拥挤路线交通量控制的模糊推理算法

当道路发生突发性事件引起交通拥挤时，一方面需要引导驾驶员转向到可替换路线， 另一方面也要对进入拥挤路线的交通量进行控制．本文通过对反映路线拥挤程度的延误时间 信息和排队长度信息进行预测，设计了在事件持续时间内，以车辆到达率不超过事件发生地 点通行能力为拥挤路线控制目标的模糊推理算法，并进行了实际案例分析．分析结果表明， 这种模糊推理算法能在一定程度上取代交通工程师们对拥挤的管理，从而提高了拥挤管理的 效率．     

智能交通保城市出行通畅：“智”行千里“路”无忧——解密北京市公众出行交通信息服务系统

越来越密集的车流，越来越拥挤的街道，我们在城市的丛林里穿行…… 但这并不意味着混乱。无序．危险，甚至不可控制。 再复杂的交通环境也不可能比人脑还复杂。 智慧的人类能够看透这种复杂，并创造出变复杂为简单的工具，那就是智能交通系统。 智能交通系统包括公交调度管理系统．交通信息系统、车辆控制管理系统、交通收赞系统等多个组成部分。 城市中，公交管理和交通信息服务与市民生活息息相关，并保障着出行的自由畅通。     

考虑网络流量的最优路径求解模型和算法

本文旨在解决交通网络中群体车辆的路径选择问题．即为每个车辆寻求最优行驶路径．使之在起迄点间的旅行时间最短．考虑到网络流量对路段旅行时间的影响，先进行流量分配，再同时为各个车辆寻求最短路径．为此，首先给出了考虑流量影响的网络模型，然后建立了基于路段的用于流量分配的变分不等式模型．该模型的解给出了车辆按照最优路径行驶时分配到各路段上的车辆数目．由于该模型是完全基于路段的，从而克服了基于路径方法必须进行路径穷举的缺陷．最后给出了最优路径选择算法，并证明了算法的正确性．本文给出的模型和算法适用于交通畅通、交通拥挤等各种情况．实验结果表明本文提出的模型和算法是非常有效的．     

基于射频识别的交通拥挤程度计算

根据RFID数据采集的冗余性,提出了一个基于RFID的交通拥挤程度计算方法,它利用最近一段时间内RFID读取计数和车辆计数之间的关系,计算交通拥挤程度。与简单地丢弃冗余数据相比,本方法为充分利用RFID数据的价值,提供了新的思路。实验结果表明,本方法有效可行,并能应用于大规模智能交通系统中交通拥挤的实时检测。     

基于车辆检测技术的智能交通控制器设计

针对复杂多变的交叉路口交通流信号灯控制问题设计了一种基于感应式车辆检测技术的多相位智能交通控制器．该控制器支持6种控制算法，可实现8种工作模式，能满足大部分复杂类型交叉路口的控制需求．同时，控制器具有绿冲突和故障检测功能，以及在故障情况下的降级处理机制，从而在最大程度上保证交通的安全和畅通．提出了一种基于车辆等待长度的单路口多相位交通信号灯自适应控制策略，该算法在保证交通畅通的情况下，使车辆延误时间尽可能的短．该控制器目前已在杭州等地进行了实际应用，结果令人满意．     

基于车辆构成和特征提取的交通状态预估模型

准确的交通状态预估有利于车辆选择合理交通路线,缓解交通拥堵状态。针对传统方法特征提取不充分、预估准确度依赖于监测器精度等问题,提出了一种基于车辆构成和特征提取的交通状态预估模型。该模型以速度、流量、占用率和大型车辆比重为输入,将交通状态分成畅通、拥挤和拥堵三种状态,结合时间空间维度来预估交通状态。通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）提取交通拥堵特征,得到的特征输入支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行交通状态预估。实验表明,考虑车辆构成比忽略车辆构成准确率提高112%,CNN-SVM模型预估准确度比CNN模型提升225%,是一种有效的交通状态预估模型。     

