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多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究 被引量：14
1
作者 宋鸿 陈宁 +2 位作者 彭建国 蒋程 刘玉印 《交通标准化》 2013年第1期91-95,共5页
由于特殊的地理条件和历史原因,重庆市道路交通信息采集设备形式多样,形成的交通信息数据格式和设备数据接口标准不尽相同,多源交通信息数据的存储、处理和使用过程中遇到了诸多困扰。为此,重庆市交通管理局与重庆市科委共同谋划了"... 由于特殊的地理条件和历史原因,重庆市道路交通信息采集设备形式多样,形成的交通信息数据格式和设备数据接口标准不尽相同,多源交通信息数据的存储、处理和使用过程中遇到了诸多困扰。为此,重庆市交通管理局与重庆市科委共同谋划了"重庆主城区交通诱导示范工程"项目,将多源交通信息数据融合技术作为项目研究的重点,采用数据融合技术对多源交通信息数据进行处理,通过判别算法实现对道路交通状态的实时判别,并利用VMS、WEB等多种形式进行道路交通状态的发布,从而实现对主城区路网交通流进行策略性分流的目标。 展开更多
关键词 多源信息 数据融合 交通状态判别 交通诱导
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基于DBI和稀疏轨迹数据的交通状态精细划分与识别 被引量：7
2
作者 朱秋圳 邬群勇 +1 位作者 姚铖鑫 孙豪宇 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期458-468,共11页
浮动车轨迹数据已逐渐成为城市交通状态识别的主要数据源之一,但是现有基于浮动车轨迹数据的交通状态识别中多数是应用高精度或是多源轨迹数据。针对稀疏轨迹数据在城市交通状态识别中存在识别精度不高的问题,本文提出一种结合戴维森堡... 浮动车轨迹数据已逐渐成为城市交通状态识别的主要数据源之一,但是现有基于浮动车轨迹数据的交通状态识别中多数是应用高精度或是多源轨迹数据。针对稀疏轨迹数据在城市交通状态识别中存在识别精度不高的问题,本文提出一种结合戴维森堡丁指数(DBI)和轨迹相似性度量的动态交通状态划分方法。首先,对轨迹数据和路网数据进行预处理并且建立不同时间片的路段轨迹集合;接着,依据轨迹速度-空间相似性,利用戴维森堡丁指数动态地扩展轨迹的空间维度,并根据轨迹相似性度量方法构建最佳车辆队列;然后,将前后不同的车辆队列进行二次处理,连接组成交通流簇;最后,基于模糊C均值聚类方法将交通流进行划分,实现路段交通状态的识别。采用厦门市厦禾路、湖滨西路和湖滨南路交叉路段上的真实出租车轨迹数据进行测试,结果表明,本文所提方法保证了车辆队列速度分布与原始轨迹速度分布基本一致,相比对比方法Kmeans++和ST-DBSCAN,本文方法均方根误差平均下降了18.77%和21.22%,并且在不同的实验路段表现更加稳定,可有效、可靠地运用稀疏轨迹数据识别城市交通状态,进而实现城市交通状态的精细分析。 展开更多
关键词 城市交通 动态划分 轨迹相似性度量 稀疏轨迹数据 戴维森堡丁指数 车辆队列 状态识别 模糊聚类
原文传递
多源数据融合的城市区域时变停车需求识别方法 被引量：2
3
作者 昝雨尧 王翔 +2 位作者 俄文娟 宗维烟 陶砚蕴 《交通运输工程与信息学报》 2022年第2期82-94,共13页
城市时变停车需求的准确感知是制定停车管理政策的前提条件之一,然而由于难以获取城市所有停车场进出车辆数据,且部分老旧停车场尚未实现信息化管理,以及违章停车的存在,导致城市区域时变停车需求识别困难。本研究利用城市已有交通信息... 城市时变停车需求的准确感知是制定停车管理政策的前提条件之一,然而由于难以获取城市所有停车场进出车辆数据,且部分老旧停车场尚未实现信息化管理,以及违章停车的存在,导致城市区域时变停车需求识别困难。本研究利用城市已有交通信息采集设备,以卡口车牌识别数据、停车场进出车辆数据和出租车GPS数据为基础,通过训练模型区分停车与行车在前后两次卡口数据中的特征差异来识别车辆停车行为,从而实现城市区域时变停车需求识别。首先,结合493个停车场的进出车辆数据和3649辆出租车的GPS数据确定车辆行停状态,得到846204个停车样本和81654个行车样本,并基于合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)+最近邻(Edited Nearest Neighbor,ENN)算法对不均衡行停数据集进行组合采样;其次,利用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)来识别车辆的停车行为,结果表明本文建立的停车行为识别模型准确率为93.1%,精确率为99.6%,召回率为86.5%,识别效果优于其他传统方法;最后,应用该方法对某城市区域时变停车量进行监测,并利用该市41个停车场进出车辆数据进行验证,其中可通过本文算法识别的停车量为96%。研究成果可为城市区域时变停车需求感知与管理提供数据支持。 展开更多
关键词 城市交通 停车行为识别 梯度提升算法 类别不均衡 多源数据 时变停车量监测
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基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别 被引量：3
4
作者 张立立 王力 +1 位作者 赵琦 张玲玉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期75-82,共8页
