少为63 .6 m ,平均行车延误由110 .62 s减少为22 .68 s .      

RFID交通错误数据检测及分析

数据质量控制是智能交通系统应用建设的关键技术之一.基于对无线射频识别(Radio Fre-quency Identification,RFID)数据特性的分析,将RFID错误数据分为4类,并针对每一种错误类型的特点设计合理的识别算法,从而给出一套完整的错误数据检测方法及流程.提出了从基站、时间和错误类型等3个角度对RFID数据的错误率进行分析的方法,并选取南京市区主干道上21个RFID基站的原始数据作为实例,对所提出方法进行了验证.结果表明,21个基站采集的数据的平均错误率为0.044 3%,最小值为0.021 4%,最大值为0.080 7%,说明RFID数据采集技术所采集到的数据具有较高的可靠性,且数据错误率与车流量具有明显的正相关性.同时,各个基站采集的数据中车牌号字符串长度异常占所有错误类型比例的平均值为72.93%,最小值为42.24%,最大值为98.75%,表明电子标签写入信息出错是造成错误数据的主要原因.针对分析结果,给出了相应的质量控制措施以控制RFID错误数据的产生.      

卫星电视接收系统的原理及调整

论述了卫星电视接收系统的原理以及卫星接收天线的调整。     

RFID交通数据时间覆盖率分析

在交通状态判别领域,针对磁感应线圈的"时间占有率"参数得到广泛应用.由于RFID交通信息采集技术无法准确获得车辆占据检测区域内的时长,因此,基于对RFID数据特性的分析,提出时间覆盖率的概念及计算方法.选取7种时间汇集度进行时间覆盖率的计算,根据计算结果画出基站的时间覆盖率随时间汇集度变化的折线图,由折线图走势可对基站的工作状态、基站所在道路的流量大小及交通流的连续性做出初步判断.选取南京市区主干道上21个RFID基站的原始数据,对所提出的方法进行实例分析,发现基站的时间覆盖率折线图可分为3种类型:①日覆盖率小于100%;②日覆盖率等于100%,并且小时覆盖率至5 min覆盖率接近于100%;③日覆盖率等于100%,并且小时覆盖率至5 min覆盖率中出现了下降.每种类型的折线图对应一定的基站工作状态和道路交通流特性.由分析结果可看出,时间覆盖率这一指标对RFID基站自身性能评判和交通流状态分析都具有一定的实际意义.      

基于GIS的地区级路面管理系统的开发与应用

公路网建设的完善和信息化管理的快速发展,使得路面管理系统成为道路养护管理的一种重要的辅助工具.基于GIS的路面管理系统能够实现空间数据、属性数据的共享和路面使用性能的评价,为各级养护管理部门提供及时、准确的决策辅助信息,初步实现路面养护工作的可视化管理.     

基于大数据技术的城市交通在线实验环境设计

城市智能交通系统解决方案的开发和验证是制约我国城市智能交通系统应用的1个重要因素。针对我国城市智能交通系统解决方案验证的需求,应用大数据理论和方法,提出了1个基于大数据技术的城市交通在线实验环境,论述了其主要需求和特点,给出了其功能框架和物理框架,并采用当前主流的 Hadoop开源框架,基于 HDFS数据存储和MapReduce数据并行处理机制建立了该实验环境的软件实施框架。利用该实验环境可定制并创建面向用户的城市智能交通业务分析虚拟实验室,实现城市智能交通系统解决方案的快速开发和验证,有助于我国城市智能交通系统的开发和建设。      

智慧机场体系框架研究与设计

20世纪中后期信息技术的迅猛发展及其向社会各行各业的渗透催生了综合运输系统的智能化建设新趋势。作为综合运输系统的关键节点,机场的智慧化建设也受到了广泛的关注,智慧机场建设方兴未艾。然而,当前中国智慧机场建设主要侧重于信息技术的应用,建设内容、建设目标各不相同,对智慧机场的理解尚不统一。因此,亟需构建智慧机场体系框架,厘清智慧机场的建设内容和建设目标,推动智慧机场的协调化、规范化发展。针对上述需求,采用系统工程方法,明确了业务生产设施、业务生产设备、业务协调中心及交通运输工具共17个领域4类物理实体和生产运行保障用户、管理用户与社会用户共20个部门3类用户,划分了空中管理、飞行区管理、旅客服务、航空物流、应急保障、运行管理、商业管理、陆侧交通管理和企业管理共九大功能域,设计了包括9个逻辑子系统的智慧机场顶层逻辑框架及相应的信息流程,并针对逻辑框架建立了以8个中心为核心的智慧机场顶层物理框架及相应的信息流程,最终形成了面向机场全业务体系的智慧机场体系框架。该体系框架有助于明确对智慧机场的理解,促进智慧机场基础理论的研究,推动智慧机场建设的标准化与协同化发展。     

RFID 交通冗余数据检测及分析

数据质量控制是智能交通系统应用建设的关键技术之一。基于对射频识别(RFID)数据特性的分析,将 RFID 冗余数据分为重复数据和相似数据,通过分析同一车辆的相邻过车时间来检测2类冗余数据。针对相似数据给出了冗余率曲线和冗余时间点的定义,解决了 RFID 交通数据中冗余数据的识别问题。针对2类冗余数据的特点,给出了2类冗余率的计算方法,提出了从基站和冗余率曲线走势2个角度出发对冗余率进行分析的方法,并给出了冗余数据的清洗方法。选取南京市区主干道上21个 RFID 基站的原始数据作为实例,对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,21个基站采集重复数据的平均冗余率为0.0062%,相似数据的平均冗余率为0.92%,说明 RFID 数据采集技术采集到的数据具有较高可靠性。同时,各个基站采集的数据中相似数据数量远远多于重复数据数量。观察不同形状的冗余率曲线发现,冗余率曲线呈趋于平缓和尾部上升的基站冗余率较高;冗余率曲线呈直线上升的基站冗余率较低。针对分析结果,给出了相应的质量控制措施以控制 RFID 冗余数据的产生。