CN202472944U - 基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统 - Google Patents
基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN202472944U CN202472944U CN2011205594811U CN201120559481U CN202472944U CN 202472944 U CN202472944 U CN 202472944U CN 2011205594811 U CN2011205594811 U CN 2011205594811U CN 201120559481 U CN201120559481 U CN 201120559481U CN 202472944 U CN202472944 U CN 202472944U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traffic information
- traffic
- data
- information acquisition
- acquisition
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本实用新型涉及一种基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统，包括数据多源交通信息采集系统、3G接收模块、交通信息提取系统、交通信息服务系统；其中交通信息采集系统包括固定和移动车载采集集成系统，通过3G接收模块与交通信息提取系统、交通信息服务系统组成的信息处理部分实现通讯、控制和数据传输；所述的交通服务系统包括交通信息发布系统以及交通信息分析系统；交通信息发布系统主要包括将交通信息分析系统的实时分析结果进行显示的道路交通电子指示牌、实时路况显示屏。该系统结构简单、精度高、稳定性好、误码率低、操作简便，对安装测试人员没有很强的技能要求；可实现自动化、智能化的交通数据采集与交通参数提取。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统。
背景技术
根据调查数据统计，我国发生在交叉口的交通事故约占道路交通事故的1/3，在所有交通事故类型中居首位，对交叉口交通安全影响最大的是冲突点问题，其在很大程度上是由于信号灯配时不合理(如黄灯时间太短，驾驶员来不及反应)，以及驾驶员不遵循交通信号灯，抢绿灯末或红灯头所引发交通流运行的不够稳定。随着我国经济的快速发展，私家车也越来越多，交通控制还是延续原有的定时控制，在车辆增加的基础上，这种控制弊端也越来越多的体现出来，造成了十字交叉路口的交通拥堵和秩序混乱，严重的影响了人们的出行。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性。
智能交通系统(Intelligent Transportation System，简称ITS)是利用尖端的电子信息技术，形成行人、公路和车辆三位一体的新公路交通系统的总称。我国现有的交通控制系统，相对于国外的发展具有较大的差距，这种落后的控制方式已经无法满足当前的交通运输的压力。目前，我国的智能交通系统对车辆的检测大多采用环形线圈探测器、微波探测器、超声波和视频探测器等。从性价比角度考虑，环形线圈探测器其技术成熟，检测精度高，可全天候的工作，但是安装时候需要切割地面，影响路面的寿命，目前主要应用在停车场内。超声波和微波容易受到天气和障碍物的影响，造成误检。视频探测是目前应用较多的检测方式，适用于城市交叉路口的交通控制，但易受恶劣气候的影响，夜间要求有路灯照明。上述的交通控制系统普遍价格比较昂贵，需要有线的方式进行检测，只能够提供单一的十字路口的交通控制。
发明内容
本实用新型要解决的技术问题是：提供一种基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统，结构简单、精度高、稳定性好、误码率低、操作简便，对安装测试人员没有很强的技能要求。
本实用新型为解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统，其特征在于：包括数据多源交通信息采集系统、3G接收模块、交通信息提取系统、交通信息服务系统；其中交通信息采集系统包括固定和移动车载采集集成系统，通过3G接收模块与交通信息提取系统、交通信息服务系统组成的信息处理部分实现通讯、控制和数据传输；所述的3G接收模块是一种基于3G的信号传输装置；所述的交通信息提取系统主要包括系统主机和相应的通讯模块；所述的交通服务系统包括交通信息发布系统以及交通信息分析系统；交通信息发布系统主要包括将交通信息分析系统的实时分析结果进行显示的道路交通电子指示牌、实时路况显示屏。
所述的交通信息采集系统中，固定和移动车载采集集成系统包括在城市各个交叉口、重要路段截面安装的连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪，以及装载定位系统的出租车、公交车辆。
所述的连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪为线阵CCD相机和SICK LMS 291激光测距仪。
3G接收模块为GPRS DTU H7710。
上述系统使用时包括下列步骤：