城市交通拥堵自动判别方法研究

利用检测器所提供的车流量、车速和占有率等相关信息,本文提出了基于LVQ神经网络的交通拥挤自动判别方法．该方法能够在确认交通拥挤出现的同时,根据拥挤状态下交通流特性的差异,判别交通拥挤的类型,为交通拥挤的疋时疏散提供准确的道路信息。仿真结果表明,该算法比传统的检测方法具有更高的检测率和较低的误报率,能够对道路交通状况进行自动检测．具有一定的现实意义。     

交通拥挤控制的实时决策支持模型

针对交通拥挤的快速检测和控制问题,设计了一种基于管理者知识和经验,能够实时反映交通拥挤状况的决策支持模型．设计的自动决策支持模型中包含了概念模型和推理模型,推理模型中集成了交通拥挤自动检测算法和拥挤交通量控制方案选择的模糊推理算法．研究结果表明,采用自动决策支持模型能在一定程度上取代交通管理者对拥挤的管理,从而提高拥挤管理的效率和决策质量．     

基于知识的城市交通拥挤疏导决策支持系统的构造

本文首先分析了当发生交通拥挤时，城市道路 交通状况的特点，表明建立智能化城市交通拥挤疏导决策支持系统的重要性．在此基础上， 提出了系统的设计思想，系统结构、功能及其实现方法．该系统融合了丰富的交通拥挤管理 知识，采用定性推理和定量计算相结合的工作方式进行决策问题的求解，最终实现一个基于 知识的决策系统，并且遵照本文提出的系统构造，在苏南某城市开发的实际系统已投入运行 ，实践表明系统构造是有效的．     

基于射频识别技术的智能交通系统

基于射频识别技术的一些新特点，提出了一套城市智能交通管理系统模型，用来解决城市交通管理中的一系列经典难题．该模型结合射频识别技术、数字图像处理、网络通信以及数据库技术，能够实时监控交通流量、车辆信息以及交通状况；再结合状态空间穷举法和信息融合技术，可以实现智能交通调控、自动违章处理、车辆跟踪处理、交通实时查询以及车辆统计等功能．     

面向诱导的交通状态信息提取方法

为实现可变信息板（Variable Message Signs,VMS）的交通状态信息提取,选取速度、饱和度与交叉口平均延误作为交通参数,提出了基于模糊推理的关联路段交通状态信息提取方法。针对驾驶员的VMS信息响应特性,设计了面向拥挤状态的VMS诱导策略,在关联路段均处于拥挤状态时基于Vague集对交通状态进行排序,以判别交通状态相对最优的关联路段进行发布。以实际算例验证了该方法的有效性,所提出的VMS诱导策略能够逐步引导拥挤交通流的分流,并为驾驶员在拥挤状态下进行路径选择提供决策支持。     

基于S3C44B0＋uClinux的交通绿波控制系统设计与实现

针对交通信号单点控制方式的不足，提出了基于S3C4480＋uClinx平台的交通绿波控制系统的设计方案，讨论了系统的硬件构成以及软件编程实现，经在虎门应用表明，本系统减少了车辆在每个交叉口的延误时间，解决了虎门交通拥挤问题，具有良好的应用价值。     

新型智能公交——实时到站与拥挤状况查询系统开发及应用研究

随着城市人口的高速增长,城市居民出行量迅速提高,造成交通拥挤,而城市公共交通系统的顺畅与否直接影响着城市经济运行的效率和市民生活的品质.虽然中国已经迈进了公交智能化的时代,但各大交通信息系统的融合程度不高,没能实现乘客需求最大化.本研究在基于系统对客流数据的准确搜集和对车辆实时信息的准确把握上,进行实时到站与车载拥挤状况系统开发及其应用研究.新型智能公交系统的开发应用,集车载拥挤情况和车辆定位信息为一体,人们能运用智能手机链接该系统随时随地了解公交车的实时位置以及车内的拥挤情况,为人们提供更方便的出行路线及应坐公交的实时路况及拥挤程度,从而提高出行质量.     

