刘允才交通与视频监控大数据的应用

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大数据在智能交通领域的应用

大数据在智能交通领域的应用随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用，其中在智能交通领域的应用尤为突出。

大数据技术的引入，为智能交通系统的建设和运行提供了强大的支持，极大地提升了交通管理的效率和水平。

本文将就大数据在智能交通领域的应用进行探讨。

首先，大数据在智能交通领域的应用可以帮助实现交通信息的实时监测和分析。

通过在道路、交叉口等关键位置部署传感器和摄像头，可以实时采集交通流量、车辆速度、拥堵情况等数据信息，形成大数据集。

利用大数据分析技术，可以对这些数据进行实时监测和分析，及时发现交通拥堵、事故等问题，并采取相应的措施进行调控，从而提高道路通行效率，减少交通事故的发生率。

其次，大数据在智能交通领域的应用还可以实现交通信号的智能优化。

传统的交通信号控制往往是固定的时间间隔或周期，无法根据实时交通情况进行调整。

而引入大数据技术后，可以根据实时采集的交通数据，利用算法模型对交通信号进行智能优化调整，使得交通信号更加适应实际交通流量的变化，减少车辆在红绿灯前的等待时间，提高道路通行效率。

此外，大数据在智能交通领域的应用还可以实现交通路径规划的个性化定制。

通过分析历史交通数据、实时交通数据以及用户出行偏好等信息，可以为用户提供更加个性化的交通路径规划服务。

用户可以根据自身需求选择最佳的出行方案，避开拥堵路段，选择最短的行驶路径，从而节省时间、减少能源消耗，提高出行效率。

另外，大数据在智能交通领域的应用还可以实现交通安全的预警和管理。

通过对交通事故数据、违章记录等信息进行大数据分析，可以发现交通事故易发区域、高危路段，及时预警并采取措施进行管理。

同时，还可以通过大数据技术对交通违章行为进行监测和识别，提高交通执法的效率和准确性，维护道路交通秩序，保障交通安全。

总的来说，大数据技术在智能交通领域的应用为交通管理和运行提供了更加科学、智能的手段和方法。

通过实时监测和分析交通数据、智能优化交通信号、个性化定制交通路径规划、交通安全预警和管理等方面的应用，大数据技术为智能交通系统的建设和发展注入了新的活力，为人们出行提供了更加便利、高效、安全的交通环境。

视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究

视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究随着信息技术的不断发展和进步，大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中交通领域也不例外。

交通领域的大数据应用可以帮助我们更好地理解城市交通运行的规律和特点，提升交通管理的水平和效率。

视频结构化技术作为大数据技术的一种重要应用手段，在交通领域也发挥着重要的作用。

本文将探讨视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究。

一、视频结构化技术概述视频结构化技术是一种将视频内容进行分析和处理，提取出其中的有用信息并转化为结构化数据的技术。

通过视频结构化技术，我们可以对视频进行内容识别、目标检测、场景分析等操作，从而将视频转化为可供计算机处理的数据。

视频结构化技术可以应用于各个领域，如安防监控、智能交通、智能家居等，其中在交通领域的应用尤为广泛。

1.交通监控与管理视频结构化技术可以帮助交通管理部门实现对交通情况的实时监控和管理。

通过对道路交通摄像头拍摄的视频进行分析，可以实时监测道路的交通流量、拥堵情况、交通事故等信息，并及时做出相应的调度和处置。

这对于提升交通管理的效率和水平具有重要意义。

3.交通数据分析视频结构化技术可以将交通摄像头拍摄的视频内容转化为结构化数据，便于后续的数据分析和挖掘。

通过对交通视频数据的分析，可以了解城市交通运行的规律和特点，如交通高峰时段、交通拥堵节点、交通事故多发地点等信息，为交通管理部门制定合理的交通管理方案提供重要参考。

三、视频结构化技术在交通领域的应用案例1.城市交通智能监控系统某市交通管理部门利用视频结构化技术搭建了城市交通智能监控系统。

该系统通过对城市各个交通要道的视频进行实时分析和处理，可以监测和识别道路上的交通违法行为和交通事故情况，帮助交通管理部门及时处理交通异常事件，确保城市交通的安全和畅通。

