国内外交通信息平台研究现状介绍_共6页
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国内外研究现状引言在当前科技进步和全球化的背景下,各国对科研工作的重视程度不断提升。
科研成果的转化和应用为经济社会发展提供了重要支撑。
因此,了解国内外研究现状成为了科研工作者必备的能力之一。
本文将从国内外研究的角度,分析当前科研领域的热点、难点和趋势,为科研工作者提供参考和启示。
国内研究现状热点领域在国内,当前的研究热点主要集中在人工智能、大数据、云计算等前沿技术领域。
随着人工智能技术的快速发展,许多领域开始应用人工智能技术,如智能交通、智能医疗、智能制造等。
大数据和云计算技术的发展也给各行各业带来了极大的变革和机遇。
此外,生物医药、新能源、环境保护等领域也备受关注。
生物医药领域的研究涉及药物研发、基因编辑、新型诊断技术等方面,为人类健康提供了有力支持。
新能源领域不断探索可再生能源的利用和研发,以减少对传统能源的依赖。
环境保护方面的研究关注空气、水质、土壤等环境问题,寻找环境治理的新方法和新技术。
难点问题在国内研究中,存在一些难点问题需要攻克。
首先是技术创新和核心技术的缺失。
虽然国内在科技领域取得了一定的进步,但与发达国家相比,核心技术仍然落后。
这意味着国内科研工作者在开展创新研究时需要付出更多努力。
其次是科研资金的分配和管理问题。
尽管科研经费在国家层面上有所提高,但是在实际执行过程中,科研资金的管理和分配仍存在不合理和不透明的问题。
这给科研工作的顺利进行带来了一定的困难。
趋势展望未来,在国内研究中,科技创新将成为主要的驱动力。
国家和地方政府加大了对科技创新的支持力度,鼓励企业和科研机构加大研发投入。
同时,国际间的科技交流和合作也将继续深入,为国内科研工作者提供更多的合作机会。
此外,未来的研究将更加注重应用和转化。
随着科技进步的加快,研究成果的转化和应用将成为衡量科研成果价值的重要指标。
因此,科研工作者需要将研究成果与实际应用相结合,推动科技创新与产业升级的有机结合。
国外研究现状热点领域在国外,与国内类似,人工智能、大数据、云计算等技术领域仍然是研究的热点。
智能交通系统研究及应用现状随着科技的发展,智能交通系统被越来越多地应用于现代交通中。
智能交通系统结合了信息技术、物联网技术和智能控制技术等多种技术手段,旨在提高交通安全性、减少交通拥堵、优化交通流程、节约能源效益等。
本文将就智能交通系统的定义、研究现状及应用现状进行探讨。
一、智能交通系统的定义智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)是指应用现代信息技术、电子技术、通信技术和控制技术,对城市道路交通运行状态进行实时监测、控制、调度和管理,以提高交通运输效率、保障交通安全和保护环境的一种综合性的汽车交通管理系统。
智能交通系统由以下六大子系统构成:1. 交通信息处理子系统2. 交通管理决策子系统3. 交通环境监测子系统4. 交通信息显示和提示子系统5. 交通控制子系统6. 交通服务子系统二、智能交通系统的研究现状1. 数据采集技术数据采集技术是智能交通系统的核心技术之一,目前采用的数据采集技术主要包括道路视频监控系统、车载传感器、电子警察系统、GPS 定位装置等。
这些设备可以实时获取车辆、行人的位置信息、速度、密度等数据,以及道路的状况等信息。
2. 数据处理技术智能交通系统通过采集的数据进行分析和处理,从而得出交通运行状态、短期预测和长期规划等方面的信息。
目前,智能交通系统中主要采用的数据处理技术包括神经网络技术、数据挖掘技术和GIS 空间分析技术等。
3. 智能监控技术智能监控技术是智能交通系统中的重要组成部分。
通过智能监控系统,交通管理人员可以实时监测道路上的交通情况,从而根据实际情况进行调度、管理和控制。
目前,智能监控技术主要采用的有摄像头、遥感卫星和智能传感器等。
4. 交通控制技术交通控制技术是智能交通系统中最为重要的技术,它通过道路信号灯、控制信号等手段来控制交通流动,从而缓解交通拥堵、提高道路通行效率和减少交通事故。
目前,智能交通控制技术主要包括自适应交通信号控制技术、实时交通流量控制技术和交通信息配对技术等。
红绿灯国内外研究现状及其发展随着社会经济的发展,城市交通问题越来越引起人们的关注。
人、车、路三者关系的协调,已成为交通管理部门需要解决的重要问题之一。
城市交通控制系统是用于城市交通数据监测、交通信号灯控制与交通疏导的计算机综合管理系统,它是现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分。