①在城市各个交叉口、重要路段截面安装连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪；
②利用线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪对交叉口、重要路段截面的交通流量进行固定的数据采集、显示和存储；利用移动车辆即装载定位系统的出租车、公交车辆等获得浮动车数据；
③将采集的交通信息数据进行数据融合；
④根据支持向量机以及概率密度估计(核密度估计或高斯混合模型)，建立车辆、非机动车和行人的运动模型，对大量样本进行训练得到，最后实现基于多传感器融合特征的移动目标识别；
⑤利用3G接收模块，将融合和识别后的数据传输到交通信息提取系统主机上；
⑥在基础数据融合完成后，应得到识别的车辆、非机动车、行人的类型、速度、方向、移动轨迹等信息。在此基础上建立基本属性信息数据表，并得到进一步的交通信息如行程时间、拥堵情况、车辆排队长度、事故状态等。如果可获取感性线圈、浮动车等数据，还将进行更广意义上的数据融合，将这些传感器数据与我们采集到的数据融合，提取准确的交通信息；
⑦通过网络地图发布基于GIS的实时动态区域路网交通信息；
⑧在以上系统研发基础上，针对采集数据实际时空覆盖范围有限，对于区域路网研发可靠的插值估计方法，得到全部交叉口和路段的交通情况。探索分析采样分析的可靠性以及如何利用定性数据提高区域交通融合分析水平；
⑨根据提取的基础交通数据、交通信息分析结果和采集融合的数据，研发多种层次的交通信息增值服务。
本实用新型的有益效果为：
结构简单、精度高、稳定性好、误码率低、操作简便，对安装测试人员没有很强的技能要求。
不仅实现自动化、智能化的交通数据采集与交通参数提取，而且可用于各种高级交通信息的提取。研发的多传感器交通数据采集与融合系统，可推广至各大城市，为交通管理部门提供坚实的数据决策基础。
附图说明
下面结合附图和实施例对本实用新型作进一步详细说明：
图1是本实用新型总体结构框图。
具体实施方式
图1所示为根据本实用新型实施的一种基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统，其特征在于：包括数据多源交通信息采集系统10、3G接收模块20、交通信息提取系统30、交通信息服务系统40；
其中交通信息采集系统10包括固定和移动车载采集集成系统，通过3G接收模块20与交通信息提取系统30、交通信息服务系统40组成的信息处理部分实现通讯、控制和数据传输；
所述的交通信息采集系统10中，固定和移动车载采集集成系统包括在城市各个交叉口、重要路段截面安装的连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪，以及装载定位系统的出租车、公交车辆等。
所述的3G接收模块是一种基于3G(支持高速数据传输的蜂窝移动通讯技术)的信号传输装置。
所述的交通信息提取系统30主要包括系统主机，在基础数据融合完成后，应得到识别的车辆、非机动车、行人的类型、速度、方向、移动轨迹等信息。在此基础上建立基本属性信息数据表，并得到进一步的交通信息如行程时间、拥堵情况、车辆排队长度、事故状态。
所述的交通服务系统40包括交通信息发布系统41以及交通信息分析系统42。交通信息发布系统41是主要包括道路交通电子指示牌、实时路况显示屏，将交通信息分析系统42的实时分析结果进行显示。交通服务系统40通过网络地图发布基于GIS的实时动态区域路网交通信息。该系统提供更多种类的交通参数信息查询服务及拥堵信息查询功能。网络交通信息服务将采用Rich Internet Application(RIA)体系，支持Flex地图可视化。而交通信息分析系统42分析全部交叉口和路段的交通情况。
交通信息采集系统10的连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪，为线阵CCD相机和SICK LMS 291激光测距仪。
3G接收模块为GPRS DTU H7710。
上述系统使用时包括下列步骤：
①在城市各个交叉口、重要路段截面安装连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪；
②利用线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪对交叉口、重要路段截面的交通流量进行固定的数据采集、显示和存储；利用移动车辆即装载定位系统的出租车、公交车辆等获得浮动车数据；
③将采集的交通信息数据进行数据融合；
④根据支持向量机以及概率密度估计(核密度估计或高斯混合模型)，建立车辆、非机动车和行人的运动模型，对大量样本进行训练得到，最后实现基于多传感器融合特征的移动目标识别；
⑤利用3G接收模块，将融合和识别后的数据传输到交通信息提取系统主机上；
⑥在基础数据融合完成后，应得到识别的车辆、非机动车、行人的类型、速度、方向、移动轨迹等信息。在此基础上建立基本属性信息数据表，并得到进一步的交通信息如行程时间、拥堵情况、车辆排队长度、事故状态等。如果可获取感性线圈、浮动车等数据，还将进行更广意义上的数据融合，将这些传感器数据与我们采集到的数据融合，提取准确的交通信息；
⑦通过网络地图发布基于GIS的实时动态区域路网交通信息；
⑧在以上系统研发基础上，针对采集数据实际时空覆盖范围有限，对于区域路网研发可靠的插值估计方法，得到全部交叉口和路段的交通情况。探索分析采样分析的可靠性以及如何利用定性数据提高区域交通融合分析水平；
