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亿维锐创推出交通诱导系统

发稿时间:2014-05-07 14:48:00来源:亿维访客数:2270

  随着经济的飞速发展和人们的生活水平的不断提高,城市人口及城市车辆随之剧增,城市的交通状况变得越来越糟。单纯扩建道路,完善道路网功能和规模,仍满足不了居民出行的需求,必须通过先进的科学技术和交通管理措施,协调出行需求与道路供给双方的矛盾,从而改善交通拥挤状况。深圳市亿维锐创科技有限公司经过了多年的积累,推出国内领先的交通诱导系统,得到广大交通主管部门的高度评价。

交通数据采集与信息发布系统通过安装在道路上的各种检测设备对现场交通状态进行实时采集(如:交通量、车速、车流密度、交通事件等)。针对交通路网内各种交通状态、交通事件和气象状况等信息,利用建立的数学模型进行相关计算,生成相应的诱导策略和诱导方案,经过控制人员的确认后,通过各种途径发布到需要的人群,从而达到及时、有效地疏导交通流的目的。

系统特点

将高速公路、城市快速路和市政道路作为一个整体来考虑,进行关联协调诱导。根据交通流特征而不是道路种类将路网划分为多个智能体交通单元。

根据不同检测方式的优点和局限性,采用数据融合技术对不同数据采集设备采集到的数据进行融合。

兼容多种数据采集设备,从而解决了目前国内现有检测设备多样化的问题。具备摄像联动功能,对发布的信息进行人工确认前调用相应路段的CCTV摄像图像,监控员根据实现情况进行交通状况的发布确认。

根据城市出入口、城市快捷路和市政道路上不同的诱导需求,分三级诱导。

多种途径进行息发布,能够让不同的人群随时随地获得感兴趣的交通信息。

数据采集

依靠布设在区域内的各种检测器(如:传感线圈检测器、微波检测器、超声波检测器、CCTV闭路电视的视频检测、车载检测器、车牌识别、SCATS系统的数据等)实时采集布设点位的交通数据,存储在指挥中心本地数据库中,用于实时显示和查询统计分析,同时上传给交通信息处理核心服务,用于交通状况分析处理。

交通动态数据采集不同检测方式各有其优点和局限性,适用的条件和检测效果也有所不同,为取得全面、正确的动态交通数据,系统同时使用了上述检测方式,采用数据融合技术对不同数据采集设备采集到的数据进行融合。

数据处理

通过一系列的算法和模型,从采集到的交通数据中获得道路交通状况的评价,作为诱导和控制的依据。

采用的模型和算法:交通网络模型(图论)及动态分段技术(Dynamic Segment)基于交通流的交通特征参数及其之间的相互关系:交通量、车速、车流密度(时间占用率)道路的交通特征参数:如,道路等级、道路类型、设计速度、车道数、几何曲线参数,等道路通行能力、服务水平划分交通流理论:概率统计理论、跟驰理论、流体力学模拟理论、排队论,等路段的行程时间、交通量的预测算法:历史趋势法(指数平移法)、多元回归法、神经网络,等

信息发布

接受交通信息处理核心服务生成的各种不同类型、不同表现形式的交通诱导信息,以可变情报板、短信、网站等形式发布。

统计分析为交通主管部门和决策者提供有力的支持数据,系统可以对以往的历史数据进行处理,产生各种分析对比图表,对交通主管部门的路网规划和决策者提供有力的支持。