基于视频的夜间高速公路车辆事件检测

针对高速公路夜间行驶车辆的特点,基于最优化理论提出了一种鲁棒的车辆检测和跟踪算法,对现有的车灯提取算法和轨迹跟踪规则进行了改进,不仅可自动统计和显示车流量,车速等交通信息,并且能对逆行、拥堵、自由流停车等交通车辆事件做出自动判断。实验结果表明,该算法复杂性低,实时性好,在夜间路况较好的条件下车辆检测成功率达95%以上,在拥挤交通条件下,检测正确率在80%左右。     

视频交通车辆信息检测器的设计与实现

针对近年来城市交通的拥挤现象,特别是驾驶员违章严重、交通事故频发等问题,介绍了在现代交通控制和管理系统中占有十分重要地位的传感器——视频车辆检测器。主要利用CCD摄像机与图像处理技术,完成了视频交通车辆信息检测器,给出了系统的软件和硬件构架,并详细分析了关键计算手段与方法。     

一体化球型摄像机于道路监控中的应用

为适应现代化城市的快速发展，社会大众要求必须解决好城市内主要路段和路口的交通拥挤和阻塞状况，减少交通事故和违章现象，并建立现代化．信息化的交通指挥中心。本文将介绍为解决这些问题而选用的一体化高速球型摄像机，在城市道路监控中的应用实例。     

基于视频检测技术的交通拥挤判别模型*

针对日益严重的城市道路交通拥挤问题,提出基于视频检测技术直接判断道路交通拥挤程度的方法。以道路占有率、占有率方差、占有率变化量绝对值为交通特征参数,研究了其与道路拥挤事件发生的关系,在此基础上利用模糊C-均值算法给出了一种交通状态划分方法,最后建立了一种新的交通拥挤判别模型。应用实际采集的视频数据,分别通过该模型及人为判断进行实验验证。实验结果表明该模型是有效可行的。     

基于城市交通大数据的车辆类别挖掘及应用分析

实时城市交通监控已成为现代城市管理的一个重要组成部分，视频监控采集的交通大数据在城市管理和交通控制方面得到了越来越多的应用；然而，全城范围内庞大的监控交通大数据还鲜少用于城市交通及城市计算研究。在一个省会城市全城范围内的监控交通大数据上展开了车辆类别挖掘及应用分析研究。首先，定义了周期性私家车、类出租车和公共通勤车三种对城市交通具有重要影响的车辆类别，将车辆类别定义与频繁序列模式挖掘算法相结合提出了相应的挖掘方法。在济南市一周1704个视频监测点，1.2亿次车辆记录数据上，验证了所提定义及挖掘方法的有效性；其次，以4个居民小区为例挖掘分析了居民出行的交通方式及与周围兴趣点（POI）分布关系，此外，还探索了城市交通大数据与POI相结合在城市规划、需求预测和偏好推荐方面的应用潜能。     

重庆市交通控制仿真系统的设计与实现

针对重庆市常见的交通控制措施,用VC设计和开发了一套可以模拟道路通断、道路通行方向、交叉口转向规则等交通控制措施并能分析它们对道路通畅状况影响的交通仿真系统。介绍了系统的需求分析、总体设计、消息平台搭建、道路和交叉口设计、车辆碰撞检测及处理、车辆在交叉口的路径决策算法、道路畅通状态评价指标算法等问题。     

基于MFD的多路网子区协调交通控制策略

为了缓解大规模路网的交通拥堵，提出了一种基于宏观基本图的多路网子区协调控制策略。首先，将实际路网划分为城市道路网络的核心区域和相邻区域，并以此以获得不同区域的宏观基本图特征。假设在路网核心区域采用控制策略，进而得到核心区域的预期溢出车辆数；计算出当相邻区域可增加的车辆数量接近核心区域的溢出车辆数量时路网核心区域的绿灯压缩时间。之后对核心区域采取应用了压缩绿色时间的控制策略，使得促进核心区域和邻近区域的交通状况趋于一致，改善整个路网的交通性能。通过实际道路网络建立了仿真路网，并利用仿真工具SUMO对上述区域控制策略的效果进行评估。仿真结果表明，基于MFD的多路网子区协调交通控制策略的实施可以提高整个路网的运行指标。