所以,如何采用合适的控制方法,最大限度利用好耗费巨资修建的城市高速道路,缓解主干道与匝道、城区同周边地区的交通拥堵状况,越来越成为交通运输管理和城市规划部门亟待解决的主要问题。
在大、中城市,十字道口的红绿灯是交通法规的无声命令,是司机和行人的行为准则。
十字道口的交通红绿灯控制是保证交通安全和道路畅通的关键。
当前,国内大多数城市正在采用“自动”红绿交通灯,它具有固定的“红灯一绿灯”转换间隔,并自动切换。
它们一般由“通行与禁止时间控制显示、红黄绿三色信号灯和方向指示灯"三部分组成。
在交通灯的通行与禁止时间控制显示中,通常要么东西、南北两方向各50秒;要么根据交通规律,东西方向60秒,南北方向40秒,时间控制都是固定的。
交通灯的时间控制显示,以固定时间值预先“固化”在单片机中,每次只是以一定周期交替变化。
但是,实际上不同时刻的车辆流通状况是十分复杂的,是高度非线性的、随机的,还经常受认为因素的影响。
采用定时控制经常造成道路有效应用时间的浪费,出现绿灯方向车辆较少,红灯方向车辆积压。
其最大的缺陷就在于当路况发生变化时,不能满足司机与路人的实际需要,轻者造成时间上的浪费,重者直接导致交通堵塞。
目前设计交通灯的方案有很多,有应用CPLD设计实现交通信号灯控制器方法;有应用PLC实现对交通,灯控制系统的设计;有应用单片机实现对交通信号灯设计的方法。
目前,国内的交通灯一般设在十字路门,在醒目位置用红、绿、黄三种颜色的指示灯。
加上一个倒计时的显示计时器来控制行车。
对于一般情况下的安全行车,车辆分流尚能发挥作用,但根据实际行车过程中出现的情况,还存在以下缺点:1.两车道的车辆轮流放行时间相同,在十字路口,经常一个车道为主干道,车辆较多,放行时间应该长些;另一车道为副干道,车辆较少,放行时间应该短些。
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展,机动车数量逐年增加,交通事故也呈现出上升趋势。
交通安全问题已成为社会关注的焦点。
交通安全教育作为预防交通事故、提高道路安全水平的重要手段,其现状如何,对未来的交通安全发展具有重要意义。
本文将从我国交通安全教育的现状、存在的问题及对策三个方面进行探讨。
二、我国交通安全教育现状1. 交通安全教育体系逐渐完善近年来,我国政府高度重视交通安全教育,逐步建立起覆盖从幼儿园到大学、从城市到农村的交通安全教育体系。
各级教育部门将交通安全教育纳入学校课程,提高学生的交通安全意识。
同时,政府还投入资金开展交通安全宣传活动,提高全民交通安全意识。
2. 交通安全教育内容丰富多样交通安全教育内容涵盖了道路交通安全法律法规、交通安全常识、交通事故案例、应急处置等方面。
教育形式包括课堂教学、实践活动、网络教育等,使交通安全教育更加生动、有趣,提高学习效果。
3. 交通安全教育手段不断创新随着科技的发展,我国交通安全教育手段不断创新。
如利用虚拟现实技术开展交通安全模拟实验,让学生在虚拟环境中体验交通事故,提高交通安全意识。
此外,政府还利用新媒体平台开展交通安全宣传教育,扩大交通安全教育的覆盖面。
三、我国交通安全教育存在的问题1. 交通安全教育重视程度不够尽管我国政府高度重视交通安全教育,但在实际工作中,部分地方政府和学校对交通安全教育的重视程度不够,导致交通安全教育流于形式。
2. 交通安全教育内容单一当前,交通安全教育内容主要以交通安全法律法规和交通安全常识为主,缺乏对学生实际生活场景的引导和启示,难以激发学生的学习兴趣。
3. 交通安全教育手段落后部分地区的交通安全教育手段仍停留在传统的课堂讲授,缺乏创新。
此外,交通安全教育资源的配置不均衡,导致部分地区的交通安全教育质量较低。
4. 家庭交通安全教育缺失家庭是孩子成长的第一课堂,然而,许多家庭在交通安全教育方面存在缺失,导致孩子交通安全意识薄弱。
第2章短时交通流展望方法归纳实时动向交通分配成为智能交通系统的重要理论基石,而正确的流量展望又是影响实时动向交通分配的重要因素,流量展望结果的利害直接关系到交通控制与引诱的收效。
,由于流量的特点之一就是高度非线性和不确定性,特别是实时交通流量展望受随机搅乱因素影响更大。
所以,各种展望方法都是围绕如何将战胜非线性和随机搅乱。
出于实时交通控制系统的需要,人们在六、七十年代开始把在其他领域应用成熟的展望模型应用于实时交通流量展望领域。
本章先介绍交通流展望的数学基础和指标,尔后短时交通流量展望的国内外研究现状。
