城市交通控制中的數(shù)據(jù)采集研究綜述
發(fā)布時(shí)間:2021-11-24 06:27
過去幾十年來,城市交通控制技術(shù)為適應(yīng)不斷增長的交通需求和日益復(fù)雜的管理目標(biāo)有了長足發(fā)展.作為城市交通控制策略制定和控制算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),交通數(shù)據(jù)決定了城市交通控制的適用性、可靠性和先進(jìn)性.數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展為城市交通控制能力的提升帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn).本文回顧交通控制系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集與參數(shù)估計(jì)的基本方法,分析評(píng)述檢測數(shù)據(jù)方法從固定式無標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)、移動(dòng)式檢測數(shù)據(jù)到固定式有標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的演變,指出它們給交通參數(shù)估計(jì)帶來的變革.結(jié)合20世紀(jì)末出現(xiàn)的移動(dòng)式檢測技術(shù),分析評(píng)述了對應(yīng)的兩種交通參數(shù)估計(jì)方法,即基于概率論的方法和基于交通流激波理論的方法給交通控制帶來的影響.針對近年來出現(xiàn)的固定式有標(biāo)識(shí)檢測數(shù)據(jù),分析其對城市交通需求估計(jì)及交通控制策略參數(shù)估計(jì)研究帶來的新任務(wù).最后,分析指出我國未來交通控制研究的三個(gè)方向:一是城市交通控制系統(tǒng)的信息范圍已擴(kuò)展到區(qū)域和路網(wǎng)層級(jí),二是交通參數(shù)估計(jì)研究的重點(diǎn)隨著數(shù)據(jù)采集方式的演變已轉(zhuǎn)向提高參數(shù)估計(jì)的實(shí)時(shí)性與精度等領(lǐng)域,三是交通參數(shù)研究理論與實(shí)踐存在差異,如何結(jié)合我國城市交通系統(tǒng)運(yùn)行中檢測環(huán)境差異導(dǎo)致數(shù)據(jù)誤差率的變化,交通流到達(dá)規(guī)律的變化,道路上不同種類交通流間的交叉干擾等實(shí)...
【文章來源】:交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2020,20(03)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 用于交通控制的交通數(shù)據(jù)采集與處理
1.1 固定式無標(biāo)識(shí)檢測數(shù)據(jù)
1.1.1 線圈檢測數(shù)據(jù)
1.1.2 地磁檢測數(shù)據(jù)
1.1.3 微波檢測數(shù)據(jù)
1.2 移動(dòng)式檢測數(shù)據(jù)
1.3 固定式有標(biāo)識(shí)檢測數(shù)據(jù)
2 討論與研究展望
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的機(jī)動(dòng)車出行軌跡提取算法[J]. 阮樹斌,王福建,馬東方,金盛,王殿海. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(05)
[2]城市路網(wǎng)交叉口檢測器均衡布設(shè)優(yōu)化方法[J]. 金盛,徐程,王殿海. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2013(03)
[3]自動(dòng)識(shí)別環(huán)境下車輛的出行矩陣估計(jì)新方法[J]. 孫劍,馮羽. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(12)
[4]單線圈檢測器速度估計(jì)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 金盛,王殿海,祁宏生. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2010(01)
[5]路段排隊(duì)最遠(yuǎn)點(diǎn)估計(jì)方法研究[J]. 祁宏生,王殿海. 交通與計(jì)算機(jī). 2008(06)
博士論文
[1]基于自動(dòng)車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的城市道路行程時(shí)間估計(jì)[D]. 付鳳杰.浙江大學(xué) 2017
本文編號(hào):3515419
【文章來源】:交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2020,20(03)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 用于交通控制的交通數(shù)據(jù)采集與處理
1.1 固定式無標(biāo)識(shí)檢測數(shù)據(jù)
1.1.1 線圈檢測數(shù)據(jù)
1.1.2 地磁檢測數(shù)據(jù)
1.1.3 微波檢測數(shù)據(jù)
1.2 移動(dòng)式檢測數(shù)據(jù)
1.3 固定式有標(biāo)識(shí)檢測數(shù)據(jù)
2 討論與研究展望
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的機(jī)動(dòng)車出行軌跡提取算法[J]. 阮樹斌,王福建,馬東方,金盛,王殿海. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(05)
[2]城市路網(wǎng)交叉口檢測器均衡布設(shè)優(yōu)化方法[J]. 金盛,徐程,王殿海. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2013(03)
[3]自動(dòng)識(shí)別環(huán)境下車輛的出行矩陣估計(jì)新方法[J]. 孫劍,馮羽. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(12)
[4]單線圈檢測器速度估計(jì)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 金盛,王殿海,祁宏生. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2010(01)
[5]路段排隊(duì)最遠(yuǎn)點(diǎn)估計(jì)方法研究[J]. 祁宏生,王殿海. 交通與計(jì)算機(jī). 2008(06)
博士論文
[1]基于自動(dòng)車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的城市道路行程時(shí)間估計(jì)[D]. 付鳳杰.浙江大學(xué) 2017
本文編號(hào):3515419
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