道路交通状态识别技术研究
交通流模式识别与预测方法研究
交通流模式识别与预测方法研究随着城市化进程的加速和汽车普及率的提高，交通拥堵成为了城市面临的头号难题之一。
如何有效地管理城市的交通流，减缓拥堵，提高出行效率，成为了摆在城市管理层面前的一项紧迫任务。
而交通流模式识别与预测方法的研究，则是解决这一问题的重要手段。
一、什么是交通流模式识别与预测？交通流模式识别与预测，即通过对交通流的数据进行分析，识别出交通流中存在的规律和模式，并且根据这些规律和模式，对未来的交通流进行预测。
这种方法在城市交通管理中具有很重要的作用，可以帮助城市管理者制定更加有效的交通管理策略和方案，以提高城市交通的效率。
二、交通流模式识别与预测的应用交通流模式识别与预测已经广泛应用于城市交通管理中，以下介绍几种典型的应用场景：1、交通状况预测交通状况一直是城市交通管理的一个难题，交通流模式识别与预测可以利用历史交通数据，预测未来的交通状况，比如交通高峰期的拥堵情况、交通事故的发生率等等。
这些预测结果可以帮助城市管理者制定更加合理的交通管理策略，以减少拥堵和事故的发生。
2、交通信号灯管理城市中的交通信号灯调度也需要依靠交通流模式识别与预测。
通过对路口交通流状态的实时监测和分析，可以得出路口交通流的周期和相位，进而制定每个信号灯的开关时间，以最大程度地提高道路的通过率。
3、公交线路优化公交线路的优化需要考虑人流量和车流量，交通流模式识别与预测可以通过对公交车的运行数据进行分析，识别出人流高峰期和拥堵路段，从而优化公交线路和班次，提高公交出行的效率和满意度。
三、交通流模式识别与预测的基本原理接下来，介绍交通流模式识别与预测的基本原理和方法：1、交通流数据采集交通流数据包括车速、车流量、道路使用率等等，需要借助于交通监测设备进行采集。
现代城市交通监测设备具备高精度和高频率的特点，可以进行实时监测，为后续的数据分析提供了基础数据。
2、交通流数据预处理交通流数据采集的过程中，可能受到多种因素的影响，包括天气、人流量、意外事件等等，需要进行一定的数据预处理，将不符合正常交通流的数据进行过滤、清洗。
汽车智能驾驶技术中的路况识别与处理方法
汽车智能驾驶技术中的路况识别与处理方法随着科技的不断发展和人们对安全驾驶的需求，汽车智能驾驶技术越来越受到关注。
在实现自动驾驶的过程中，路况识别与处理是其中一个重要的环节。
本文将介绍汽车智能驾驶技术中的路况识别与处理方法。
路况识别是指通过感应器、摄像头等设备收集道路上的信息，并对其进行识别和分析，以获取道路的状况和相关信息。
常见的路况包括交通流量、车道线、障碍物等。
下面将介绍几种常见的路况识别方法。
首先，图像处理是一种常用的路况识别方法。
通过安装摄像头，将道路的图像信息收集下来，并通过图像处理算法进行分析和识别。
这种方法可以识别出车辆、行人、交通标志等，并可以根据图像的变化来判断道路的状况，如交通拥堵、道路状况良好等。
图像处理方法在路况识别中具有广泛的应用。
其次，雷达和激光雷达是常用的路况识别技术。
雷达通过发射电磁波并接收反射波的方式，对周围的物体进行探测和测量，以了解道路上的障碍物、车辆和行人等信息。
激光雷达则通过发射激光束并接收反射光来获取道路上物体的位置和距离信息。
这两种技术都可以准确地感知周围的环境，并提供路况识别所需的数据。
此外，基于车载传感器的路况识别方法也被广泛应用。
车载传感器包括加速度传感器、陀螺仪、气压传感器等，可以感知车辆的加速度、角速度、气压等信息。
通过对这些信息进行分析和处理，可以确定车辆的运动状态，如刹车、加速、转弯等，进而推测出道路的状况，如是否存在交通拥堵、是否需要刹车等。
除了路况识别，处理识别后的路况信息也是智能驾驶技术的重要环节。
下面将介绍几种常见的处理方法。
首先是路径规划和决策方法。
通过分析识别得到的路况信息，智能驾驶系统可以选择合适的路径和行驶策略。
例如，在面对拥堵路段时，系统可以通过识别到的交通流量信息选择绕行的最佳路径，并决定合适的行车速度。
路径规划和决策方法可以有效地优化驾驶过程，提高行车效率和安全性。
其次是自主制动和避障方法。
当系统识别到道路上存在障碍物或潜在的危险情况时，如停车车辆、行人、动物等，智能驾驶系统可以根据路况信息做出相应的决策，自主进行制动或避让。
智能交通中的道路识别技术
智能交通中的道路识别技术近年来，随着社会的不断进步和科技的不断发展，智能化技术已经成为了社会发展的新趋势。
在智能交通领域，道路识别技术成为了目前最热门、最具前景的领域之一。
那么，什么是道路识别技术呢？道路识别技术是指利用计算机视觉技术，对道路上的各种信息进行感知和识别，从而实现道路信息的自动获取和处理。
这种技术主要应用于自动驾驶、智能交通管控、车辆安全预警等领域。
道路识别技术是现代交通领域中不可或缺的一部分，其应用前景非常广阔，将会为未来的交通安全、智能出行带来极大的促进作用。
现如今，道路识别技术的应用已经变得越来越广泛，而其主要的应用领域则是自动驾驶技术。
自动驾驶技术就是利用车载电脑、传感器等装置实现车辆自主行驶的一种技术。
而道路识别技术则是自动驾驶技术中最为关键的一环。
通过对道路交通标志、交通信号灯、路面标线、隧道、桥梁等各种道路信息的感知和识别，车辆才能够更加精准地行驶和操作，并确保行驶的安全性。
在道路识别技术中，主要应用的技术手段是计算机视觉技术。
计算机视觉技术是一种利用数字图像处理技术实现对真实世界场景中图像的解释和认知的技术。
而道路信息则是通过使用摄像头等设备获取的图像数据，然后运用计算机视觉技术实现对道路信息的感知、提取和识别。
道路识别技术的原理是基于计算机视觉技术实现对景物的感知和识别。
其中，计算机视觉技术是通过数字图像处理、模式识别、机器学习等手段实现的。
从道路标志到信号灯、路面标线及曲率等复杂信息的处理及分析都要依靠计算机视觉技术。
收集图像数据时，往往需要采用高精度摄像头。
而为了保证道路识别技术的精准度和实时性，这些摄像头必须处于高昂的运行状态。
在道路识别技术中，首要的问题就是如何快速、准确地识别道路信息。
针对这个问题，往往采用两种方法：一是直接基于特征来识别，即对道路信息到特征的转换和从特征到道路信息的识别；二是机器学习方法，即通过大量的数据训练到算法来实现对道路信息的识别。
智能交通系统中的交通态势感知方法研究
智能交通系统中的交通态势感知方法研究摘要：智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是应用信息通信技术和网络技术来改善交通运输安全、效率和环境友好性的系统。
交通态势感知是ITS中的重要组成部分，旨在实时获取道路交通的状态和变化，并提供准确、可靠的数据支持给系统的其他模块和用户。