2.1展望的数学基础2.1.1内积空间设C 是复数域,H 是C 上的线性空间,若是对H 中的任何两个向量x, y 都存在一个复数<x,y>对与其对应,满足条件,,,,,,C ,,,,,0,,00H x y H x y x y x y z H x y z x z y z x H x x x x x αβαβαβ∈<>=<>∈∈+∈<>≥<>(1)对任何(2)对任何及任何两数,,有<>=<>+<>(3)对于一切并且=成立的条件是=;那么,称为复内积空间。
2.1.2柯西列设{,1,2,}n x n =是内积空间中的点列,0,(),εε>存在正正书N 使得n, m>()εN 时,有m n x x ε-<则称{,1,2,}n x n =是柯西列。
2.1.3希尔伯特空间希尔伯特空间是齐全的内积空间,即内积空间的任一柯西列按模收敛于某一元素x ∈H 。
2.1.4闭线性子空间设H 是希尔伯特空间当。
M 是H 的线性子空间,若{,1,2,}n x n =∈M ,且当0n n x x →∞-→时,就有x ∈M ,则称M 是H 的闭线性子空间。
2.1.5预告方程设H 是希尔伯特空间,M 是H 的闭线性子空间,x, y 是H 中给定元,则x ∧是M 中唯一的与x 距离近来的元,它使得对所有y ∈M ,有:,0x x y ∧<->= (2-4)建立。
交通流量预测技术的研究现状和应用随着城市化进程的加速、汽车保有量的持续增长和人口聚集现象的加剧,城市交通已成为当今社会面临的一大难题。
为了解决交通拥堵、提高交通效率,现代交通管理需要借助先进技术来优化通行。
其中,交通流量预测技术是实现交通管理智能化、高效化的重要手段之一,已经吸引了学界和业界的广泛关注。
本文将介绍交通流量预测技术的研究现状和应用,以及未来发展趋势。
一、交通流量预测技术的研究现状交通流量预测技术是一种利用历史交通数据和相关现场数据进行交通流量预测的技术。
该技术可以应用于实时交通管理、公路规划、交通预测和交通仿真等领域。
目前,国内外学界和业界已经开展了广泛的交通流量预测技术的研究,其中主要包括以下几个方面:1. 基于统计学模型的预测方法基于统计学模型的预测方法,利用建立的统计学模型对历史交通数据进行回归分析和时间序列分析,进行交通流量预测。
这种方法的优点在于可以通过较少的线性模型参数来表示复杂的非线性系统。
然而,由于交通系统具有多因素交互作用的复杂性,基于统计学模型的预测方法往往无法满足预测精度要求。
2. 基于人工神经网络的预测方法基于人工神经网络的预测方法,利用建立的神经网络对历史交通数据进行训练和拟合,并进行交通流量预测。
这种方法在处理非线性问题上具有很强的优势,可以准确地预测交通流量,但是神经网络的结构和学习过程比较复杂,需要大量的数据进行训练,且易受训练样本的影响。
3. 基于时空数据挖掘的预测方法基于时空数据挖掘的预测方法,通过对历史交通数据中包含的时空关系进行挖掘,以获取未来交通流量的预测结果。
这种方法在处理交通流量预测中具有很强的优势,可以对复杂的时空交互关系进行建模,预测结果精度较高。
以上三种方法是目前国内外交通流量预测技术研究的主要方向,研究重点主要是针对不同的应用场景进行效果验证。
例如,在城市交通管控领域,国内外学者和企业研究人员利用交通流量预测技术,进行智能化交通管控系统的开发和应用。
道路交通安全研究的现状与热点分析摘要:近年,我国道路交通规模和机动化程度迅猛增长,使得交通安全问题更为严峻。
道路建设和交通管理的发展不能满足交通运输发展的客观需要。
整个交通流种类繁多复杂,管理难度大。
目前我国是世界上道路交通事故较多的国家之一。
基于此,对道路交通安全研究的现状与热点进行研究,以供参考。
关键词:道路;交通安全;研究的现状;热点引言现阶段,我国道路交通事故的频次和死亡人数都占据了较为突出的比例,如果事故发生相对较为频繁,则可能带来严重的不良影响,社会各界人士也因此提高了对这一问题的关注。
在我国城市化建设水平持续提升的背景下,在一定程度上推动了交通运输行业和汽车工业的发展,也相应提升了交通事故的次数,需要积极探索全新的与交通安全相关的综合风险预警控制方案。
1存在的问题1.1事故黑点鉴别与影响因素分析对于交通事故黑点鉴别与影响因素分析,目前大多数研究方法都能从现有的交通事故数据进行挖掘,从不同的角度来分析事故易发点和影响因素,但在在分析时容易将一些宏观指标与事故信息忽略,使分析结果的准确性下降。
因此,需要将道路交通事故所包含的信息进行充分的数据挖掘,系统地分析各个因素与事故黑点、事故频次、事故严重程度的关系。