准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提.传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题.对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法.... 准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提.传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题.对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法.从原始数据丰富特征入手,构建交叉口有效检测区域的图像化模型;将交叉口交通状态识别转化为图像搜索问题,利用监督哈希算法实现基于部分标签信息的图像搜索,进而得到交叉口的交通状态;最后,利用仿真对该方法进行了验证.结果表明,所提方法在识别精度和速度上具有可行性和有效性. 展开更多
关键词 智能交通 交通状态识别 交叉口图像化 半监督哈希
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单向非机动道路内混合自行车交通状态判别 被引量：2
5
作者 周旦 赵红专 许镭 《现代交通技术》 2020年第4期64-69,共6页
为准确判别单向共享非机动道路内混合自行车交通流的状态,以流量和密度为表征指标,将模糊C均值聚类方法应用于状态判别,并采用统计回归方法分析道路特征参数、车辆特征参数和骑行者特征参数对交通流状态聚类中心的影响。结合杭州实测数... 为准确判别单向共享非机动道路内混合自行车交通流的状态,以流量和密度为表征指标,将模糊C均值聚类方法应用于状态判别,并采用统计回归方法分析道路特征参数、车辆特征参数和骑行者特征参数对交通流状态聚类中心的影响。结合杭州实测数据,将混合自行车交通流状态划分为畅通、稳定通行和拥挤3种状态,分别建立各状态下聚类中心流量和密度与车道宽度、电动自行车占比、男性骑行者占比3个特征参数之间的回归关系模型。结果表明,在稳定通行和拥挤状态下,聚类中心的流量都与车道宽度呈线性相关,稳定通行状态下的密度与电动自行车占比呈线性相关。 展开更多
关键词 交通工程 混合自行车交通流 交通状态判别 模糊C均值聚类 非机动车道宽度 回归模型
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基于自动编码机-分类器的视频交通状态自动识别 被引量：1
6
作者 彭博 张媛媛 +2 位作者 王玉婷 唐聚 谢济铭 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期886-892,共7页
为了及时、有效地识别道路交通状态,提出了结合自动编码机与分类器的视频交通状态识别方法。首先,建立交通状态视频图像数据集,对自动编码机隐藏层和降维数据维度等结构参数进行优化测试。然后,提出自动编码机定量评价方法,选出最优自... 为了及时、有效地识别道路交通状态,提出了结合自动编码机与分类器的视频交通状态识别方法。首先,建立交通状态视频图像数据集,对自动编码机隐藏层和降维数据维度等结构参数进行优化测试。然后,提出自动编码机定量评价方法,选出最优自动编码机模型A^(*)。最后,将A^(*)与线性分类器、支持向量机、深度神经网络、DNN Linear分类方法相结合,构建了4个交通状态识别模型。对前述模型及AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG16等CNN模型进行训练测试,结果显示:本文模型精确率和召回率均为94.5%~97.1%,F1值均为94.4%~97.1%,CNN模型中AlexNet表现最佳,精准率、召回率以及F1值均为94%,表明A^(*)与常用分类器结合,达到或超越了复杂CNN模型的交通状态识别效果。本文方法训练测试简便、计算成本低,适用于视频图像的交通状态识别。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 交通状态识别 自动编码机 交通视频 深度学习
原文传递
不利天气下路况识别现状研究与展望 被引量：1
7
作者 马育林 吴青 初秀民 《交通信息与安全》 2009年第3期97-100,共4页
不利天气导致交通条件及路面状况恶化是引发道路交通事故的重要原因。扩展浮动车技术能利用车载传感器实时采集全程路况信息,并通过车载无线通信网络,将采集到的路况信息传递给其他受到影响的附近车辆,同时通过信息中心将信息传达给更... 不利天气导致交通条件及路面状况恶化是引发道路交通事故的重要原因。扩展浮动车技术能利用车载传感器实时采集全程路况信息,并通过车载无线通信网络,将采集到的路况信息传递给其他受到影响的附近车辆,同时通过信息中心将信息传达给更广泛的受众,对保障不利天气下道路行车安全具有重要作用。文中分析了利用扩展浮动车技术识别不利天气下路况的研究现状,构建了基于扩展浮动车技术的信息采集和路况识别系统,提出了实现不利天气下路况识别的扩展浮动车关键技术。 展开更多
关键词 交通安全 不利天气 扩展浮动车技术 车载传感器 路况识别
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基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别 被引量：11
8
作者 张建旭 郭力玮 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期75-81,共7页
为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路... 为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别. 展开更多
关键词 交通工程 在线地图 延时指数 路网系统拥堵 实时拥堵状态识别
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