ES2233628T3 - Deteccion automatica de incidentes. - Google Patents
Deteccion automatica de incidentes.Info
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Abstract
Procedimiento para la detección de incidentes en una carretera, que comprende las etapas siguientes no ordenadas: disponer de una pluralidad de lectores por intervalos en la carretera para que lean datos identificados de modo exclusivo a partir de cada uno de una pluralidad de vehículos; correlacionar los datos con los datos leídos previamente para obtener información de cada uno de la pluralidad de vehículos; determinar el número de vehículos afectados potencialmente por incidentes en carretera; y comparar el número de vehículos afectados potencialmente por incidentes con un umbral de muestra.
Description
Detección automática de incidentes.
La presente invención se refiere de un modo
general a sistemas de control del tráfico y más particularmente a la
predicción automatizada de incidentes de tráfico utilizando la
identificación automática de vehículos.
En el control del tráfico, a menudo es deseable
detectar los incidentes de tráfico que interrumpen el flujo del
tráfico. Los sistemas de gestión del tráfico convencionales utilizan
unos sensores que monitorizan la presencia y la velocidad de los
vehículos sin que identifiquen individualmente cada vehículo. Dichos
sistemas dependen de datos recogidos desde helicópteros de tráfico,
sistemas de cámaras, y sensores para detectar la presencia de un
vehículo. Uno de dichos sistemas comprende un bucle de inducción
enterrado en la carretera.
Los sistemas convencionales utilizan típicamente
algoritmos de detección de incidentes que procesan los datos del
sensor e informan cuándo ha sucedido un incidente. Uno de dichos
algoritmos incluye la detección de una cola de vehículos formada
porque un incidente de tráfico ha provocado un embotellamiento en
una carretera. Es necesario minimizar el índice de falsas alarmas
mientras que se intenta detectar rápidamente la formación de una
cola. Se produce una falsa alarma cuando se detecta incorrectamente
una cola y se declara un incidente mediante el algoritmo, pero que
de hecho no ha ocurrido ningún incidente. Una solución para este
problema requiere una distancia pequeña entre sensores (alrededor de
un km) para detectar rápidamente si se está formando una cola. El
despliegue de sensores próximos es caro en infraestructura y en
costes de mantenimiento.
Se han realizado intentos para controlar el
tiempo requerido para un pequeño conjunto de vehículos que circulan
en varios tramos de una autopista. Estos vehículos llevan una
instrumentación especial que permite grabar el tiempo y la ubicación
mientras viajan por la autopista. Estos intentos se han dirigido
principalmente a objetivos que informan del tráfico más que de la
detección de incidentes.
Los sistemas convencionales de control del
tráfico requieren varios operadores y costosas cámaras de control
remoto que dispongan de zoom, vista panorámica e inclinación. Estos
sistemas pueden no detectar problemas de tráfico en tramos sin
cámaras. Adicionalmente no resulta ser una alarma precoz de
incidentes de tráfico. Otros algoritmos industriales normalizados
utilizan los datos recogidos mediante sensores de bucles de
inducción que pueden medir el número de vehículos y la velocidad de
los mismos. Estos algoritmos esperan a que se formen las colas antes
de detectar los problemas. Estos sistemas requieren que los sensores
no estén muy distanciados entre sí porque las colas se pueden formar
en cualquier lugar de la carretera y la información acerca del
tiempo de recorrido de los vehículos individuales no se está
recogiendo ni procesando.
La patente US nº 5.696.503 "Wide Area Traffic
Surveillance Using a Multisensor Tracking System", de Condition
Monitoring Systems, Inc, da a conocer una vigilancia del tráfico en
grandes áreas utilizando un sistema de seguimiento de sensores
múltiples. Este sistema intenta seguir vehículos individuales dentro
del campo de visión de un sensor de una manera similar a cómo lo
hace un sistema de radar para el control del tráfico aéreo.