1.2安全设施运维低效城市道路交通安全设施传统的管理具有一定缺陷,总结有以下几点:(1)对于安全设施的信息主要依靠人工统计,由于很多安全设施(类如防撞护栏损坏、靠近路口处标线磨损)需要频繁的更新或更换,在多次的手动统计更新工作后会导致运维数据精准度下降,从而会影响整体数据的准确性。
(2)不具备对安全设施信息的数据分析能力,无法从早期计划和施工信息中初步判断数据的准确性。
(3)缺少安全设施的地理坐标信息,不具备即时采集安全设施状态、位置的准确信息。
(4)缺乏对故障信息和维护信息及时更新能力,当事故发生安全设施被损坏时,不能采取及时的措施对其修复,影响道路的服务水平。
1.3事故安全评价与事故预测传统的交通安全评价利用交通事故历史数据,采用交通事故统计指标体系或者本源性物理特性评价指标体系对道路交通安全进行评价,对于交通安全评价体系的研究还不够系统。
我国的智能交通系统(ITS)发展的现状第1章绪论1.1课题研究的背景随着世界范围内城市化和机动化进程的加快,城市交通越来越成为⼀个全球化的问题。
城市交通基础设施供给滞后于⾼速机动化增长需求,道路堵塞⽇趋加重,交通事故频繁,环境污染加剧等问题普遍存在。
特别是在⼀些发展中国家,不仅没有在城市规划布局、城市交通发展模式选择与运营机制等⽅⾯吸取发达国家城市交通发展的经验与教训,⽽且重复着它们在⾼速机动化发展中所犯过的许多错误,⽆论是⼤中城市还是新兴的中⼩城市,⼏乎都没有前瞻性地解决好城市交通问题。
⾃改⾰开放以来,我国的城市规模和经济建设都有了飞速的发展,城市化进程在逐步加快,城市⼈⼝在急剧增加,⼤量流动⼈⼝涌进城市,⼈员出⾏和物资交流频繁,使城市交通⾯临着严峻的局势。
当前,全国⼤中城市普遍存在着道路拥挤、车辆堵塞、交通秩序混乱的现象。
如何解决城市交通问题已成为全社会关注的焦点和⼤众的迫切呼声。
探究城市交通发展中存在问题的原因,⽆论是从宏观上还是从微观上分析,其根本原因在于城市交通系统的管理机制不适应。
不同的城市有不同城市的问题,但共性就是混合交通流问题。
在交叉⼝如何解决混合交通流中的相互影响或彼此的相互影响,就是解决问题的关键!随着我国城市化建设的发展,越来越多的新兴城市的出现,使得城市的交通成为了⼀个主要的问题。
同时随着我国经济的稳步发展,⼈民的⽣活⽔平⽇渐提⾼,越来越多的汽车进⼊寻常⽼百姓的家庭,再加上政府⼤⼒发展的公交、出租车,车辆越来越多了。
这不仅要求道路要越来越宽阔,⽽且要求有新的交通管理模式的出台。
旧有的交通控制系统的弊病和⼈们越来越⾼的要求激化了⽭盾,使原来不太突出的交通问题被提上了⽇程。
现在有关部门愈来愈多的注重在交通管理中引进⾃动化、智能化技术,⽐如“电⼦警察”、⾃适应交通信号灯以及耗资巨⼤的交通指挥控制系统等。
对交通的管控能⼒,也就从⼀个侧⾯体现了这个国家对整个社会的管理控制能⼒,因此各国都很重视⽤各种⾼科技⼿段来强化对交通的管控能⼒。
吉林大学博士学位论文背景及意义视觉是人类感知外界信息的重要手段,外界信息的80%以上都是人类通过视觉获取的,当今社会,视频在人类的生产、生活中被广泛传播,成为了人们获取信息最重要的手段。
伴随着电子计算机处理能力的飞速发展,人们利用视频内容为自己服务的要求越来越高,利用计算机的高速处理能力为人类提供更加直接有效的视频信息变得越来越重要,智能视频处理的研究越来越受到重视,视频监控系统的应用也日益广泛。
目标跟踪作为智能视频处理的一个重要分支,得到了各国学者的重视,这其中有很多原因使得目标跟踪被大家所关注,其一,计算机的快速发展使得视频处理的大量运算得以实现;其二,存储介质的价格不断降低,使得大量的视频信息得以保留,方便后期调用;第三,军事、民事的需求增强,人们都想借助计算机协助改善生活质量。
目标跟踪在如下领域已经在发挥无可替代的作用:(1)军事应用,军事上的巨大应用前景极大促进了运动目标识别技术的发展,远程导弹、空空导弹的精确打击,飞机航线的设定和规避障碍等都离不开目标跟踪技术,无人机的自动导航功能,通过将目标跟踪得到的位置信息和自身航行速度做分析,实现自主飞行。
(2)机器人视觉,智能机器人能像人类一样运动的前提就是它能“看”到外面的世界,并用“大脑”对其分析判断,认知并跟踪不同的物体,机器手需要通过在手臂上安装的摄像头,锁定目标,并跟踪其运动轨迹,跟踪抓取物体。
(3)医学影像诊断,目标跟踪技术在超声成像中目标自动跟踪分析有着广泛的应用前景,由于超声图像噪声非常大,有用信息很难清楚直接的通过肉眼定位识别,在整个视频中,对有用目标进行准确识别跟踪,将会极大提高诊断准确性,Ayache 等人已经将目标跟踪应用到了超声检查的心脏跳动中,为医生及时准确的诊断心脏问题提供了很大的帮助。