本文将讨论智能交通系统中的交通态势感知方法的研究进展和挑战。
1. 引言智能交通系统的核心是交通态势感知，其目标是准确、实时地获得道路交通的状态和变化信息。
基于这些信息，系统可以进行交通流预测、拥堵监测、路况提示等功能，从而提供用户和决策者所需的数据支持。
交通态势感知方法的研究对于智能交通系统的发展至关重要。
2. 交通态势感知方法分类交通态势感知方法可以分为传统方法和基于智能交通系统的方法两类。
2.1 传统方法传统方法主要基于传感器、摄像头和雷达等设备来获得交通数据，包括车辆速度、密度、位置等。
然而，传统方法存在一些局限性，如设备成本高、覆盖范围有限以及数据获取难度等。
2.2 基于智能交通系统的方法基于智能交通系统的方法采用了更多的技术手段来获得交通数据。
其中包括无线通信、车载通信和云计算等。
无线通信技术可以通过交通信号灯、收费站和车辆间通信等方式获取车辆位置和速度信息。
车载通信技术可以将车辆的位置和速度信息传输到中心控制台。
云计算技术可以对大量的交通数据进行实时处理和分析，提供更准确、实时的路况信息。
3. 交通态势感知方法的研究进展随着智能交通系统技术的发展，交通态势感知方法也得到了广泛的研究和应用。
3.1 传感器技术传感器技术是交通态势感知的重要手段之一。
通过部署传感器设备，可以实时监测交通流量、车辆速度和危险驾驶行为等。
当前，微波雷达、红外传感器和微型地磁传感器等传感器技术被广泛应用于交通态势感知。
3.2 机器视觉技术机器视觉技术是交通态势感知的另一重要手段。
基于摄像头和图像处理算法，可以实现对道路交通图像的实时分析和识别。
智能交通系统中的车辆轨迹识别算法研究
智能交通系统中的车辆轨迹识别算法研究近年来，随着城市化程度的不断提高，交通拥堵问题日益突出，如何利用科技手段来解决这一问题成为了社会各界关注的焦点。
智能交通系统作为一种新兴的解决方案，正逐渐被广泛应用于城市公共交通、物流、出租车等领域，极大地提高了交通运行效率。
车辆轨迹识别算法作为智能交通系统的核心技术之一，其高效的性能和准确的结果，对于智能交通系统的运行至关重要。
一、车辆轨迹识别算法的作用在智能交通系统中，车辆轨迹识别算法可以实现对车辆行动轨迹的准确识别，为城市交通运行提供数据支持。
具体来说，轨迹识别算法可以通过分析车辆在空间坐标系中的运行轨迹，判断车辆的行驶方向、速度、停车时间以及拥堵情况等信息，对城市的拥堵情况进行实时监测。
在公路交通领域中，轨迹识别算法可以为交通管理部门提供实时的道路交通信息，避免交通阻塞、坍塌等问题的发生。
而在物流行业中，实时监控车辆的行驶轨迹和物流配送情况可以大幅提升物流企业的配送效率，降低成本，提高用户满意度。
二、车辆轨迹识别算法的核心技术一般而言，车辆轨迹识别算法主要包含了车辆检测、轨迹跟踪和轨迹分析三个部分。
其中，车辆检测和轨迹跟踪是轨迹识别算法的核心技术。
车辆检测技术可以通过利用车辆的特征信息对目标进行检测，提取车辆的外形轮廓和颜色等特征，实现对车辆的识别。
而轨迹跟踪技术则是通过对车辆运行的轨迹信息进行跟踪和分析，实现对车辆的位置、速度、行驶路线等信息的提取，为后续的数据分析提供支持。
三、轨迹分析算法在车辆轨迹识别算法中，轨迹分析算法是非常重要的一环。
它可以通过对车辆运行轨迹的分析和处理，提取各类交通信息，如拥堵程度、道路状况、行驶速度等等。
其中，拥堵检测算法是轨迹分析算法中的一个重要方面。
该算法可以基于车辆运行轨迹的数据和其他交通数据，判断当前道路的拥堵情况，并提供相应的路线调整方案。
此外，行驶速度计算算法也是一个基于轨迹分析的算法。
此算法可以根据车辆在规定时间内行驶的路程、时间，计算出车辆的实际行驶速度，从而为交通方案的优化提供数据承诺。
城市道路交通流预测与交通状态识别方法研究
城市道路交通流预测与交通状态识别方法研究随着城市化进程的加快，城市道路交通问题日益突出。
拥堵严重影响了城市居民的出行效率，也增加了城市环境的压力。
为了更好地规划城市交通，提高交通运输效率，交通流预测和交通状态识别成为了当前交通研究的热点之一。
本文将探讨城市道路交通流预测与交通状态识别方法的研究进展，以期为城市交通管理提供更有效的技术支持。
一、城市道路交通流预测方法城市道路交通流预测是指通过对城市道路交通的历史数据进行分析，预测未来一段时间内的交通流量情况，从而为交通管理者提供决策依据。
在城市道路交通流预测方法研究中，主要包括时间序列分析、机器学习方法和神经网络方法。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种基于历史数据的统计学方法，通过对历史交通数据的趋势和周期性进行分析，预测未来的交通流量情况。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些方法在一定程度上能够反映城市道路交通的周期性和趋势变化，但是对于非线性和复杂的交通流量变化预测效果有限。
2. 机器学习方法机器学习方法是一种基于数据模式识别和学习的方法，通过对历史交通数据的学习，建立预测模型进行交通流量预测。
常用的机器学习方法包括回归分析、决策树、支持向量机和随机森林等。
这些方法在处理非线性和复杂的交通流量预测问题上具有一定的优势，但是需要大量的数据和参数调整，且模型泛化能力较差。
3. 神经网络方法二、交通状态识别方法1. 传统方法传统方法是指基于传感器数据和信息处理技术的交通状态识别方法，通过对交通数据的采集和处理，识别道路交通的状态。
常用的传统方法包括基于车辆轨迹的交通状态识别、基于视频数据的交通状态识别和基于微波雷达的交通状态识别等。
这些方法在一定程度上能够反映道路交通的实时状态，但是受限于传感器的数据采集范围和精度。
深度学习方法是一种基于神经网络和大数据技术的交通状态识别方法，通过对大量历史交通数据的学习和训练，建立深度学习模型进行交通状态识别。
智能交通系统中路面车辆识别技术的应用分析
智能交通系统中路面车辆识别技术的应用分析随着科技的不断进步和社会的快速发展，智能交通系统已经成为互联网自动化世界中不可或缺的一部分，其对于公路交通有较大的改进作用。
一项重要的技术就是路面车辆识别技术，它可以通过对车辆的识别、分类、跟踪等操作来减少事故的发生，管理交通流量，提高路面的效率和安全性。
本文将会从以下四个方面来对智能交通系统中路面车辆识别技术的应用进行分析。
一、路面车辆识别技术的基本原理路面车辆识别技术的基本原理是利用视觉技术、计算机图像处理、图像识别和机器学习等技术来对路面上的车辆进行识别分类。
具体来说，路面车辆识别技术通过摄像头获取、识别车辆的图像，对图像进行处理和数字化，提取出车辆的相关信息，再结合分类模型进行车辆的判断。
