基于车牌识别数据的车流密度计算方法研究

提出了基于快速路车牌识别数据计算快速路典型路段车流密度的基本原理,并设计了车流密度计算流程。在此基础上,选取上海市快速路一处典型路段进行了车流密度的计算,并与该路段基于线圈的点速度及基于车牌识别比对计算出的行程速度进行了对比。对比结果显示,基于车牌识别数据计算的车流密度能够较好地表达道路交通状态。     

雷达车辆检测器在吉林省高速公路上的应用探析

主要介绍道路交通信息采集和交通事故检测方法,重点阐述线圈车辆检测器和雷达车辆检测器技术,同时对吉林省高速公路监控系统提出建议。     

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

道路交通事故背景因素指标的采集和统计分析

提出了事故背景因素的概念,建立了背景因素量化指标体系及其采集数据项;并提出了构建背景因素数据库的设计思路,建立了符合我国道路交通事故分析模式的交通事故背景因素数据统计分析系统,以便把握道路交通安全的整体状况和发展趋势,找出造成事故的主要背景原因,提炼安全对策,为道路交通安全措施提供科学依据和指导。     

基于大数据的道路交通管理反思——小即是美

针对基于大数据的道路交通管理进行回顾和反思,以期促进道路交通管理者及业界对大数据研究和应用的正确认识。在总结和分析交通大数据领域科研和实践情况的基础上,指出在交通管理领域研究和应用大数据技术的过程中,要回归交通管理信息化发展的初衷,科学理性决策,既要看到大数据技术的价值,也要看到其局限以及在成本、风险和应用基础方面的挑战。应对近年来道路交通信息化管理所面临的新形势,提出其发展路径应该遵循既要发展大数据,又要善用"小数据"的原则。发展大数据技术要积极稳健、科学合理,同时加强对现有交通数据信息的充分利用和价值挖掘,注重实践,夯实科学交通管理的基础。     

《道路交通管理数据字典交通网络》等四项国标通过审查

根据国家标准化计划,由全国智能运输系统标准化技术委员会归口,由交通部公路科学研究院、北京市公安局公安交通管理局、青岛海信网络科技股份有限公司、北京四通智能交通系统集成有限公司承担的《道路交通管理数据字典交通网络》、《道路交通管理数据字典交通信号控制》.     

交通大数据智能系统工程在道路交通风险主动防控中的应用

为了解决道路交通风险防控的闭环管理体系建设问题,建立了交通大数据智能应用系统工程的逻辑框架,阐述了交通大数据融合的模式和方法,运用风险认知、风险评估、风险管理和风险沟通理论构建了道路交通风险主动防控体系,最后应用道路交通风险主动防控体系的主动防控即时风险沟通服务对贵州省高速公路网进行事故预防,结果表明采用主动防控即时风险沟通服务对于减少高速公路事故量具有显著效果。     

基于数据融合技术的路段出行时间预测方法

为了精确预测路段出行时间, 分析了国内外基于多数据源的路段出行时间预测方法的优缺点, 应用自适应卡尔曼滤波算法, 通过融合环形线圈检测器数据和浮动车数据, 建立了路段出行时间估计模型, 在交通高峰期和事故情况下, 比较了采用基于环形线圈检测器、浮动车和自适应卡尔曼滤波3种出行时间预测方法预测路段出行时间的平均绝对百分比误差。比较结果表明: 基于自适应卡尔曼滤波算法融合了来自环形线圈检测器和浮动车的数据, 预测值更接近实测值, 预测精度高。     

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析

为了掌握长春市道路交通运行状态,通过提取出租车GPS信息作为长春市浮动车数据源,以长春市浮动车原始数据为基础,探讨浮动车数据采集与处理的方法,并与长春市现状道路模型进行地图匹配。通过拥堵感知数据分析和浮动车速度数据分析两种方法互相校验确定各等级道路阈值,对长春市路网速度进行时空特征分析。数据表明:除极端天气可能导致大面积、系统性拥堵外,长春市道路交通拥堵主要表现为局部时段和局部区域,并有扩散的趋势。此外,探讨了目前长春市浮动车数据的不足及下一步研究方向,为相关部门政策制定提供数据支撑和决策依据。     

EM方法对缺失数据的处理及对MNL模型的影响

以印度尼西亚首都雅加达都市圈居民个人出行调查数据为例,研究EM数据修补方法对数据以及MNL模型的影响.首先,以原始数据为基础,通过人为删除和EM修补分别获得缺失数据和修补数据.其次,通过Z检验,验证EM修补后的数据更贴近原始数据特征.最后,以三组数据分别建立三组MNL模型,通过Z检验等对比分析,表明EM数据修补方法能很好地修正数据缺失对构建模型造成的偏差,为交通政策的制定提供良好的数据基础.     

