CN114255590B - 基于rfid数据的交通运行分析方法 - Google Patents

基于rfid数据的交通运行分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114255590B
CN114255590B CN202111549247.5A CN202111549247A CN114255590B CN 114255590 B CN114255590 B CN 114255590B CN 202111549247 A CN202111549247 A CN 202111549247A CN 114255590 B CN114255590 B CN 114255590B
Authority
CN
China
Prior art keywords
road
traffic
data
rfid
lane
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111549247.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114255590A (zh
Inventor
赵明
张鹏
许汝峰
辜继东
向祯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Chengtou Gold Card Information Industry Group Co ltd
Original Assignee
Chongqing Chengtou Gold Card Information Industry Group Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Chengtou Gold Card Information Industry Group Co ltd filed Critical Chongqing Chengtou Gold Card Information Industry Group Co ltd
Priority to CN202111549247.5A priority Critical patent/CN114255590B/zh
Publication of CN114255590A publication Critical patent/CN114255590A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114255590B publication Critical patent/CN114255590B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
    • G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
    • G06K17/0029—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device the arrangement being specially adapted for wireless interrogation of grouped or bundled articles tagged with wireless record carriers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供的一种基于RFID数据的交通运行分析方法，包括：S1.通过设置于道路的RFID采集获取基础数据以及相邻RFID采集点间的交通速度信息；S2.对所采集的基础数据以及交通速度信息进行清洗，剔除异常数据；S3.基于步骤S3所得到的数据进行交通运行指标的确定；S4.获取RFID采集点相同时间段的历史指标数据；S5.将历史指标数据与步骤S3的交通运行指标进行对比，形成对比曲线并输出，通过上述方法，能够基于RFID设备进行相应数据采集，并能够对交通运行中的拥堵指数和道路饱和度进行准确分析，并结合RFID所采集的信息进行准确的交通调度，从而为缓解交通拥堵提供准确的数据支持。

