浮动车辆AI视频在高速公路数字化场景的应用

安全隐患排查是高速公路建设、管理与运营的核心。然而,现有安全隐患排查方法通常以固定摄像头视频检测与人工巡检为主,存在巡查覆盖率低、夜间隐患排查难、隐患排除效率不高等问题。本文中的研究项目通过构建“高速慧眼”平台解决了上述问题。平台于2022年9月1日正式运行,上线路段双向共248km。通过高频次、高覆盖的浮动车辆AI视频来弥补人工巡检方式覆盖率低的问题,并为浮动车搭载夜间AI识别算法,提高夜间巡查精度。在此基础上,平台支持实时实景直播与事件回放,支撑警员快速调度与事件复盘。实证运行结果表明,平台全路段日巡检覆盖率可达94.9%;夜间的抛撒物、故障、占道违停等隐患检测准确率超过95%。

浮动车辆数据在城市智能交通中的应用

道路实时车速监测是城市智能交通体系中最基础和重要的组成部分,利用出租汽车这一浮动车辆载体采集的道路车速实时信息,结合智能终端和系统平台处理,可实现城市道路的车速实时监测、发布和深度开发利用,对改善城市交通拥堵、节能减排、实现城市智能交通起到重要作用。

公交浮动车辆到站时间实时预测模型

根据公交浮动车辆实时GPS数据,考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响,建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型。通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法,改善了预测模型的精度,并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证。计算结果表明:该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的时间,预测精度优于现有方法,在高峰时段预测误差小于9%,在非高峰时段预测误差约为6%,并对各种道路交通条件具有较好的适应性。

一种基于FCD的城市道路车流速度估计算法

针对在城市路网中大面积采集交通信息所存在的问题,提出了一种基于浮动车辆数据(floating car data,FCD)的城市道路车流速度估计算法,并通过FCD系统进行交通速度信息的采集.速度估计采用了一种改进的弧段Dijkstra路径寻优算法,在图的弧段-弧段存储结构中考虑了城市路网限制性道路交通信息的表达,并将路网的一些先验信息引入弧段关系结构中,提高了搜索效率和准确性.实验结果论证了所提出方法的有效性和可靠性.

基于FCD和DAB交通信息采集与服务系统研究

城市交通问题日趋严重,交通信息化服务成为了智能交通领域又一热点。基于浮动车(floating car data FCD)和DAB(digital audio broadcasting)的交通信息采集与服务系统,对交通信息数据源、数据处理及信息解码分发至终端等方面进行了研究,阐述了系统总体结构、关键技术、核心算法。该系统通过采集处理、多源数据信息融合、信息发布和信息终端软件开发,采用TPEG(transportprotocol experts group)信息编码技术,编码成二进制码流文件,并传输给DAB数字服务器进行信息分发,进而将交通信息实时传输到移动终端,为出行者提供可靠的、科学的交通信息服务。

基于最小二乘支持向量机和证据理论的交通数据融合

针对基于浮动车辆数据(floating car data,FCD)的城市道路交通信息采集系统存在的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和证据理论的数据融合方法,通过融合地感线圈采集的交通流量信息,提高FCD系统交通速度信息采集的准确性.利用LS-SVM回归得到速度-流量关系曲线的临界速度参数,再根据历史数据库用统计方法计算出流量-速度关联规则的可信度矩阵,在得到这些经验知识的基础上,定义了两种证据源的基本概率分配函数.最后,通过D-S证据理论对两种证据源进行数据融合,获得融合后的速度信息.实地跑车实验结果论证了融合算法的有效性和可靠性.

道路交通实时路况服务系统建设

在解决动态交通信息处理关键技术的基础上,该文提出了建设道路交通实时路况服务系统的技术路线,设计了四层体系架构,详细介绍了各个层次的建设内容,最终基于天地图·福建电子地图建设完成了"智能交通实时路况服务平台",可为公众出行提供切实可用的参考,在智能交通产业中发挥重要作用。