第四章交通流检测技术与方法
交通流量控制的方法和技术
交通流量控制的方法和技术随着城市化进程的不断加速和人们生活水平的提高，交通问题也日益突出，成为制约城市发展的瓶颈之一。
针对这一问题，交通流量控制成为一种解决方式，本文将从交通流量控制的意义、方法和技术三个方面来探讨。
一、交通流量控制的意义对于城市交通来说，流量控制显得尤为重要。
因为，交通量过大会导致拥堵，影响人民出行，使得突发事件处理不当时，后果会更加严重，可能造成人员伤亡。
而交通流量控制恰恰可以有效改善这种情况。
同时，交通流量控制对城市管理也有着巨大的作用。
城市管理者可以通过交通流量控制的方法来合理分配交通资源，通过监管车辆流量、路面压力，减少道路安全隐患，提升城市形象和行政工作效率。
二、交通流量控制的方法目前，市面上主要存在两种交通流量控制方法：在线控制和离线控制。
1.在线控制在线控制即时模拟了现实交通状况，可实现实时的交通流量控制。
有智能交通信号灯控制系统（ITS），以及即时交通信息服务（ITIS）等。
ITS主要利用视频监控技术，通过交叉口流量监测、车辆检测器、红绿灯控制等，实现对车辆通行的实时控制。
而ITIS则采用车载设备、手机APP等，获取实时道路状态信息，指导驾驶员选取最佳路线和避开拥堵路段，降低拥堵因素。
2.离线控制离线控制则是基于审核数据进行分析和处理，比如道路交通流模型（LTM），和交通预测模型（TPM）等。
道路交通流模型通过收集车流量、车速和车辆类型等数据，描述路上车辆的行驶状态和交通流量，预测拥堵状况并进行优化。
而交通预测模型则利用历史数据和人工智能算法，预测未来的交通状况，并提供合理的路线推荐。
三、交通流量控制的技术为了实现交通流量控制的目的，需要结合多种技术手段。
1.智能交通信号灯控制系统该系统主要通过悬挂在路口的摄像头，实时监测面前车流量的大小、流速等，最终确定红绿灯变化模式。
这可以有效地降低交通压力，提高交通效率。
同时，在这个系统的基础上，还可以进行车辆通行时间分配和优化等控制。
如何进行道路交通流测量与分析
如何进行道路交通流测量与分析道路交通流测量与分析是城市交通规划与管理中重要的一环。
在城市化进程加快的今天，道路交通拥堵问题越来越突出，而有效的流量测量与分析则成为优化交通系统运行的关键手段。
本文将介绍如何进行道路交通流测量与分析，并探讨其在交通管理中的应用。
一、交通流测量方法1.传感器技术：传感器是最常用的交通流测量工具之一。
通过在道路上安装传感器，如红外传感器、微波雷达传感器和激光器等，可以实时感知车辆的通过情况，并记录车流量、车速等数据。
传感器具有成本低、精度高的优势，适用于大部分道路类型。
2.视频监控技术：随着摄像技术的不断发展，视频监控已成为交通流测量的一种重要手段。
通过安装摄像头，可以实时监测道路上的车辆流动情况，并通过计算机视觉技术进行车辆检测与跟踪，进而获取交通流量和车速等信息。
视频监控技术广泛应用于城市主干道和高速公路等交通繁忙区域。
3.移动终端技术：随着智能手机的普及，通过移动终端进行交通流测量也成为了一种新的选择。
通过利用手机信号、GPS定位等技术，可以实时获取车辆位置和移动速度等信息。
这种方法具有成本低、部署灵活等优势，并且可以利用网络传输数据，方便分析和共享。
二、交通流数据分析1.交通流量分析：根据交通流测量数据，可以分析道路上车辆的流量特征，如日均交通量、高峰交通量、拥堵区域等。
这些数据有助于评估道路的通行能力，为交通规划提供依据。
通过长时间的交通流量分析，还可以探索交通需求的变化趋势，为交通系统的设施建设和运营策略提供参考。
2.交通流速分析：交通速度是衡量道路运行效果的重要指标之一。
通过交通流测量数据，可以计算车辆的平均速度、峰值速度和稳定性等指标，评估道路运行的状况。
交通流速分析可用于评估交通拥堵状况和交通信号灯优化等交通管理措施的效果。
3.交通流密度分析：交通流密度是指单位时间和单位长度内通过某一道路断面的车辆数量。
通过交通流测量数据，可以计算车辆的平均密度、最大密度和临界密度等指标，评估道路容量和通行能力。
交通流状态与交通安全
总结词
异常交通流状态下的安全风险
详细描述
某高速公路在假日期间出现大量车流，导致车速过快、 超车频繁等异常交通流状态，增加了事故发生的概率。
总结词
驾驶员应对异常交通流状态的注意事项
详细描述