1.深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，视频结构化技术也得到了进一步的提升。

将深度学习技术应用于视频结构化处理过程中，可以更准确地进行车辆识别、行人检测、交通事故识别等任务，提升视频结构化技术在交通领域的应用效果。

大数据在交通领域的应用

引言：交通领域一直是人们关注的热点领域之一，随着科技的不断发展，大数据技术正在逐渐在交通领域得到广泛应用。

大数据的应用不仅可以提高交通系统的效率和安全性，还可以为决策者提供更准确的信息和预测，从而促进城市的可持续发展。

本文将详细探讨大数据在交通领域的应用，包括交通流量管理、智能交通系统、交通事故预测、交通行为分析和交通规划优化。

概述：大数据的应用在交通领域可以帮助我们更好地理解和管理城市交通系统。

通过收集并分析大量的交通数据，我们可以提供更准确的出行时间预测、交通拥堵预警、交通事故预测等服务，大大提高交通系统的效率和安全性。

正文：一、交通流量管理1.实时交通数据采集：通过交通监控摄像头、交通雷达等设备收集交通状态数据。

2.交通拥堵预警系统：通过对交通流量数据进行实时分析，提前预警交通拥堵情况，优化交通路线。

3.出行时间预测：分析历史交通数据和实时交通状况，预测出行时间，帮助人们选择最佳出行路线和时间。

4.交通信号优化：通过分析交通流量数据，优化信号灯的控制方式，减轻交通拥堵。

5.公共交通优化：通过分析乘客流量数据，优化公共交通线路和车辆供给，提供更好的出行服务。

二、智能交通系统1.车辆监控与管理：通过车辆定位、车牌识别等技术，对车辆进行实时监控和管理。

2.交通违法检测：通过交通监控摄像头和图像识别技术，对交通违法行为进行检测和记录。

3.智能交通导航：通过整合交通状态数据和道路信息，为驾驶员提供最佳的行车路线和导航服务。

4.智能停车管理：通过车牌识别和实时停车数据分析，提供智能停车导航和停车位管理。

5.交通运输大数据平台：建立交通运输的大数据平台，整合交通数据资源，方便决策者进行数据分析和决策。

三、交通事故预测1.交通事故数据分析：通过对历史交通事故数据进行统计和分析，了解事故发生的模式和规律。

2.交通事故预测模型建立：基于交通事故数据和交通流量数据，建立预测模型，预测交通事故的可能发生地点和时间。

视频监控大数据在智慧交通中的深度应用解析

视频监控大数据在智慧交通中的深度应用解析作者：陈文华来源：《科技传播》2018年第18期摘要文章以视频监视的大数据为前提条件，对于将其使用到智慧交通当中进行了论述，对其在现实中深入应用展开了探究，谨供参考。

关键词视频监控；大数据；智慧交通；深度应用；解析中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）219-0126-02以交通领域的大数据中心为基础，简要论述了处于发展状态的智慧交通，利用信息化手段，让交通当中出现的拥堵现象得以解决、让对道路交通进行管理工的水平得以提高，为人民供给了灵动、多元化的、在出行方面的服务，这早已是交通领域达成的共识。

1 价值分析1.1 对数据进行处理的效率得到极大的提高数据进行处理的效率得到极大的提高，主要表现为具备极佳的性能、投入的成本资金不多、能够灵活地进行扩展。

由于卡口这方面数据的快速加大，传统类型的Oracle关联数据库，它的性能会发生制约，面积大于10亿条的情况下，进行查询方面的性能就会发生一些问题，另外，在对Oracle数据库进行布置期间，普遍要使用到性能极佳的X86型号的服务器，尤其是会使用到微型机器，投入的成本极大。

可是使用大数据的返回，与Oracle数据库进行对比，在自身所具备的性能，成本的投入多少、扩张性等领域，大数据都普遍具备不能替代的优点[ 1 ]。

1.1.1 具备极佳的性能使用大数据进行解决的方式，应用集群的方法进行部署，借助于辅助处理器，开展分布状态的计算，具有极佳的、对数据进行保存以及处理两个方面的性能，在对数据进行检索、经过研究以及判断之后进行分析、经过统计之后进行分析等这些领域，具有更为优质的性能。

由于数据数量的加大，传统的方法所具备的性能，其优势会逐渐变得更小，可是，大数据这个方式所具备的性能，在很大程度上，不会由于数据数量的加大，造成性能的弱化。

1.1.2 投入的成本资金不多使用大数据进行解决的方式，能够使用大范围进行应用的、价格相对低廉的、X86型号的服务器，可是传统进行解决的方式（存在关联类型的数据库进行解决的方法），普遍是使用相对高端类型的服务器，尤其是会使用到微型机器，另外，传统进行解决的方式在使用的软件当中，同样会投入大量的资金。

浅析视频监控技术在高速公路交通工程中的应用

浅析视频监控技术在高速公路交通工程中的应用
李富国
【期刊名称】《黑龙江交通科技》
【年(卷),期】2011(000)007
【摘要】在对传统模拟图像与数字化监控技术差异分析的基础上,综合探讨了数字化视频监控技术在高速公路监控中作用的发挥,旨在为我国高速公路管理水平的提高,以及更多安全、舒适、畅通的交通设施做出理论参考。

【总页数】1页(P293-293)
【作者】李富国
【作者单位】山东省聊城市济聊高速公路管理处
【正文语种】中文
【中图分类】U415.1
【相关文献】
1.人工砂在公路工程中应用浅析 [J], 栾笑丽;陈玉强
2.浅析人工湖驳岸类型在工程中的应用 [J], 邵学慧
3.浅析广电节目生产流程中的人工智能技术应用 [J], 马靖
4.浅析人工智能技术在机械电子工程中的应用 [J], 陈树鑫
5.电子工程中人工智能技术的应用浅析 [J], 叶开放;万正兵
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大数据技术在智慧交通中的应用