Para detectar cualquier incidente en la carretera
dentro de, por ejemplo cinco minutos, el espaciado de los sensores
no puede exceder del tamaño de la cola que se desarrolla en cinco
minutos después de un incidente. Si los sensores están muy
distanciados, un algoritmo convencional podría no detectar una cola
formada durante varios minutos porque el sensor puede estar ubicado
a una distancia igual a la distancia recorrida en cinco minutos a
una velocidad media antes de que suceda un incidente. Si el flujo de
tráfico es ligero, un incidente sólo provocaría la formación de una
cola reducida de vehículos. Un sistema convencional requeriría que
los sensores estuvieran distanciados a menos de 500 metros entre sí
para detectar la cola reducida en un periodo de cinco minutos.
Mediante una rápida detección de incidentes en la
carretera se puede enviar al personal de emergencia para minimizar
el tiempo durante el cual los carriles de tráfico están bloqueados.
Para una carretera con una circulación cercana a su capacidad, puede
llevar más tiempo deshacer una cola que el tiempo en que el
incidente realmente bloquea el tráfico. Por lo tanto es importante
reducir la potencial acumulación de tráfico mediante una rápida
detección.
Un objetivo de la presente invención es detectar
automáticamente incidentes del tráfico en una autopista, con un
sistema que presenta una cobertura total de la carretera, una
intervención limitada del operador y sensores ampliamente
espaciados.
Otro objetivo de la presente invención es
detectar rápidamente cualquier tipo de incidentes en carreteras con
relativamente poco volumen de tráfico sin necesidad de disponer de
sensores dispuestos muy próximos.
Según un aspecto de las presente invención, se
proporciona un procedimiento para detectar incidentes en una
carretera que comprende las etapas de disposición de una pluralidad
de lectores en intervalos distanciados en una carretera para que
lean únicamente datos identificados de cada una de una pluralidad de
vehículos, y el correlacionado de dichos datos con datos leídos
previamente para obtener información de cada uno de los vehículos de
una pluralidad de vehículos, determinando cuántos se ven
potencialmente afectados por incidentes en carretera.
Adicionalmente, el procedimiento comprende la comparación del número
de cada uno de los vehículos de una pluralidad de vehículos
potencialmente afectados por incidentes con un umbral de muestra.
Con dicha técnica, el procedimiento puede detectar incidentes
mediante el análisis automático de los datos de lectores de
identificación de vehículos (AVI) muy distanciados en una carretera
en la que una parte significativa de los vehículos llevan
transpondedores. El procedimiento según la invención puede detectar
más rápidamente muchos tipos de incidentes utilizando datos a partir
de sensores muy distanciados de lo que lo hacen los procedimientos
convencionales que utilizan sensores muy próximos entre sí, porque
el sistema no mide únicamente el tiempo necesario para recorrer de
un punto a otro a cada vehículo, sino que controla activamente cada
vehículo equipado con un transpondedor en la carretera en tiempo
real y determina cuándo un número estadísticamente significativo va
retrasado o adelantado teniendo en cuenta las condiciones variables
de la carretera y del tráfico.
Preferentemente, los umbrales para determinar las
llegadas retrasadas y adelantadas de vehículos se ajustan de acuerdo
con la utilización de la carretera. Con una técnica de este tipo, el
procedimiento de detección de incidentes es capaz de tener en cuenta
variaciones individuales en la velocidad de vehículos debidas a la
posible presencia de personal para obligar a cumplir la ley,
pendientes de carretera que varían, averías mecánicas, paradas en
estación de servicio/restaurante, vehículos que entran en los
enlaces de entrada, y vehículos que salen por los enlaces de salida
previstos entre ubicaciones de sensores.