驾驶员在面对异常交通流状态时应保持冷静，遵守交通 规则，合理使用灯光和喇叭，避免超速和强行超车。
总结词
高速公路安全设施的重要性
通过安装交通流状态监测设备，实时监测道路交通状况， 为交通安全管理和调度提供数据支持。
总结词
交通管理部门对交通安全改善的贡献
总结词
交通安全改善措施的效果
详细描述
交通管理部门通过及时发布交通信息、加强执法力度、推 广交通安全宣传等措施，为交通安全改善作出了积极贡献 。
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交通流状态与交通安全的关系
正常交通流状态下的交通安全
正常交通流状态下，车辆按照规定的速度和车道行驶，交通 信号灯和标志标线清晰可见，驾驶员和行人遵守交通规则， 大大降低了交通事故的发生率。
驾驶员在正常交通流状态下有更多的时间和空间来观察周围 环境和判断交通情况，从而做出正确的驾驶决策，保证交通 安全。
雷达检测技术
GPS浮动车技术
利用雷达发射的电磁波与车辆相遇后反射 回来的波束，检测车辆的速度、位置等信 息。
通过装载在车辆上的GPS设备，实时记录车 辆的位置和速度等信息，从而分析道路交 通流的状态。
交通流状态预测模型
线性回归模型
基于历史交通流数据，通过建立线性回归方程来 预测未来交通流状态。
支持向量机模型
基于统计学习理论，构建分类器来对交通流状态 进行分类和预测。
ABCD
智能交通中的车辆行为识别与异常检测
智能交通中的车辆行为识别与异常检测第一章前言随着城市化进程的加快和汽车数量的快速增长，交通问题愈发突出。
为了提高交通网络的效率和安全性，智能交通系统逐渐成为了解决交通问题的有效手段之一。
在智能交通系统中，车辆行为识别与异常检测技术发挥着重要的作用。
本文将重点介绍智能交通中的车辆行为识别与异常检测技术的研究和应用。
第二章车辆行为识别技术2.1 车辆行为识别的定义与概念车辆行为识别是指通过分析车辆在行驶过程中的动态数据，如速度、加速度、方向等信息，来实现对车辆行为的分类与识别。
车辆行为可以包括车辆的驾驶行为、违规行为、危险驾驶行为等。
2.2 车辆行为识别的方法和技术车辆行为识别的方法和技术主要包括机器学习方法、深度学习方法和规则基方法。
机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等；深度学习方法包括卷积神经网络、循环神经网络等；规则基方法包括基于规则的逻辑推理、关联规则挖掘等。
2.3 车辆行为识别的应用领域车辆行为识别技术广泛应用于交通管理、交通预测、交通流优化等领域。
通过对车辆行为进行识别和分析，可以及时发现和处理交通问题，提高交通流的效率。
第三章车辆异常检测技术3.1 车辆异常检测的定义与概念车辆异常检测是指通过分析车辆在行驶过程中的数据，如速度偏差、频率变化、加速度异常等信息，来检测车辆行为的异常情况。
车辆异常行为可以包括交通事故、违章行为等。
3.2 车辆异常检测的方法和技术车辆异常检测的方法和技术主要包括基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于统计的方法包括均值方差法、箱线图法等；基于机器学习的方法包括支持向量机、随机森林等；基于深度学习的方法包括卷积神经网络、长短期记忆网络等。
3.3 车辆异常检测的应用领域车辆异常检测技术可以应用于交通安全监控、事故预警等领域。
通过对车辆异常行为的检测，可以及时采取措施防止事故的发生，并提高交通安全性。
第四章智能交通系统中的车辆行为识别与异常检测综述4.1 智能交通系统的构成与特点智能交通系统由车辆、道路和交通管理组成。
道路交通安全评估中的测速测量和路况监测的技术与方法
道路交通安全评估中的测速测量和路况监测的技术与方法道路交通安全是现代社会发展的必然产物，也是保障人民生命财产安全的重要保障措施。
在道路交通安全评估中，测速测量和路况监测是至关重要的技术手段。
本文将探讨测速测量和路况监测的技术与方法，以期加强交通安全管理，减少交通事故的发生。
一、测速测量技术测速测量技术是交通安全评估中的一项基本工作，它主要用于监测车辆行驶速度，以控制超速行驶情况。
现代测速测量技术主要分为两大类：静态测速测量和动态测速测量。
静态测速测量主要通过安装在路面上的测速仪器，利用车辆经过时的压力变化或光电传感器检测来测量车辆的速度。