(4)人机交互,传统的人机互动是通过鼠标、键盘、显示器完成的,一旦机器能够跟踪人类的肢体运动,就可以“理解”人类的手势、动作,甚至嘴型,彻底改变传统的人机交互方式,将人机交互变得和人与人之间的交流一样清晰。
基于yolov8的交通标志识别系统的国内研究现状和成
果
基于Yolov8的交通标志识别系统在国内的研究现状和成果如下:
首先,目前国内在交通标志识别技术方面已经取得了一定的成果。
基于深度学习的目标检测算法已经在交通标志识别中得到了广泛应用,其中YOLO 系列算法在国内外都得到了广泛的研究和应用。
其次,Yolov8算法在交通标志识别中的应用已经取得了一定的成果。
该算法采用了类似于YOLOv3的目标检测框架,但对其进行了优化和改进,提高了检测速度和准确率。
通过训练多任务的YOLOv8模型,可以在不同的交通场景下实现准确的目标检测和识别。
此外,国内在交通标志识别方面也开展了与实际应用的结合研究。
例如,一些研究机构和企业已经将基于深度学习的交通标志识别技术应用于智能交通监控系统中,实现了道路交通标志的实时检测和识别,辅助监控道路状况,评估交通设计是否合理。
此外,一些研究还探索了如何利用路面标志线检测与识别系统对城市路面状况进行智能化监控,及时发现和维修损坏的路面标志线,保障道路交通秩序、提升道路使用效率。
综上所述,基于Yolov8的交通标志识别系统在国内已经得到了广泛的研究和应用,并取得了一定的成果。
未来随着技术的不断发展和完善,相信该领域的研究和应用将更加成熟和广泛。
技术装备2023/09CHINA RAILWAY 国内外轨道交通综合试验基地现状与发展趋势刘洋1, 曹玉峰1, 蔡小培2, 姚宇飞2, 郑伟3(1.国能铁路装备有限责任公司,北京 100011;2.北京交通大学 土木建筑工程学院,北京 100044;3.北京交通大学 国家轨道交通安全评估研究中心,北京 100044)摘要:轨道交通综合试验基地主要功能是开展运营线路上无法进行的试验,完成轨道交通新技术、新设备的试验认证工作。
其建成可为轨道交通关键部件、关键参数的探索与优化提供基础,对减轻既有线路试验压力、突破轨道交通技术瓶颈具有重要意义。
通过调研国内外主要轨道交通试验基地,分析既有试验基地的试验对象、内容、规模、技术水平以及现有不足。
调研结果表明,目前开展的轨道交通试验,特别是高速行车条件下列车及基础设施的相关试验对运营线路的依赖较大,试验基地的试验能力已难以满足现有技术需求。
结合轨道交通领域的发展趋势,确定未来试验基地应面向国内外的轨道交通技术需求,结合新一代信息技术,具有更全面、更复杂的试验条件,为新技术、新产品的试验与认证提供服务。
根据目前我国轨道交通试验基地建设进展,对我国轨道交通试验基地建设提出了相关建议。
关键词:轨道交通;环形试验线;现有试验能力;综合试验;规划设计中图分类号:U211.8 文献标识码:A 文章编号:1001-683X (2023)09-0047-10DOI :10.19549/j.issn.1001-683x.2023.06.13.0040 引言随着轨道交通的快速发展与技术进步,新技术、新设备的出现与运用趋于常态化。
但是由于轨道交通技术的复杂性,仅靠理论设计与仿真计算难以确保新技术满足可靠、安全、耐久等关键性指标的要求,必须依赖现场综合试验与联调联试对新技术与既有技术的联动性进行研究,验证新设备的安全性、可靠性和稳定性[1-2]。
因此,一项新技术从开始研发到正式应用需要进行大量的室内试验与现场试验[3]。
基于人工智能的智慧综合交通平台研究随着城市化进程的加速和人口的增长,城市交通愈加繁忙,拥堵现象也越来越严重,这给市民的出行带来了很大的困扰。
于是,智慧交通平台应运而生,它既可以为市民提供便捷的出行服务,也可以为交通管理部门提供智能化的交通管理模式。
其中,基于人工智能的智慧综合交通平台无疑是这一领域的重要研究方向之一。
一、智能化的交通管理与服务在基于人工智能的智慧综合交通平台中,各种交通数据会被大量收集和整理,例如人流、车流、道路状况等等。
通过深度学习、数据挖掘、机器学习等技术手段,这些数据可以被分析和运用,提供智能化的交通管理和服务。
例如,在城市中安装不同种类的传感器,可以感知到某些路段的车流量、通行速度和通行状况,这些数据可以被汇集到智慧交通平台进行分析,交通管理部门可以根据分析结果采取相应的管理措施,例如对车流进行调控或者道路设施升级、改善。
同时,这些数据也可以为市民提供出行建议,例如在高峰时段避开车流最拥堵的路段、使用最快捷的路线等。