Una de las nuevas características de la presente
invención es la capacidad para detectar incidentes sin tener
conocimiento directo del incidente o de la acumulación provocada por
el incidente. No es necesario detectar un vehículo retrasado al
final del tramo que está recorriendo antes de poder informar de un
incidente. Un vehículo que llega adelantado proporciona información
de posibles incidentes cerca del inicio del tramo que precede. Por
lo tanto, el sistema de detección de incidentes es capaz de detectar
incidentes sin necesitar los lectores de identificación de vehículos
automática (AVI) estén muy juntos. La presente invención no requiere
un seguimiento completo de cada vehículo en la carretera y puede
funcionar cuando sólo una parte de los vehículos está equipada con
transpondedores AVI. Los algoritmos preferentemente utilizados
pueden comprender vehículos que paran o que disminuyen la velocidad
en un tramo determinado debido por otros motivos que no sean los de
un incidente.
Según otra característica de la presente
invención, un sistema de detección de incidentes de tráfico
comprende un centro procesador de la gestión del tráfico conectado a
una red de datos, y una pluralidad de lectores exclusivos de datos
de vehículos conectados a la red de datos de tal manera que los
datos identificados se leen únicamente a partir de cada uno de los
vehículos de una pluralidad de vehículos. El sistema incluye además
un procesador de correlación, en el que los datos identificados se
correlacionan exclusivamente para obtener un recuento de vehículos
con retraso y de vehículos con adelanto, y un procesador de
detección de incidentes. Con dicha disposición, se dispone de un
sistema de gestión de tráfico que puede detectar incidentes sin
requerir sensores dispuestos muy próximos.
Las características anteriores de la invención,
así como la invención propiamente dicha, se pondrán más claramente
de manifiesto a partir de la descripción siguiente de los dibujos,
en los que:
la figura 1 es un diagrama esquemático de una
carretera que presenta lectores de sondas de tráfico dispuestas para
detectar un incidente de tráfico;
la figura 2 es un diagrama de bloque de un
sistema de detección de incidentes según la invención;
la figura 3 es un diagrama de flujo que ilustra
las etapas de lectura y de correlacionado de datos identificados de
un modo exclusivo; y
la figura 4 es un diagrama de flujo que ilustra
las etapas de detección de un incidente.
Con referencia a la figura 1, un sistema de
detección de incidentes 100 incluye un centro de gestión del tráfico
(TMC) 34 conectado a una pluralidad de lectores de sondas de tráfico
(TPR's) 20a-20n (designados de un modo general como
TRP 20) en una carretera 10 separados en intervalos 15. La carretera
10 incluye un número de tramos 11 (designados de un modo general
como S_{i} 11) que están típicamente ubicados entre un par de
TPR's 20 u otros dispositivos que pueden detectar vehículos. Resulta
evidente que la longitud del intervalo 15 entre cada par de TPR's 20
es sólo aproximada y no tiene porque ser uniforme entre TPR's 20. El
intervalo 15 se ajusta para minimizar el número requerido de TPR's
20 sometido a las limitaciones en el tiempo de detección del
incidente. En una forma de realización, el intervalo 15 se ajusta a
cinco kilómetros. Una pluralidad de los vehículos 12a a 12m
(denominados como vehículos 12) que viajan por la carretera 10
pueden presentar cada uno de ellos un transpondedor 16. Los
vehículos 12 equipados de este modo incluyen automóviles, camiones,
autobuses, vehículos de servicio y cualquier tipo de vehículo que
viaje por la carretera. En funcionamiento, el TPR 20a detectará el
vehículo 12 mediante la lectura del transpondedor 16 cuando el
vehículo 12 entre en una zona de lectura cubierta por el TPR 20.
