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3GS技术的高速公路交通监控系统研究

基于3GS（GPS,GIS,GPRS）技术提出了一种具有高速公路全线交通监控系统的设计方案,对该系统的功能、物理框架和逻辑框架进行了设计。重点分析了基于3GS的交通信息采集技术、基于人工智能的交通信息处理技术、交通拥挤判别与交通事件检测技术以及交通控制与诱导技术等交通状态监控的关键技术。研究表明：以3GS技术为手段,可以实时、准确、全面、直观地采集、传输与显示全路网的交通运行状况信息,能够实现快速、准确地判定交通拥挤和交通事件的发生以及交通拥挤类型、拥挤状态和拥挤排队长度,能够对拥挤条件下的交通流实行有效地控制与诱导。     

浅谈手机数据在交通行业的应用

近年来,随着手机用户的迅猛增长,大数据处理技术日益成熟,为手机数据的采集和应用奠定了良好基础。手机数据分为两部分,两者有其异同点,已应用于城市规划及交通流量检测的各个方面,对掌握居民职住地、大区间OD分布、人流活动特征及交通路况等信息提供了基础数据和量化依据。     

基于ARMA交通流量预测控制器的设计

交通流量的预测与控制是现代交通中的一项重要任务,本文基于自动控制理论,提出几种交通流量的动态预测方案并进行比较;最后给出了最佳系统控制框图及主要参数。并对一组实际的交通流量进行了预测。仿真结果表明,本系统能较准确地预测交通流量,但只适用于预测短时交通流量。     

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城市道路交通运行状况信息（路况信息）的准确、实时的获取和处理是交通诱导、交通控制等应用的基础。而路况信息一般用路段平均通过时间和平均速度来表示。本文在分别对基于平均速度和基于平均通过时间的算法误差分析的基础上，提出了基于浮动车技术的城市路况计算方法。并利用广州市出租车综合管理系统提供的浮动车数据，结合车牌计时和跟车测试等实验对该方法的有效性进行了验证。实验结果表明本文所提出的方法是有效且实用的。     

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针对局部交通状况分析所需要的多粒度仿真功能,本文分析了从宏观规划模型到微观仿真模型转换时的逻辑保证和数据需求,设计了一种基于路径流的多粒度交通仿真方法,从物理、逻辑和运行三个层面实现了从基于点和线的宏观路网到基于车道的微观路网的转换.针对转换过程中交通小区质心及其路网连接线等虚拟实体的处理问题,本文进一步提出了新的支路近似方法.基于上述方法,开发了适用于TransCAD和VISSIM模型转换的软件包,方便地实现了从宏观路网中局部区域交通状况分析到微观路段交通流量仿真的一致性转换.     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

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交通流量预测是当前交通大数据应用的重要议题之一.经典的交通流量预测方法通常只根据被预测道路自身的数据进行分析和决策,而往往较少考虑由于同一区域不同道路之间的交通流量关联性.本研究根据城市核心区交通流量数据的特点,构建同区域内多条相关道路的交通流量多维度数据模型.并且,基于该数据模型提出了一种基于多机器学习竞争策略的交通流量预报算法.该算法的主要核心思想是利用时间序列聚类的方式将多维交通流量数据进行降维,然后通过引入多种多机器学习方法进行并发训练,其训练结果通过竞争获得最优分类器群.最后设计了多最优机器学习集成预测方法进行交通流量预测.本模型通过在南昌市中心道路进行的实验显示,其预测结果优于传统单时间序列机器学习方法.     

高速公路视频监控系统设计与实现

高速公路监控系统可实施交通流量和交通运行监视;对关键点进行气象检测;对关键路段实施交通适时控制;及时发现各种异常情况并采取应急措施,保证高速公路高速、安全、经济地运营管理.     

高速公路视频监控系统设计与实现

高速公路监控系统可实施交通流量和交通运行监视；对关键点进行气象检测；对关键路段实施交通适时控制；及时发现各种异常情况并采取应急措施，保证高速公路高速、安全、经济地运营管理。     

基于物联网的高速公路全路段气象检测与交通信息实时提示系统

恶劣的气象和道路条件易引发高速公路交通事故,造成人民生命财产的重大损失,因此很有必要提前向司乘人员发布前方路段的气象和路况信息,警示驾驶员提前绕道或做好防范措施.高速公路全路段气象检测与交通信息实时提示系统是为此目的而研制的一种基于物联网技术的可实现人、车、路互动的提高高速公路行车安全的新型设备.该设备近几年在多条高速公路使用,大大地降低了交通事故的发生率,提高了行车安全,取得了较好的经济和社会效益.     