⑨根据提取的基础交通数据、交通信息分析结果和采集融合的数据，研发多种层次的交通信息增值服务。
Claims (4)
1.一种基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统，其特征在于：包括数据多源交通信息采集系统、3G接收模块、交通信息提取系统、交通信息服务系统；其中交通信息采集系统包括固定和移动车载采集集成系统，通过3G接收模块与交通信息提取系统、交通信息服务系统组成的信息处理部分实现通讯、控制和数据传输；所述的3G接收模块是一种基于3G的信号传输装置；所述的交通信息提取系统主要包括系统主机和相应的通讯模块；所述的交通信息服务系统包括交通信息发布系统，交通信息发布系统主要包括道路交通电子指示牌、实时路况显示屏。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于所述的交通信息采集系统中，固定和移动车载采集集成系统包括在城市各个交叉口、重要路段截面安装的连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪，以及装载定位系统的出租车、公交车辆。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于所述的连接线阵CCD图像传感器和激光雷达测距仪为线阵CCD相机和SICK LMS 291激光测距仪。
4.根据权利要求1-3之一所述的系统，其特征在于3G接收模块为GPRS DTU H7710。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN2011205594811U CN202472944U (zh) | 2011-12-28 | 2011-12-28 | 基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN2011205594811U CN202472944U (zh) | 2011-12-28 | 2011-12-28 | 基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN202472944U true CN202472944U (zh) | 2012-10-03 |
Family
ID=46921088
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN2011205594811U Expired - Fee Related CN202472944U (zh) | 2011-12-28 | 2011-12-28 | 基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN202472944U (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606274A (zh) * | 2012-12-18 | 2014-02-26 | 北京科技大学 | 一种城市道路交通状态评估方法 |
| CN103854474A (zh) * | 2014-02-20 | 2014-06-11 | 联大通信技术有限公司 | 一种交通综合信息服务系统 |
| CN104157141A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-11-19 | 石成富 | 基于物联网的智能交通监管系统 |
| CN104200657A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-12-10 | 杭州智诚惠通科技有限公司 | 一种基于视频和传感器的交通流量参数采集方法 |
| CN105575155A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-05-11 | 上海雷腾软件股份有限公司 | 用于确定车辆行驶信息的方法和设备 |
| CN107507423A (zh) * | 2017-09-21 | 2017-12-22 | 深圳市鑫汇达机械设计有限公司 | 一种智能交通监控系统 |
| CN109272175A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-01-25 | 山东管理学院 | 一种基于城市流动网络的数据采集系统及方法 |
| CN113496514A (zh) * | 2020-04-01 | 2021-10-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、监测系统、电子设备及显示设备 |
-
2011
- 2011-12-28 CN CN2011205594811U patent/CN202472944U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606274A (zh) * | 2012-12-18 | 2014-02-26 | 北京科技大学 | 一种城市道路交通状态评估方法 |
| CN103606274B (zh) * | 2012-12-18 | 2016-04-27 | 北京科技大学 | 一种城市道路交通状态评估方法 |
| CN103854474A (zh) * | 2014-02-20 | 2014-06-11 | 联大通信技术有限公司 | 一种交通综合信息服务系统 |
