面向交通信息采集的智能无线传感器节点

为了准确实时获取交通信息参量,利用无线传感器网络技术作为智能交通感知前端和通信手段,融合GPRS技术,构建交通信息采集网,为道路交通信息采集提供了更加便捷的解决方案。设计了交通信息采集的传感器节点,提出了动态车辆探测算法和车速测量算法。实测结果表明:动态车辆探测算法和车速测量算法能够在计算能力有限的传感器节点上实现,能准确实时地获得车流量、车速等交通参量;该交通信息采集系统能满足网络大规模部署的需求,可应用于智能交通系统。     

基于改进DV-HOP的道路交通拥堵传感节点快速监测

由于现有交通拥堵监控设备在海量三维交通信息中处理数据的能力较差,导致监测目标延迟较高,故设计一种基于改进DV-HOP的道路交通拥堵传感节点快速监测方法;在待监测区域安置无线视觉传感器,划分子节点与Sink节点,采集车辆通行状况和整体长度;把异常道路数据作为小概率事件,确立速率采集周期及交通状态采集周期,推算历史车辆速率均值和交通数据方差,设定拥堵临界值,分析路段是否产生拥堵;对道路交通拥堵节点进行初始化,确定全部道路交通拥堵节点,并将其转换到二维坐标中;利用改进DV-HOP算法获取道路交通拥堵节点位置信息,得出道路交通拥堵节点监测结果;实验分析表明：设计方法的均等系数值可达0.998,数据传输延时仅为3.5 s,表明交通拥堵监测精度较高。     

智能交通：“联”起来的金钟罩

暴雨、山洪、大雾、结冰和高温等恶劣天气曾为道路交通带来严重影响。对于很多城市来说,灾害性天气是交通拥堵和增加道路交通风险系数的诱因之一。智能交通覆盖范围广泛,近几年来不少国家和城市利用物联网、车联网等技术实现灾情预警与道路交通指挥系统的衔接,从信息获取、信息传达、排除险情等环节实现了技术与信息的互联,让车辆、驾驶员和行人能够在面对灾情之前获得准确的信息,     

RFID，GPS和GIS技术集成在交通智能监管系统中的应用研究*

为实现在城市复杂路网情况下对交通车辆的实时监控,并且能通过一定数量的车辆运行状态来判断道路交通的拥挤状况,采用射频识别技术(RFID)对道路上运行的车辆进行动态识别和数据信息交换;依靠全球定位系统(GPS)技术实时获得目标车辆的位置信息,并通过地理信息系统(GIS)将车辆的运行状况以及路网的交通状况以电子地图形式实时地展现给用户。将GPS、GIS与RFID技术综合应用于城市道路交通管理系统中,在此基础上设计出道路交通车辆的全程监控模型和系统框架。对交通监管的信息化建设具有一定的借鉴意义。     

RFID在智能交通物联网系统中的应用

为实现城市道路路段及交叉路口的交通流量统计、行驶机动车辆监管、交通拥堵状况缓解,提出采用非接触式、自动化识别、双向通信射频识别(RFID)技术对路网上的行驶车辆进行实时信息采集和数据信息交互,并结合物联网无线传感网络技术,将获取的信息发送到后台信息处理中心,再将数据信息通过全球定位系统或交通诱导信息系统提供给交通参与者,使其合理选择最优路径,快速、准确地到达目的地。     

基于物联网的城市道口机动车智能监控和行为检测系统

物联网架构的城市道口机动车监控和行为分析系统在传统的物联网定义基础上,提出了包含感知／发布层、智能中间层、网络层、服务层和应用层的智能监控架构、以高清网络监控相机为采集终端,使用自行开发的图像分析算法和软件实现了道路拥堵状态判定以及多目标车辆追踪,实时采集视频流中道口监控区域内车辆移动轨迹、速度、前方道路拥堵状态等基本参数;在通信层使用3G／Wi—Fi等高速无线通信技术与有线通信相结合实时传输关键参数和监控图像,应用层使用自行开发的中心监控软件平台实现了对关键数据的存储、统计、业务应用的服务支持和管理,应用层针对电子警察、智能交通监控和信息发布展开,结合交通控制信息和我国交通法规为违章实时判定、交通信息采集等提供了基础、     

基于D-S证据理论的车辆视频检测的研究

车辆视频检测系统作为智能交通系统的重要组成部分,为交通控制与交通规划提供必要的数据来源.考虑到外界环境的影响以及数据传输过程中的干扰,对所拍摄的单一图像的分析难以获得准确信息.因此,在简要介绍D-S证据理论的基础上,在对由摄像机拍摄的交通现场画面做了图像处理后,提取出车辆特征,并最终运用D-S证据理论来进行数据融合,从而来提高交通视频检测系统中车辆类型的识别率.实验证明采用此方法将使得车辆识别率大为提高.     

