[01220403]细粒度交通信息获取与深度融合技术装备的开发与应用

一、立项背景 交通信息的高要求与传统交通获取设备的落后状况之间的矛盾日益尖锐的背景下，对该项目进行研究。 二、技术原理 1、交通信息检测器的优化配置方法。 2、地感线圈检测。 3、视频检测。 4、细粒度交通信息的多检测器融合技术。 5、细粒度微观交通信息的交通状态判别和预测模型。 6、违章抓拍和交通事件预警。 7、交通流模型建立。 三、技术指标 1.技术指标。 2.经济指标。 3.规模指标。 4.知识产权指标。 5.其他指标。 四、先进性及创新性 1.提高车型分类精度和识别种类，建立不同车型下的车速模型。 2.利用背景智能重建及视频跟踪技术，有效地减少车辆粘连造成的误检测，提高了视频交通参数检测的精度和对环境的适应能力。 3.运用卡尔曼滤波理论建立区域交通流量分布模型。 4.提出线圈车型检测和视频检测的信息融合模型。 5.以完整细粒度交通信息为有力支持，建立细粒度微观交通流演变模型。 6.提出基于细粒度交通信息的交通拥挤状态判别与预测模型及其算法。 7.提出基于细粒度交通信息的交通违章判别与交通事件预警技术。 五、完成情况 各项研究内容均按时完成，且均达到预定的质量要求。 六、应用情况及领域 1.应用情况 （1）广州市黄埔区夏园连续式交通量观测站（G107）。 （2）广州市白云区龙归连续式交通量观测站（G106）。 （3）广州市白云区钟落潭连续式交通量观测站（G105）。 2.应用领域 （1）交通情况调查的规范化管理； （2）交通情况调查的科学化实施； （3）交通信息数据实时采集； （4）路桥收费、停车场收费； （5）交通路网规划； （6）交通信号控制； （7）交通诱导； （8）交通管制； （9）桥梁交通运行监控； （10）区域交通流中的车型比例调查； （11）交通流模型的建立； （12）交通流预测和仿真； （13）交通状态判别； （14）交通事件预警。 七、获奖情况 项目负责人获奖情况：广东省科学技术二等奖（项目名称：道路交通实时预测、动态分配与智能控制理论及其应用研究）、广东省科学技术二等奖（项目名称：公路隧道监控系统设计合理性研究）。