大数据技术在智慧交通中的应用在当今社会，交通是一个极其重要的话题，随着城市化进程的不断加速，交通问题愈发凸显。

随着人口的增长与车辆的增多，道路拥堵、事故频发、交通安全等问题趋于严重，如何让交通更安全、更便利，一直是政府、企业、社会关注的焦点。

随着大数据技术的逐渐丰富与成熟，它可以被应用于智慧交通领域，为交通问题的解决带来新的契机，本文将探讨大数据技术在智慧交通领域的应用。

一、大数据技术在道路交通监控中的应用随着全球经济快速发展，车辆越来越多，道路交通状况日益复杂化，传统的道路交通监控技术已无法胜任重要的任务，大数据技术的应用就成为了必要的手段。

因为大数据技术可以从监控摄像头、传感器、地图、导航等信息源中获取数据并进行分析，从而对道路交通进行实时监控和管理，以及对交通事件做出实时响应。

大数据技术不仅可以实现道路交通数据的实时收集和分析，而且可以通过数据挖掘和分析找出交通瓶颈、研究车辆行驶的规律，并形成更为科学、精准的道路交通指挥系统。

其利用人工智能技术分析车流量三维分布、环路列车数、拥堵指数等，获得的数据自动分析出车流、车速、行程时间不足的区域、拥堵区域和行驶状况等内容，从而推动道路更为缓慢的部分的修复或优化。

二、大数据技术在交通安全中的应用交通安全问题一直是各级政府、企业和一般公众共同关注的问题。

大数据技术可以从事故数据、车辆数据、行驶数据、驾驶行为、车辆监控等多个方面实现交通安全的监控，帮助减少交通事故和提高交通安全。

利用大数据技术处理监控摄像头录制的视频，可以实时监控道路上涉及很多严重违章行为，如逆行、超速等不规范行驶行为，重点拦截违章车辆，并对其计分、扣分，以起到警示作用。

另外还可以设立交通监管站点，通过识别车牌、人脸等信息，针对交通违法行为进行实时识别、处理和处罚，提高公共安全。

三、大数据技术在公共交通中的应用公共交通运输系统是城市公共服务的重要部分，对于减少道路拥堵，改善城市交通状况有着不可替代的作用。

大数据在智能交通中的应用

大数据在智能交通中的应用随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域都开始得到了广泛的应用。

在智能交通领域，大数据技术的应用也逐渐成为了一个不可或缺的部分。

大数据技术的运用为智能交通系统带来了更高效、更智能、更安全的交通管理方案，使得城市交通更加便捷和舒适。

本文将就大数据在智能交通领域中的应用作一探讨。

大数据在智能交通领域中的应用主要体现在数据采集与处理方面。

智能交通系统通过各类传感器、监控摄像头、地理定位系统等设备，获取海量的交通数据。

这些数据包括车辆流量、交通拥堵情况、交通事故发生情况、道路状况、气象情况等各种实时信息。

大数据技术的应用使得这些数据能够被实时、快速地采集到，并能够进行实时的处理和分析。

这为城市交通管理部门提供了更加准确、全面的数据支持，使得交通管理工作更加科学、精准。

大数据在智能交通领域中的应用还体现在交通运输规划与优化方面。

基于大数据技术的交通数据分析，可以帮助交通部门更加准确地了解城市交通的运行状况，包括道路的繁忙程度、高峰时段的交通拥堵程度、短途出行的频次等等。

这些数据分析结果可以为交通规划部门提供全面的、客观的参考依据，帮助他们优化城市的交通网络布局，合理规划交通设施建设，提高城市的交通运输效率，降低交通拥堵，减少交通事故发生的概率，使得城市交通更加安全、便捷。

大数据在智能交通领域中的应用也为智能交通管理系统的建设提供了有力的支撑。

智能交通管理系统是一个集成了感知、诊断、预测和决策的综合系统。

它通过感知设备获取交通信息，通过诊断系统对交通信息进行处理，然后利用预测系统对未来交通情况进行模拟预测，并通过决策系统制定智能交通管理方案。

大数据技术的应用使得这个系统能够更加高效地运行，能够处理更多的数据，提高处理速度，提高数据分析的准确性和全面性，从而提高智能交通管理系统的整体运行效率。

在智能交通领域，大数据技术的应用还可以体现在交通安全管理方面。

利用大数据技术收集并分析车辆的行驶轨迹、行驶速度、车辆停放位置等数据，能够更加准确地判断交通违法行为和交通事故发生概率，帮助交通管理部门更加科学、精准地开展交通安全管理工作。

交通运输中大数据分析的应用案例

交通运输中大数据分析的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为交通运输领域的关键工具，为改善交通流量、提高安全性、优化运营效率等方面带来了显著的变革。

