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公开(公告)号：CN108109377A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810061691.4
申请日：2018-01-23
Applicant: 重庆城市综合交通枢纽开发投资有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维McMaster算法的常偶发拥堵判别方法，首先获取车检器交通数据，利用交通数据的数据间隙建立速度、流量和占有率的三维交通数据；然后根据三维交通数据利用尖点突变理论建立三维McMaster算法模型；最后根据三维McMaster算法模型计算出交通数据流是否发生突变，从而区分常发性拥堵和偶发性拥堵。本发明提供了一种三维McMaster算法判别常发及偶发拥堵方法；通过在获取大量交通数据(速度、流量、占有率)的前提下，利用交通数据的数据间隙的存在，利用尖点突变理论建立三维McMaster算法模型；利用突变理论来确定交通系统拥堵的发生过程；从而区分常发性拥堵和偶发性拥堵。
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公开(公告)号：CN109446881B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201811029845.8
申请日：2018-09-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/762 , G06V20/54 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通监控技术领域，具体涉及一种高速公路路段交通状态检测方法。包括以下步骤：1)基于收费数据提取交通参数；2)构建高速公路平均行程速度预测模型；3)实现时段的平均行程速度预测；4)基于视频数据提取空间占有率特征参数；5)利用路段上各断面空间占有率得到该路段的平均空间占有率6)基于预测得到的平均行程速度及路段的占有率，采用聚类方法对交通状态进行划分。本发明解决了收费数据难以实时表现交通状态的问题，结合视频数据所提取的断面交通流信息，解决了如何以断面信息表现路段交通状态的问题。同时对数据在特征级上进行融合，降低了单一数据源的误报率，实现了对路段交通状态实时检测的目的。
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公开(公告)号：CN110197586A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910419669.7
申请日：2019-05-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，包括以下步骤：步骤1：基于车检器数据提取交通参数；步骤2：基于收费数据和卡口数据提取平均行程时间 步骤3：将基于车检器数据得到的相对速度、相对占有率和基于收费数据和卡口数据得到的平均行程时间实现空间匹配；步骤4：基于FCM的高速公路路段畅通拥堵划分；步骤5：采用交叉验证对所得到的标签数据集进行性能测试；步骤6：建立FCM-SVM模型进行高速公路路段拥堵检测；步骤7：基于建立的拥堵判别模型，进行高速公路路段交通拥堵判别。该方法对前端采集的多源数据能够进行快速分析和实时、准确的判别，可以提高控制与诱导的效果。
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公开(公告)号：CN109446881A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811029845.8
申请日：2018-09-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及交通监控技术领域，具体涉及一种高速公路路段交通状态检测方法。包括以下步骤：1)基于收费数据提取交通参数；2)构建高速公路平均行程速度预测模型；3)实现时段的平均行程速度预测；4)基于视频数据提取空间占有率特征参数；5)利用路段上各断面空间占有率得到该路段的平均空间占有率6)基于预测得到的平均行程速度及路段的占有率，采用聚类方法对交通状态进行划分。本发明解决了收费数据难以实时表现交通状态的问题，结合视频数据所提取的断面交通流信息，解决了如何以断面信息表现路段交通状态的问题。同时对数据在特征级上进行融合，降低了单一数据源的误报率，实现了对路段交通状态实时检测的目的。
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