二、智慧综合交通平台对城市交通发展的促进基于人工智能的智慧综合交通平台,可以促进城市交通的发展,实现交通的优化和智能。
首先,智慧交通平台可以及时收集、整理、分析和共享交通数据,交通管理部门可以据此做出决策,采取科学的交通管理措施,有效地解决交通拥堵、交通事故等问题。
这反过来又会促进公共交通和私家车公路供应、运输服务等的发展和智能化。
其次,智慧交通平台可以为市民提供信息化和智能化的出行服务和建议,帮助市民规划出行路线、选择交通工具、避免交通拥堵和交通事故。
同时,通过智慧交通平台,城市环保和低碳出行、智能交通安全等提供更好的解决方案。
三、基于人工智能的智慧综合交通平台存在的挑战与风险尽管基于人工智能的智慧综合交通平台具有可喜的前景和潜力,但目前仍然存在着一些挑战和风险。
首先,交通数据的收集和整理需要大量的专业知识和技能,如何保证数据的准确性和安全性也是一个难题。
同时,交通数据的正确处理、分析和应用,也需要具有深度学习、数据分析、机器学习等高超技能的专业人才。
智能交通系统研究报告一、引言智能交通系统是采用先进的信息和通信技术,结合交通运输管理系统,为提高交通运输效率、提供安全保障和改善行车条件的一种交通管理系统。
本报告旨在研究智能交通系统的发展现状、关键技术和应用效果,以及对未来发展趋势进行探讨。
二、发展现状智能交通系统在过去几十年里取得了长足的发展。
随着信息技术的不断进步,交通系统实现了数字化、智能化的转型。
目前,智能交通系统主要包括交通信息采集与处理、交通管理与控制、交通服务与应用三个方面。
2.1 交通信息采集与处理智能交通系统通过各种传感器、监控设备等手段获取交通信息,如车辆行驶速度、路段拥堵情况、车流量等。
同时,通过数据挖掘、分析和处理,将海量的交通信息转化为可用的数据,为交通管理者提供决策支持。
2.2 交通管理与控制基于交通信息的采集与处理,智能交通系统能够对交通流进行实时监控和管理。
通过识别拥堵路段、疏导交通、实现信号灯控制的优化等手段,提高道路通行能力,缓解交通压力,同时确保道路的安全和秩序。
2.3 交通服务与应用智能交通系统在交通服务方面也取得了显著的成就。
通过智能导航系统、停车场管理系统、交通事件管理等手段,提供给车主和交通参与者更便捷、高效的交通服务与应用。
同时,智能交通系统还可以为交通管理者提供数据支撑,帮助他们制定更科学、精准的交通政策。
三、关键技术智能交通系统的实现离不开一系列关键技术的支持。
3.1 传感器技术传感器可以实时感知交通信息,如车辆数量、速度、位置等。
常见的传感器包括摄像头、雷达、地磁等。
传感器技术的不断进步为智能交通系统提供了精准的数据基础。
3.2 通信技术智能交通系统需要通过网络传输大量的数据和指令。
因此,高效可靠的通信技术是保证系统正常运行的关键。
当前,主要采用的通信技术包括无线通信、光纤通信等。
3.3 数据挖掘与分析技术智能交通系统通过对交通信息的挖掘和分析,能够为交通管理者提供支持和决策依据。
数据挖掘与分析技术的应用可以帮助揭示交通规律、预测交通拥堵、优化交通流等。
国内外交通信息平台研究现状介绍来源:智能交通观察网作者:李锐东1.1国外研究情况美国:2003年3月,佛罗里达州交通部被联邦公路局选中参与到一个名为iFlorida的项目中,该项目的主要目标是扩展和集成现有的数据采集和监视系统,收集及共享数据,利用运行数据来提高交通系统的安全性、可靠性及其他性能,并且在恰当的时候将数据发布出行者。
同时该项目还将用实例来说明如何从技术和组织两方面集成交通、天气以及安全管理等方面的信息。
GCM GATEWAY旅行信息系统是美国运输部资助的旨在提升地面运输多式联运效率的项目,主要覆盖伊利诺州、印第安纳和威斯康星州。
GCM GATEWAY的主要功能是收集处理和发布旅行时间、道路建设和维护、交通事故、天气状况信息等等,所有的信息面向用户实时提供,用户可以在互联网上方便访问,同时提供给政府组织、运输服务运营者以及其他公共旅行信息机构。
在系统网络结构上,GCM GATEWAY采用混合型分布式配置,通过位于三个地区的交换网关进行互联,中心网关位于芝加哥运输部的交通通信中心,在每个网关之下,带有来自各个子网、各个道路监测点的下级接入点;在系统逻辑结构上,GCM GATEWAY分为数据采集、中心处理和数据发布三部分,数据采集来自各个网关下的道路监测点、气象站、事故现场、运输机构等等,采集的手段多样,包括网上交换、传真等。
GCM GATEWAY的特色是实时性、公共性和开放的技术标准。