以下将为您介绍一些在交通运输中大数据分析的具体应用案例。

一、智能交通管理在城市交通管理中，大数据分析发挥着至关重要的作用。

以北京市为例，通过在道路上部署大量的传感器、摄像头等设备，收集了海量的交通数据，包括车辆流量、车速、道路拥堵情况等。

利用大数据分析技术，对这些数据进行实时处理和分析，交通管理部门能够准确地掌握城市道路的交通状况，并及时采取措施进行调控。

例如，当某个区域出现交通拥堵时，系统会自动分析拥堵的原因和范围，并智能地调整信号灯的时长，引导车辆分流，从而缓解拥堵。

此外，大数据分析还可以预测交通流量的变化趋势，提前做好交通疏导预案，避免出现大面积的拥堵。

二、公共交通优化大数据分析在公共交通领域也有着广泛的应用。

比如，某市的公交公司通过收集乘客的刷卡数据、车辆的运行轨迹、站点的上下客数量等信息，深入了解乘客的出行需求和习惯。

基于这些数据的分析，公交公司可以优化公交线路和发车频率。

对于客流量较大的线路，增加车辆投入和发车频次，以减少乘客的等待时间；对于客流量较小的线路，则适当调整运营计划，提高资源利用效率。

同时，大数据还能帮助公交公司预测特定时间段和区域的客流量，提前调配车辆和人员，确保在高峰时段和热门区域有足够的运力，为乘客提供更好的服务。

三、物流配送效率提升在物流行业，大数据分析同样带来了巨大的效益。

一家知名的电商物流企业，通过整合订单数据、仓库库存数据、运输车辆的位置和状态等信息，实现了物流配送的智能化管理。

系统可以根据订单的目的地、货物的重量和体积、车辆的剩余运力等因素，自动规划最优的配送路线。

这不仅减少了运输里程和时间，降低了油耗和运输成本，还提高了货物的送达速度和准确性，提升了客户满意度。

此外，大数据分析还能够对库存进行精准预测，帮助企业合理控制库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生。

交通工程中的大数据分析应用

交通工程中的大数据分析应用在当今数字化时代，大数据已成为推动各个领域创新和发展的关键因素，交通工程也不例外。

随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，传统的交通管理和规划方法已经难以满足日益复杂的交通需求。

大数据分析的应用为交通工程带来了新的机遇和挑战，通过对海量交通数据的收集、处理和分析，可以深入了解交通行为和模式，优化交通系统的运行效率，提高交通安全水平，为人们的出行提供更加便捷和舒适的服务。

一、交通工程中大数据的来源交通工程中的大数据来源广泛，包括但不限于以下几个方面：1、传感器数据在道路、桥梁、隧道等交通基础设施上安装的各类传感器，如车辆检测器、气象传感器、视频监控摄像头等，可以实时采集车辆的速度、流量、占有率、路况、天气等信息。

2、定位系统数据全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统等定位技术在车辆和移动设备中的广泛应用，产生了大量的位置和轨迹数据，这些数据可以反映车辆的行驶路径和出行行为。

3、智能交通卡数据公交卡、地铁卡等智能交通卡的使用记录，包含了乘客的上下车时间、地点、换乘信息等，有助于分析公共交通的客流分布和出行规律。

4、社交媒体和移动应用数据社交媒体平台上用户发布的关于交通状况的信息，以及交通相关的移动应用（如地图导航软件）收集的用户反馈和出行数据，也为了解交通状况提供了有价值的参考。

5、交通管理部门的数据交通管理部门的执法记录、交通事故报告、道路施工信息等内部数据，对于分析交通问题的成因和制定解决方案具有重要意义。

二、大数据分析在交通规划中的应用交通规划是交通工程的重要环节，旨在合理配置交通资源，满足未来交通需求。

大数据分析可以为交通规划提供更加准确和全面的依据。

1、出行需求预测通过对历史交通数据和人口、土地利用等相关数据的分析，利用数学模型和算法，可以预测未来不同区域、不同时间段的出行需求，为交通设施的规划和建设提供决策支持。

