基于雾计算节点的智能交通管控平台的设计与实现

为缓解交通拥堵现象,提高道路交通效率,提出一种基于雾计算节点的智能交通管控平台。该平台的基本架构包括数据信息生成层、雾层与云层,数据信息生成层能够实时采集、传输并存储智能车辆交通信息,雾层主要负责对局域交通进行管理,云层是对区域更广的路网交通进行宏观管理调控。最终基于雾计算的控制算法完成交通指示灯的调控,并确定交通流评估参数。研究表明:该平台能够有效进行实时数据处理和分析,为智能交通管理提供可靠支持。

智能交通管控平台重点车辆管理系统的设计与实现

在我国当前的社会服务体系中,智能化系统已经被应用于多个领域,对于交通管控平台来说,为了能够更好的进行车辆管控,也需要逐步进行智能系统的建设。基于重点车辆内容的分析和探讨,本文提出了智能交通管控平台的设计方式,并提出了该平台的实现方法,从而让该系统能够充分发挥应有作用,实现对重点车辆的有效管理。

杭州东站智能交通管控平台的开发和应用

杭州东站作为大型交通枢纽之一,不管是车流量还是人流量都呈现拥挤的态势,但目前尚未有较好的办法来解决杭州东站的交通管控难题。本文提出了基于杭州东站的实际运行情况来开发交通管控平台,以期提高杭州东站的交通管控水平。

城市交通智能管控20年发展反思

城市交通智能管控一直是中国智能交通系统的发展重点,在获得快速发展的同时,也在畅通、安全、效率等方面面临严峻的问题和挑战。通过简要回顾近20年中国城市交通智能管控的发展过程和现状,着重分析当前存在的主要问题。提出城市交通智能管控的发展需要应对以人为出行服务对象的根本理念和出行模式的变化,注重新技术应用所必需的基础要求、必要条件和客观环境。最后,结合道路交通系统对智能管控的需求以及高新技术的发展趋势,从四个方面对交通智能管控下一步的发展提出建议:全面翔实的实时交通信息采集、科学合理的时空交通组织与整合优化的智能管控和主动诱导、系统深入的交通文明意识提升、稳步提升的交通智能管控层级。

鹰潭市道路交通问题分析及优化策略

近几年,江西省鹰潭市机动车年均增长超过20%,其饱和量远远超出承受力,城区路网不仅未能改善,城区支路、胡同路不断被商业化用地侵占,加剧了交通供需矛盾.而近年来城市建设重点基本放在城区外围道路建设上,主干路、次干路、支路的比例失调,城区路网并没有得到根本改变,智能交通建设严重滞后.

面向目标遮挡场景的车辆实时跟踪方法

对视频车辆进行实时准确跟踪,可以为智能化交通管控提供重要信息。然而,在一些复杂的行车环境中,车辆之间的遮挡现象会严重影响跟踪性能,因此,为实现在复杂交通背景下车辆的实时鲁棒跟踪,提出一种基于卡尔曼滤波与动态卷积的轻量级重识别车辆跟踪方法。实验结果显示:该跟踪方法在公开的UA-DETRAC车辆数据集上的MOTA达到80.25%,比现有基于ResNet的跟踪方法提高2.42%,IDSW显著减少10%,且优化后的跟踪速度较之前提升25%。研究结果表明,该跟踪方法具有一定的实时性和抗遮挡性。

基于背景滤除和聚类的高速公路路侧激光雷达车辆检测

路侧激光雷达被用于采集道路上精细的交通数据,为了更高效提取车辆的位置信息,本文提出一种基于空间体素化的车辆可行驶区域提取和改进的DBSCAN聚类的车辆检测方法,以提高路侧激光雷达采集道路上精细交通数据的效率。具体而言,该方法通过使用三维ROI精确确定车辆可行驶区域,使用背景网格化的方法过滤背景区域雷达,并改进DBSCAN聚类方法,使其能够针对非均匀分布点云自适应选择相应的参数,实现对实时雷达点云的车辆检测。该方法通过真实路侧试验得到验证,具有更高的检测精度。