基于交通视频分析的自适应摄像控制系统

为在高动态光照和复杂路况环境中实现准确的视频检测与数据采集,构建了一套有效的自适应交通摄像控制系统.首先,针对全天候大场景综合检测需求设计高清交通摄像系统,并通过系统辨识确定了核心摄像参数的控制特性;接着,基于车辆号牌和交通场景特点,提出了以车牌亮度中点值和标线区块中点值作为反馈控制指标的视频质量分析算法;最后,使用自适应控制架构综合底层图像质量反馈信息和高层视觉分析检测结果,实现了光照模式的感知适应和控制状态的自主切换.实验与应用结果表明:该系统控制过程快速稳定,能够自动适应不同光照环境,兼顾高清晰车牌识别和大视野交通监控需求,保持良好的全天成像效果,实现了平均97.0%的车流准确度和96.3%的车牌识别率.      

城市信号交叉口交通运行评价参数视频检测

针对交叉口排队长度和延误等交通运行评价参数很难直接被检测到的问 题,本文提出了一种基于视频处理的交叉口运行评价参数的综合检测方法.该方法首先 将选择性背景更新机制引入块级背景差分,并结合块级帧间差分实现快速的排队车辆 检测.然后,利用虚拟平行线定位每车道排队车辆首尾端,并结合排队首尾车的跟踪与停 车线处虚拟线圈的计数来检测排队车辆数,进而获得延误、停车次数等其它交通运行评 价参数.实际测试结果表明,该方法能有效实现多参数的同时检测,并且能有效提高检测 的准确率.与实际值比较,参数检测值平均误差小于5%,能较好地满足交叉口运行性能 评价需要.     

短时交通流量预测方法

短时交通流量是短时交通参数的基础参数之一,其变化规律可直观反映调查路段或区域的交通变化趋势,可为交通出行提供有效的路径选择信息。基于对统计分析模型、人工智能模型、非线性理论、交通模拟、组合预测模型等短时交通流量预测方法特点和应用的分析,鉴于短时交通流量自身的随机波动特性,指出单一的交通参数预测方法很难有效提高预测的精度和效果,而基于组合预测模型的预测方法具有广阔的应用前景和实践意义,并指出短时交通流量预测方法研究领域今后可能的发展趋势。     

基于车联网技术的车路协同系统设计

在全面分析系统功能的基础上,基于车联网技术提出了一种具有感知功能的车路协同系统的设计方案,对系统的物理框架和逻辑框架进行了设计,重点研究了各子系统的组成与功用,分析了系统的智能感知、车路协同通信和智能信息处理等关键技术.研究表明:该系统可以实时、准确地感知和采集车辆、道路环境以及全路网的交通运行状况等信息,有效实现车与...     

交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法研究

智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.针对目前马尔科夫交通流量预测模型在精度方面的不足,以及交通流量随机性、波动性的特点,提出马尔科夫粒子滤波交通流预测模型.一方面,将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量,能够较好地描述交通流量的变化趋势;另一方面,针对该预测结果精度的不足及对非线性预测不稳定的缺点,引用粒子滤波算法,将预测结果及权值进行不断更新,以及样本重选样过程,经过多次迭代,使样本粒子更加逼近真实预测值,从而提高预测精度.最后,以北京昌平区某检测器检测到的交通量进行仿真,将预测结果与传统马尔科夫链进行误差对比分析.结果表明,本文提出的马尔科夫粒子滤波交通流预测模型 5 min间隔误差为6.14%、1 h间隔误差为6.04%,预测精度高,具有更好的适用性和稳定性.     

基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型研究

静态交通需求与城市停车供应状况直接决定了城市交通秩序和拥挤程度,以往的各种停车预测模型多以建筑规模来求得静态交通需求,笔者在通过大量的调查数据分析得出静态交通需求与土地利用区位以及周边机动车交通流量密切相关,提出了基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型.     

基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型研究

静态交通需求与城市停车供应状况直接决定了城市交通秩序和拥挤程度，以往的各种停车预测模型多以建筑规模来求得静态交通需求，笔者在通过大量的调查数据分析得出静态交通需求与土地利用区位以及周边机动车交通流量密切相关，提出了基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型．     

基于视频采集的交通流量检测系统设计

随着道路交通流量的增加,如何有效地获取道路交通流信息,对于改善交通效益和交通安全具有十分重要的意义.采用视频采集的方式对交通流量检测系统进行设计,在说明系统工作原理的基础上,对系统硬件部分的元件选型、软件流程及功能进行论述,可为智能交通诱导系统的构建提供理论参考.     

基于交通特征的空域建模方法及扇区仿真分析

空中交通是一个复杂系统,其复杂性体现在空域结构、航空器、管制员和管制设备等多个方面。本文提出一种基于空中交通特征的空域凸胞模型,它可以更准确、全面地描述空中交通情况。首先,作者基于空域复杂性量化空中交通特征,之后将复杂网络的概念应用于空中交通系统中,并采用基于加权复杂网络特征的K-Means聚类算法建立空域凸胞模型,最后,将该模型应用于北京管制区,从扇区管制的安全性和管制员工作负荷的均衡性两方面提出扇区安全概率、平均飞机数等指标,分别基于交通高峰期的数据和全天的交通数据验证扇区划分方法的优点和有效性。