基于手机信令数据分析的路网运行监控系统

本文主要研究利用电信运营商基站信令数据分析道路交通状态。利用信令数据样本特征分析交通方式及分类和系统智能调优,并将手机信令与GPS等数据进行融合,建立路网运行状态评价指标体系与综合评价方法。     

基于手机信令的高速公路拥堵信息自动识别

基于手机信令的出行OD调查验证了信令数据的重要价值。本技术方案利用手机信令数据,经处理后可识别G85渝昆高速(重庆段)的实时交通状态,并提供路况查询、拥堵预警、信息发布、统计分析等功能应用,是浮动车、车牌识别等传统方式的进一步补充。本技术方案模型简洁、运行稳定,是一种集约可靠的实时交通信息采集方式,可在短时间面向城市大范围推广实用。     

基于动态车流换算的公路网交通运行综合评价

高等级公路网相对于城市道路网具有混合车流类型复杂,交通运行评价需求多样的特点。通过对公路网动态数据的实时采集与处理,以及对不同类型车辆动力特性和运行特性的分析,构建基于实时交通数据的不同区段动态车辆换算模型,为公路网交通运行状态的综合评价提供准确的评价对象;然后,基于换算后的混合交通流,构建从公路管理者、公路使用者、公路投资者等不同需求角度的交通运行综合评价指标体系;最后,通过实际案例的分析与计算,对评价模型进行整体验证。结果表明,此评价模型可为高速公路的各类综合评价提供有价值的参考。     

手机信令数据在高速公路路段速度获取中的应用探析

为克服传统方法在获取路段速度上存在的非实时性和样本覆盖不足等问题,本文采用手机信令数据研究了高速公路路段速度获取的原理和方法本研究以G85渝昆高速公路重庆至永川段为例,利用固定测速仪和微波检测器数据验证了手机信令数据获取路段速度的准确性     

基于手机信令数据的高速公路行程时间估计

基于手机切换数据交通信息提取技术与数据支持,结合手机切换数据优势特征,以行程时间估计为目标,利用搭建的BP神经网络结构及算法实现手机切换数据与固定检测器数据融合。借助对实际路段仿真手段,基于几何路段和切换路段的不同表达场景,对比分析了手机切换、固定检测器及BP神经网络融合进行路段行程时间估计效果。针对仿真路段,研究以RMSE和MARE为误差指标,BP融合方法相较手机切换、固定检测器方法估计,RMSE分别降低1.11s和5.71s,MARE降低0.21%和0.38%。研究同时表明,BP融合方法有效地结合了手机切换数据整体把握交通运行态势和固定检测器覆盖范围高精度的优势。     

基于高速公路车路协同的主动安全防控预警系统

本文针对高速公路中车辆智能安全预警的需求,采用车路协同理论,利用OBD数据记录仪、驾驶员操作监控摄像头、路面交通状况摄像头等装置分别同时获取车辆运行状态、操作输入、驾驶员行为表情、道路情况等数据,建立驾驶人员的车辆操控习惯模型,结合车辆运行状态对车辆的行驶轨迹进行预测,并且根据对高速公路上交通场景的分析理解,在车辆可能...     

高速公路路网运行状态分析及其模型研究

为了及时充分掌握路网上的交通运行状况信息,提高道路的使用效率和服务水平,需要建立高速路网运行状况评价指标体系,通过对路段饱和度、交通占有率、空间平均速度、环境指数、突发事件等级等相关指标的研究,设计一套适合广东省高速公路运行状况的综合评价模型,模型将高速公路综合运行指数划分为5个等级,实时有效地反映了当前路网运行状态。     

基于门架数据的道路运行指数应用研究

为了精准量化高速公路路段运行状态,本文提出一种基于门架数据的运行指数评价方法.首先根据门架运行的历史数据特征和实时数据,计算出门架区间拥堵指数;然后以路段内所有门架作为分析单元,考虑突发事件和拥堵指数阈值的影响,确定了路段中各门架的权重值;之后结合各门架的权值和实时拥堵指数,构建了路段运行指数模型;最后利用事件数据和流...     

基于RFID技术的高速公路危化品车辆交通异常判别系统

本文在法律所赋予的高速公路运营管理者权限及责任范围内,研究了如何基于RFID技术通过设计合理的计算模型,对危化品运输车辆在高速公路运行期间所发生的交通异常(事故、违停、滞留、故障等)进行自动识别。     

基于数据中心的高速公路综合运行监测系统探析

随着高速公路基础设施数字化的不断推进与落实,高速公路感知层数据不断丰富,对于数据的管理与应用也随之被重视。本文对基于数据中心的高速公路综合运行监测系统进行了探析,该系统基于数据中心展开高速公路智慧化应用,实现高速交通运行态势监测、高精度应急指挥调度、出行信息精准服务、高速公路运行分析和研判等功能,为保障示范公路运行安全畅通、支撑公路突发事件高效应急处置、服务百姓便捷出行发挥重要作用。     

信令和收费数据在路网监测中的应用分析

手机信令和收费大数据分析在高速公路领域的应用是大数据应用在保障人员安全、资产安全、道路安全、路产管理、出行服务方面的一个新的拓展,希望该应用能够为行业管理者、研究者提供参考,以及可借鉴的经验。     