这种方法简单方便，但缺乏实时监测和追踪能力，适用于一些特定场景，如长期路段监测。
动态测速测量则是通过使用雷达测速仪、激光测速仪或摄像头等设备，测量车辆的速度。
这种方法具有实时监测和精确度高的特点，适用于各种交通场景。
同时，动态测速测量还可以结合自动识别技术，实现对违规车辆的自动抓拍和记录。
而在测速测量中，还需要考虑到不同车辆的速度差异与交通流特征。
因此，需要综合考虑车辆类型、车道数量、交通流密度等因素，选择合适的测速测量技术和方法。
二、路况监测技术路况监测是交通安全评估中另一个重要的方面，它主要用于监测道路的质量和交通流状态，以及预测道路的变化趋势。
现代路况监测技术主要包括路面状况监测和交通流监测。
路面状况监测主要通过使用摄像头、传感器等设备，对路面的平整度、水平度、垂直度等进行测量和监测。
这些监测数据可以用于评估道路的安全性和舒适性，及时发现并修复路面缺陷，提高道路使用效率。
交通流监测则是通过使用摄像头、雷达等设备，对交通流的密度、速度、车辆类型等进行监测和统计分析。
这些监测数据可以用于实时掌握道路的交通状况，发现并解决交通拥堵等问题，提高交通流的安全性和通行效率。
在路况监测中，还可以结合智能交通系统和大数据分析技术，实现实时路况预测和交通调度。
通过分析历史数据和实时监测数据，可以预测道路交通状况的变化趋势，合理调度交通流量，减少交通事故的发生。
交通运输行业智能公路养护与管理技术创新方案
交通运输行业智能公路养护与管理技术创新方案第一章智能公路养护与管理概述 (2)1.1 智能公路养护与管理的重要性 (2)1.2 技术发展趋势 (2)第二章智能感知技术 (3)2.1 公路状态感知技术 (3)2.2 数据采集与处理技术 (3)第三章人工智能在公路养护中的应用 (4)3.1 机器学习在公路养护中的应用 (4)3.1.1 引言 (4)3.1.2 机器学习在公路养护中的具体应用 (4)3.2 深度学习在公路养护中的应用 (5)3.2.1 引言 (5)3.2.2 深度学习在公路养护中的具体应用 (5)第四章智能检测与诊断技术 (5)4.1 公路病害检测技术 (5)4.2 公路结构健康监测技术 (6)第五章智能决策支持系统 (6)5.1 养护决策模型构建 (7)5.2 养护资源优化配置 (7)第六章智能施工与养护技术 (7)6.1 智能施工装备及技术 (8)6.1.1 自动化施工机械 (8)6.1.2 无人机 (8)6.1.3 智能传感器 (8)6.2 智能养护材料与技术 (9)6.2.1 智能养护材料 (9)6.2.2 智能养护技术 (9)第七章智能公路养护与管理平台 (9)7.1 平台架构设计与实现 (9)7.1.1 平台架构设计 (9)7.1.2 平台实现 (10)7.2 平台功能与应用 (10)7.2.1 平台功能 (10)7.2.2 平台应用 (10)第八章信息安全与隐私保护 (11)8.1 数据加密与传输安全 (11)8.2 隐私保护技术 (11)第九章政策法规与标准体系建设 (12)9.1 政策法规制定 (12)9.1.1 完善法律法规框架 (12)9.1.2 政策扶持与激励措施 (12)9.2 标准体系建设 (12)9.2.1 制定统一的技术标准 (12)9.2.2 建立标准体系框架 (13)9.2.3 推动标准国际化 (13)第十章智能公路养护与管理未来发展 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 产业布局与市场前景 (14)第一章智能公路养护与管理概述1.1 智能公路养护与管理的重要性我国高速公路网的不断完善和公路里程的快速增长，公路养护与管理的重要性日益凸显。
视频交通流参数检测技术研究
视频交通流参数检测技术研究随着城市交通的不断发展和人口的增加，交通拥堵问题已经成为城市管理者面临的一大挑战。
为了更好地了解和管理交通流量，交通管理部门需要准确地获取交通流参数。
传统的交通流参数检测方法主要依赖于传感器设备，但这种方法存在一些不足，如安装和维护成本高、数据获取不及时等问题。
因此，研究人员开始转向视频交通流参数检测技术。
视频交通流参数检测技术利用摄像机和计算机视觉技术，通过对交通场景进行实时监测和分析，从而获取交通流参数。
这种技术具有许多优势。
首先，它可以提供高分辨率的交通场景图像，使交通管理人员能够更清晰地观察交通情况。