例如，根据居民的出行规律和趋势，规划新的公交线路、地铁站，或者调整道路的布局和容量。

大数据技术在交通领域的应用

大数据技术在交通领域的应用随着社会的不断发展，交通问题已经成为人们生活中最为紧迫的难题之一。

交通拥堵、交通事故等问题不断困扰着人们的生活，而大数据技术的发展为解决这些问题提供了新的希望。

大数据技术在交通领域的应用，可以为交通管理提供更为准确的数据支持，从而更好地解决交通问题。

本文将探讨大数据技术在交通领域的应用，并分析其对交通领域的影响。

1. 实时交通监控大数据技术可以通过各种传感器、卫星定位、手机定位等手段，实时地获取道路交通信息。

这些数据可以包括车辆数量、车速、车流密度等交通信息。

大数据技术还可以通过数据分析，实时预测交通拥堵、交通事故等情况，为交通管理提供实时决策支持。

通过实时交通监控，交通管理部门可以更准确地掌握道路交通情况，提前预警和干预交通拥堵情况，从而有效缓解交通拥堵问题。

2. 交通事故分析大数据技术可以对交通事故数据进行分析，发现事故发生的规律和原因。

通过分析交通事故数据，可以发现事故多发地段、事故多发时间段、事故原因等信息，为交通管理部门制定合理的交通安全管理政策提供依据。

这将有助于减少交通事故的发生，提高道路交通安全性。

3. 交通规划优化大数据技术可以对道路交通流量、道路使用率等数据进行分析，帮助交通管理部门进行交通规划优化。

通过分析交通数据，可以合理规划道路建设、修复和改造，优化交通信号灯配时方案，提高道路通行效率。

这将有效缓解交通拥堵问题，提高道路通行效率。

4. 共享交通服务大数据技术可以帮助交通管理部门进行共享交通服务的管理和优化。

通过数据分析，可以更好地了解市民的出行需求，帮助交通管理部门合理规划公共交通线路和站点，优化公共交通运营管理，提高公共交通服务水平。

这将有助于提高城市公共交通的满意度，减少城市道路交通压力。

二、大数据技术对交通领域的影响1. 提高交通管理的精准度大数据技术可以提供更为精确的交通数据支持，帮助交通管理部门更准确地了解道路交通情况和市民出行需求。

大数据技术在交通领域的应用

大数据技术在交通领域的应用随着科技的进步和社会的发展，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用，交通领域也不例外。

大数据技术在交通领域的应用主要包括交通流量监测、智能调度、交通安全、智能交通等方面。

大数据技术在交通领域的应用最为显著的就是交通流量监测。

通过采集车辆、行人等交通参与者的数据，结合传感器、摄像头等设备，可以实时监测道路上的交通流量，包括车辆的数量、速度、密度等信息。

通过对这些数据的分析和处理，可以得出道路的交通状况，从而进行交通调度和规划，提高道路的使用效率和交通的通行能力。

大数据技术在交通领域的应用还可以实现智能调度。

通过分析交通数据，可以得出交通状况的趋势和规律，进而优化交通调度方案。

在公交运营中，大数据技术可以根据乘客的出行需求和道路的交通状况，实时调整车辆的发车间隔和线路走向，提高公交系统的效率和服务质量。

在货运方面，大数据技术可以根据货物的送货地址、重量和交通状况等因素，合理调配运输资源，提高货运效率。

大数据技术还可以在交通领域提高交通安全。

通过分析交通数据，可以预测交通事故的概率和热点区域，从而采取相应的措施来减少事故的发生。

在交通信号灯控制方面，大数据技术可以实时监测道路上的交通流量和道路的通行能力，从而合理调整信号灯的时间和间隔，减少交通堵塞和事故发生的可能性。

大数据技术还可以通过分析交通事故数据，挖掘事故发生的原因和规律，以便提供针对性的交通安全教育和宣传。

大数据技术还可以实现智能交通。

通过将交通数据和物联网技术相结合，可以建设智能交通系统，实现车辆和交通设施之间的信息互通和协同。

通过车辆与交通设施之间的通信，可以实时获取道路的交通情况和交通事故的信息，提前预警驾驶员，减少事故的发生。

智能交通系统还可以根据交通状况，自动调整交通信号灯和交通设施的使用状态，提高道路的通行能力。

大数据技术在交通领域的应用可以提高交通流量监测的精确度和效率，实现智能调度和优化交通方案，提高交通安全和减少事故发生的概率，进而建设智能交通系统，提高道路的通行能力和交通的效率。

基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法

基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法
史文欢;孔庆杰;刘允才
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2009(027)005
【摘要】为了获取市区路网的交通状态,提出了一种基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法.该方法采用GPS定位设备获取出租车的行驶数据,然后结合数字地图数据对其中的位置数据进行修正,并采用A*启发式搜索算法对出租车进行跟踪,最终通过计算出租车跟踪路径在所覆盖路段上的置信参数来实现对市区路网交通状态的估计.基于上海市的出租车GPS调度数据和市区路网数字地图数据的应用实例验证了这一方法的可用性.
【总页数】4页(P29-32)
【作者】史文欢;孔庆杰;刘允才
【作者单位】上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240;上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240;上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.城市区域路网交通状态分析与评价方法 [J], 黄艳国;宋二猛;钟建新
2.基于路网阻抗及交通效率的单向交通组织优化方法 [J], 张胜凯;黄文娟;韩高峰
3.基于交通条件改善的公路网交通生成预测方法研究 [J], 邓润飞
4.基于状态估计的无人机目标自跟踪方法研究 [J], 王国成;王立明;胡军;杨庆生
5.一种城市路网交通流状态估计方法 [J], 喻泉;吴卉;盛志杰;刘允才
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流量检测匹配算法

—237—GIS/GPS 城市交通流监测系统中的地图匹配算法吴卉，盛志杰，喻泉，刘允才(上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海 200030)摘要：介绍了一种批处理实时数据，以实现车辆地图匹配和轨迹推算的智能型实时算法，在基于上海市出租车GPS 实际数据和GIS 的城市交通流监测系统中使用，取得了较好的效果。

