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交通道路的单向限行状态识别可以为社会公众提供及时准确的路网限行信息,提高公众出行效率,提升动态交通信息服务水平。提出了一种基于浮动车数据的道路单向限行状态动态识别算法。该算法首先获取地图线要素信息,并进行空间信息网格对交通道路的投影匹配预处理,实现海量浮动车数据的快速匹配;然后分析各道路的浮动车数据方向信息的统计特性,对其进行双阈值信息过滤和方向信息过滤处理,以动态提取交通道路的单向限行状态信息。经实际路网测试验证,该算法可有效识别道路的单向限行状态信息。 相似文献
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针对矢量数字地图生成过程中产生的误差以及传统校正算法精度低、无法校正拓扑错误等不足,提出通过对GPS浮动车数据进行聚类分析,提取GPS浮动车数据中隐含的道路节点位置信息,对道路图层进行校正的算法。应用该算法,在VB6.0开发环境和MapInfo二次开发控件MapX支持下,实现了重庆市江北区道路图层中部分快速路的校正,校正后的道路通过与Google Earth比较,发现校正后道路图层拓扑明显比校正前更加吻合实际的道路拓扑。与传统常规方法相比,该算法无需选取控制点信息,能够很好地修正路网拓扑错误,适合实际应用中的复杂情形。 相似文献
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在保证GPS浮动车获取的交通信息准确可靠的前提下,如何确定浮动车数量是浮动车信息采集技术应用中的一个重要问题。在考虑数据有效性、浮动车运行速度和采样时间间隔等因素的基础上,重点考虑了浮动车样本的混合情况,分析了混合比例系数对样本数量的影响,通过对不同种类浮动车的计算模型进行融合,建立了面向道路网的浮动车样本数量计算模型。仿真实验表明:与前人模型相比,该模型更具合理性,并极大地提高了模型的实际应用能力。 相似文献
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基于网络受限移动对象数据库的交通流统计分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
网络动态交通流的统计分析技术是目前移动计算及智能运输系统领域的一个重要研究方向.然而,现有的交通流统计分析方法(如基于固定传感器的方法、高空交通流监视方法、浮动车法等)存在着信息量少、数据处理复杂、精确度及效率低下、通信代价高昂等缺陷.为了有效地提高交通流统计分析的效率与精度,提出了一种基于网络受限移动对象数据库的交通流统计分析方法(network-constrained moving objects database based traffic flow statistical analysis,NMOD-TFSA).通过对移动对象所提交的位置更新信息进行联机统计,NMOD-TFSA能够实时地获取交通网络各部分的动态交通参数.由于在数据采集时考虑了道路网络的拓扑结构,NMOD-TFSA有效地降低了通信及计算的代价;此外,NMOD-TFSA所采集的数据能够反映移动对象完整的时空轨迹,因此为数据分析提供了更为丰富的信息,提高了数据处理的精度.实验结果表明,与目前通行的浮动车法相比,NMOD-TFSA有效地降低了通信及计算代价,提高了交通流统计分析的精度与灵活性. 相似文献
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为了提高半分布式僵尸网络的安全性,提出一种基于大数据的半分布式僵尸网络动态抑制算法。采用波特间隔均衡控制方法,进行半分布式僵尸网络的动态特征补偿,构建半分布式僵尸网络动态特征信息采样模型,利用判决均衡方法,对采集到的动态特征信息进行定量递归分析,提取半分布式僵尸网络的统计特征量;在此基础上,采用大数据寻优计算方法,获取真正的半分布式僵尸网络最优抑制参数,在嵌入式环境下,将半分布式僵尸网络的最优抑制参数与迁移负载响应结果相结合,实现半分布式僵尸网络动态抑制。仿真结果表明,采用本文方法进行半分布式僵尸网络动态抑制的效果较好,提高了抑制精度,缩短了抑制时间,且降低了网络输出误码率。 相似文献
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基于浮动车数据的快速交通拥堵监控 总被引:1,自引:0,他引:1
浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征相关的交通参数,提出了拥堵同伴发现算法.该算法能从浮动车轨迹流数据中筛选出可能发生拥堵的浮动车数据,从而对拥堵区域变化趋势进行概化预测,由预测结果决定负载处理方式.此外,设计基于预测的多优先级调度算法用以实现整个监控流程.提出的方法可有效降低处理浮动车数据的代价,实现快速交通拥堵监控.通过在城市路网中大规模出租车轨迹数据上的实测,验证了这种算法的有效性和优势. 相似文献
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根据基于GPRS/GPS/GSM浮动车交通流信息采集系统实时采集的交通流瞬时速度、路段速度、车辆定位等信息,借助面向对象技术、GIS技术、数据库技术设计、开发了基于GIS的城市交通流信息发布系统,系统采用数据库中的存储过程技术处理海量交通流信息与GIS信息等数据表的多表连接,实现了高效率信息查询,并融合GIS专题地图技术和数据库技术实现浮动车辆历史轨迹动态回放、交通流路段速度查询、可视化显示。开发的系统在天津市部分路段进行试验,系统能稳定、可靠地实现交通流信息发布,并能快速有效查询城市道路交通流信息及识别城市道路网络路况瓶颈,可以辅助交通管理者进行交通管理决策。 相似文献
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概括了浮动车技术的基本原理,重点介绍了浮动车信息处理系统的处理流程及地图匹配、路径推测和路况信息计算方法。针对GPS数据精度差、路网结构复杂等影响浮动车信息处理准确性提升的问题,给出了一系列改进型研究工作。最后,给出了评估浮动车信息处理准确性的方法,并指出了浮动车信息处理技术的后续工作。 相似文献
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微博客消息中可能蕴含大量描述城市道路的交通信息,如交通状况、交通事件、交通管制等,提取这些交通信息能够为传统的固定式传感器和浮动车采集交通信息手段提供有效补充.然而,微博客消息描述的模糊性、差异性及非结构化特征,使得从海量微博客消息中快速准确地提取和甄别交通信息成为难题.提出一种从微博客消息中快速提取和融合交通信息的技术方法,首先对采集到的微博客消息进行分词解析和路网匹配,然后采用基于神经网络的模糊C聚类方法对描述路段交通状态的微博客消息定量化结果进行分析,获取各路段置信度最高的交通状态描述,最后得到各路段的交通畅通度水平.基于新浪微博客和北京路网的实验过程验证了本文技术方法的有效性. 相似文献
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提出了一种基于条件随机场和低采样率浮动车数据的地图匹配算法。首先建立道路网络模型,在此基础上,计算GPS观测点可能匹配的候选投影点集合以及集合中每一个候选投影点的观测概率,再计算相邻GPS观测点的候选路径集合以及每两个相邻候选投影点之间的传递概率;然后根据这些候选投影点和候选路径,在滑动窗口内,基于条件随机场模型应用前后向递归算法,计算每个候选投影点的概率权重值;最后根据概率权重值,选取GPS观测点的最佳匹配投影点。该算法(FB-MM)在低采样率的情况下,综合考虑了道路网络的拓扑结构和GPS观测点之间的关联信息,实现了较好的地图匹配效果。 相似文献
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虽然浮动车GPS数据量很大,但是在某些时段,仍然有一些路段缺少实时浮动车数据,从而难以对行程时间进行估计。针对实时浮动车实时数据在估计路段行程时间时存在数据缺失的问题,本文提出了利用路网间属性和空间结构的相似性,从浮动车历史大数据中提取相似路段之间的时空关联特征,以目标路段与相似路段间的时空关联关系为输入,目标路段行程时间为输出,利用构建的三层神经网络模型进行数据缺失路段的行程时间估计。实验结果表明,路段行程时间估计值的平均绝对百分比误差可达到30%,与Naive Model相比具有较好的估计精度,验证了从路网相似角度解决实时数据缺失的可行性。 相似文献
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当车辆不能通过GPS接收机获得自身位置信息时,就难以获得有用的交通提示风险服务.提出了一种新的基于车载移动ad-hoc网络车辆定位方法,该方法能够获取作为网络节点车辆的大致位置,并结合一种改进的警报信息优化传播算法,向即将处于危险或拥堵区域的不能通过GPS接收机定位的车辆发送警报信息.仿真实验表明只要车辆自组织网络中有40%的车辆可以获得GPS的定位信息,就可以将警报信息准确完整地送达处于网络中的所有车辆.当遇到浓雾天气、交通事故或者是其他拥塞时,该方法会防止车辆进一步拥堵并能提醒驾驶员防范危险. 相似文献