其次，视频交通流参数检测技术可以实现自动化数据采集和处理，减少了人力成本和时间成本。
此外，由于现代摄像机具备智能化功能，它们可以实时识别和跟踪交通流动态，从而提供准确的交通流参数。
视频交通流参数检测技术主要包括车辆检测、车辆计数和车辆速度测量三个方面。
车辆检测是通过计算机视觉算法来识别和定位交通场景中的车辆。
车辆计数是通过跟踪车辆的轨迹来统计通过某一区域的车辆数量。
车辆速度测量是通过分析车辆在相邻帧之间的位置变化来计算车辆的速度。
视频交通流参数检测技术的研究主要面临以下几个挑战。
首先，交通场景中的车辆数量众多，车辆之间存在遮挡和交叉等情况，这给车辆检测和跟踪带来了困难。
其次，交通场景中的光照条件复杂，如日光、夜晚和雨天等，这对图像质量和车辆检测效果造成了影响。
此外，由于交通流参数的实时性要求较高，视频交通流参数检测技术还需要具备较高的计算效率。
为了解决上述问题，研究人员正在开展一系列的研究工作。
他们通过改进车辆检测和跟踪算法，提高了交通流参数检测的准确性和鲁棒性。
他们还利用深度学习等技术，提高了交通场景图像的质量和车辆检测的效果。
此外，他们还研究了高效的计算机视觉算法，以满足实时性的要求。
综上所述，视频交通流参数检测技术在城市交通管理中具有巨大的潜力。
通过不断的研究和创新，视频交通流参数检测技术将为交通管理部门提供更准确、实时的交通流参数，进一步改善城市交通状况，提高交通运输效率，提升人民生活质量。
高速公路交通流数据检测技术
’H(磁映像技术 E F<G 车 辆 磁 映 像 ’-0K.4L0 %3MC08.4 NO3M.CM; -%N(技 术 是 美 国 >7PO082.49公 司 的 专 利 技 术B它 利 用 车 辆 对 通 过 地 磁 场 的 影 响 B检 测 车 辆 交 通 参 数 E 它 采 用 低 功 耗 =高 灵 敏 度 的 强 导 磁 材 料 B将 地 磁 磁 通 线 集 中 约 束 在 比 较 小 的 空 间 B当 车 辆 停 驻 =慢 速 接 近 或 通 过 时B被 约 束 的 磁 力 线 发 生 变 形B产 生 原 始信 号B经转换=处理后形成一个电压随时间变化的曲线E ’<(橡胶气压管传感器技术 E F+G 橡胶气压管传感器技术采用 5个气压管传感器 提 供 信 号 B精 确 记 录 每 个 车 轴 的 时 间 标 B然 后 利 用 交 通 管 理 软 件 对 车 轴 数 据 进 行 处 理 B可 获 得 交 通 量 =车 速 =车 辆 类 型 =车 流 密 度 等 交 通 流 参 数 E
, 为事故管理提供可视图像 , 可提供大量交通管理信息 , 单台摄像机和处理器可检测多车道
, 安装条件要求较高 , 大型车辆能遮挡随行小型车辆 , 阴影=积水反射或昼夜转换可造成检测误差
磁映像技术
>?; @A’美 国 (
, 可检测小型车辆B包括自行车 , 适合不便安装线圈场合采用
, 很难分辨纵向过于靠近的车辆 , 安装费时费力
《交通管理与控制》大学笔记
《交通管理与控制》大学笔记第一章：导论一、交通管理与控制概述1. 定义：交通管理与控制是一种综合性活动，它通过科学的管理手段和技术措施，对交通流进行有效的引导、调节和监督，以确保交通系统的高效、安全、环保和可持续发展。
2. 目的：- 提高道路通行效率，减少交通拥堵。
- 保障行车和行人安全，降低交通事故发生率。
- 节省能源消耗，减少环境污染。
- 提升交通服务水平，满足人民群众出行需求。
3. 范畴：- 交通规划：长期和短期的交通系统规划。
- 交通设计：道路、交叉口、交通设施的设计。
- 交通组织：交通流线的规划和实施。
- 交通控制：信号控制、交通诱导、交通管制。
- 交通服务：信息服务、紧急救援、停车管理。
二、交通管理与控制的发展历程1. 传统阶段：- 特点：主要依靠增加道路基础设施来满足交通需求。
- 不足：忽视了交通管理的有效性，导致道路资源浪费和环境污染。
2. 现代阶段：- 特点：开始重视交通系统的管理，采用科学的方法进行交通规划和控制。
- 成就：交通流量分配趋于合理，交通拥堵得到一定程度的缓解。
3. 智能化阶段：- 特点：利用信息技术、通信技术和自动控制技术，实现交通系统的智能化管理。
- 趋势：智能交通系统（ITS）的发展，如智能信号控制、车联网、自动驾驶等。
三、交通管理与控制的基本任务与目标1. 基本任务：- 分析交通需求，优化交通流结构。