GCM GATEWAY通过多个具有扩展数据计算、通信和存储能力的服务器、客户机与网关组成的群组,达到了实时信息收集、处理和海量存储、宽带访问的能力,向用户提供了一个集成的、多模式的运输信息和管理系统,满足了公众、旅行者、运营者和相关管理机构的需要。
欧洲:欧洲的智能交通系统从研发初期就瞄准了多交通方式,随着智能交通系统的向前发展,欧洲的相关部门也开始意识到平台的概念和作用,在发展过程中逐渐开始了这方面的研究工作。
在意大利都灵市实施的5T系统中包括一个骨干网络子系统,主要功能是实现其它各个子系统间的信息和数据交换。
英国公路局的国家交通控制中心一个内容是建立为道路使用者提供信息的平台,通过开放的通信环境,实现多信息源的交换与共享。
在ERTICO的研究项目中,项目的目标是通过建立通用可复用的机制来支[1]李瑞敏,陆化普,史其信.综合交通信息平台发展状况与趋势研究[J].公路交通科技,2005,22(4)持多模式的ITS服务,主要实现不同运输方式的交通运营者和信息服务商之间的数据共享和交换,核心是开发支持面向对象(JAVA/CORBA/XML)的共用规范;3GT(ThirdGeneration Telematics)项目的目标是通过确保各种不同中间件供应商、终端制造商和服务提供商之间产品的互用性来帮助建立基于OSGi的车内通信信息平台,主要内容是为基于OSGi的服务建立通用的通信信息界面。
英国的UTMC(Urban Traffic Management&Control)项目是由英国DETR(Department of Environment,Transport and the Regions)负责的一个旨在推动开放性城市智能交通系统研发和建设的项目,目标是为交通管理部门有效使用现代信息通信技术、科学制定交通管理策略提供支持。
典型UTMC系统的主要组件是共用数据库,用以存储信息并使信息可以为不同应用系统所用以及输出到其他应用系统或被操作员使用。
共用数据库可以集成来自分散的、全异的应用系统的数据,从而以较低的费用来扩展系统功能。
共用数据库在提高系统灵活性、集成现有应用系统到UTMC以及UTMC的模块化和提高可扩展性等方面扮演着重要的角色。
共用数据库的主要特征为:提供共享数据的通用接口;灵活的数据保护和安全;数据质量模型支持;共用数据服务。
共用数据库的主要功能有:提供访问应用系统中数据的接口;灵活的数据保护和安全性;支持数据质量定义,提供审查追踪和历史数据存储;提供共用数据服务,与应用系统的变化无关,与数据库供应者无关。
通过利用共用数据库,可以提高系统的灵活性和扩展功能,降低维护费用,有效地集成新的应用系统,提供旅行信息服务,简化接口需求等。
UTMC10通过共用数据库实现UTMC集成是UTMC众多项目中的一个,目标是建立UTMC共用数据库规范。
UTMC10得出与美国以及公路部门相关研究同样的结论:共用数据库的集成应基于CORBA,基础数据模型应是关系型的并采用SQL结构化查询语言。
目前小规模的共用数据库示范项目已经将城市交通控制系统与莱斯特的环境监测系统及格拉斯哥的停车管理系统连接起来,结果显示该技术的应用具有一定的效益[1]。
新加坡:i_交通(i_Transport)是新加坡陆路交通管理局最新的集成多种现在与未来ITS系统的全国性平台。
i_交通可被视为第二代综合性的且具有可兼容性、可替换性以及可持续性的ITS系统。
i_交通项目的目标主要包括:为陆路交通管理局的ITS中心提供一个针对所有交通操作的综合工作平台;提供一个可缩放的交通数据库以方便信息分发和研究;一套自定义应用软件例如统计、仿真、推论工具等可以提供实时交通的管理与分析;一个提供给数据库用户的网络数据传递通道。
i_交通平台分成五个相互衔接的模块即操作界面模块、交通信息枢纽模块、统计模块、推论模块和仿真模块。
操作界面模块负责不同ITS系统之间、外部机构系统与交通信息枢纽模块之间的通讯及相互衔接。
交通信息枢纽模块是存放数据的中心,它在不同的ITS系统之间收集存储、整合、交换数据。
统计模块不仅提供主要的统计报告,同时还是系统离线数据的处理界面。
推论模块为交通管理特别是事故管理提供实时的交通决策支持,这个模块会采用来自交通信息枢纽的数据,如果需要会利用操作界面模块以及仿真模块来辅助专家系统选择交通管理的行动计划。
仿真模块目的是提供大规模的、比实时更快的微观仿真模型来对交通控制策略进行评价,以便让推论模块进行选择。
日本:为了推动Smartway系统的发展,国土交通省国土技术政策综合研究所建设了名为ITSplatform的ITS平台。