智能健康管理多源异构数据融合体系与方法

针对智能健康管理中对信息集成的要求,深入分析信息资源的异构特性,对基于多级多中心的多源异构数据融合方法进行研究,提出智能健康管理中多源异构数据的融合树体系结构,并介绍融合系统的设计、融合节点的组成以及具体的融合算法。对所采集的健康数据进行仿真测试,实验证明该体系可以获得较好的融合效果,实现对信息的有效集成,使管理效果更加优化。     

基于物联网的城市交通突发事件的检测研究

设计了基于物联网的智能交通网络公路交通突发事件自动检测方法。利用物联网技术的优势,以交通突发事件所具有的特征研究为基础,以交通突发事件本身特征作为主要检测对象,进行有针对性的城市道路信息的采集,并使用免疫算法作为采集信息的数据融合方法,根据融合后的数据来对交通突发事件进行判定。实验表明,利用物联网平台并配合免疫算法,无论是检测率还是误报率都有比较大的改善,并且对于未知的突发事件也有较好的支持,是一种非常有效的城市交通突发事件检测方法。     

多信息融合技术的城市交通监控系统的研究

将车辆检测器、射频技术以及计算机图像处理技术应用于城市交通监控系统,形成智能交通的一个子系统.介绍了三种传感器的信息处理和融合技术,能实现交通流量统计、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,解决城市交通管理中的一系列经典难题.     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

基于Zigbee的智能交通车辆数据采集器的设计与与实现

本文研究来自于智能交通项目车辆流量检测系统,该系统以嵌入式多任务操作系统为平台,采用Zigbee 2006协议栈组成的无线Zigbee网络车辆流量数据采集系统.该车辆数据采集系统分为上位机控制和下位机控制两大部分,通过上位机软件能对任意节点参数进行设定,所控制对象对控制结果进行反馈和发送数据;能够对每一时刻的车辆流量、...     

基于激光扫描与视频融合的交通流检测技术

交通流检测技术是实现城市交通现代化管理的核心技术之一,是智能交通系统的重要组成部分。使用基于激光扫描和视频技术融合的检测方法,利用激光扫描的测距高精度和视频信息的丰富度,使用数据坐标转换矩阵将多源交通流信息进行数据融合,实现对车辆速度,流量,和密度的高精度检测。实验表明,该方法有较高准确性和很强的鲁棒性,具备推广价值。     

基于车辆检测器的可变情报板诱导效果评价

通过智能交通系统中的车辆检测器比较准确地检测了交通量数据,并在此基础上提出了一种采用实地试验方法对可变情报板的诱导效果进行评价的方法。该方法通过对分流匝道处的车辆检测器交通量历史数据进行清洗融合,得到不受可变情报板影响的历史数据,再将得到的历史数据通过诱导前的交通流数据校正后形成基准数据,然后和可变情报板作用后的交通流分流比例进行对比,最后针对对比的结果给出调整方法,从而获得了更好的诱导效果。     

城市道路交通数据可视分析综述

目的 交通是困扰现代大都市的世界性难题.近年来,可视分析技术在分析和利用交通大数据中扮演了越来越重要的角色,成为一项重要的智能交通技术.本文将全面回顾自信息可视化和可视分析兴起以来城市交通数据可视分析领域的研究现状.方法 从道路交通流量分析和其他交通问题分析两个方面,按照数据的类型及问题的分类探讨交通领域的可视化技术和可视分析系统,简单回顾近年来出现的研究新趋势.结果 早期研究注重对道路流量的可视化展示方案,主要方法有箭头图、马赛克图和轨迹墙等.随着可视分析手段的丰富,对城市道路交通流量的分析层次上升到交通事件层面,但是交通事件的定义仅局限于交通拥堵.应用可视分析的其他交通问题领域包括公共交通、交通事故和人群出行行为等.近年出现了挖掘和利用交通轨迹或交通事件的社会属性或称环境上下文信息的研究新趋势.结论 从对交通流量的可视化到交通事件的可视分析,从面向道路交通状况到与交通相关的其他社会性问题,从单纯反映路况的交通数据到富含社会性语义的多源数据,从传统的PC端可视化和交互范式到新型的可视化展示介质,交通数据可视化领域的研究在深度和广度上都得到大大拓展,未来该领域的研究趋势也体现于其中.     

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．     

基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法研究

城市道路交通安全状态实时评估是智能交系统的重要研究内容。针对现有交通安全状态实时评估方法的评估效果不理想的问题,建立了基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法。首先,分析了基于视频信息的交通流参数快速检测方法;然后,从车速离散度的角度提出了影响城市路段交通安全状态的路段车速离散度的概念;最后,建立了基于路段车速离散度的城市路段交通安全状态评估方法。实验表明,所提方法能够实时合理地对城市道路的安全状态水平进行评估,评估结果可以为交通管理部门制定有效的城市路段交通安全改进方案提供相应的依据。     

5G网络在智能交通中的应用发展趋势分析

Along with the advent of 5G era, China's transportation industry for intelligent development enters into the fast lane. Based on the integration of communication technology, Internet of things technology, big data technology, cloud computing technology, ar- tificial intelligence technology and so on, the whole process and all-round intelligent control are carried out in traffic construction, traffic management, road transportation, traffic service and so on, so as to ensure smooth and safe travel and to provide good servic- es to road, railway, civil aviation, water transportation and other transportation networks. It is the important feature of intelligent transportation in the 5G era. This paper analyses the trend of application and development of 5G network in intelligent transporta- tion, which is the research basis of perfecting transportation service and the scientific basis of promoting the intelligent and modern development of transportation in China.     

基于道路空隙状态的交叉路口违章车辆检测

在智能交通系统中,针对交叉路口当车流量非常大、车辆之间间距太小,不能对背景差分提取的车辆实时地分割这种情况,提出了一种新的基于道路空隙检测的运动车辆监控方法。基于光流场计算估计出背景,利用分区计算实现了对路面信息的简化,基于有限状态机的模型根据道路空隙状态的迁移判断出车辆的越线超车行为。研究结果表明：此方法能实时监控交叉路口复杂情况时的车辆行为,同时能很好地解决光照变化、噪声干扰情况下的车辆行为监控。     

基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测

交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。