这种技术的优点在于其对停车和行驶的车辆都有较好的识别能力，可以进行实时的检测、统计和分析。
常用的路面车辆识别技术有视频测速技术、车辆识别技术、车牌识别技术、车辆尺寸检测技术等等。
二、智能交通系统中路面车辆识别技术的应用1、车辆流量控制利用路面车辆识别技术可以实现对车辆流量的监测和控制，从而提高路面的通行效率和交通安全性。
具体来说，通过对车辆的识别和分类，可对多个道路之间的车流量进行监控、控制，通过策略控制和优化，来缓解道路拥堵现象。
2、交通违法检测路面车辆识别技术可通过对交通标志的识别和车速的测算来实现对违法行为的监测和检测，为交通管理部门提供强有力的技术支持。
例如，利用车牌识别技术可以对逾期未交罚单的车辆进行检测和警告，并通过拦截器件对违规车辆进行处罚。
3、智能交通监管路面车辆识别技术可对路面上的车辆实现自动识别和监管，可以大大提高道路交通管理的效率和安全性。
例如，在路况复杂的智能高速公路上，可通过车牌识别技术、车辆尺寸检测技术对车辆进行自动分类和监管，从而减少交通安全事故的发生。
4、车辆追踪和定位路面车辆识别技术可通过对车辆的识别和追踪来实时获取车辆的位置、导航信息以及通行条件，并通过交通管理系统将其传输到用户端进行状态展示，使用户了解车辆实时运行情况。
无人驾驶技术中的路况识别与判定
无人驾驶技术中的路况识别与判定一、引言随着无人驾驶技术的发展，自动驾驶汽车开始进入人们的视野，也成为未来交通领域发展的重点方向。
而在无人驾驶的开发过程中，路况的识别与判定是至关重要的一步，本文将探讨无人驾驶技术中的路况识别与判定的相关内容。
二、无人驾驶技术的路况识别与判定无人驾驶车辆的路况识别与判定主要包括以下几个方面：1.图像识别无人驾驶车辆需要能够通过摄像头获取道路的图片信息，并对这些信息进行处理和解析。
远程控制器或计算机算法可以使用机器视觉算法将图像分类和标记，以使无人驾驶车辆能够识别和分析道路的各种特征，如道路标志、车道、行人和其他车辆等。
为此，无人驾驶车辆的摄像头必须具有高分辨率、高速传输性能、广阔视野和强大的噪声抑制能力。
2.激光雷达技术激光雷达技术可以提供高质量的测量数据，使无人驾驶车辆能够准确地测量路面高度差、修建破损程度、道路曲率等各种地面特征。
激光雷达技术可以探测在当前场景中的物体位置，从而识别该物体是什么。
这有助于无人驾驶车辆进行自主导航，也大大提高了无人驾驶车辆的安全性。
3.声波技术声波技术可提供完整的三维环境模型，包括每个物体的位置、速度和朝向等信息。
这可以使无人驾驶车辆不仅能够检测它周围的障碍物，还能够追踪物体的移动轨迹。
此外，声波技术还能够检测车辆跟停车位之间的距离和该停车位是否有车，这将有助于无人驾驶车辆在停车时做出正确的判断。
4.卫星导航地图卫星导航技术是无人驾驶技术中不可或缺的一部分。
通过导航定位或全球定位系统 (GPS) ，无人驾驶车辆可以精确定位自己在地图上的位置，这可以帮助它们动态地调整行驶路线。
5.可编程逻辑控制器(PLC)PLC 用于控制车辆行驶轨迹，对车身状态等信息进行处理判断，可根据识别出的路况判定结果对车辆行驶策略进行调整。
通过PLC对汽车的动力系统、气动力系统等进行控制，可以使无人驾驶汽车能够成功通过各种路面状况。
三、无人驾驶技术中的路况判定路况判定是无人驾驶车辆能否成功完成任务的关键环节。
城市交通拥堵识别与预测的算法与方法研究
城市交通拥堵识别与预测的算法与方法研究概述：城市交通拥堵是当今城市化进程中面临的一个巨大挑战。
随着人口密度和汽车数量的增加，城市交通拥堵问题日益严重，给市民生活和经济发展带来了诸多负面影响。
因此，识别和预测城市交通拥堵已成为交通管理的重要任务。
本文将探讨城市交通拥堵识别与预测的算法与方法。
一、城市交通拥堵识别算法城市交通拥堵识别是指通过监测交通流量数据和道路状况数据，判断道路的交通是否处于拥堵状态。
现代城市交通拥堵识别算法主要包括以下几种：1. 车辆轨迹分析算法：通过识别和分析车辆行驶的轨迹数据，确定道路上车辆的速度和密度，从而判断道路是否出现拥堵情况。
这种算法通常需要大量的车辆轨迹数据，并结合地理信息系统(GIS)数据进行分析。
2. 传感器数据分析算法：利用道路上的传感器设备，如交通摄像头、地磁传感器等，采集道路上车辆的实时数据，并通过分析这些数据，判断交通流量和道路状况，从而识别拥堵情况。
这种算法可以实时监测交通情况，但需要对传感器数据进行准确有效的分析和处理。
3. 交通模型预测算法：通过建立交通流量模型，预测道路未来的交通状况，并根据模型的预测结果识别拥堵情况。
这种算法结合了历史数据和实时数据，可以进行长期和短期的交通拥堵预测，但需要考虑交通流量模型的准确性和实时性。
二、城市交通拥堵预测方法城市交通拥堵预测是指根据历史交通数据和实时交通数据，通过建立预测模型，预测未来的交通拥堵情况。
现有的城市交通拥堵预测方法主要包括以下几种：1. 时间序列分析方法：通过分析道路交通数据的时间序列特征，如季节性、趋势性等，建立时间序列模型，预测未来的交通拥堵情况。
这种方法适用于预测短期交通拥堵，但对数据的平稳性和周期性有一定要求。
2. 机器学习方法：利用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等，根据历史交通数据和相关的影响因素，建立预测模型，预测未来的交通拥堵情况。
这种方法可以适应不同的数据特征，但需要充足的训练数据和特征选择。
高速公路智能交通系统中的车辆识别与速度估计技术研究
高速公路智能交通系统中的车辆识别与速度估计技术研究随着交通问题日益突出，智能交通系统作为一种综合运用现代信息技术的交通管理手段，逐渐得到广泛关注和应用。
在高速公路智能交通系统中，车辆识别与速度估计技术是其中关键的环节之一。
本文将深入探讨高速公路智能交通系统中的车辆识别与速度估计技术的研究。
首先，车辆识别技术是高速公路智能交通系统中最基础也是最关键的技术之一。
车辆识别技术主要通过采集车辆的特征信息，如车辆车牌号码、车辆颜色等，进行图像处理和模式识别，从而实现对车辆的精准识别。
在高速公路智能交通系统中，常用的车辆识别技术有基于图像处理的车辆识别和基于雷达的车辆识别。
前者通过采集车辆图像进行图像处理和特征提取，而后者则是利用雷达技术通过回波信号来实现对车辆的识别。
这两种技术各有优劣，可以根据实际需求选择合适的车辆识别技术。
其次，车辆速度估计技术是高速公路智能交通系统中另一个重要的技术。
准确地估计车辆的速度对于道路交通管理至关重要，可以用于交通流量统计、车辆违法检测等多个方面。
目前，常见的车辆速度估计技术有基于视频处理技术和基于雷达技术的速度估计。