- 制定交通政策和规划，指导交通建设和发展。
- 组织交通流，提高道路通行能力。
- 实施交通控制，保障交通秩序。
- 监测交通状况，及时处理交通事故和突发事件。
2. 目标：- 实现交通供需平衡，减少交通拥堵。
- 提高交通系统的安全性和可靠性。
- 降低交通对环境的影响，促进绿色出行。
- 提升交通服务的质量和效率。
四、交通管理与控制的主要内容及方法1. 主要内容：- 交通规划：包括交通需求预测、网络规划、交通政策制定等。
- 交通设计：考虑道路线形、交叉口设计、交通标志和标线等。
智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南
智能交通系统中的车流量检测技术教程与应用指南近年来，随着城市化进程的加快以及交通需求的不断增加，智能交通系统逐渐成为现代城市交通管理的重要组成部分。
车流量作为评估交通流畅度的重要指标之一，在智能交通系统中的准确测量和监测显得尤为重要。
本文将介绍智能交通系统中的车流量检测技术教程以及应用指南，包括车流量检测技术的原理、常见的车流量检测方法以及其在智能交通系统中的应用。
一、车流量检测技术的原理车流量检测技术是通过使用各种传感器或设备来实时测量过往车辆的数量和速度，以评估道路交通状况，并为交通管理者提供决策支持。
常见的车流量检测技术包括视频检测、微波雷达检测、电感线圈检测和红外线检测等。
1. 视频检测技术视频检测技术是利用摄像头实时捕捉道路上的图像，并通过计算机图像处理算法来识别和计算车辆数量和速度。
该技术具有成本低、灵活性高、可覆盖范围广等优势，但对光照和天气条件较为敏感，容易受到影响。
2. 微波雷达检测技术微波雷达检测技术利用雷达波束检测车辆，并测量雷达波与车辆之间的反射时间和频率变化，从而判断车辆数量和速度。
该技术具有不受光照和天气影响的优势，但需要比较昂贵的设备和专业技术支持。
3. 电感线圈检测技术电感线圈检测技术是在路面上埋设电感线圈，并通过检测车辆经过时对电感线圈的感应来计算车辆数量和速度。
该技术具有响应速度快、稳定可靠的优点，但需要对道路进行改造和维护，且无法适用于大范围的车流量检测。
4. 红外线检测技术红外线检测技术是通过在道路上设置红外线感应器，当车辆经过时感应器会被触发并记录车辆数量。
该技术具有简单易实现、成本低廉的特点，但对于复杂的交通流量检测场景可能存在一定的局限性。
二、常见的车流量检测方法1. 点检测点检测是指在交通流动的某一点上进行车流量检测，通过设置传感器在特定位置上实时测量经过车辆的数量和速度。
该方法适用于一些小范围或临时的车流量检测需求，但无法提供全面的交通流量信息。
交通行业智能调度与路况预测方案
交通行业智能调度与路况预测方案第1章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究目标与内容 (4)第2章交通行业现状分析 (4)2.1 我国交通行业概况 (4)2.2 交通行业存在的问题 (4)2.3 智能调度与路况预测的必要性 (5)第3章智能调度理论及技术 (5)3.1 智能调度基本理论 (5)3.1.1 调度概念 (5)3.1.2 智能调度原理 (5)3.1.3 智能调度方法 (6)3.2 智能调度关键技术 (6)3.2.1 数据采集与处理 (6)3.2.2 交通预测技术 (6)3.2.3 调度策略与算法 (6)3.2.4 仿真与评估 (6)3.3 智能调度系统框架 (6)3.3.1 系统架构 (6)3.3.2 关键模块 (7)3.3.3 系统实现 (7)第4章路况预测理论及技术 (7)4.1 路况预测基本理论 (7)4.1.1 交通流理论 (7)4.1.2 时间序列分析 (7)4.1.3 空间分析 (7)4.2 路况预测方法 (7)4.2.1 统计方法 (8)4.2.2 机器学习方法 (8)4.2.3 深度学习方法 (8)4.3 路况预测技术发展 (8)4.3.1 数据采集技术 (8)4.3.2 数据处理技术 (8)4.3.3 模型优化技术 (8)4.3.4 算法实现技术 (8)4.3.5 人工智能技术 (8)第5章交通数据采集与处理 (8)5.1 交通数据采集技术 (8)5.1.1 地面传感器 (9)5.1.2 视频监控 (9)5.1.4 浮动车技术 (9)5.2 数据预处理方法 