基于RFID的地面道路交通状态判别系统

RFID作为一项新兴的自动识别技术,已经广泛应用在各大领域,包括高速公路自动收费领域,但在交通信息处理领域的应用还处在萌芽状态.签于RFID可以通过车牌匹配直接采集区间行程时间和车速,对于实现网络交通状态信息服务和诱导具有重大意义.为此,提出了基于RFID技术的地面道路交通状态判别的新方法,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. 目前交通信息的采集主要通过环形感应线圈、雷达、图像传感器、红外线传感器等固定位置装置来获取.通过合理地分布交通流检测装置,可以有效地采集到城市交通网络状况信息.但是以上检测装置只能检测地点交通参数,而不能获得区间的交通参数.由于地面道路的复杂性,地点参数并不能准确反映路段的交通状态.     

城市道路动态信息采集系统结构设计

道路交通动态信息采集系统既是ITS的重要组成部分,又是ITS其它应用系统建设的基础.从系统构成、系统输入输出、系统功能单元、系统信息流程等方面对道路交通动态信息采集系统框架进行了总体设计;针对多种动态交通信息采集系统共存的现象,进行了应用框架设计;并以广州市为例设计了道路交通动态信息采集系统.     

公交大数据及其应用

正1公交大数据来源及类别1.1数据来源目前智能公交信息采集设备主要包括公交车辆调度终端、硬盘录像机、客流采集终端、新能源车辆监控终端、充电桩、疲劳驾驶监测终端、防碰撞预警终端、IC卡车载机、智能投币机等设备,形成完善的车载数据信息采集系统。同时多数公交企业已经建立了智能调度系统、公交ERP系统、充电运营管理系统、收银点钞管理系统、客流排班系统、IC卡清分结算系统、视频安防监控系统等完善的信息化运营管理系统,也具备了与交警、城     

数据挖掘技术在联网收费系统数据信息综合上的应用

在智能交通系统的研究中,如何应用现代信息处理技术,努力使道路交通作为一个系统来实现智能化是核心的研究领域。联网收费系统的建立不但将大大改善和提高了国道主干线的收费水平,同时系统将收集和保存大量的道路交通信息数据,对这些数据进行充分有效的再利用,将为实现国道主干线的导航智能化、交通流量最佳化、安全驾驶支援提供必要的知识和信息,为收费策略的制定提供决策支持。     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

智能运输系统（ITS）数据元表示方式

本文分析了目前国内外数据元表示方式存在的问题,根据数据元表示方式选择的规则,确定了由12项数据元属性的组合来描述智能运输领域的数据元,并阐述了这12项数据元属性之间的内在联系,且以道路交通管理领域的数据元为例,验证了此数据元表示方式的可行性。     

数据挖掘技术在联网收费系统数据信息综合上的应用

在智能交通系统的研究中，如何应用现代信息处理技术，努力使道路交通作为一个系统来实现智能化是核心的研究领域。联网收费系统的建立不但将大大改善和提高了国道主干线的收费水平，同时系统将收集和保存大量的道路交通信息数据，对这些数据进行充分有效的再利用，将为实现国道主干线的导航智能化、交通流量最佳化、安全驾驶支援提供必要的知识和信息．为收费策略的制定提供决策支持。     

基于车牌识别数据的出行特征研究

随着大数据技术的推陈出新,越来越多的数据源可以用来研究居民的出行特征。本研究通过首次采用建筑停车场的车牌识别数据研究不同建筑业态吸引客流的出行时间特征、来源地空间分布情况、出行平均时耗等内容,从而为城市空间功能布局规划、停车场规划、停车场周边道路交通改善等提供参考。     

面向智慧道路的集约化交通信息采集与服务系统

对于城市快速道路,利用线圈、视频、微波等信息采集技术实时采集交通信息,并利用可变情报板发布,目前已经比较成熟,各大城市快速路的交通信息采集及发布系统建设基本趋于饱和.对于城市地面道路智能交通,交通信号控制系统、闯红灯电子警察系统、车牌自动识别系统建设比较完善,然而针对地面道路的交通出行信息服务一直做不到尽如人意,大部分城市尚未建设地面道路的交通信息采集与发布系统,其中有些城市的交管部门意识到交通信息的重要性,开始进行调研、探索及试点:有些城市花了大量投资,在城市道路各路段之间布设视频、线圈及微波检测器,再利用全屏或条带屏进行发布,但由于地面道路交通流的复杂性,不确定因素过多,应用效果不佳,未能发挥应有的效果;有些城市利用路口信号控制的信息采集设备作采集源,然而此类数据误差较大,难以用作精确的交通分析判断,且仅有路口而无路段的交通信息.     

电磁式车辆自动分型统计系统在高速公路上的应用

以Idris系统在ETC电子不停车收费系统中的应用为例,简要说明了电磁式车辆自动分型统计系统是一组先进算法的技术组合,基于感应线圈原理,可实时提供准确的道路交通信息,主要用来进行高精度的自动车辆检测和分类,是高速公路快速通行的一个新的解决方案。