基于视频处理技术的速度估计主要是通过分析车辆在连续视频帧中的位移变化来计算车辆的速度。
而基于雷达技术的速度估计则是通过测量车辆与雷达之间的相对速度来得到车辆的实际速度。
这两种技术各有优劣，根据具体应用场景可以选择适合的速度估计技术。
车辆识别与速度估计技术在高速公路智能交通系统中的研究还面临一些挑战和难题。
首先，由于高速公路上车流量大、速度快，车辆之间存在遮挡和互相干扰等问题，使得车辆识别和速度估计变得困难。
其次，天气因素、光照条件等也会对车辆识别和速度估计的准确性产生影响。
另外，车辆识别与速度估计技术的准确性和实时性也是研究的重点。
在高速公路中，车辆的速度变化很快，需要能够实时准确地进行识别和估计。
因此，研究人员需要不断优化和改进车辆识别与速度估计技术，提高其准确性和实时性。
基于图像识别的道路交通标志检测技术研究
基于图像识别的道路交通标志检测技术研究引言道路交通标志是道路交通安全的重要组成部分，对车辆和行人的安全具有重要意义。
随着科技的发展，图像识别技术越来越成熟，也开始应用于道路交通标志的识别和检测。
本文将介绍基于图像识别的道路交通标志检测技术研究，包括图像识别技术的基础知识、道路交通标志的分类、检测算法的原理、实验结果等内容。
一、图像识别技术的基础知识图像识别技术是利用计算机算法对数字图像进行分析和处理的一种技术。
它可以实现对图像的自动分析、理解和识别，是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
图像识别技术通常包括以下几个步骤：1.图像采集：采集需要处理的图像。
图像可以从数码相机、无人机、摄像头等设备中获取。
2.图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、锐化等操作。
3.特征提取：提取图像中的特征，将图像转换为可处理的数据形式。
4.分类识别：根据提取到的特征，使用分类算法对图像进行分类和识别。
二、道路交通标志的分类道路交通标志根据其作用可以分为警告标志、指示标志、禁令标志、指路标志、信息标志等几类。
不同种类的标志具有不同的图案和颜色，需要针对不同的标志进行不同的检测算法设计。
例如，警告标志通常为黄底黑字，需要对黄底黑字的图案进行检测和分类。
三、道路交通标志检测算法的原理道路交通标志检测算法主要分为以下几类：基于颜色、形状、纹理、深度学习等。
1.基于颜色的检测算法基于颜色的道路交通标志检测算法是最常见的方法之一。
该算法根据道路交通标志的颜色特征，在图像中寻找符合颜色特征的像素点，从而实现道路交通标志的检测。
例如，警告标志通常为黄底黑字，因此可以通过对图像进行颜色分割，提取出黄色像素点，然后根据形状特征分析，得到道路交通标志的位置和方向。
2.基于形状的检测算法基于形状的道路交通标志检测算法是通过分析道路交通标志的形状特征，进行目标检测和分类。
在算法实现过程中，可以对图像进行形态学处理，把图像形状简化为基本的表示形式，然后利用分类算法进行目标检测。
基于深度学习的交通状态识别研究
基于深度学习的交通状态识别研究交通是现代社会发展与繁荣的一个重要标志，而交通的流畅程度则是一个城市发展与生活质量的关键所在。
随着城市化发展的加快，城市交通的负担也与日俱增，交通拥堵、事故频发、车辆污染等交通问题也越来越受到人们的关注。
在这个背景下，基于深度学习的交通状态识别成为一项十分重要的研究工作。
一、交通状态识别的背景和意义交通状态识别是指根据交通运输流量数据、交通设施设备传感器数据等信息，通过对数据的分析和处理，识别当前道路、路段、交叉口的交通状态，包括交通流量、速度、拥堵程度、车道占有率等。
这项工作具有很高的实时性和准确性要求，对于交通拥堵、事故预警、交通管理调度、道路建设规划等方面都具有很大的挑战和应用前景。
在交通管理方面，交通状态识别可以帮助交通部门及时掌握城市交通运行情况，实现交通拥堵的早期发现和快速响应，减少拥堵持续时间，提高道路通行效率。
在交通安全方面，交通状态识别可以通过分析交通事故的发生规律和影响因素，从而预测和预防交通事故的发生，保证城市交通安全。
同时，在城市规划和建设方面，交通状态识别也可以为城市道路规划和建设提供数据支持和科学决策。
二、基于深度学习的交通状态识别方法深度学习是一种机器学习方法，通过层级化的特征抽取和学习，实现对大规模复杂数据的自动化处理。
在交通状态识别中，深度学习具有很大的应用潜力，可以提高交通数据的处理效率和准确度。
1. 特征提取交通数据来源一般包括传感器数据、GPS 定位数据、视频数据等，这些数据的处理需要进行特征提取。
在传统方法中，特征提取需要手工进行设计和选择，计算量大、效率低。
而在深度学习中，可以通过网络结构的设计和训练，实现对数据的高效处理和特征自动提取。
例如，可以采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)对视频数据进行特征抽取。
2. 建模和训练利用深度学习进行交通状态识别的建模需要考虑多个因素，包括输入数据的类型、模型的复杂度和训练数据的数量等。
智能交通感知技术研究与应用
智能交通感知技术研究与应用随着交通工具和城市化的发展，交通状况越来越复杂，交通事故和拥堵情况也不断增加，这对交通运输的安全和效率产生了严重的影响。
如何提高整个交通系统的智能化水平，实现各种交通工具之间的自动化协同和智能交通感知是当前的研究重点之一。
智能交通感知技术在实现交通共性问题上具有非常广泛的应用前景，其可以包括车路协同、智能驾驶、智慧路灯、公共交通等众多领域。
一、智能交通感知技术的定义智能交通感知技术简单来说就是指通过（传感器）等高端智能设备，将道路信息、车辆信息以及交通状态信息进行多层次、多维度的感知和识别，并通过智能控制算法，实现对交通流、车辆、路灯等交通场景的全面管理和优化。
二、智能交通感知技术的发展历程智能交通感知技术的发展经历了四个阶段，早期主要是基于交通控制的人际交往，中期是车与路的控制系统，最近的阶段则智能化时代。
早期主要是按照人的行为模式来设计交通规则和信号灯，如左右转弯的时间、红灯、绿灯的时间、行人过马路等。
因此，早期智能交通感知技术发展符合城市生活人口的需要，为城市规划和增强社会安全性做出了积极的贡献。
中期阶段的智能交通技术则要求车和路之间能够进行双向通讯。
通过基于路边装置（如：车道指示器、红绿灯等）的车辆通讯技术，前方车辆、路况状况等会反馈给司机，让司机接收到更加明确的信息，提高行驶的效率。
