城市快速路交通采集数据完整性与有效性评价

优质的交通数据是进一步进行数据分析、支撑智能交通各项应用的基础,保证交通数据的完整性和有效性是首要条件。采用认知评价理论,设计了交通采集数据完整性与有效性多属性综合评价指标体系,同时基于计算机模拟仿真技术,开发了以时空流量守恒定律为机理的非直观错误数据判定模型。以某城市快速路交通采集数据为对象进行实例分析,确定了无效数据的量化结果及时空位置。该方法具有很好的应用效果,可以有效识别并筛选无效数据,为数据的管理和应用提供了可靠的基础。

智能交通系统中交通信息采集技术应用研究

本文研究了智能交通系统中交通信息采集技术的应用。首先概述了交通信息采集技术的分类、原理分析以及关键技术和设备。在此基础上探讨了交通信息采集技术在智能交通系统中的应用,包括作用、提升效率和精确度的策略以及实际案例分析。最后提出了当前交通信息采集技术所面临的主要挑战,并提供了解决策略和措施,展望了未来交通信息采集技术的发展趋势。

基于GPS的道路交通信息深度采集系统设计

在处理交通事故时,信息数据采集主要依赖人工完成,速度慢、记录不全面,且极易造成交通拥堵。文章设计了基于GPS的道路交通信息深度采集系统,该系统包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的定位模块、通信模块、事故现场采集模块和事故记录模块。定位模块用于获取事故现场各位置的信息;事故记录模块用于记录事故的相关信息;事故现场采集模块用于采集事故现场的照片;中央处理器用于根据事故现场不同角度的照片结合位置信息生成带有位置信息的道路事故现场图;通信模块用于与云端通信,将系统采集及处理得到的信息发送至云端。经试验可知,该系统可全面记录信息,处理速度快,极具应用前景。

《现代交通信息采集技术与方法》课程翻转教学方式探索

本论文以《现代交通信息采集技术与方法》课程为例。从我校实际出发,提出了课程翻转课堂混合式教学改革措施;从考评方式、教学内容、创新性教学过程的教学体系进行探索和实践,并依据教学实践对该课程的教学手段方法进行了效果评估,表明这些改革对交通专业的理论型课程具有推广价值。

智能物联网技术对城市交通管理的影响与应用策略

智能物联网技术作为现代科技革命的产物,正逐步渗透至社会生活的各个角落,当前城市化进程的不断加快,交通拥堵、环境污染、事故频发等问题愈发突出,传统的管理方式已难以满足日益增长的交通需求。在这一背景下,智能物联网技术的出现为城市交通管理带来了新的变革。智能物联网技术通过高效的数据收集与分析,能够为城市交通管理提供更为精准的信息支持。本文旨在探讨智能物联网技术在城市交通管理中的应用现状,分析其所带来的积极影响,进一步提出发展建议,以期为城市交通管理的创新与发展提供参考。

基于人工智能的道路交通系统技术研究

随着计算机视觉、机器学习等人工智能技术的快速发展,探讨了这些技术如何在道路交通系统中得到应用以响应现代化交通的需求。围绕智能交通系统(ITS)的构建,详细阐释了交通系统中传感器与数据采集的重要性,以及在大数据背景下对交通信息进行处理和智能决策的方法。通过实证分析城市交通优化以及高速公路管理的案例,展示了人工智能技术在交通流量控制、事故预防和通行效率提升方面的实际效用。本研究不仅为现代交通系统提供了技术支持,也为未来智能交通的发展方向提供了参考。

基于视频的隧道交通拥堵事件自动检测方法探析

公路隧道的特殊环境容易引发拥堵以及交通事故,交通警察若不能尽快获取交通事件的相关信息,就无法及时实施救援等工作,会降低运营效率,给出行者和国家带来巨大的经济损失,所以加强隧道交通信息采集和发布系统的建设具有重大意义。本文提出了一种方案,能够降低交通信息采集的人力和设备成本,本方案还可以提高隧道交通拥堵事件自动检测的准确度和效率,实现基于视频检测设备的隧道交通拥堵事件的自动、快速检测的方法。

智能交通系统中实时交通信息采集处理的新方法

在分析目前城市交通信息采集系统中存在的检测成本高、检测范围有限等主要问题的基础上,提出通过GPS/蜂窝无线定位进行交通信息实时采集处理的新方法,深入剖析了该方法的技术关键,并给出该方法的测算效率改进模型,结果显示本文模型相对原有模型改进了5%以上。

一种交通信息采集传感器网络的IP互连方法

为解决道路交通信息采集传感器网络大规模组网及远程监控中所面临的IP互连问题,在面向交通信息采集的传感器网络互连体系基础上,设计和实现了一种具备CAN、ZigBee、以太网等多种通信接口,且能够处理区间交通参数的互连网关;通过协议转换方式实现异构网络的互连;给出了TCP/IP协议族面向交通信息采集的嵌入式精简方案。理论分析表明网络负载率、时延满足道路交通信息采集及控制的需求;实验结果验证了网络的连通性、精简TCP/IP协议栈实现的可行性以及面向交通信息采集组网及监控的可实现性。理论和实验说明,在交通信息采集传感器网络的大规模组网及远程监控中,所述IP互连方法是可行的。

交通信息采集无线传感器网络节点部署的微粒群优化方法

针对城市道路交通信息采集无线传感器网络节点部署优化问题,采用传感器网络连通性和覆盖性作为综合评价函数,以满足网络连通性和覆盖性为约束,建立节点部署的约束优化数学模型,并用罚函数法将其转化为无约束优化模型。采用微粒群算法求解,并用动态改变惯性权重方法作为改进算法解决微粒群算法的早熟收敛。以北京市二环以内的道路为例进行模拟实验,结果表明,微粒群算法及其改进算法使优化布局的评价函数值比初始手动布局提高1.71%和3.18%。微粒群算法及其改进算法能够优化交通信息采集的无线传感器网络节点布局。

