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地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

高速公路施工区路段车速分布特性研究

以双向四车道高速公路行车道封闭施工区路段的车辆实测速度数据为分析对象,利用单样本K-S 检验方法对各检测断面大型车、小型车的车速分布形式进行了检验, 利用概率密度曲线分别拟合了不同检测断面大型车、小型车的车速分布,定量分析了施 工区内不同交通控制区域的车速分布形式及其变化规律,并分析了不同交通控制分区对 车速分布的集中趋势和离散程度的影响.结果表明,高速公路施工区路段车速服从正态分布,施工区交通控制分区对车速集中趋势和离散程度影响显著.研究成果为高速公路施工 区交通安全管理和车速控制提供科学依据和数据支持.     

面向拥堵筛查决策应用的物联网云平台模型

利用地磁传感技术、车辆检测识别技术、通讯控制技术、物联网云平台技术、预测技术等，通过建立仿真模型进行分析，获得适用于收费站车流、车速检测拥堵状况的流量快速筛查与自动决策方案，并通过后续的设计优化，研发出一套可以满足对收费站车辆运行状况的精准、快速、高效监测、筛选和响应系统，实现收费站车流状态实时监测、数据上传、存储与报警、车流预测等功能，真正实现快速、高效的排堵保畅。     

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针对城市道路路段上车流的流量和密度之间的特性，对道路元胞自动机交通流模型进行了改进，使CA模型能够较好模拟城市道路交通流。提出了网格动态调整算法，该算法根据模型模拟的路段流量和密度计算车辆平均通行距离，并以此距离动态调整CA模型的格子长度，按照城市道路路段上车辆速度的统计分布规律，以路段的车流速度密度模型输出作为下步模拟的平均车速，通过车辆速度的分布范围确定车辆加速减速的概率，对模型车速进行更新。选择500米长的城市主干道上的一条车道，利用本文改进的CA模型进行模拟，模拟结果表明:该模型在车速为30-65公里/小时范围内，能较好模拟城市道路上车流的运行特性。改进后的CA模型，适用于对城市道路上中速车流运行状况的模拟。     

基于ARMA 预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估

车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均 (ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q 定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明：利用实测车速中的前40 个时序数据建立ARMA 模型,预测出的20 个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56 和0.003 4;利用全部60 个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用.     

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为了克服经典速度－密度模型刻画道路交通流动态变化特性的缺陷,将更丰富的路段检测信息运用到交通仿真模型参数的标定过程中.提出在预处理检测器数据后,采用一种基于凝聚层次聚类的局部加权回归算法标定车辆速度.该算法先对训练样本进行聚类,然后用凝聚层次聚类法对每一个约束类生成一棵聚类树;其次用k 最近邻方法将与待估计速度相关的新样本划入适当的类中,最后采用局部加权回归标定车辆速度.利用现场数据对算法进行了大量测试,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速.结果表明,提出的算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.     

移动检测技术的研究

移动检测技术是智能交通系统中实时获取交通信息的重要手段之一．介绍了移动检测技术的概念及优缺点，对当前移动检测技术中的关键问题：如检测车辆占车流的百分比，利用移动检测技术估计和预测的交通指标以及估计、预测方法作了详细介绍，指出如何确定检测车在车流中所占百分比，利用该技术对旅行速度、旅行时间进行估计和预测，以及基于链路的估计、预测方法优于基于路段的估计、预测方法、     

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智能运输系统(ITS)是当前解决交通问题的最佳途径之一,而动态交通信息的发布与预测是ITS的关键所在。然而由于在各种外部因素下,道路交通状态呈现出随机变化的特性使得动态交通信息的发布与预测成为一大难点。结合某城市的实际情况,本文建立了在定位误差、采样间隔、车辆类型、道路类型等因素影响下的行程车速估计模型,并用实测数据对模型进行精度验证。结合出租车车辆的特殊信息,改进了低采样频率浮动车技术的估计算法,建立了空车数据处理模型;针对城市复杂和相似路段问题,提出了基于距离、方向角、连通性、历史数据以及车流方向等约束条件下的地图匹配算法;针对低采样频率浮动车数据,提出了考虑交叉口影响下的行程车速估计算法,通过实测数据评估了算法的性能;最后,针对不同检测技术的特征,提出了数据融合算法。     

一种新的车辆图像识别分类算法研究

提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。     

基于地磁检测技术的道路断面车流数据采集应用研究

针对城市道路断面车流数据采集,文中提出了基于地磁检测技术的道路断面交通数据采集系统技术方案。该方案根据城市道路断面车流数据采集需求,结合地磁检测技术原理,搭建车流数据采集系统框架,最后通过具体实施验证了系统的可行性。通过实施效果表明,地磁检测技术作为新型的道路断面交通检测技术,安装和维护方便、检测灵敏度高、时间占有率检测准确、可检测参数较多、适合于城市重点道路断面的车流数据采集应用。     

车联网技术应用对公交车辆运行效率的影响分析

车联网技术的发展大力推动了智慧交通的进步,车联网技术的车速诱导是其中主要的应用场景之一。为了定量评估车联网技术的车速诱导对公交车运行效率的影响,在上海市嘉定区博园路等6条典型城市干道上开展实地测试。通过对比车联网技术应用前后的公交车实际运行数据,从行驶时间分布、交叉口红灯等待次数、运行速度稳定性等三个方面分析基于车联网技术的车速诱导影响下公交车的实际运行特征。显著性检验分析结果表明,应用基于车联网技术的车速诱导的公交车辆平均行程时间显著降低,红灯等待次数显著减少,运行速度稳定性显著提高。     

城市快速路自由流车速研究

本文对快速道路服务水平评价的重要指标--自由流车速进行了深入研究.根据上海市城市快速路交通信息采集系统所积累的大量数据,取在单位时间内通过检测断面的车辆数为1,占有率＜3%的情况为近似的车辆自由流行驶状态,分析该状态下断面或车道的车速情况.通过数据统计分析发现车辆在自由流行驶状态下,速度在检测断面和车道上的分布形式均满足正态分布.利用正态分布的特征值,本文定义了基于实测数据和统计学方法的自由流车速.     