关键词：全球定位系统；地理信息系统；地图匹配；车辆轨迹跟踪；A*算法An Improved Map-matching Algorithm Used in Traffic FlowEstimation SystemWU Hui, SHENG Zhijie, YU Quan, LIU Yuncai(Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030)【Abstract 】This paper presents a real-time algorithm of map-matching and vehicle-tracing employing global positioning system (GPS) and geographic information system (GIS) technology. This method has been successfully used in the traffic flow estimation in part of Shanghai area. The experiments show that the proposed algorithm is effective and promising.【Key words 】Global positioning system(GPS); Geographic information system(GIS); Map-matching; Vehicle tracing; Algorithm A*计算机工程Computer Engineering 第32卷第7期Vol.32 № 7 2006年4月April 2006·工程应用技术与实现·文章编号：1000—3428(2006)07—0237—03文献标识码：A中图分类号：TP391.41智能交通系统(ITS)是经济发展所带来的众多交通问题的理想解决方案，它代表了交通系统的发展趋势。

大数据与人工智能在智慧交通中的应用

大数据与人工智能在智慧交通中的应用智慧交通是指利用现代信息技术手段对道路交通进行智能化管理和服务的一种交通方式。

近年来，随着大数据和人工智能的兴起，智慧交通领域也迎来了革命性的变革。

大数据和人工智能在智慧交通中的应用，为我们的出行生活带来了很多便利和改变。

一、大数据在智慧交通中的应用大数据技术可以对海量的交通数据进行存储、管理和分析，为交通管理和决策提供有力支持。

在智慧交通中，大数据可以通过以下几个方面的应用，实现交通管理的智能化：1. 交通流量监测与预测：通过应用大数据技术，可以对道路上的交通流量进行实时监测和分析，预测道路交通的拥堵情况，提前采取交通管制措施，减少拥堵并优化交通流。