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据规范化 (9)5.2.3 数据集成 (9)5.3 交通数据融合与挖掘 (9)5.3.1 数据融合技术 (9)5.3.2 数据挖掘算法 (10)5.3.3 智能分析模型 (10)第6章交通流建模与仿真 (10)6.1 交通流基本模型 (10)6.1.1 宏观交通流模型 (10)6.1.2 微观交通流模型 (10)6.1.3 网络交通流模型 (10)6.2 交通流仿真技术 (10)6.2.1 实体仿真 (10)6.2.2 网格仿真 (11)6.2.3 混合仿真 (11)6.3 基于大数据的交通流建模 (11)6.3.1 数据采集与预处理 (11)6.3.2 特征提取与选择 (11)6.3.3 模型建立与验证 (11)6.3.4 模型应用与优化 (11)第7章智能调度算法设计 (11)7.1 调度算法概述 (11)7.2 短期调度算法 (12)7.3 长期调度算法 (12)7.4 多目标优化调度算法 (12)第8章路况预测算法设计 (12)8.1 传统路况预测算法 (12)8.1.1 时间序列分析法 (12)8.1.2 线性回归分析法 (13)8.1.3 机器学习方法 (13)8.2 基于深度学习的路况预测算法 (13)8.2.1 卷积神经网络（CNN） (13)8.2.2 循环神经网络（RNN） (13)8.2.3 自动编码器（AE） (13)8.3 集成学习与迁移学习在路况预测中的应用 (13)8.3.1 集成学习方法 (13)8.3.2 迁移学习方法 (13)8.3.3 深度迁移学习 (13)第9章智能调度与路况预测系统集成 (14)9.1 系统集成架构 (14)9.2.1 数据处理模块 (14)9.2.2 智能调度模块 (14)9.2.3 路况预测模块 (15)9.3 系统功能评估 (15)第10章案例分析与展望 (15)10.1 案例分析 (15)10.1.1 城市A智能调度系统应用案例 (15)10.1.2 城市B路况预测系统应用案例 (15)10.1.3 城市C综合交通管理系统应用案例 (15)10.2 技术展望 (15)10.2.1 数据驱动的智能调度技术 (16)10.2.2 实时动态的路况预测技术 (16)10.2.3 跨界融合的技术创新 (16)10.3 发展趋势与挑战 (16)10.3.1 发展趋势 (16)10.3.2 挑战 (16)10.4 未来研究方向与建议 (16)10.4.1 研究方向 (16)10.4.2 建议 (16)第1章绪论1.1 研究背景与意义社会经济的快速发展，我国城市交通需求持续增长，交通拥堵问题日益严重，对城市居民出行造成诸多不便。
交通大数据技术及应用 第4章 交通数据常用分析方法
多层感知机预测分析
• 1958年，康奈尔大学心理学教授弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）发明了感知机（Perceptron）。 其主要原理模拟人类大脑的神经网络，进行二值判断（输出0或1的判断结果），该神经网络模型只有输入 层（Imput Layer）、输出层（Output Layer），模型简单，存在无法做异或运算判断等问题。多层感知机 （Multilayer Perceptron，MLP）在感知机的基础上进行了进一步完善，解决了感知机存在的一些缺陷， 并大幅提升了判断识别的准确度。多层感知机如图4.9所示，分输入层、隐藏层（Hidden Layer）、输出层。
线性回归预测
• 一元线性回归用来拟合两个变量之间的线性相关关系，通过相关系数可以对两变量之间是否存在线 性关系进行显著性检验。一元线性回归可以根据自变量变化来预测因变量的趋势。二者之间内含的 线性关系可以使用一元线性回归模型表达
K最邻近算法预测分析
• K最邻近算法（K-Nearest Neighbor Algorithm，KNN）是 Cover和Hart在1968年提出的一种非参数统计方法。KNN作 为一种经典的机器学习算法，原理简单且容易实现。KNN算 法的思想是根据测试对象与样本集内对象的相似程度进行分 类。描述对象之间相似性的距离成为一种有效方法。KNN算 法经常使用多种不同的距离定义，如相关距离、欧氏距离、 马氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等来计算对象间的相 似性。在交通流预测领域中，距离的定义包括相关距离、欧 氏距离和马氏距离等。