这里ITS Platform被定义为ITS程序可以在其上综合使用的系统,也是应用通讯技术的基础。
2003年日本国土交通省国土技术政策综合研究所在Moriya地区的高速公路进行了检验智能通信平台效果的公开试验。
智能通信平台是通信处理程序,可以在通用无线通信设备的基础上提供各种服务,主要是利用了ETC中的DSRC技术。
在日本ITS发展中,认为与ITS兼容的道路系统Smartway是21世纪所必需的。
Smartway是下一代的道路包括了道路车辆通信系统、不同类型的传感器、光纤网络等,集成了各种不同的ITS技术包括VICS、ETC和AHS等。
Smartway作为开放共用的平台支持ITS发展完善社会中的畅通交通,有助于产生新的社会价值。
作为共用平台Smartway支持道路交通的计算机化,同时Smartway包括3大部分:通信设备等、数据存储设备(GIS检测数据、道路通信标准等)以及信息网络设备(光纤、传感器、信息采集器等)。
通过利用这些部分功能,Smartway可以实现不同的功能目标。
发达国家在完成交通基础设施建设后,开始了新一代智能交通系统的建设,目前主要集中在高速公路管理和城市交通管理方面,应用先进的通信技术建设智能信息平台等系统,实现信息高效采集、共享和利用,提高运输系统效率,保持交通运输环境和能源可持续发展,保障交通有序畅通,产生了巨大的社会效益。
1.2国内研究情况在我国有多个院校同济大学、清华大学、北京交通大学以及上海、北京等地的科研院所相继开展了交通信息采集、处理、传输等领域的研究和试验工作。
在交通信息的分类分析、交通信息的模型和结构、实时数据的管理技术等方面都取得了相应的成果,形成了初步的技术框架、应用实例和实验平台,同时国内各城市和高速公路管理部门也提出了对实时交通数据进行必要的集成与管理,最终达到全面分析和最优服务的目的和要求。
科技部在“十五”期间确定的10个智能交通系统示范城市正在建设交通信息平台,为实现大范围的交通信息资源共享提供了很好的平台,目前各个城市取得了一定的进展,开始进入实施阶段。
《北京“科技奥运”智能交通系统技术开发与应用》是“十五”国家科技攻关计划“智能交通系统关键技术开发和示范工程”的课题之一,其中包括北京市交通综合信息平台示范工程。
北京将以奥运公园为中心,在一定范围内建立交通综合信息平台的实用服务平台,建立奥运交通信息服务系统,为北京2008年奥运会提供周到的交通信息服务。
到奥运会时,北京交通服务水平和运行状况将达到现代化国际大都市的中等发达水平。
为了建立适用于ITS的信息平台,上海市已经组织了相关的研究。
在数据采集方面,上海高架道路系统更新电视监控系统,覆盖了整个高架道路在主要的交通节点,安装先进的交通信息视频分析系统,及时分析交通状况的变化地面道路上,多个交叉口安装了感应线圈和自适应控制系统。
在通信技术方面,高架道路上的通信已经全部更新为光纤,部分地段已经采用了全数字通信技术。
2005年上海已经完成ITS信息平台核心的建设和试运营,2007年基本完成城市交通行业信息化建设,2008年至2009年逐步完善、基本完成整个系统的信息化工作,初步形成上海城市智能交通系统。
重庆市根据自身ITS建设与信息服务的现状和需求,提出了ITS虚拟综合信息平台的建设方案。
平台在物理层面是分布的,带有异构性。
虚拟综合信息平台并不是在现有的ITS各应用系统之外再搭建一个新的平台系统,而是通过分布式计算的相关技术,形成一个逻辑上的平台系统,将主要任务分散到各个ITS应用系统中。
济南市以信息产业局为主负责建设城市交通综合信息平台,内容包括建立信息网络平台和服务系统,通过建立统一的城市交通地理信息系统、共用数据库管理系统、共用数据规范、应用层数据传输规范、数据请求代理等,形成综合信息平台。
广州市交通信息平台是国家智能交通系统建设试点城市示范工程。
广州市提出的ITS交通信息平台建设是通过相关标准规范的制定、相关技术的融合、相关产品的集成,形成具体的ITS交通信息平台,承载ITS的规划、管理控制和业务发展等功能,科学指导ITS及其子系统的建设,形成交通的信息化和智能化。
信息平台带动制造业相关产品的研发与生产(如车载设备、手持导航设备、专用通信设备、车辆检测与控制设备、相关系统等),在营运业方面为道路交通使用者提供更多信息服务(如定位调度、物流、车队管理、电召服务、地理信息及交通信息的服务、其他关于交通信息的增值业务等)。
信息平台打破资源垄断和部门间的信息壁垒,整合利用交通信息资源,消除信息孤岛形成共享,实现从单个业务系统逐步向行业内平台建设的转变,从主要为行业管理服务逐步向为社会公众服务的转变。