近年来，智能化时代的智能交通需要更高级功能，例如车辆自动驾驶功能和智能路灯功能，在实现车辆自动驾驶时，需要通过GPS、激光雷达、摄像头等传感器来感知路边的环境变化，实现车辆的智能控制；智能路灯则可以通过传感器感知聚集的人流量，而做出相应的调节，避免交通堵塞。
三、智能交通感知技术的优势1.提升了交通安全和效率智能交通感知技术可以对道路和车辆两大元素的状态进行实时监测，优化交通线路，提高交通流量，并提供高效安全的交通管理体系。
2.缩短出行时间智能交通感知技术实时收集道路状况、车流量等信息，预判车辆行驶方向，减少拥堵程度，并可为车辆提供最佳路线和避开路况拥堵的建议方案，有效地减少车辆出行时间。
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解(四)
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解引言：智能交通系统是指利用先进的物联网、大数据、人工智能等技术手段来管理、优化和提升城市交通运输系统的效率和便利性。
而车辆轨迹识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，具有重要的意义。
本文将从车辆轨迹识别技术的定义、发展历程、应用场景和挑战等方面进行详细的介绍和解析。
一、车辆轨迹识别技术的定义车辆轨迹识别技术是指通过采集和分析车辆在道路上行驶的轨迹信息，以实现对车辆行驶状态、行为和路线的准确识别和分析的技术手段。
该技术可以通过车载传感器、摄像头、雷达和GPS等设备获取车辆的位置、速度、加速度等信息，并通过计算机视觉和数据分析等算法对这些信息进行处理和解读，进而实现对车辆的轨迹分析和行驶行为的判断。
二、车辆轨迹识别技术的发展历程车辆轨迹识别技术的发展经历了多个阶段。
最早的阶段是基于传统传感器的车辆轨迹识别技术，主要使用磁力感应器、电感线圈等设备进行车辆的轨迹检测和记录。
然而，这种技术受限于设备成本高、覆盖范围有限等问题，逐渐被新型技术所替代。
随着计算机和图像处理技术的快速发展，基于视觉信息的车辆轨迹识别技术逐渐崭露头角。
通过使用摄像头等设备采集道路上的车辆图像，并通过计算机视觉算法进行图像处理和特征提取，可以实现对车辆轨迹的准确识别和分析。
这种技术在城市交通管理和安全监控等领域广泛应用。
而随着移动互联技术的飞速发展，基于无线通信的车辆轨迹识别技术也开始崭露头角。
通过车载GPS和移动通信网络等技术手段，可以实现对车辆位置和轨迹的实时监测和追踪，提供更加准确和全面的数据支持。
这种技术在交通导航、交通流量分析等方面具有广阔的应用前景。
三、车辆轨迹识别技术的应用场景车辆轨迹识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用场景。
首先，它可以用于交通监控和车辆管理。
通过对车辆轨迹的实时监测和分析，交通管理部门可以及时处理交通事故、交通拥堵等问题，提高交通运输的安全性和效率。
其次，车辆轨迹识别技术也可以应用于智能导航系统。
智能交通系统的关键技术研究与应用
智能交通系统的关键技术研究与应用随着城市化的不断推进，城市交通问题也越来越突出。
交通拥堵、交通事故、污染等问题严重制约了城市的经济发展和生态环境。
智能交通系统作为一种新型交通管理方式，正在逐步受到社会的认可和推广。
智能交通系统是一种集计算机技术、通信技术和交通控制技术为一体的综合性交通管理系统，旨在通过智能化技术手段提高交通安全、减少交通拥堵、提高交通效率、节约资源等效果。
而智能交通系统的核心技术包括了车辆识别、路况监测、交通流量分析等方面。
下面将分别从这几个方面来探讨智能交通系统的关键技术研究与应用。
一、车辆识别技术车辆识别技术是智能交通系统中最为基础的技术之一，它主要通过图像识别技术和车牌识别技术来识别车辆信息。
车辆信息可以包括车牌号码、车型、颜色等信息。
在交通管控、违章处理等方面都有广泛的应用。
车辆识别技术的核心是图像处理，图像处理技术的发展对于车辆识别技术的提高起到了重要的作用。
当前，车辆识别技术主要分为两种：一种是基于视频图像的车辆识别技术，另一种是基于雷达或红外传感器的车辆识别技术。
其中，基于视频图像的车辆识别技术是应用最为广泛的一种，但它对天气、光线等外界因素的干扰较大，在实际应用中还存在一定的技术难度。
二、路况监测技术路况监测技术也是智能交通系统中非常重要的一部分，它主要是通过各种传感器、图像识别等技术手段来监测道路的交通流量、道路状态等信息。
目前，路况监测技术主要分为流量监测和状态监测两种。
流量监测是指监控道路上车辆的数量和行驶速度，它是交通管理和控制的基础。
在流量监测技术中，最常用的是车辆检测器和图像处理技术。
车辆检测器可以通过地面磁场感应技术、压电传感器等技术手段来对车辆进行监测，然后通过图像处理技术将车辆信息转化为数字信号，并上传到交通管控中心。
状态监测是指监测道路的交通状态，包括路况信息、行驶状态等。
状态监测技术主要通过各种传感器来实现，如光纤传感器、加速计、气象传感器等。
基于深度学习的交通行为识别与预测技术研究
基于深度学习的交通行为识别与预测技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的交通行为识别与预测技术也越来越成熟。
该技术通过深度学习的方法，对交通场景进行图像或数据的处理和分析，从而实现交通行为的识别与预测。
本文将从交通行为识别与预测的意义、深度学习技术的应用、现有研究成果以及未来发展方向等方面进行探讨。
一、交通行为识别与预测的意义交通行为识别与预测是交通管理领域中的一项重要任务。
它的主要目的是通过对车辆和行人的行为进行识别和预测，提高交通流的安全性、高效性和便捷性。
此外，交通行为识别与预测还能有效地应用于城市交通管理、道路规划和智慧交通等领域。
例如，在城市交通管理中，通过识别和预测交通状况，我们可以根据需要对路况进行优化，提高交通效率和舒适度；在道路规划中，我们可以根据交通行为的分析和预测，为城市规划提供便捷和安全的交通方案；在智慧交通领域，可以通过使用交通行为识别与预测技术，来实现智能交通系统的自动控制，从而提高路网的智能化程度。
二、深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断成熟，其在交通行为识别与预测中的应用也逐渐得到了广泛关注。
深度学习技术旨在模拟人类的神经网络，通过对大量数据的训练，从中获取特征和规律，进而实现对数据的识别和预测。
在交通行为识别方面，深度学习技术主要应用于车辆和行人的图像识别。
例如，通过使用卷积神经网络(CNN)来对车辆和行人的图像进行训练，可以实现对车辆和行人的类型和数量进行准确识别。