Tal como se ilustra en la figura 1, se produce un
incidente que involucra a un autobús 14 que bloquea el tráfico
provocando una cola (una acumulación) de vehículos (12c, 12d, 12e y
12n) que se forma en el tramo 11 (denominado S_{i}) en la
carretera 10. El vehículo 12a está entrando en la zona de lectura
del TPR 20a. El vehículo 12c que ha entrado previamente en el tramo
S_{i} 11 se había detectado por el TPR 20a y ha recorrido una
distancia adicional en la carretera 10 hacia la cola provocada por
un incidente de tráfico que involucra a un autobús 14. El TPR 20b
que está ubicado a continuación en la carretera no detectará el
vehículo 12c hasta que el incidente de tráfico se haya despejado y
el vehículo 12c pase por la zona de detección del TPR 20b. Poco
tiempo después de que suceda el incidente, el sistema de detección
de incidentes 100 calcula que el vehículo 12c está retrasado en el
TPR 20b, tal como se describe más abajo según la figura 3. Mediante
la determinación de que un número de vehículos va con retraso, el
sistema de detección 100 puede detectar el incidente e informar que
ha sucedido un incidente antes de que el vehículo 12c u otro
vehículo 12 con retraso llegue al TPR 20b. Este nuevo procedimiento
de detección no necesita seguir cada vehículo 12 porque
indirectamente detecta el incidente que provoca una acumulación sin
tener noticia directamente de la propia acumulación. El nuevo
procedimiento no requiere que cada vehículo 12 lleve un
transpondedor 16 y puede ocuparse de los vehículos 12 que se
detienen a lo largo de la carretera.
Con referencia a la figura 2, se ilustra un
diagrama de bloques del sistema de detección de incidentes 100. El
sistema de detección de incidentes 100 comprende una pluralidad de
TPR's 20a-20n dispuestos en intervalos conocidos a
lo largo de la carretera 10. (Véase la figura 1). Cada TPR 20
incluye un lector 22 de identificación automática de vehículos
(AVI). Los TPR's 20 pueden estar conectados al centro de gestión del
tráfico (TMC 34) a través de una red de datos o a un dispositivo
recaudador de peaje de la carretera (RTC) 26. Los RTC's 26 pueden
estar conectados al TMC 34 o a otros RTC's 26. Es evidente que se
pueden utilizar varias configuraciones de red y protocolos de
transmisión de datos para transferir los datos generados en los
TPR's 20 al TMC 34 y que no se requiere una conexión directa de cada
TPR 20 al TMC 34.
El TMC 34 incluye un procesador de detección de
incidentes 32 y un procesador de correlación 36. Los bloques
denominados "procesadores" pueden representar instrucciones de
software de ordenador o grupos de instrucciones realizadas por un
aparato de procesamiento o por un computador digital. Dicho
procesamiento se puede realizar mediante un único aparato de
procesamiento que puede, por ejemplo, estar dispuesto como una parte
del TMC 34 tal y como se describe a continuación en conjunción con
el procedimiento descrito en la figura 3. Alternativamente, los
bloques de proceso representan unas etapas realizadas por circuitos
funcionalmente equivalentes tal como un circuito procesador de
señales digitales o un circuito integrado de aplicación específica
(ASIC). Se pueden incluir un procesador de detección de incidentes
opcional 32' y un procesador de correlación opcional 36' en cada uno
de los RTC's 26 para distribuir las funciones de correlación de
datos y de detección de incidentes en la totalidad del sistema de
detección de incidentes 100.
El sistema de detección de incidentes 100 puede
incluir también una pluralidad de barreras de peaje (TG's) 24 que se
pueden conectar a un RTC 26, a sensores de inducción 28, a lectores
(AVI) de identificación automática de vehículos 22 o a lectores de
placas de matrícula 30. Los TG's 24 equipados con un sensor de
detección de velocidad 23 pueden medir la velocidad instantánea de
un vehículo 12 equipado con un transpondedor 16 en ubicaciones en
las que no se requiere que el vehículo 12 se detenga para pagar el
peaje.