Description

基于RFID数据的交通运行分析方法
技术领域
本发明涉及一种交通分析方法，尤其涉及一种基于RFID数据的交通运行分析方法。
背景技术
近年来随着我国城市化进程加快，机动车保有量不断增加，城市交通拥堵问题也日益严重，由此造成的资源环境问题对社会经济生活产生了很大的负面影响。为此，有必要实施相应的交通管控措施缓解交通拥堵问题并且对交通运行状态进行实时评估，以验证交通管理措施对整体交通运行状态的改善情况。
随着多源数据的发展，数据的获取和分析方式都在不断进步，以往根据传感线圈、视频拍摄等方式获取的数据类型单一、准确性较差。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于RFID数据的交通运行分析方法，能够基于RFID设备进行相应数据采集，并能够对交通运行中的拥堵指数和道路饱和度进行准确分析，并结合RFID所采集的信息进行准确的交通调度，从而为缓解交通拥堵提供准确的数据支持。
本发明提供的一种基于RFID数据的交通运行分析方法，包括：
S1.通过设置于道路的RFID采集获取基础数据以及相邻RFID采集点间的交通速度信息；
S2.对所采集的基础数据以及交通速度信息进行清洗，剔除异常数据；
S3.基于步骤S3所得到的数据进行交通运行指标的确定；
S4.获取RFID采集点相同时间段的历史指标数据；
S5.将历史指标数据与步骤S3的交通运行指标进行对比，形成对比曲线并输出。
进一步，步骤S1中，所述基础数据包括RFID采集点的位置信息、车辆的车牌号、车辆的功能分类信息、车辆类型信息、车辆属性信息以及采集时刻。
进一步，步骤S2中，通过如下方法进行数据清洗：
判断数据中相邻采集时刻是否等于或者小于设定值，如否，则剔除当前相邻采集时刻之间的基础数据；
判断交通速度信息是否大于异常阈值，如是，则剔除当前交通速度信息。
进一步，步骤S3中，具体包括：
确定计算区域，计算区域包括立交路段和普通路段；
计算各区域的交通运行指标，包括道路饱和度和道路拥堵指数：
其中：道路饱和度R通过如下公式计算：
R＝Q/CS；其中，Q为目标区域的实际交通量，CS为目标区域的实际通行能力；
道路拥堵指数E通过如下公式计算：
Figure BDA0003416703880000021
其中，N为目标区域道路被分成的段数，Si为第i段道路的长度，Vi为第i段道路的平均交通速度，θi为第i段道路的道路权重，η为时段系数，当时段为平峰时段，η＝1，当时段为早高峰或者晚高峰时，η∈(1,2)；
Figure BDA0003416703880000022
为天气系数。
进一步，通过如下方法确定道路的实际流量：
当道路为单车道时：
CS＝C·γL·γC·γr；其中，γL、γC、γr分别为道路的宽度修正系数、侧向净空修正系数、重车修正系数，C为道路最大通行能力，其中：C＝3600/t0，t0为平均车头间距；
当道路为多车道时：
Figure BDA0003416703880000031
n表示车道数，Cm为第m个车道的通行能力；
Cm+1＝αm+1C1δm+1βm+1；其中：αm+1为第m+1条车道分类系数，C1为第1车道的理想通行能力，δm+1为道路交叉口对第m+1条车道的影响系数，βm+1为第m+1条车道的折减系数；
C1＝α1C·γL·γC·γr，α1为第1条车道分类系数。
本发明的有益效果：通过本发明，能够基于RFID设备进行相应数据采集，并能够对交通运行中的拥堵指数和道路饱和度进行准确分析，并结合RFID所采集的信息进行准确的交通调度，从而为缓解交通拥堵提供准确的数据支持。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步详细说明：
本发明提供的一种基于RFID数据的交通运行分析方法，包括：
S1.通过设置于道路的RFID采集获取基础数据以及相邻RFID采集点间的交通速度信息；
S2.对所采集的基础数据以及交通速度信息进行清洗，剔除异常数据；
S3.基于步骤S3所得到的数据进行交通运行指标的确定；
S4.获取RFID采集点相同时间段的历史指标数据；
S5.将历史指标数据与步骤S3的交通运行指标进行对比，形成对比曲线并输出，输出后通过现有的方式进行图样展示，从而判断交通拥堵以及道路饱和度的变化状态，并且可以结合RFID采集点所采集的信息进行综合分析，比如：当前拥堵指数和道路饱和度情况下，各种类型的车辆的比例，这些车辆能否通过限号、分流的方式进行调度等等；通过上述方法，能够基于RFID设备进行相应数据采集，并能够对交通运行中的拥堵指数和道路饱和度进行准确分析，并结合RFID所采集的信息进行准确的交通调度，从而为缓解交通拥堵提供准确的数据支持。
本实施例中，步骤S1中，所述基础数据包括RFID采集点的位置信息、车辆的车牌号、车辆的功能分类信息、车辆类型信息、车辆属性信息以及采集时刻。其中，车辆功能分类包括：非营运、公路客运、公交客运、出租客运、旅游客运、货运、租赁、警用、消防、救护、工程救险、营转非、出租转非、教练、幼儿校车、小学生校车、其他校车、危化品运输、中小学生校车、预约出租客运、预约出租转非；车辆类型分类为大型汽车、小型汽车、使馆汽车、领馆汽车、境外汽车、外籍汽车、普通摩托车、轻便摩托车、使馆摩托车、领馆摩托车、境外摩托车、外籍摩托车、低速车、拖拉机、挂车、教练汽车、教练摩托车、临时入境汽车、临时入境摩托车、临时行驶车、警用汽车、警用摩托、原农机号牌、大型新能源汽车、小型新能源汽车；车辆类型包括：轿车、货车、机动摩托车、客运车四种，其中，轿车中还包括燃油轿车、新能源轿车；当然，对于SUV类的，归属于轿车类属；对于货车，根据货车的载重进行登记划分，对于客运车辆，格其核载人数进行划分；RFID采集点的位置通过对RFID采集设备进行标号，不同的标号对应于不同的位置，对于车道属性信息则根据RFID的位置信息进行判断获得，通过上述方法，能够在最后的分析中明确当前道路饱和度和拥堵指数下的车辆分布情况，利于进行拥堵调控。