同时，在交通行为预测方面，深度学习技术也能够实现对交通流量、交通事故以及道路拥堵情况的预测。
例如，通过使用循环神经网络(RNN)对交通流量进行训练，可以实现对未来交通流量的预测。
三、现有研究成果目前，在交通行为识别与预测技术的研究方面，已涌现出大量优秀的成果。
例如，英国华威大学的研究者们使用基于深度学习的方法，对驾驶员的视线进行跟踪，实现自动驾驶车辆对驾驶员状态的识别和预测。
此外，来自中国西安电子科技大学的研究者们也开展了基于深度学习的行人姿势识别和交通行为预测研究，实现了对行人姿势的准确识别和对行人行为的有效预测。
道路交通事故多状态识别方法研究
ｓ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ｃ ｒ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ｃ ｏ ｌ ｌ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ，ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｓ ｅ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ ｃ ｏ ｌ ｌ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｗ ｅ ｒ ｅ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ — ｌ ｆ ｅ ｄ。ｔ ｈ ｕ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍｕ ｌ ｔ ｉ —ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｒ ｏ ａ ｄ ａ ｃ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｄ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ
第３ １ 卷 第２ 期
文章 编号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２—０ ２ ３ ５—０ ４
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ４ 年２ 月
道 路 交 通 事 故 多状 态 识 别 方 法研 究
王 鑫
（ 深圳大学机 电与控制工程学 院 自动化科学 系 ， 广东 深圳 ５ １ ８ ０ ６ ０ ） 摘要 ： 研究道路交通事故多状态准确识别 的方法 。交通事故的现场情况较为复杂 ， 不能依靠单一的特征进行智能判断 ， 当前 的道路交通状态监测系统对意外 状况 的检测 中 ， 针对小 范围内事故的集聚 ， 受 到车辆重叠 、 交错 等视觉像 素重叠的干扰 ， 可 能无法准确地捕捉事故发生异常路段 的边界 ， 仅 仅依靠 车辆的长时间聚集判 断车祸 的发 生 ， 检测 的准 确性较低 。提 出了一
交通安全领域中的道路安全技术研究
交通安全领域中的道路安全技术研究道路安全技术研究是交通安全领域中一个非常重要的领域。
随着城市化的加速发展和车辆的大量增加，在城市中的各种交通事故中，道路交通事故数量也逐年增加。
因此，在交通安全领域中，道路安全技术成为了被广泛研究和应用的一个领域。
本文将探讨如何通过道路安全技术研究来降低交通事故的发生率。
一、车辆识别技术在现代化城市中，车辆数量庞大，如何对不同车辆进行鉴别成为了道路交通管理部门的一项重要任务。
在现代化交通管理系统中，车辆鉴别可以通过识别车辆行驶证等证件来完成，但由于存在伪造证件等问题，必须研究更加高效、准确的车辆识别技术。
目前，车辆识别技术普遍使用的是图像识别、激光雷达识别等先进技术，这些技术能够在不依赖车辆颜色及其他独特信息的情况下，对车辆进行准确的识别和分类。
二、智能交通系统随着交通管理科技的进步，交通管理部门也逐渐开始应用智能交通系统来对交通进行管理。
智能交通系统能够对交通状况进行实时监测、分析和预测，并对交通状况进行管理。
对于道路安全领域，智能交通系统不仅能够处理交通拥堵、安全事件和道路施工等问题，还能够对交通事故进行预测、识别和应急处理等工作。
智能交通系统不仅能够通过交通运行检测，加强交通管理，还可以通过实时监测和预测交通事故的发生率，从而进行及时的预警和处理。
三、车道识别系统车道识别系统是一种在道路上进行车辆行驶轨迹识别的技术。
在公路交通中，车道识别系统是一种很重要的技术，能够对车辆行驶轨迹进行实时监测，并识别出车辆是否超出车道行驶、是否违反信号灯等违规行为。
这些信息能够帮助交通管理部门及时处理交通违章行为和及时处置突发安全事件。
车道识别技术具有高效、可靠等特点，是道路交通管理领域中的一项重要技术。
四、人行道安全技术在城市中，人行道是最基本的道路设施之一。
由于人行道最高行车速度一般不超过步行速度，行人的交互行为更加复杂，因此人行道安全技术具有质的不同，需要进行专门的研究。
高速公路危险驾驶行为识别与预警技术研究
高速公路危险驾驶行为识别与预警技术研究高速公路作为现代交通网络的重要组成部分，其安全性一直是普通司机和相关部门关注的焦点。
危险驾驶行为在高速公路上是造成事故的主要原因之一。
为了提高高速公路的交通安全性能，研究和应用危险驾驶行为识别与预警技术具有重要意义。
危险驾驶行为包括超速行驶、频繁变线、酒后驾驶等，这些行为都可能造成交通事故的发生。
因此，及早发现和及时预警这些危险驾驶行为对于减少交通事故的发生具有重要的作用。
而当前，随着计算机视觉、模式识别、智能驾驶等技术的快速发展，利用这些新技术来识别和预警危险驾驶行为已经成为可能。
首先，危险驾驶行为的识别需要利用计算机视觉技术进行图像处理和特征提取。
通过摄像头等设备获取的高速公路行车图像可以被传入计算机进行分析。
传统的图像处理算法包括边缘检测、图像分割、特征提取等步骤，这些步骤能够对图像进行预处理，将行车图像中的车辆与背景分离，并提取出车辆的特征信息，如形状、颜色、尺寸等。
而随着深度学习算法的发展，利用卷积神经网络（CNN）可以直接对图像进行特征提取，并且具有更高的准确率和鲁棒性。
其次，识别出危险驾驶行为后需要进行预警，提醒驾驶员采取相应的安全措施。
当前的预警方式主要包括视觉预警、声音预警和震动预警等。
视觉预警是通过车载设备的屏幕显示警示信息，吸引驾驶员的注意力；声音预警是通过车载设备的扬声器发出声音警报，提醒驾驶员注意安全；震动预警则是通过座椅、方向盘等方式传递震动信号，警示驾驶员。
