智能交通发展趋势.ppt

随着高速路网的不断完善，信息发布的手段增多，特别是道路可变情报的不断增多，公众期望能获取更为及时有效的出行信息，但现有发布模式存在难以选择设备、编辑信息慢、进行个性化批量发布困难等问题。针对以上问题，提出网络环境下的信息自动发布模型，对模型关键内容包括筛选信息、快速选择设备、生成输出信息文件及对文件校验等方面进行了论述。过历史事的模拟入， 快速选择设备、生成输出信息文件及对校验等方面进行了论述。通过历史事的模拟入， 对比模型生成结果 与人工录入结果，证明模型 具备可行性。同时合大数据挖掘等发展趋势，对模型优化提出了改进建议。 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * 评价结果是复合交通参与者认知的 * V2V通信需要一个无线网络，在这个网络上汽车之间互相传送信息，告诉对方自己在做什么，这些信息包括速度、位置、驾驶方向、刹车等。V2V技术使用的是专用短程通信(DSRC)，由类似FCC和ISO的机构设立的标准。有时候它会被描述成WiFi网络，因为可能使用到的一个频率是5.9GHz，这也是WiFi使用的频率。不过更准确地说，DSRC是类WiFi网络，它的覆盖范围最高达300米。 　　V2V是一种网状网络，网络中的节点(汽车、智能交通灯等)可以发射、捕获并转发信号。网络上5-10个节点的跳跃就能收集一英里外的交通状况。这对多数驾驶者来说都有足够的应对时间。 　　在发展之初，V2V对驾驶者来说可能只是闪烁的红灯警告，或是指示哪个方向有危险，当然这些都还在概念阶段。现在已经有数千辆测试车了，多数原型车都到了可以自动刹车或转弯来避开危险的水平。 * 从亚太智能交通论坛看智能交通发展趋势 黄步添 2015-05-26 大数据及未来交通 随着传感器、智能汽车、智能手机，特别是移动互联网技术的快速发展，几乎每一个交通运输系统中的环节 和元素都会无时无刻地产生大量的数据。实时公共交通信息、点对点出行方式选择、订制服务等所生成的数据， 不仅有助于了解公众的行为规律，还可以作为一种手段，掌握出行者在使用不同交通应用时行为方式的变化情况 。无论是对于个人出行还是整个交通运输领域，大数据都体现了一种全新的、多层次的价值观，同时大数据还通 过一种并不超前于当前技术水平的方式，满足着交通运输的固有价值取向，即：安全、高效、节能、环保以及可 持续发展。 交通大数据分析与决策支持 百度智慧交通云平台 政企合作模式下交通云服务平台应用的探索思考 基于历史数据库的城市快速路OD旅行时间预测研究 基于手机信令数据质量感知的高速公路交通状态评估机制 基于话单数据的道路交通运行速度估计方法 交通大数据分析与决策支持-百度智慧交通云平台 由百度公司与交通运输部公路科学研究院、国家智能交通系统工程技术研究中心共同打造本合作平台依 托交通运输部重点科技项目“基于云平台的开放式公共出行信息服务研究与示范”，旨在激活现有数据，建 立部省数据信息资源共享交换机制，促进政企间出行服务信息共享应用，为更广大百姓、交通行业相关部门 提供更优质、广泛的智慧交通服务，探索形成综合交通信息服务产业的健康生态环境。 交通大数据分析与决策支持-就政企合作模式下交通云服务平台应用的探索思考 交通大数据分析与决策支持-就政企合作模式下交通云服务平台应用的探索思考 在政府推动下，形成一个以各地交通信息为基本单元的、依托企业既有丰富资源的、开放共享的全国综合交通云服务平台，唤醒沉睡的数据；企业输出融合后的更优质数据，进而形成螺旋式上升的云平台数据质量优化模式。 促进“交通信息采集-数据市场-交通信息服务商”产业链，最终形成“多个大型综合交通信息服务系统为主、部分地方特色交通信息服务系统为补充”的多层次的综合交通信息服务网络。 逐步形成“数据市场”，可基于云服务平台衍生出大数据交通决策支持体系。最终形成政府、企业、公众各方共赢的、可持续运转的全国交通信息服务新局面。 交通大数据分析与决策支持-基于历史数据库的城市快速路OD旅行时间预测研究 研究现状： 借助神经网络、卡尔曼滤波等算法对过去及当前的平均旅行时间进行模型训练，然而用于未来n个时间单元的旅行时间预测。 借助多种数据源融合，以增加旅行时间预测的准确性。 基于实时数据，对误差实时修正，进行OD旅行时间的预测。 将OD旅行分为行驶时间和交通延误分别预测的方法。 对历史数据进行分类，对每类历史数据建模，结合实时路况，对OD旅行时间进行预测。 交通大数据分析与决策支持-基于历史数据库的城市快速路OD旅行时间预测研究 基于历史的交通流数据，建立路段级别