2. 交通事故预警与处理：大数据可以帮助交通管理部门对交通事故进行预警，根据历史数据和实时数据分析判断出潜在事故隐患，并及时采取措施避免事故的发生。

同时，通过大数据技术可以对交通事故进行快速定责和处理，提高交通管理的效率。

3. 路况导航与优化：借助大数据和人工智能技术，可以实现智能导航系统，根据实时路况和历史数据，给出最佳的行车路线和出行方案。

同时，通过大数据技术可以优化信号灯的配时方案，减少交通拥堵，提高道路通行效率。

4. 公交优化与调度：利用大数据技术，可以对公交车辆进行实时监控和调度，根据交通状况和乘客需求，合理安排公交车辆的运行线路和班次，提高公交运输的效率和服务质量。

5. 智能停车系统：通过大数据技术可以实现智能停车系统，根据停车位信息和车辆行驶轨迹，为司机提供最近的空闲停车位信息，减少寻找停车位的时间和拥堵，提高停车效率。

二、人工智能在智慧交通中的应用人工智能技术以其强大的计算和学习能力，为智慧交通提供了更多的应用场景和解决方案。

1. 无人驾驶技术：人工智能技术是实现无人驾驶的关键之一。

通过人工智能的感知、决策和控制能力，可以实现车辆的自主导航和智能驾驶，减少驾驶员的疲劳驾驶和交通事故的发生。

2. 互联网车联网技术：人工智能技术可以帮助实现车与车、车与路、车与人之间的互联互通，提高交通信息的传递和处理效率。

视频监控系统在交通领域的应用

视频监控系统在交通领域的应用随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域的应用越来越广泛。

在交通领域，视频监控系统的应用也日益重要。

本文将探讨视频监控系统在交通领域的应用，并分析其优势和挑战。

一、视频监控系统在交通领域的应用1. 交通监管视频监控系统在交通监管中起到了至关重要的作用。

通过安装在交通要道、路口和高速公路上的摄像头，监控系统可以实时监测交通状况，包括车流量、车速、交通事故等。

监控人员可以通过监控中心对交通情况进行实时监控和调度，及时采取措施解决交通拥堵和事故等问题，提高交通效率和安全性。

2. 交通安全视频监控系统在交通安全方面也发挥了重要作用。

通过安装在道路上的摄像头，监控系统可以实时监测交通违法行为，如闯红灯、逆行、超速等。

一旦发现违法行为，监控系统可以自动拍摄照片或录像，并将相关信息传输到监控中心，以便交警及时处理。

这种监控手段可以有效减少交通违法行为，提高交通安全水平。

3. 交通管理视频监控系统在交通管理方面也发挥了重要作用。

通过安装在交通要道和路口的摄像头，监控系统可以实时监测交通流量和交通状况，包括车辆数量、车辆类型、车辆行驶轨迹等。

监控人员可以通过监控中心对交通情况进行实时监控和调度，及时采取措施疏导交通，提高交通效率和通行能力。

二、视频监控系统在交通领域的优势1. 实时监控视频监控系统可以实时监控交通状况，及时发现和解决交通问题。

监控人员可以通过监控中心对交通情况进行实时监控和调度，及时采取措施疏导交通，提高交通效率和通行能力。

2. 自动化处理视频监控系统可以自动拍摄照片或录像，并将相关信息传输到监控中心，以便交警及时处理。

这种自动化处理方式可以减少人力成本，提高工作效率。

3. 数据分析视频监控系统可以收集大量的交通数据，如车流量、车速、交通事故等。

通过对这些数据进行分析，可以帮助交通管理部门制定更科学的交通规划和管理策略，提高交通效率和安全性。

三、视频监控系统在交通领域的挑战1. 隐私问题视频监控系统涉及到大量的个人隐私信息，如车辆信息、行驶轨迹等。

大数据技术在智能交通领域的应用

大数据技术在智能交通领域的应用随着科技的迅猛发展，大数据技术在各行各业都展现出了强大的应用潜力，智能交通领域成为大数据技术深刻影响的重要领域之一。

大数据技术的引入，不仅为交通管理提供了更加科学的手段，同时也为城市居民的出行带来了更为便利和安全的体验。

1. 实时交通监控大数据技术在智能交通领域的首要应用是实时交通监控。

通过高密度的传感器网络、摄像头、卫星定位等技术，大数据系统可以实时收集并分析交通流量、车辆速度、路况等信息。

这为交通管理者提供了实时的数据支持，使他们能够更准确地监测和掌握道路状况。

2. 智能信号灯控制传统的信号灯控制方式难以适应复杂的交通流量变化，而大数据技术可以通过分析实时交通数据，调整信号灯的时长和节奏，以最优化的方式引导车流。

这不仅能够减少交叉口的拥堵情况，还能提高道路通行效率，减少交通事故的发生概率。

3. 智能导航系统大数据技术为智能导航系统提供了更为精准的地图数据和实时路况信息。

通过分析历史交通数据和实时道路状态，导航系统可以为驾驶者提供最优的路线规划，避开拥堵区域，提高行车效率。

系统还可以根据实时变化的交通状况实时调整导航路线，确保驾驶者始终选择最快捷的路径。

4. 交通事故预测与处理大数据技术在智能交通领域还可以通过分析历史交通事故数据和实时交通流量数据，预测交通事故的发生概率，并提前采取措施，减少事故的发生。

一旦发生交通事故，大数据技术也可以通过实时数据分析，优化交通信号灯控制，以最快速度疏导交通，减少事故对整体交通系统的影响。

5. 车辆管理和智能停车大数据技术可以帮助城市实现对车辆的智能管理，通过车辆识别技术、移动支付等手段，实现对车辆的自动监测和管理。

大数据技术还可以提供智能停车服务，通过分析停车位的使用情况和实时路况，引导驾驶者快速找到合适的停车位，减少城市停车难题。

6. 公共交通优化大数据技术在公共交通领域也发挥着巨大的作用。

通过分析公共交通线路的使用数据，系统可以优化公交线路设置，提高公共交通的运营效率。

大数据技术在交通运输监控中的应用研究

大数据技术在交通运输监控中的应用研究随着科技的不断发展，交通运输监控系统也在不断升级。

其中，大数据技术成为了交通运输监控的重要组成部分，为交通运输监控提供更加精细、高效、实时的管理。

一、大数据技术在交通运输监控中的应用1、交通流量监控交通流量监控是大数据技术在交通运输中的一个重要应用。

通过车载传感器、摄像头等传感器将交通流量数据传输到中央数据库中，从而可以实现对交通状况的实时监测和分析，从而预测出未来可能会发生的拥堵情况，进而采取有效的措施来缓解交通拥堵。

