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2020-08-25 09:05:00

智能与智慧交通系统的运用模型

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1、信息采集与处理方式的多样化

交通信息采集的方式分为人工采集方式和自动采集方式。自动采集方式包括磁性检测器(包括感应线圈检测器、磁阻传感器等)、光学检测器(包括视频检测器、激光检测器)、微波检测器(包括微波检测器和雷达测速仪)、路面情况及测重传感器(雨雾检测器,路面结冰检测器,轮、轴重仪等)。随着科学技术的发展,自动采集技术得到了不断的研究、发展和应用。各种采集技术都有各自的优点和缺点,利用多种采集方式的进行组合采集交通信息是国内外研究的热点和焦点。开发了信息的质量控制技术、多源交通信息融合技术、信息的多时间尺度预测技术、信息集成技术、信息压缩技术和存储技术等,大大提高了信息的精度及信息提供的种类。
2、信息的内容及地理范围广

  不同的交通采集方式采集的参数种类有限,例如感应线圈只能采集到交通流量、占有率、速度等固定地点的截面交通参数;视频检测器只能采集到交通流量、速度、占有率、排队长度等固定地点的交通参数;随着多种交通采集方式的组合,可以获得交通流量、速度、占有率、排队长度、行程时间、区间速度等截面和路段交通参数,丰富了交通信息的采集内容的同时也提高了采集地理范围的广度。随着交通数据获取源的增加,交通信息用户对海量交通信息实时性需求的逐步提高。近几年,国内外逐渐将分布式并行计算技术、高性能计算服务器以及高性能的数据处理算法应用于海量交通信息的处理之中,改善了信息的处理速度。

3、信息采集的精度和经济性提高

随着磁性和光学传感器工艺的提高、图像处理技术和定位技术的发展,交通信息的采集精度也不断得到提高。同时,随着近几年对交通检测器配置优化技术的不断深入研究,交通信息的采集在保证信息全面性和动态性的前提下,也提高了交通信息采集的经济性。这为ITS系统的开发和应用奠定了基础。随着人工智能、统计分析、模糊逻辑、混沌理论等的逐渐成熟,逐渐开发出了一些基于这些理论及方法的交通信息处理方法,大大提高了信息处理的精度及质量。
 
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