浅谈自助缴费技术在高速公路全自动收费站中的应用

随着移动支付等技术的发展,将互联网与高速公路收费结合,创新高速公路收费方式,发展基于车牌识别的不停车手机支付、NFC虚拟卡支付和二维码扫码等移动支付系统,不仅是顺应“互联网+”便捷交通重点行动的需要,也为提升高速公路服务质量、提高收费通行效率和加强安全运行控制提供了良好的技术手段。本文以福建省高速公路自助收费站为研究对象,对高速公路上自助缴费技术的实现方案和应用情况进行了探讨,并对将来的发展趋势做了简要阐述。     

基于深度神经网络的高速公路团雾监测探究

团雾是危害高速公路行驶安全的严重灾害天气之一。针对高速公路团雾监测及告警问题,本文提出一种基于深度神经网络的高速公路团雾监测算法,采用高速公路已经建设的摄像头监控视频数据,利用构建的深度神经网络算法模型,对摄像头的视频图像进行实时分析,检测当前视频图像中是否出现团雾。基于该算法,构建了高速公路团雾监测系统,对高速公路路段摄像头进行全时段监测,对团雾进行第一时间告警,以避免高速公路交通事故的发生,保障公众安全出行。     

基于模糊层次分析的智慧高速公路主数据研究

本文提出一种基于模糊层次分析的智慧高速公路主数据获取方法及系统,首先确定高速公路主数据的评价指标为共享性、稳定性、关键性、原始性、可持续性、不可替代性和广泛使用性;其次利用模糊层次分析法建立模糊互补判断矩阵,并进行权重计算和一致性检验,得到高速公路主数据识别模型;再将广东省高速公路业务系统数据代入模型中识别,设定高速公...     

基于多组件时空网络的高速路网交通流预测探析

高速公路ETC数据包含着丰富的交通运行时空特征,本文充分挖掘ETC数据,提出了一种高速公路网络级门架断面交通流量预测模型——多组件时空网络(MCSTN)。对门架流量数据时空特征进行了分析,依据福建省高速公路真实的数据集,对MCSTN进行了实验测试与可视化,结果表明,MCSTN在多个性能评估指标上均优于相关的基线模型和变体模型,且能较好地拟合真实值。     

基于交通大数据的在途车辆安全防控预警系统

高速公路交通安全管理是高速公路运营管理的重要一环。本文基于交通大数据对在途车辆展开安全风险管理研究,借助大数据技术,充分利用海量门架和收费交易数据,融合视频AI分析、异常事件、道路管控、交通参数等各类数据,对高速在途车辆进行行为分析和监测预警,形成“一车一档”车辆档案库;构建安全风险监测模型,开展多场景安全防控应用,实现七种安全防控场景的有效预警,将交通安全从“事后应急处置”前置到“事先预防预警”,推动高速公路朝更安全更智慧的方向发展。     

基于BPNN-AdaBoost的隧道交通事故数预测研究

为了对高速公路隧道网进行综合全面的分析,预测交通安全的变化趋势,从而为评价区域交通安全形势题提供依据,本文基于BPNNAdaBoost组合模型对山西省高速公路隧道交通事故数进行了预测。设计了BPNN-AdaBoost的模型为预测不同隧道在不同年份的事故数,所用输入变量包括所在隧道的线形因素、交通因素以及往年历史事故信息等信息。模型的测试结果表明,BPNN-AdaBoost组合模型取得了较好的预测精度。本文还将BPNN-AdaBoost模型的预测精度与不经改进的BP神经网络进行了对比。结果表明,对于MAE、RMSE以及两起误差范围内的准确率3个指标,BPNN-AdaBoost模型均优于BP神经网络,说明BPNN-AdaBoost模型能很好地应用于事故预测中。     

高速公路可视化养护管理系统研究与实现

目前我国的高速公路交通体系日益完善,高速公路路网呈现出多样化、复杂化的特点,这就要求高速公路养护管理工作不但要效率高,更要保证相关信息的准确性。对高速公路地形图数字化模型所涉及的不规则曲线长度的计算模型和不规则曲线均分坐标计算模型的原理、算法进行了分析、研究,在此基础上对路损事件的可视化管理及系统的统计分析性能进行了分析说明,同时也分析了系统的数据持久化及网络架构的比选问题,最后对系统的最大有效数据容量测试及应用服务器平台测试进行了介绍。     

基于深度学习的高速公路交通速度预测模型研究

准确地预测高速公路交通速度,能够为高速公路的应急管理和拥堵疏导提供重要的数据基础,对高速公路的控制和诱导具有重要意义。本文利用深度学习框架构建了BiLSTM预测模型,首先,对ETC系统交易数据进行数据预处理和特征构建,得到交通速度特征矩阵;然后,利用Bi-LSTM来捕捉高速公路交通流的时间特征,将交通速度特征矩阵输入至BiLSTM预测模型中进行训练与学习;最后,通过使用福建省福厦高速公路ETC门架系统数据进行验证。结果表明,相较于HA、ARIMA和LSTM等模型,该模型拥有更好地预测精度,可为智能高速公路管理系统提供决策、分析与调度提供参考依据。     

基于OD数据的高速公路交通运行状况智能分析系统

持续增加的高速公路交通量需要管理者实时掌握路网运营状况,并在紧急情况下实时做出快速的决策。本文针对此情况提出了基于高速公路收费系统OD数据推算的高速公路旅行时间计算出全线平均行车速度,依据相关标准得出公路交通运行状况,为长期负责交通管理、交通规划、经济评价分析等方面的相关人员提供更科学、更可靠的计算方法,为公众提供更有价值的交通信息。