本实施例中，步骤S2中，通过如下方法进行数据清洗：
判断数据中相邻采集时刻是否等于或者小于设定值，如否，则剔除当前相邻采集时刻之间的基础数据；
判断交通速度信息是否大于异常阈值，如是，则剔除当前交通速度信息，通过上述方法，能够为最终的分析提供准确的数据支持。
本实施例中，步骤S3中，具体包括：
确定计算区域，计算区域包括立交路段和普通路段；
计算各区域的交通运行指标，包括道路饱和度和道路拥堵指数：
其中：道路饱和度R通过如下公式计算：
R＝Q/CS；其中，Q为目标区域的实际交通量，CS为目标区域的实际通行能力；
道路拥堵指数E通过如下公式计算：
Figure BDA0003416703880000051
其中，N为目标区域道路被分成的段数，Si为第i段道路的长度，Vi为第i段道路的平均交通速度，θi为第i段道路的道路权重，η为时段系数，当时段为平峰时段，η＝1，当时段为早高峰或者晚高峰时，η∈(1,2)；
Figure BDA0003416703880000052
为天气系数。
通过如下方法确定道路的实际流量：
当道路为单车道时：
CS＝C·γL·γC·γr；其中，γL、γC、γr分别为道路的宽度修正系数、侧向净空修正系数、重车修正系数，C为道路最大通行能力，其中：C＝3600/t0，t0为平均车头间距；
当道路为多车道时：
Figure BDA0003416703880000061
n表示车道数，Cm为第m个车道的通行能力；
Cm+1＝αm+1C1δm+1βm+1；其中：αm+1为第m+1条车道分类系数，C1为第1车道的理想通行能力，δm+1为道路交叉口对第m+1条车道的影响系数，βm+1为第m+1条车道的折减系数；
C1＝α1C·γL·γC·γr，α1为第1条车道分类系数，通过上述方法，能够确定出准确的拥堵指数以及道路饱和度，当前所确定的拥堵指数以及道路饱和度与历史指标数据进行曲线拟合(采用现有的方法)能够进行有效的对比，并且结合历史数据中的车辆相关信息以及当前车辆相关信息，能够进行准确的交通分析，并作出准确的调度措施。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种基于RFID数据的交通运行分析方法，其特征在于：包括：
S1.通过设置于道路的RFID采集获取基础数据以及相邻RFID采集点间的交通速度信息；
S2.对所采集的基础数据以及交通速度信息进行清洗，剔除异常数据；
S3.基于步骤S3所得到的数据进行交通运行指标的确定；
S4.获取RFID采集点相同时间段的历史指标数据；
S5.将历史指标数据与步骤S3的交通运行指标进行对比，形成对比曲线并输出；
步骤S1中，所述基础数据包括RFID采集点的位置信息、车辆的车牌号、车辆的功能分类信息、车辆类型信息、车辆属性信息以及采集时刻；
步骤S2中，通过如下方法进行数据清洗：
判断数据中相邻采集时刻是否等于或者小于设定值，如否，则剔除当前相邻采集时刻之间的基础数据；
判断交通速度信息是否大于异常阈值，如是，则剔除当前交通速度信息；
步骤S3中，具体包括：
确定计算区域，计算区域包括立交路段和普通路段；
计算各区域的交通运行指标，包括道路饱和度和道路拥堵指数：
其中：道路饱和度R通过如下公式计算：
R＝Q/CS；其中，Q为目标区域的实际交通量，CS为目标区域的实际通行能力；
道路拥堵指数E通过如下公式计算：
Figure FDA0004086822180000021
其中，N为目标区域道路被分成的段数，Si为第i段道路的长度，Vi为第i段道路的平均交通速度，θi为第i段道路的道路权重，η为时段系数，当时段为平峰时段，η＝1，当时段为早高峰或者晚高峰时，η∈(1,2)；
Figure FDA0004086822180000022
为天气系数。
2.根据权利要求1所述基于RFID数据的交通运行分析方法，其特征在于:通过如下方法确定道路的实际流量：
当道路为单车道时：
CS＝C·γL·γC·γr；其中，γL、γC、γr分别为道路的宽度修正系数、侧向净空修正系数、重车修正系数，C为道路最大通行能力，其中：C＝3600/t0，t0为平均车头间距；
当道路为多车道时：
Figure FDA0004086822180000023
n表示车道数，Cm为第m个车道的通行能力；
Cm+1＝αm+1C1δm+1βm+1；其中：αm+1为第m+1条车道分类系数，C1为第1车道的理想通行能力，δm+1为道路交叉口对第m+1条车道的影响系数，βm+1为第m+1条车道的折减系数；
C1＝α1C·γL·γC·γr，α1为第1条车道分类系数。
CN202111549247.5A 2021-12-17 2021-12-17 基于rfid数据的交通运行分析方法 Active CN114255590B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111549247.5A CN114255590B (zh) 2021-12-17 2021-12-17 基于rfid数据的交通运行分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111549247.5A CN114255590B (zh) 2021-12-17 2021-12-17 基于rfid数据的交通运行分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114255590A CN114255590A (zh) 2022-03-29
CN114255590B true CN114255590B (zh) 2023-04-25