核密度估计模型及实现
核密度估计（Kenel Density Estimation）是由伊曼纽尔·帕尔逊（Emanuel Parzen）等在20世纪 五六十年代提出的随机变量概率分布非参数估计方法。该方法能根据数据分布来获得概率密度函数而 不必事先知道先验概率分布。
第04章 交通流诱导系统
第四章交通流诱导系统4.1 概述交通流诱导系统，也有人称之为交通路线引导系统（TRGS, Traffic Route Guidance System）或车辆导航系统（VNS, Vehicle Navigation System）。
它利用全球定位系统（GPS, Global Positioning System）、电子交通图（Electronic Map of Traffic Network）、计算机和先进的通信技术，使得车载计算机能够自动显示车辆位置、交通网络图和道路交通状况，为驾驶员找到从当前位置到目的地的最优行驶路线，并协助出行者方便地进入原先没有去过的地方。
使用这种系统，能够有效地防止交通阻塞的发生，减少车辆在道路上的逗留时间，并最终实现交通流量在网络中各路段上的最优分配。
交通流诱导系统经历了从静态系统到动态系统的发展过程。
静态诱导系统研究始于20世纪70年代，使用记录交通状况的历史数据或者地理信息系统进行路线引导。
为了能够将实时的交通状况反映到诱导系统中，于是基于现代通信技术的动态路径诱导系统应运而生。
静态诱导就是经过电子地图提供距离（静态出行费用）最短路，动态诱导就是经过电子地图提供时间（动态出行费用）最短路，因为交通拥挤状况发生变化，所以各条路径的行程时间是动态变化的。
根据诱导信息作用的范围，交通诱导系统可以分为车内诱导系统和车外诱导系统两大类。
在车内诱导系统中，实时交通信息传输于个别车辆和信息中心之间，车辆上安装有定位装置、信息接收装置和路径优化装置。
由于诱导对象是单个车辆，因而也称为个别车辆诱导系统。
这类系统的诱导机理比较明确，容易达到诱导目的。
目前各发达国家研究的大部分是这种系统。
但其对车内设施和信息传输技术要求较高，造价相对昂贵。
相比之下，车外诱导系统的交通信息是在车流检测器、信息中心和可变标牌之间传输，诱导对象是车流群，因而也称为群体车辆诱导系统。
这种系统一般适用于高速公路或路段较长的城市交通流的诱导。
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第四章交通流检测技术与方法
交通检测的目的与意义
交通检测的目的 ▪ 检测 ▪ 预测 ▪ 诱导
第四章交通流检测技术与方法
交通检测的意义
交通检测的意义 ▪ 全面了解交通状况 ▪ 合理应对交通问题 ▪ 及时发布交通信息
第四章交通流检测技术与方法
ITS
第一节 车辆检测器
▪ 检测内容与参数：
270×237×132
机箱外壳防护等级
IP65(需选配专用机柜)
MTBF
20000小时
通讯接口
两个9600波特率的RS232通讯接口
速度
≤±2%
车长
0.2米
误差范围
车道占有率
≤±1%
计数准确率
≥99%
行车间距
≤3米
检测车道数量 参照国家标准
1~8车道 第四章交通流检测技术与J方T/法T455~2001《环行线圈车辆检测器》
环形第四线章圈交通检流检测测技基术本与方原法 理
技术指标表
车辆速度检测范围
数据统计周期
10~255公里/小时 1~60分钟
正常工作温度-20℃~70℃湿度0%~95%，无冷凝
电源
AC220V±20%，50Hz，1.2A
功耗
≤50w
蓄电池充电电流
＞2A
蓄电池放电保护电压
20.4±0.3V
尺寸(长×深×高)
▪ 3、优缺点及适用性 ▪ （3）适用性 ▪ 由自身安装条件、维护要求决定，感应线圈检测器更适用
于高速公路、桥梁、隧道，不适于城市道路交通检测。 ▪ 作为传统的固定式交通信息检测设备，目前感应线圈检测
器已广泛应用于交通信息采集系统，如ITS系统的交通信号 协调控制系统、道口收费系统、停车场管理、车辆计数等 。 ▪ 感应线圈检测以其高可靠性、高性价比、使用方便的优点 在未来较长时期会继续使用。随着科技的进步，如果能开 发新型材料以提升抗压能力、减小受压面积，或者开发出 埋设更深、精度更高的新型线圈，感应线圈检测的应用领 域一定会更广泛。
