高速公路安全与交通流特征参数关系

基于我国平原区1条典型高速公路3年的事故数据和交通流数据对两者之间的关系进行了研究.利用多变量多项式比率等方法建立了多个交通流参数和事故率之间的关系方程,并辅以三维曲面图加以直观反映.研究表明:大车比例、大小车平均速度差和饱和度是影响交通安全最为重要的3个交通流特征参数,多个交通流参数之间相互作用关系复杂,单个参数对交通安全的影响随着其他参数取值的变化而变化.

左进地下快速路合流区交通流特征研究

分析左进快速路合流区交通流特征,对于城市交通有效管理有着重要的意义。在实测数据基础上,对比了左进与右进快速路合流区的交通流基本图,分析了两者在通行能力、临界占有率、自由流车速等方面的差异。采用车速标准差作为指标分析两者的车速离散性,对比了车道利用情况。结果表明,左进快速路合流区的通行能力、临界占有率分别为5 250veh/h,0.18,明显低于右进快速路合流区的值6 210veh/h,0.27;在不同占有率下,左进快速路合流区车速离散程度高于右进快速路合流区,当占有率达到0.18时,车速标准差值增大至11.47,即行车安全性显著降低;在车道利用情况上,左进快速路合流区中间车道利用率的增加,使匝道车流汇入难度加大。对左进快速路合流区的交通管控应与右进快速路合流区有所区分,合理设置交通控制参数,加强安全管理,提高行车安全。

视频技术在智能交通信息检测中的应用

论述了各种基于视频图像分析和模式识别技术的交通检测算法的实现思路和特点,及其产品化现状和发展方向。通过对各种检测算法的比较,采用了基于像素强度的图像差分法作为检测算法的基础,以本实验室的研究成果为例描述了一个基于DSP平台的嵌入式交通信息采集系统。

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。

字符识别技术在智能交通处罚系统中的应用

论述了各种基于字符识别技术的车牌自动识别系统实现思路和特点,及其产品化现状和发展方向。通过对各种字符识别技术算法的比较,采用了基于AdaBoost算法强分类器与BP神经网络算法作为车牌识别算法的基础,以本项目的研究成果为例描述了一个基于DSP平台的嵌入式交通信息采集系统。