Family

ID=80795493

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111549247.5A Active CN114255590B (zh) 2021-12-17 2021-12-17 基于rfid数据的交通运行分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114255590B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101572007A (zh) * 2008-04-30 2009-11-04 奥城同立科技开发（北京）有限公司 对交通信号灯切换方式的优化控制方法
CN102819955A (zh) * 2012-09-06 2012-12-12 北京交通发展研究中心 基于车辆行程数据的道路网运行评价方法
CN106251649A (zh) * 2016-08-09 2016-12-21 南京航空航天大学 基于缓解过饱和状态下道路交叉口拥堵状况的控制策略

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104933878A (zh) * 2014-03-17 2015-09-23 上海奇科计算机信息有限公司 一种交通拥堵情况实时发布系统
CN104036647B (zh) * 2014-07-02 2018-01-02 重庆市城投金卡信息产业股份有限公司 基于射频识别技术的交通信号全局控制方法及系统
CN104882020B (zh) * 2015-06-05 2017-01-25 刘光明 预测交通状况和行车时间
CN106781490A (zh) * 2016-12-29 2017-05-31 广州交通信息化建设投资营运有限公司 城市道路交通运行分析评价系统
CN108399766B (zh) * 2017-02-08 2020-08-25 孟卫平 交通信号两维疏堵绿波模式控制方法
CN109697854B (zh) * 2019-02-25 2021-07-16 公安部交通管理科学研究所 多维度的城市道路交通状态评估方法
CN113570867B (zh) * 2021-09-26 2021-12-07 西南交通大学 一种城市交通状态预测方法、装置、设备及可读存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101572007A (zh) * 2008-04-30 2009-11-04 奥城同立科技开发（北京）有限公司 对交通信号灯切换方式的优化控制方法
CN102819955A (zh) * 2012-09-06 2012-12-12 北京交通发展研究中心 基于车辆行程数据的道路网运行评价方法
CN106251649A (zh) * 2016-08-09 2016-12-21 南京航空航天大学 基于缓解过饱和状态下道路交叉口拥堵状况的控制策略

Also Published As

Publication number Publication date
CN114255590A (zh) 2022-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2619059B1 (en) Driver profiling system and method
CN103895649B (zh) 一种驾驶员安全驾驶预警方法
CN110275934A (zh) 基于北斗定位系统的车辆行驶情况风险分析方法和系统
CN113066287B (zh) 一种高速公路交通事故现场风险主动防控方法及系统
CN105946860A (zh) 一种考虑驾驶风格的弯道车速预测方法
CN110276954A (zh) 基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法
CN113487874A (zh) 一种跟驰行为场景数据采集、识别、分类提取系统及方法
Kwigizile et al. Inconsistencies of ordered and unordered probability models for pedestrian injury severity
CN112712714A (zh) 一种基于卡口监控设备的红绿灯配时优化方法及仿真系统
CN113635897A (zh) 一种基于风险场的安全驾驶预警方法
CN108573600A (zh) 一种驾驶员行为诱导与局部交通流优化方法
CN113485376B (zh) 自适应巡航与路径规划的无人驾驶巡检车
CN114023065A (zh) 一种利用视频解析数据智能诊断路口服务等级的算法
CN114255590B (zh) 基于rfid数据的交通运行分析方法
CN116383678B (zh) 一种营运客车异常变速行为常发性路段识别方法
CN115796518B (zh) 一种面向智慧工地的交通组织与运输调度综合评价方法
Anandakumar et al. Intelligent vehicle system problems and future impacts for transport guidelines
Al-Omari et al. Red-light Violations at Urban and Sub-urban Traffic Signals in Jordan.
CN111968365B (zh) 一种非信号交叉口车辆行为分析方法、系统及存储介质
CN116778733B (zh) 一种基于大数据的高速公路导航语音预警方法及系统
Curry et al. What is Normal Driving? Actual Behavior vs. Compliance With the Rules
She et al. Research and application of multi-dimensional vehicle active safety management system
Dutta et al. Comparative Performance Evaluation of SCATS and Pre-timed Control Systems
Braver et al. Toll road crashes of commercial and passenger motor vehicles
CN116151619A (zh) 一种基于视频分析的路内停车安全评价方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant