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一种基于伪色彩图的网络交通状态观测分析方法
被引量：
8
1
作者
段后利
李志恒
+2 位作者
李力
张毅
尹胜超
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009年第4期46-52,共7页
针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法.首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩...
针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法.首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩值之间的映射,变换生成直观生动描述大范围路网交通状态的交通状态伪色彩图;接着利用Otsu图像分割算法,将交通状态伪色彩图进行分割,自动发现其中的拥堵区域;随后利用基于梯度的光流法,提取出图中呈现出的典型交通状态演化模式,用于指导宏观交通管理和控制;最后,利用北京市实际的交通数据进行的仿真研究证实了该算法的有效性.
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关键词
伪色彩图
城市
交通
网络
交通状态分析
图像分割
光流法
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职称材料
基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别
被引量：
18
2
作者
邬群勇
胡振华
张红
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期83-90,共8页
针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确...
针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持.
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关键词
城市
交通
交通
状态
精细划分
聚类
分析
多源数据
交通
状态
演化
分析
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职称材料
题名
一种基于伪色彩图的网络交通状态观测分析方法
被引量：
8
1
作者
段后利
李志恒
李力
张毅
尹胜超
机构
清华大学自动化系
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009年第4期46-52,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2006CB705506)
国家高技术发展研究计划(863计划)项目(2007AA11Z222)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(60774034
60721003)
北京市科学技术委员会博士生论文资助专项项目(ZZ0807)
文摘
针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法.首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩值之间的映射,变换生成直观生动描述大范围路网交通状态的交通状态伪色彩图;接着利用Otsu图像分割算法,将交通状态伪色彩图进行分割,自动发现其中的拥堵区域;随后利用基于梯度的光流法,提取出图中呈现出的典型交通状态演化模式,用于指导宏观交通管理和控制;最后,利用北京市实际的交通数据进行的仿真研究证实了该算法的有效性.
关键词
伪色彩图
城市
交通
网络
交通状态分析
图像分割
光流法
Keywords
pseudo-color map
urban road network
traffic state analysis
image segmentation
optical flow
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别
被引量：
18
2
作者
邬群勇
胡振华
张红
机构
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心
数字中国研究院(福建)
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期83-90,共8页
基金
国家自然科学基金(41471333)
中央引导地方科技发展专项(2017L3012)~~
文摘
针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持.
关键词
城市
交通
交通
状态
精细划分
聚类
分析
多源数据
交通
状态
演化
分析
Keywords
urban traffic
fine division of traffic state
cluster analysis
multi-source data
traffic state evolution analysis
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于伪色彩图的网络交通状态观测分析方法
段后利
李志恒
李力
张毅
尹胜超
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009
8
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职称材料
2
基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别
邬群勇
胡振华
张红
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
18
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职称材料
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