基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法

针对城市道路车流量检测中车辆误分类问题,提出一种基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法。首先,采集车辆图像样本并随机裁剪以构建小客车、公交车和摩托车的均衡数据集,通过 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法聚类获得 3 类车型的高度、宽度尺寸,以此校正场景车辆识别线圈尺寸,布设物体检测线圈与组合车辆识别线圈;其次,基于均衡数据集训练ResNet18卷积神经网络完成车辆类型判断;最后,采用改进的核相关滤波器追踪算法追踪车辆轨迹,通过计数线完成多流向车流量检测。验证分析表明：对单向车流,高峰、平峰正检率均值提升了5.09%、4.57%,误检率均值降低了5.31%、2.35%;多向车流中,直行车流的高峰、平峰正计率提升了 5.01%、5.99%,左转车流的高峰、平峰正计率提升了 4.29%、 4.56%。     

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针对四车道高速公路的单向行车道封闭施工、单向超车道封闭施工、半幅封闭施工、半幅封闭施工过渡区段的施工作业区进行调查,并分析施工作业区各主要区段的地点车速,确定平均车速、85%位车速、各区段间的车速差、大小型车间的车速差,以及各区段相对于现场限速值时的超速比例等车速分布特性.得出,从上游正常路段至警告区（或过渡区）再至施工区车速分布的标准差在明显减小,同时小型车与大型车的车速差也在明显减小等统计分析结论.最后,根据车速分布规律给出了作业区车速控制原则,以及基于车速统计分布特征的作业区各区段限速值建议.     

城市交通线控系统相位差优化方法

根据路段行程车速的随机分布特征,分析了已有线控系统相位差优化方法的局限性。以路段行程时间、车辆延误和排队长度为评价指标,利用信息熵理论和多属性综合决策方法设计了线控系统相位差优化算法,并进行了仿真计算。仿真结果表明:当路段行程车速的方差从5 km.h-1增大到10 km.h-1后,由西向东车流的行程时间、车辆延误和排队长度分别从98.4 s、13.5 s.pcu-1和9.1 pcu增大到115.5 s、15.9 s.pcu-1和12.3 pcu,由东向西车流的行程时间、车辆延误和排队长度分别从99.4 s、13.5 s.pcu-1和9.2 pcu增大到108.7 s、14.3 s.pcu-1和10.8 pcu。可见,路段行程车速的随机分布特性对相位差的设置有显著影响,利用本文建立的模型可得到最优相位差。     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

路段平均行程时间估计方法

为了有效利用线圈检测数据,精确估计路段平均行程时间,提出了一种路段平均行程时间估计方法。将路段平均行程时间分为平均行驶时间、平均排队时间和平均通过路口时间三部分。考虑线圈埋设的特点,通过估计平均行驶速度得到平均行驶时间。用分段时齐Poisson过程描述车辆驶入路段过程和驶离过程,用Markov排队模型描述车辆排队过程,用生灭过程描述排队车辆数,得到车辆排队模型,计算了路段有、无初始排队的平均排队时间。基于选取与路口相关的饱和流率和平均车长,计算了平均通过路口时间。计算结果表明:平均行程时间估计值与实测值的误差小于12%,说明路段平均行程时间估计方法可行。     

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重载铁路集疏运调度系统车流组织优化问题涉及到空车与重车的协同优化,只有将二者结合才能够制定完整的车流组织方案.论文首先通过分析系统空重车流组织特征,以车辆周转时间最小为目标,建立基于企业需求与铁路供给的车流综合优化模型.其次以目标函数为抗体,约束条件为抗原,构建基于信息熵的亲和度表示方式,利用免疫克隆算法求解集疏运系统车流组织方案.在求解的过程中,利用免疫克隆算子实现繁殖,通过抗体浓度对种群规模进行控制,防止早熟收敛.最后仿真结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,本文算法的平均搜索时间减少了25%、49%.     

一种基于检测流量的微观随机车流发生器研究

车流发生器是交通模拟系统的基本模型之一,用于解决交通流的输入问题.用于描述一定时间内交通流分布规律的离散随机函数包括泊松分布、二项分布、负二项分布等.利用分布函数和检测时段的流量数据,提出了一种建立检测时段内微观时间尺度上车流发生器的研究方法,并对北京市交通数据进行了应用分析,结果表明此方法可以产生与实际观测流量相符的模拟车流序列.     

卡口数据挖掘与城市道路交通分析

基于卡口数据,设计道路交通分析任务和数据挖掘算法,探索分析结果在宏观、中观、微观层面对城市交通规划、建设和管理的工程应用。基于所有车辆一日经过的卡口序列,提出毗邻区域交通量、车流轨迹和道路运行状况三大分析任务和技术方案。提出毗邻区域交通量概念,计算有道路连接的毗邻区域间的车流量,得到宏观路网交通量分布特征。采用频繁子序列挖掘算法得到满足特定条件的车辆群频繁经过的卡口集合和顺序,得到车辆群的活动范围和重要路径。基于车辆到达路段起点和终点的时间间隔,得到随着时间变化的路段车辆行程时间分布。以湖北省宜昌市为例阐述工程应用,总结提出卡口数据挖掘与道路交通分析系统框架。