基于多特征融合的视频交通数据采集方法

提出了一种基于多特征融合的视频交通数据采集方法,核心思想是:在图像中设置虚拟线圈,假设车辆从虚拟线圈上驶过时引起像素变化,通过识别这种像素变化来检测车辆并估计车速.与现有技术相比,本文的贡献在于:1)综合利用虚拟线圈内的前景面积、纹理变化、像素运动等特征来检测车辆,提出了有效的多特征融合方法,显著提高了车辆检测精度;2)根据单个虚拟线圈内的像素运动向量来估计车速,避免了双线圈测速法的错误匹配问题.算法测试结果表明本文算法能够在复杂多样的交通场景和天气条件下,准确地检测车辆和估计车速.在算法研究的基础上,研制了一款嵌入式交通视频检测器,在路口长期采集交通数据,为交通信号控制和交通规律分析提供决策依据.

面向交通信息采集的无人飞机路径规划

引入无人飞机作为城市道路固定交通检测设备的辅助手段,部署无人飞机进行道路交通信息采集,提出了无人飞机的路径规划问题.考虑了无人飞机数量有限,不足以对所有目标进行侦察的情形,建立了以总巡航距离最短、巡航目标数量最多的多目标优化模型,提出了可行路径的重组方法,构造了求解该问题的非支配排序遗传算法.案例分析结果表明:构造的算法可以求出无人飞机路径规划的近似最优解,与最优初始可行解相比,总巡航距离减少了13.07%,巡航目标数量增加了41.67%.最后,讨论了无人飞机在道路交通信息采集中可能面临的问题.

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.

一种交通信息采集传感器网络任务分配方法

针对城市道路交通信息采集传感器网络面向复杂交通参数协同采集的任务分配问题,将传感器网络映射为多Agent系统,以任务完成时间、节点能耗和网络负载平衡度作为评价函数,采用基于联盟的协同方法,构造传感器网络任务分配的非线性多目标优化模型。采用遗传模拟退火算法搜索最优联盟结构,实现任务分配策略优化。在道路交通信息采集实际场景中进行仿真实验,结果表明,遗传模拟退火算法能够有效地优化任务分配的联盟结构,与其他优化算法相比,优化的模型适应度函数值低,任务完成时间短,网络能耗小。该方法能够用于面向交通信息采集传感器网络的协同检测任务分配问题。

基于GPS浮动车的交通信息采集方法

针对目前基于GPS浮动车的交通信息采集方法相关研究不够系统、全面,导致大量基础数据浪费、交通信息质量偏低、系统运行成本较高等问题,提出了一种新的基于GPS浮动车的交通信息采集方法。依托长春市局部路网的空间信息,采集GPS实测数据进行技术验证。验证结果表明:本文方法可以很好地解决已有方法存在的诸多问题,从而为改善交通状态判别及车辆动态导航系统的应用效果奠定数据基础。

一种基于车间通信的交通信息采集方法

为了及时、准确地获取城市道路交通信息,提出了一种基于车间通信的交通信息采集方法,将具有车间通信功能的车辆视为路网中的移动传感器节点;路旁基站通过对节点采集到的交通数据进行分析,得到路段实时交通状态。另外,还设计了基于上述方法的无线交通信息服务系统(WTISS)原型,同时结合Paramics、NS2、Matlab、MySQL等工具完成了WTISS仿真系统,并在该仿真系统上验证了本文方法的正确性。

基于图像处理的交通信息采集

笔者在文中简要介绍了图像识别的基础上,提出了网格转换方法,在图像坐标和道路平面投影坐标之间建立关系,获取运动车辆的行驶轨迹,从而得到车辆的实时车速和位置,达到交通信息采集的目的.

基于手机定位的实时交通数据采集技术

交通数据采集是建设智能交通系统的首要环节,如何通过较为经济的方式及时获得质量可靠的交通数据是当前国内外交通数据采集面临的重大问题。首先介绍了手机定位技术应用于交通数据采集的发展背景和需求,同时介绍了TDOA,A-GPS,CELLIDwithTA,Handover等常用定位技术,并对其定位精度进行对比。分析了基于手机定位技术的交通数据采集技术的关键问题,总结了近年国外高校、交通研究机构的主要研究成果和项目经验,最后提出进一步需要解决的问题。

交通信息采集传感器网络基于强化学习的路由

针对道路交通信息采集传感器网络网内数据的有效转发和汇聚问题,以节点剩余能量和通信链路的路径损耗作为路由选择的综合评价指标,基于Q学习算法实现了一种传感器网络自适应路由方法,通过Q表的查询实现了网内数据的路径选择和数据转发。仿真结果表明,各网络节点能够找到优化路径将数据转发至汇聚节点;同时能够有效的降低网络节点的平均能耗和减少数据包传输的平均跳数。在道路交通信息采集传感器网络中,基于Q学习的路由方法是可行的。

基于GPS浮动车的交通信息采集系统研究

针对目前基于GPS浮动车的交通信息采集系统相关研究不够系统、深入,导致大量有用基础数据浪费、输出交通数据质量偏低、系统运行效率不高而成本较高等问题,设计了一种基于GPS浮动车交通信息采集系统的逻辑结构,系统关键技术的分析、介绍,为应用系统的开发与实现奠定了基础。