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。     

智能交通系统中的数据处理与分析

智能交通系统是以提高路网通行效率、提高道路利用率、减少交通事故为目的,利用交通信息系统、通讯网络、定位系统和智能化分析与选线的交通系统的总称。文章以天津市智能交通示范工程为背景设计开发交通数据信息分析系统,讨论交通数据的组织形式、查询方式和查询结果的表示方法。该系统对由激光传感器采集的车高、车速和车型数据进行分析处理,提供给用户多种查询方法,并以表格、图形等多种方式展示查询的结果,帮助用户更好的了解交通状况,从而为科学决策提供依据。     

智能交通数据分析系统的设计与实现

智能交通系统已经成为21世纪交通运输体系的发展趋势,其实质是对交通信息的分析、共享和综合利用。通过对智能交通系统采集的初始交通信息进行预处理可以为智能交通系统中数据分析的正确性和可靠性提供保证。本文在分析采集自上海市交通路口的交通数据的基础上,对交通数据的预处理和数据恢复、路段拥塞程度分析进行了探讨,并在此基础上提出了一套进行交通数据处理和分析的计算机平台实现方案。     

数据挖掘算法在交通状态量化及识别的应用

在智能交通系统（ITS）环境下,以交通检测器采集的海量交通流信息为对象,通过数据挖掘技术即数据获取、数据预处理、挖掘方法、结果分析与评价、模式应用等进行新的信息提取,提出了各阶段的要求和聚类分析及模式识别的算法,最后从海量数据中得到新的有用信息交通状态分类,同时使用实时采集交通流数据进行交通状态判别。实验结果表明识别状态能够准确反映实际交通状态。     

一种基于曲线拟合异常检测的交通数据预处理方法

交通数据是智能交通平台的基础,数据质量将很大程度决定智能交通系统对交通特性的分析和挖掘.然而交通数据现有的采集方式使得其质量难以保证,因此,对交通数据进行预处理具有重要的现实意义.根据交通领域著名的流量/时间占有率的倒"V"字型曲线模型,提出了一种基于曲线拟合的异常检测方法,能够有效识别交通流量数据中的异常数据,并对其进行修正,使交通流数据能够满足智能交通系统的分析挖掘要求.     

基于无线传感器网络技术在交通信息采集系统的应用

交通拥挤、道路阻塞、交通事故的频繁发生,以及交通造成的环境污染日益成为制约国民经济发展的瓶颈.为了防止交通拥堵现象的进一步恶化,各国政府纷纷启动智能交通计划.针对智能交通系统的关键在于交通信息采集,开发成本低、可大量布设到各个路口的基于无线传感器网络的交通信息采集系统.主要介绍应用于智能交通时无线传感网络的构成,包括无线传感器网络的体系构架机器如何应用于交通信息采集领域,以及要开发原型样机的软硬件指标和通信协议、生命周期分析.     

基于射频通讯的路口交通信息解析系统

智能交通系统是将数据通信、传感器、电子控制等运用于整个交通运输管理体系。本文主要介绍一种基于射频通信,协调人、车、路之间安全运行,实时高效的路口交通信息解析系统。     

无线传感器网络在智能交通中的应用

针对目前中国的交叉路口多、车流量大、交通混乱等现象,阐述了基于无线传感器网络的智能交通系统的基本原理。结合国内外将无线传感器网络应用于智能交通网系统的已有研究应用情况,指出了无线传感器网络技术应用于智能交通中的交通信息采集、交通信息传输、交通控制和诱导等方面的几个关键技术,以便为进一步研究并拓展无线传感器网络在智能交通中的应用提供参考。     

中国城市智能交通系统产业化发展趋势

智能交通系统是未来交通系统的发展方向,我国智能交通系统已从探索阶段进入实际开发和应用阶段,智慧城市和新型城镇化建设将会给智能交通产业带来广阔发展空间。本文首先简要介绍了中国智能交通产业发展历程,在此基础上,重点对中国城市智能交通系统产业化发展趋势进行了分析,指出智能交通系统集成、交通大数据、车联网、移动互联网应用将是中国城市智能交通系统产业化发展的重要领域。     

基于ZigBee的可充电微型车辆传感器设计

车辆检测传感器可以准确实时获得各种交通数据(包括车流量、车速度、车辆密度、车头距、占有率等),是智能交通系统(ITS,intelligent traffic system)中最重要的交通数据采集设备之一。本文根据国内外车辆检测器技术的发展,采用微型线圈,并将单片机控制技术和新型的短距离无线接入技术ZigBee引入车辆传感器的设计中,从而有效得降低了安装的工程量,开发出适用性更强的车辆传感器。     