| CN104200657A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-12-10 | 杭州智诚惠通科技有限公司 | 一种基于视频和传感器的交通流量参数采集方法 |
| CN104157141A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-11-19 | 石成富 | 基于物联网的智能交通监管系统 |
| CN105575155A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-05-11 | 上海雷腾软件股份有限公司 | 用于确定车辆行驶信息的方法和设备 |
| CN105575155B (zh) * | 2016-01-08 | 2018-09-18 | 上海雷腾软件股份有限公司 | 用于确定车辆行驶信息的方法和设备 |
| CN107507423A (zh) * | 2017-09-21 | 2017-12-22 | 深圳市鑫汇达机械设计有限公司 | 一种智能交通监控系统 |
| CN109272175A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-01-25 | 山东管理学院 | 一种基于城市流动网络的数据采集系统及方法 |
| CN113496514A (zh) * | 2020-04-01 | 2021-10-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、监测系统、电子设备及显示设备 |
| CN113496514B (zh) * | 2020-04-01 | 2022-09-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、监测系统、电子设备及显示设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN202472944U (zh) | 基于多传感器数据融合的城市交通信息采集与处理系统 | |
| CN113347254B (zh) | 基于v2x的智能交通控制车联网系统及其控制方法 | |
| CN102254443B (zh) | 间歇式公交专用道控制系统 | |
| CN111223302B (zh) | 移动载具用外部坐标实时三维路况辅助装置及该系统 | |
| US8576069B2 (en) | Mobile sensing for road safety, traffic management, and road maintenance | |
| CN102637365B (zh) | 利用i‑RFID技术实现城市交通智能化的系统和方法 | |
| CN108415011B (zh) | 一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法 | |
| CN100589143C (zh) | 判断浮动车行驶状态的方法及装置 | |
| CN114385661A (zh) | 一种基于v2x技术的高精地图更新的系统 | |
| US20100309023A1 (en) | Traffic Control System | |
| CN101799977A (zh) | 智能交通系统 | |
| CN102231235A (zh) | 一种交通流异常点检测定位方法 | |
| CN102324182A (zh) | 基于蜂窝网络的交通道路信息检测系统及其检测方法 | |
| CN102496273B (zh) | 城市交通路况的采集方法及系统 | |
| CN108039046B (zh) | 一种基于c-v2x的城市交叉路口行人检测识别系统 | |
| CN105046954A (zh) | 基于视频智能分析的路口通行状态动态检测系统及方法 | |
| CN216110866U (zh) | 一种基于rssi的隧道车辆事故检测及预警装置 | |
| CN111815949B (zh) | 一种面向主干道往来车辆的支路车辆汇入预警系统 | |
| CN104900067A (zh) | 基于地磁传感器的智能无线车辆检测系统 | |
| CN101404119A (zh) | 利用遥感影像探测和计数城市道路车辆的方法 | |
| CN103854504A (zh) | 方阵型道路交通诱导方法和诱导系统 | |
| CN104424800A (zh) | 基于电子不停车收费电子标签的浮动车交通信息采集方法及其系统 | |
| Klein | Roadside Sensors for Traffic Management | |
| CN102737515A (zh) | 一种解决无信号控制交叉口视距不良的辅助控制方法 | |
| CN210515649U (zh) | 基于树莓派与互联网的智能交通信号控制系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| C17 | Cessation of patent right | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20121003 Termination date: 20121228 |