➢ 车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占用率、车 辆违章信息、交通事故信息等的检测
▪ 应用：
➢ 信号自适应控制交通诱导、事故事件检测、主辅路出 入口车流控制、停车场车位管理、事故事件警报
➢ 道路交通评价、交通影响分析、智能交通研究 ➢ 交通事故处理
第四章交通流检测技术与方法
第一节车辆检测器
▪ 按照具体划分方式不同，有以下几种分类： ▪ ①按安装方式分为永久式安装（固定式安装）、临时性安装
第四章交通流检测技术与方法
二、视频检测
▪ 1、基本原理 ▪ 通过软件在视频图像上按车道设置虚拟车
道检测器，当车辆通过虚拟检测器时，就 会产生一个检测信号，再经过软件数字化 处理并计算得到所需的交通数据，如车型、 车流量、车速、车距、占有率等，另外监 控人员还可以通过监视器上的视频图像实 时观察检测范围内的车辆行驶状况，得到 所需的交通数据
第四章交通流检测技术与方法
▪ 2、安装 ▪ 安装在路面上方、路中间的隔离带上。 ▪ 摄像机的安装高度通常在7~20米之间。 ▪ 通过输入从现场测量的摄像机高度、路面检测区标定长度
等参数对检测器进行校准，现代的视频检测器在校准时也 无需其他额外设备，系统自身即可完成。
第四章交通流检测技术与方法
▪ 3、优缺点及适用性 ▪ （1）优点 ▪ ①系统设置灵活 ▪ ②安装简单，使用方便，不破坏路面，不需封闭交通 ▪ ③可检测多个车道 ▪ ④精度高 ▪ ⑤能够得到可视图像，并直观、实时显示交通流信息 ▪ （2）缺点 ▪ ①检测精度的稳定性不好 ▪ ②检测精度受现场照明的限制 ▪ ③易受天气、环境影响，抗干扰性能弱 ▪ ④大型车遮挡、阴影、积水反射、昼夜转换会造成误差 ▪ ⑤价格偏高
第四章交通流检测技术与方法
二、视频检测
第四章交通流检测技术与方法
视频检测
▪ 其主要功能有：①移动或停止车辆的存在或通过检测；② 行车方向检测；③速度测量；④基于车辆状态值的各种报 警；⑤通过逻辑算法把多个检测器与相位的状态结合起来 给出一个参数输出；⑥可按用户需要，在监视器里显示各 种检测器的检测状态。
第四章交通流检测技术与方法
一、环形线圈检测
1、基本原理
▪ 是一种基于电磁感应原理的车辆检测器。 ▪ 传感器是一个埋在路面下通有一定工作电流的环形线圈
（一般为2米X1.5米）。 ▪ 当车辆通过环形地埋线圈或停在环形地埋线圈上时，车辆
自身铁质切割磁通线，引起线圈回路电感量的变化，检测 器通过检测该电感变化量就可以检测出车辆的通过或存在。 ▪ 检测这个电感变化量一般来说有两种方式： ➢ 利用相位锁存器和相位比较器对相位的变化进行检测 ➢ 由环形线圈构成回路第四的章耦交通合流检电测路技术对与方其法振荡频率进行检测
2、安装
▪ 车辆感应线圈埋设质量非常重要，应敷设在路面 之中，一般使用高温导线。
▪ 切割路面线槽建议使用盘式切割机或类似设备。 ▪ 为防止线槽的直角拐角损坏线圈， 建议在直角拐
弯处切一个45º的斜角，减小线槽对线圈的破坏。
第四章交通流检测技术与方法
第四章交通流检测技术与方法
▪ 3、优缺点及适用性 ▪ （1）优点 ▪ ①测速精度和交通量计数精度较高； ▪ ②稳定性好，一定时期内故障率低； ▪ ③不受气象和交通环境变化的影响，抗干扰能力强； ▪ ④成本低、安装较方便。 ▪ （2）缺点 ▪ ①需要在每条车道下埋设线圈，对路面有破坏作用，影响
路面寿命； ▪ ②长期使用后线圈易受损坏，维护时要封闭车道、开挖路
面，影响交通运输，导致成本升高，维护工作量大； ▪ ③路面大修时往往挖断检测棒，给路面的重铺和大修增加
了困难，道路改扩建也受牵制； ▪ ④受感应线圈自身测量原理的限制，当车流拥堵、车间距
小时，检测精度大第幅四度章交降通流低检。测技术与方法
（便携式安装）； ▪ ②按采集时间长短分为连续式采集设备（一般采用永久式安
装设备）、间隙式采集设备（多采用临时性安装设备）； ▪ ③按检测技术方法分为感应线圈检测、视频检测、微波检测
、气压管检测、超声波检测、磁映像检测、红外检测、激光 检测等； ▪ ④按检测目的划分为综合数据调查、专项数据调查。 ▪ 目前国内外在车辆检测器中，大量应用了电磁传感技术、超 声传感技术、雷达探测技术、视频检测技术、计算机技术、 通信技术等高新科学技术，常用检测器有以下几种。