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。     

国内智能交通事业发展快速

化解大城市的交通拥堵,改善城市环境,智能交通系统被认为是理想的途径。采用什么标准?如何采集信息?采集什么信息?如何发布?对于这些问题,国家智能交通能系统工程技术研究中心专家,北京、上海等地智能交通实施部门负责人在论坛上做了深入研讨。     

基于精确传感网络的智能交通系统交通流模型

首先介绍了基于精确传感网络的智能交通系统(ITS)相对于传统交通流传感器网络的优势;然后基于组合预测理论对这类网络的基本交通流模型进行了研究,在模型中引入了更加精确的交通流物理量,包括旅行时间、路段上游及下游的分类交通流量等变量,使所建立模型的可解释信息量更加丰富和易懂,该模型算法为动态算法。交通实测数据实验证明模型的拟合精度较高,拟合值与真值的平均绝对误差值控制在9s以内,平均相对误差值控制在5%以内,综合各个时段来看,预测的准确度都在90%以上。最后总结了基于精确传感器网络的智能交通系统在实际交通应用中的重大价值。     

交通的新神经——北京交通管理综合信息系统概况

如果说交通是一个城市的血脉，现在给血脉装上信息的神经已经是在现代城市交通越来越大的压力下不得不做的一件事了。由于城市道路的扩建都是有限的，我们只有依靠智能交通系统（ITS，Intelligence Traffic System）使有限城市道路的充分使用。通过智能交通系统实现交通动静态信息的实时采集、处理、应用和指挥调度是最基本的，而先进的智能交通系统还要能通过对大量数据的比对分析挖掘向交管局内各业务部门提供指挥控制决策。     

大数据下智能交通系统的发展综述

交通系统的智能化发展已迫在眉睫,大数据应用下智能交通系统的发展可以有效解决很多实际存在的问题,对智能交通系统产生深远影响。大数据的特质可以完美应用于交通系统中,以解决现阶段交通系统所面临的大部分问题,改善交通情况与交通感知。基于此,阐述了大数据在智能交通系统中的应用,分析、研究了其目前面临的各种问题。     

面向交通信息采集的无线传感器网络节点

智能交通系统的关键技术环节之一是能够准确地获取实时交通参数,包括交通流量、车速、车道占有率等,无线传感器网络在智能交通方面有潜在的广泛应用前景.设计实现了面向交通信息采集的无线传感器网络节点,提出了一系列相关交通信息采集专用算法,包括基于数字滤波和匹配滤波的交通流量监测算法、车速测量算法和车辆识别算法,在道路上进行了实测验证并对节点功耗进行了分析.实测结果表明,交通信息采集节点能以较高精度得到交通流量、车速、车道占有率等信息,并能较准确地对机动车和自行车进行识别.     

关联规则发现在ITS中的分析与实现

针对当前智能交通系统的现状与需求,结合关联规则的研究,将关联规则发现应用到智能交通领域中,采用一种改进的Apriori算法,获取智能交通系统中实时数据的内在关联规则,为智能交通信息检索系统提供具有关联关系的数据源.以此数据源为基础,智能交通内部信息检索系统能够提供关联查询服务.     

网联共享车路协同智能交通系统综述

网联车辆、交通大数据、共享出行等技术给智能交通系统的发展与应用革新带来了机遇和挑战.在全面总 结共享出行系统、网联车辆协同优化控制、交通大数据分析等领域最新研究成果的基础上,系统论述智能交通技术的研究进展,特别对智能交通系统中的交通流及出行需求预测、共享出行系统车辆调度、交通网及电网联合优化、网联车辆协调控制及车-路协同控制等方面进行全面综述.分析智能交通系统存在的问题及挑战,并对其未来发展方向进行展望.     

城市智能交通系统技术发展现状及趋势

城市化的快速发展带来一系列的交通问题,智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)是解决交通问题的有效途径之一。本文主要介绍了智能交通系统的概念与内涵、我国城市智能交通系统技术发展与智能交通管控系统应用现状,在上述内容的基础上,总结了我国城市智能交通系统未来的发展趋势。     

基于视频技术的嵌入式交通信息采集系统*

简要分析了交通信息采集技术的发展状况,并结合当前智能交通系统的应用需求,设计并实现了一种基于高性价比DSP硬件平台的嵌入式交通信息采集系统。本系统是一种基于视频图像分析和模式识别技术,对交通信息进行实时采集和分析的嵌入式集成系统,具有很好的稳定性和实时性。