这些预警方式可以结合使用，更有效地提醒驾驶员遵守交通规则，并减少危险驾驶行为的发生。
另外，为了提高危险驾驶行为识别和预警系统的准确率和鲁棒性，还可以结合其他传感器的数据。
例如，利用雷达、激光雷达等传感器获取车辆的运动轨迹信息，将其与图像处理结果相结合，可以更准确地判断危险驾驶行为。
此外，还可以利用车辆动态参数（如车速、加速度、转向角等）和驾驶员生理状态（如睡意、疲劳度等）等信息，综合判断危险驾驶行为的发生概率。
智能交通中的交通态势分析与预测技术研究
智能交通中的交通态势分析与预测技术研究随着社会经济的快速发展和人口的逐渐增长，道路交通问题日益突出。
为了解决这一问题，智能交通技术应运而生。
在智能交通系统中，交通态势分析与预测技术是实现交通智能化的重要手段。
一、交通态势分析技术交通态势分析技术是指通过采集和分析车辆、行人等交通要素的运行信息，对道路交通流量、速度、密度等要素进行实时监控、分析与预测。
交通态势分析技术可以帮助交通管理部门更好地了解道路交通的流量状况，快速掌握道路交通状况，并及时的采取相应的措施，保证道路交通的安全和畅通。
交通态势分析技术主要有以下几种：1.视频图像处理技术通过摄像头等设备采集交通场景信息，利用计算机视觉算法对图像进行处理分析，以提取交通场景中的交通流量、速度、密度等信息。
视频图像处理技术具有信息获取速度快、精度高等优点，但由于视频画面的受干扰因素多，需要高性能的算法支持。
2.传感器技术利用传感器设备来采集交通信息，如车辆数量、车速、占用车道等，其优点是不受视野受限，适用于各种路段的交通监测，具有信息密度高、采样精度高等优点。
3.无线通信技术通过设备和车载终端的通信和定位技术，实现对车辆位置、速度等信息的采集与传输。
这种交通态势分析技术适用于车辆密度较小的区域，例如高速公路等。
以上三种技术可以结合使用，以提高交通信息的准确性和实时性。
二、交通态势预测技术交通态势预测技术是指通过交通历史数据、预测模型等多种手段，对未来一段时间内的交通态势进行预测。
交通态势预测技术可以帮助交通管理部门和驾驶员更好地规划行车路线，缓解交通拥堵，提高交通效率。
交通态势预测技术主要有以下几种：1.基于历史数据的预测该预测方法基于历史交通数据分析统计，通过比较不同时间段内的数据变化趋势，推断未来具有相似交通特征的时间段均会产生相似的交通状况，从而进行交通态势预测。
这种方法简单易行，但精度相对较低。
2.基于机器学习的预测该预测方法通过机器学习算法对大量交通数据进行分析学习，从而建立交通预测模型，并进行交通态势预测。
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道路交通状态识别技术研究・技术与方法道路交通状态识别技术研究■张雷元,袁建华,赵永进公安部交通管理科学研究所,无锡 214151摘 要:交通拥堵和突发事件已成为困扰当前城市交通的2大难题,重点讲述了如何识别交通状态,提出了1种基于模糊推理的交通拥堵等级评判算法和1种基于双变量模型的交通事件识别算法。
经过验证,这2种算法可达到较好的交通状态识别效果。
关键词:交通状态;模糊推理;交通事件;双变量模型0 引言随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国的机动车拥有量及道路交通流量急剧增加,日益增长的交通需求与城市道路基础设施建设之间的矛盾已成为目前城市交通的主要矛盾,由此导致交通拥挤和堵塞现象频频发生[1]。
交通拥堵严重地影响了人们的日常出行活动,制约着城市经济的发展。
因此,对交通事件尤其是交通拥堵的识别就显得尤其重要。
交通状态识别就是根据当前的交通流特征参数作出判断,识别出拥挤事件的存在,最大限度地减少拥挤事件对正常交通的影响,保证路网的畅通[2]。
目前,国内外研究人员已对城市和高速公路交通状态进行了一些研究。
在城市路网交通状态研究方面,主要从检测数据得出相关结论。
例如:任江涛和张毅等人应用模式识别的理论和方法,对城市交通网络和高速公路网络中的模式进行研究,得出了交通状态可化为重复出现、数量有限且不同类型的模式的结果[3];郭伟和姚丹亚等人利用模式识别方法,提取出路口交通流运行状况的特征向量并通过路口数据相似性建立交通状况的评估模型[4]。
这些研究工作都取得了不错的效果,为交通状态识别技术的研究提供了很好的参考。
本文将主要提出2种算法,一种是基于模糊推理的交通拥堵等级评判算法,该方法用于对交通拥堵等级进行评判,以量的形式说明交通拥堵的状况;另一种是基于概率统计的双变量模型法,该方法利用占有率的变化来判断是否发生交通事件,其使用简单,输入要求低,适合一般突发事件的检测。
1 交通拥堵等级评判算法交通拥堵等级判别就是根据当前的交通流特征信息,结合交通知识将交通拥挤程度进行等级划分,以量的形式告诉人们目前的交通拥挤情况。
交通拥挤程度是一个模糊的概念,形容一个交通状态是否拥挤并没有很确切的数据,因此通常采用模糊推理的方式来评判交通拥堵状态。
模糊推理法原理是根据交通流量、占有率和交通拥挤状态之间的关系组成模糊规则矩阵,然后利用交通流量、占有率的实测数据作为输入,通过一系列的收稿日期:2008-1-21基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)现代交通技术领域综合交通运输系统与安全技术专题,课题“新一代智能化交通控制系统技术”(2006AA11Z229)作者简介:张雷元(1978—),男,江西宜春,助理研究员,主要研究方向:智能交通技术。
E-mail:zhangleiyuan@92道路交通与安全・第9卷第2期2009年4月模糊运算推断出交通拥堵状态。
模糊推理的基本算法步骤如下:1)定义模糊论域把交通流量、占有率2个模糊集合的论域统一定义为:U 1=U 2=U ={“非常小”,“小”,“中”,“大”,“非常大”}={1,2,3,4,5};把拥堵状态模糊集合的论域定义为:V ={“畅通”,“正常”,“拥挤”,“堵塞”,“严重堵塞”}={0,1,2,3,4}。
2)定义模糊关系交通流量、占有率和拥挤度之间的模糊关系如图1所示。
图1 交通流量、占有率和拥挤度之间的模糊关系3)定义隶属度函数交通流量和占有率隶属度函数:图2中v vs 、v s 、v m 、v l 、v vl 分别代表“非常小”、“小”、“中”、“大”、“非常大”模糊度的临界值。
图2 隶属度函数4)模糊运算第1步:输入值模糊化。
根据图2所表示的隶属度函数计算对应的隶属度,然后将隶属度组成模糊集合:U ={μvs ,μs ,μm ,μl ,μvl }(1)μvs 、μs 、μm 、μl 、μvl 分别代表“非常小”、“小”、“中”、“大”、“非常大”隶属度。
