摘要：为客观、有效地评价交通拥堵的程度,选择路段的平均行程速度和时间占有率、交叉口的饱和度、每车平均延误、平均最大排队长度这5个对交通状态的变化最为敏感且容易获取的参数作为评价指标,设计了一种基于模糊综合评判的交通状态判别模型。该模型运用模糊层次分析法(FAHP)来计算评价指标的权重,运用加权平均法将模型的输出结果量化为具体数值。模拟仿真结果表明,模型是可行且有效的,从而为缓解交通拥堵及相关措施的制定提供理论基础。

摘要：为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。

摘要：城市出入口立交的通行状态是影响城市交通管理与出行诱导策略的重要因素,为了弥补固定型检测手段采集覆盖面小、获取立交路面交通信息少的不足,提出了基于无人机视频的城市出入口交通参数提取及通行状态判别方法。首先对无人机航拍采集的视频图像进行预处理和分析,通过背景建模和运动目标检测跟踪方法提取无人机悬停航拍视频中的交通流量、流速和占有率等参数;然后利用图像特征匹配方法校对不同拍摄角度与实际立交地理位置图,校准图像中的实际地理位置信息;最后,结合城市出入口立交特点建立基于运动目标占有率的通行状态判别模型,解决了通过无人机视频自动判别立交整体通行状态的问题。无人机视频技术的应用可为城市出入口交通诱导和交通应急管理提供前期决策依据。

摘要：为了评价信号控制交叉口的交通状态及估计周期排队长度,本文以集散波为理论基础,分析视频检测的机动车通过上下游相邻交叉口的数据,提出了基于车辆延误时间的交叉口交通状态判别划分,进一步设计了欠饱和及饱和交通状态下的交叉口最大排队长度估计方法.实例分析表明,本文方法所估计的排队长度比较接近实际调查值,排队相对误差在可接受的范围内,结果验证了所设计的排队长度估计方法是有效可行的.