2、交通事故预测利用大数据技术可以对交通事故进行快速预测。

通过历史交通事故数据的分析，可以了解交通事故主要发生的地点、时间等的特点，从而在预测到交通事故发生之前快速进行干预，实现预防和避免交通事故的发生。

3、路况预测通过大数据技术的分析，可以实现对路况的实时监测。

根据交通状况的变化，可以对路况进行预测，从而随时了解不同时间段的交通情况和道路状态的变化。

二、大数据技术应用的优势1、大数据技术可以提高交通运输监控的精细化和实时化水平，可以准确地反映当下的交通运输状况。

2、交通部门可以根据交通状况的变化，采取更加精细、有效的管理措施，加速通行，减少拥堵。

3、利用大数据技术进行数据分析和预测，可以减少交通事故的发生，保障道路交通的安全。

三、总结大数据技术在交通运输监控中的应用方向越来越广泛，涉及到了交通流量监控、交通事故预测、路况预测等方面。

大数据技术的优势主要在于提高运输监控的精细化和实时化水平，从而在交通运输中发挥重要作用，实现更加高效、精细的交通管理与服务。

以大数据技术为基础的交通运输监控系统，可以为交通部门、企业以及公众提供更加高质量、高效率的交通服务。

交通流量监测中的新型技术应用

交通流量监测中的新型技术应用在当今社会，交通流量的监测对于城市的规划、交通管理以及公众出行的便利性都具有至关重要的意义。

随着科技的不断发展，一系列新型技术正逐渐应用于交通流量监测领域，为我们提供了更准确、实时和全面的交通信息。

一、视频监控与图像识别技术视频监控是交通流量监测中最常见的手段之一。

通过在道路关键位置安装摄像头，可以实时获取道路上的车辆图像。

而图像识别技术则使得这些图像能够被快速分析和处理。

图像识别技术能够准确识别车辆的类型、颜色、车牌号码等信息。

它可以区分小汽车、公交车、货车等不同车型，为交通流量的分类统计提供基础数据。

同时，通过对车牌号码的识别，还能追踪特定车辆的行驶轨迹，为交通违法行为的查处和事故责任的判定提供有力证据。

此外，基于深度学习的图像识别算法不断优化，能够在复杂的天气条件和光照环境下依然保持较高的识别准确率。

这使得交通流量监测不再受限于良好的天气和光线条件，大大提高了监测系统的可靠性和稳定性。

二、激光雷达技术激光雷达是一种通过发射激光束并接收反射信号来测量距离和速度的技术。

在交通流量监测中，激光雷达可以安装在道路旁的固定位置或者移动监测车辆上。

它能够精确测量车辆与监测点之间的距离和速度，从而实时获取车辆的行驶状态。

与传统的传感器相比，激光雷达具有更高的分辨率和测量精度，可以同时监测多个车辆的位置和速度，并且不受光线和天气条件的影响。

通过对激光雷达数据的分析，可以准确计算出交通流量、车速分布、车辆间距等关键参数。

这为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供了科学依据，有助于缓解交通拥堵，提高道路通行效率。

三、无线传感器网络技术无线传感器网络由大量分布在道路上的微型传感器节点组成。

这些传感器节点可以感知车辆的存在、速度和行驶方向等信息，并通过无线通信方式将数据传输到中央处理系统。

传感器节点通常采用低功耗设计，可以长时间工作而无需频繁更换电池。

它们可以安装在道路表面、路灯杆或者交通标志上，对交通流量进行全方位的监测。

多场景视频监控中的人物连续跟踪

多场景视频监控中的人物连续跟踪翁菲;刘允才【摘要】针对多场景监控,提出一种能在非重叠的多摄像机之问,实时地检测与被跟踪行人(目标)的视频监控系统.该系统分别对每个摄像机视频进行背景建模、前景检测以及运动目标的特征提取,当目标离开摄像机视域的时候,根据已知的拓扑关系向相关摄像机发布监控任务,当有目标进入处于有效监控状态的摄像机视域时,进行目标匹配,从而实现在多摄像机系统中对行人目标的持续跟踪.实验表明,该系统在非重叠摄像机场景中能实现实时的、鲁棒的目标跟踪.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2010(026)006【总页数】3页(P33-35)【关键词】视频监控;多摄像机;目标跟踪【作者】翁菲;刘允才【作者单位】上海交通大学,上海,200240;上海交通大学,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言随着制造成本的不断降低以及日益增长的应用需求，视频检测器被广泛应用于复杂场景的实时监控，关于智能视频监控的研究也越来越深入。

由于单摄像机有限的视域无法满足广域视频监控的要求，多摄像机网络成为有效解决广域视频监控问题的一种途径。

在已提出的多摄像机监控系统中，都有不同程度的限制。

如文献[1]中要求摄像机之间具有重叠的视域，而重叠的视域将限制有效的监控范围；文献[2]中采用非重叠摄像机，但是不适合实时应用。

于是，本文提出一种基于非重叠视域多摄像机的实时监控系统。

1 系统的概述图1描述了该系统的流程框图。

该系统分别对每个摄像机视频进行背景建模、前景检测以及运动目标的特征提取，当目标离开摄像机视域的时候，根据已知的拓扑关系，向相关摄像机发布监控任务，当有目标进入处于有效监控状态的摄像机视域时，进行目标匹配，从而实现在多摄像机系统中对行人目标的持续跟踪。

本文将分别介绍该系统的各主要功能模块。

图1 多摄像机监控系统框图2 运动的检测2.1 背景的建模与更新系统采用一种双层的背景维持算法，进行背景建模与更新[3]。

智能交通的发展与研究

智能交通的发展与研究
李树广;刘允才
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2005(21)6
【摘要】本论文简述了智能交通系统在国际科学领域的发展概况,讨论了我国研究开发智能交通系统的优先链.文章提议我国应及早成立智能交通协调机构,在宏观上应首先制定发展智能交通系统的战略规划以及相应的技术标准体系,以保证智能交通系统的兼容性、扩展性和互联性.论证了我国优先发展的智能交通项目应首先考虑解决城市交通堵塞问题的必要性.
【总页数】6页(P1-6)
【作者】李树广;刘允才
【作者单位】上海交通大学;上海交通大学
【正文语种】中文
【中图分类】U495;TP18;TN915.5
【相关文献】
1."十二五"是提升智能交通系统的关键时期——访"十二五"国家"863"战略研究智能交通与安全组专家、北京四通智能交通系统集成有限公司董事长关积珍 [J], 李志宏;邢海英
2.诠释国际智能交通的新动向透析我国智能交通的未来发展“2011中国智能交通年会暨中国国际智能交通展览会、第七届国际节能与新能源汽车创新发展论坛暨展览会”主题报告 [J], 吴忠泽
3.中兴智能交通:领跑智能交通物联网——访中兴智能交通系统(北京)有限公司总裁刘海峰 [J], 李志宏;张江舣
4.关于智能交通的发展与研究 [J], 邹晓琦
5.第16届中国智能交通年会暨2021中国智能交通大会在长沙举办 [J],
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