第2步:计算模糊关系矩阵。
假设每一条模糊规则对应一个模糊关系R i (i =1,2,L ,n ),则进行模糊关系融合得到模糊关系矩阵:R =R 1 R 2 L R n(2)第3步:计算模糊输出:V =U 1 U 2 R(3)第4步:模糊结果判决。
模糊结果采用重心法进行判决,假设输出模糊集合V ={μ0,μ1,μ2,μ3,μ4},则输出值为:v =∑v i×μi ∑μi=0×μ0+1×μ1+2×μ2+3×μ3+4×μ4μ0+μ1+μ2+μ3+μ4(4)2 交通事件识别算法交通事件识别就是利用交通事件发生时的特征和采集到的交通流参数,如车道占有率、平均速度、流量等交通参数,通过一定的检测规则和算法,推断出是否发生交通事件的过程。
交通事件识别方法主要有:(1)基于状态估计的方法。
如1980年Wills ky 等提出的多重模型法(MM 法),它根据观测向量{y 1,y 2,…,y k }以及1组假设模型,在滤波估计的基础上,判断哪个假设模型的状态估计最接近当前真实系统,就可以判断该假设模型的事件已经发生;(2)基于模式识别的方法。
如美国加利福尼亚州运输部开发的California 算法,该算法分别比较上下游相邻检测器获得的占有率的差和相对差以及下游前后时间段占有率相对差值,与事先给定阈值相比较,超出阈值就发出报告,该算法还有一系列改进的算法得到了广泛的承认和应用;(3)基于统计预测或滤波的方法。
此算法在以往观测数据的基础上利用统计方法对当前交通状态做出预测,再与实3道路交通状态识别技术研究・技术与方法际观测结果相比较,如果差别大于预先给定阈值,就发出事件报告;(4)基于突变理论的方法。
如美国F L.Hall DY.Shi等人于1993年提出的McMaster法,该算法从被检测路段实际交通特性曲线q=q(o)(即流量与占有率的函数关系)的基础上,把q—o分为4个区域,分别对应不同的交通状态,当实测q、o落入代表拥挤状态的区域且速度值低于某一下限值,才确认拥挤存在。
如果发生拥挤,通过检查下游检测器的交通状态,直到发现一个检测站处于非拥挤状态,则确认那个检测站发生事件;(5)基于神经网络的方法。
该算法根据发生和不发生交通事件情况下的交通参数特征,选定学习样本数据和学习时的参数对人工神经元网络进行训练,再输入被检测路段的观测数据,利用训练好的神经网络,得到输出结果,从而判断是否发生事件。
上述算法都有比较成熟的理论做支撑,而且运用也比较广泛,有的甚至已经成为评判其他算法好坏的标准,如California算法,然而这些算法都存在一定的缺陷,有的需要知道一些阈值,如基于统计预测或滤波的方法、California算法和McMaster法;有的需要有一些现成的模板,如多重模型法(M M法);有的需要大量的历史事件数据和大量时间进行学习,如基于神经网络的方法等。
下面我们考虑的是一种基于概率统计的双变量模型法,这种方法不需要确定阈值,也不需要现成的模板,更不需要大量的历史数据去学习。
基于概率统计的双变量模型法的原理,是根据事件发生时路段的占有率会出现显著的变化,并且和正常情况下的占有率会有很大的差异,通过研究和比较正常情况下占有率的分布情况和发生事件情况下占有率的分布情况,得出规律,利用该规律来判断是否发生交通事件。
1)双变量模型[5]首先定义2个变量即占有率O和相邻间隔时间内的占有率差DO。
实践表明在无事件的情况下DOi和O i是二维正态分布的1个样本点,有事件发生的时候DO i和O i则是正态分布范围之外的1个样本点。
因此,判断有无事件发生只需检查样本点是否在二维正态分布覆盖范围之外。
二维正态分布的概率密度函数为: f(O,DO)=c-11・exp-12O-μODO-μDOT ∑-1O-μODO-μDO(5)式中:μO表示占有率的数学期望;μDO表示相邻时段占有率差的数学期望。
c1=2πσOσDO(1-ρ2)1/2(6)其中,σO表示占有率的标准偏差;σDO表示相邻时段占有率差的标准偏差;ρ表示两者之间的相关系数。
协方差矩阵:∑=σ2OσODOσODOσ2DO(7)相关系数为:ρi=σODOσOσDO(8)该二维正态分布可用图3所示的图形描述:图3 O-DO二维正态概率分布图其投影在O和DO二维坐标系中是1个椭圆:k=O-μODO-μDOT∑-1O-μODO-μDO(9)椭圆中心点为(μO,μDO),随着k的增加,椭圆的面积也增加,k等于χ2α/2时,椭圆范围内将平均包含100(1-α)%的样本点,如果1个点(Oi,DO i)位于椭圆范围内,即13O i -μO DO i -μDOT∑-1O i -μO DO i -μDO≤k (10)那么可认为未发生事件;如果位于椭圆范围外则认为发生了事件。
2)参数μO 、μDO 、σO 、σDO 、σODO 的估计样本的选取:选择历史上15天正常情况下的占有率数据。
数学期望μO 和μDO 计算:μO =1n∑n i =1Oi(11)DO i =O i -O i -1(12)μDO =1n -1∑n-1i =1DOi(13)标准偏差σO 和σDO 计算:σO =1n -1∑ni =1(Oi-μO )2(14)σDO =1n -2∑n-1i =1(DOi-μDO )2(15)协方差σODO 计算:σODO =E (O ・DO )-E (O )・E (DO )=1n∑ni =1Oi・DO i -μO ・μDO (16)3)交通事件判别计算k 值:k =O i -μODO i -μDOT∑-1O i -μODO i -μDO(17)若取置信度为100(1-α)%,当k ≤χ2α/2(n )时,表示没有发生交通事件;当k >χ2α/2(n )时表示发生交通事件。
3 算法验证采用PTV Vis sim 软件进行仿真验证,模拟2种情形下的交通环境。
一种是交通正常条件下的交通环境,另外一种是有交通堵塞的交通环境,路网结构如图4所示。
图4 路网结构根据模拟检测器输出的交通流量、占有率数据和上面的算法进行判断,其判断结果与仿真结果对比如表1所示。
通过仿真验证可看出上面的算法具有一定的准确性,但该算法受到置信度的影响,置信度越高误警率就越低,但识别率就相对较低;相反,若置信度越低则误警率就越高,但识别率就相对较高。
表明使用99%的置信度可达到一个相对较好的识别效果。
4 结束语交通状态识别一直是一个比较困难的问题,很多算法由于种种原因都不能取得令人满意的效果,本文提出了2种交通状态识别算法,一种是基于模糊推理的交通拥堵等级评判算法,另一种是基于概率统计的交通事件识别算法,这2种算法的原理简单,输入要求不高,准确度也比较高,用来进行交通状态识别可达到较好的效果。