El sistema de detección de incidentes 100 puede
funcionar con varios tipos de transpondedores que incluyen, pero no
se limitan, a los transpondedores que funcionan según la norma ASTM
V.6/PS111-98 de transpondedor de acceso múltiple de
división de tiempo (TDMA), la norma CEN 278, y la norma Caltrans
Título 21. Algunos transpondedores incorporan memoria de escritura,
y esta característica se puede utilizar para efectuar el
procesamiento distribuidor de los datos AVI como se describe a
continuación.
En funcionamiento, los TPR 20, en conjunción con
los TG 24, pueden identificar individualmente cada vehículo 12
mediante su código de identificación (ID) de transpondedor único 16.
De este modo, los datos obtenidos a partir de ubicaciones múltiples
se pueden enlazar conjuntamente para conseguir una estimación
bastante precisa de las condiciones de viaje. La nueva propuesta
descrita en la presente memoria utiliza más los datos AVI
disponibles que en los sistemas convencionales anteriores.
Detectando de modo indirecto la cola que se forma en un incidente,
el procedimiento según la invención permite que los TPR's 20 se
tiendan preferentemente en intervalos de cinco km a lo largo de la
carretera mientras que todavía consiguen detectar los incidentes de
tráfico dentro de un período mínimo especificado, de por ejemplo
cinco minutos. Los TPR's 20 no necesitan ubicarse en barreras de
peaje puesto que cada TG 24 comprende la funcionalidad completa del
TPR 20.
Cada TG 24 y TPR 20 contiene preferentemente un
lector AVI capaz de leer el único ID de treinta y dos bits asignado
a cada transpondedor 16. Resulta evidente que el sistema de
detección de incidentes 100 puede utilizar una variedad de
transpondedores 16 y lectores AVI 22 y no queda limitado a los
lectores con un ID de treinta y dos bits. Para evitar lecturas
erróneas, los transpondedores 16 se deberían identificar
preferentemente mediante un único ID.
El equipamiento al lado de la carretera de los
TPR 20 y TG 24 procesa cada dato del transpondedor 16 para
determinar la siguiente información: (i) una indicación con una gran
seguridad de que el transpondedor indicado 16 ha cruzado la
ubicación de detección en la dirección de recorrido esperada; (ii)
la fecha y la hora de detección en coordenadas universales de tiempo
(UTC); (iii) la diferencia en tiempo desde la detección previa a la
detección actual; (iv) la ubicación de la detección previa (esta
información se almacena en la memoria del transpondedor 16); (v) la
clasificación del vehículo registrado; (vi) la velocidad instantánea
del vehículo captada sólo en las barreras de peaje 24; y (vii) una
ocupación estimada del vehículo sobre la anchura total de la
carretera captada sólo en las barreras de peaje 24 y detectada
típicamente mediante unos sensores de bucle de inducción. Debe
destacarse que el sistema funciona preferentemente utilizando
coordenadas universales de tiempo (UTC) que hacen referencia a una
única zona de tiempo. Preferentemente, el tiempo de recorrido del
enlace o del tramo, que es la diferencia de tiempo entre el tiempo
de las detecciones de un vehículo en el inicio y en el final de un
tramo 11, se precisa en \pm un segundo. Adicionalmente, las
barreras de peaje 24 pueden determinar el recuento, la velocidad y
la ocupación de vehículos sin AVI que se puede extrapolar para
aumentar los datos AVI captados por los TPR 20. Resulta evidente que
el sistema de detección de incidentes 100 se puede utilizar con un
peaje de identificación de vehículos automático de carretera abierta
en lugar de bucles de peajes tradicionales, y que el sistema de
detección de incidentes 100 no queda limitado a ningún método de
captación de peaje específico o de configuración de carretera.
Típicamente los datos identificados de modo
exclusivo, por ejemplo los datos relativos a los vehículos 12, y
otros datos tales como datos del bucle de inducción y datos de la
placa de matrícula se transmiten mediante la red de datos que
incluyen líneas de fibra óptica o cables de transmisión. El sistema
de detección de incidentes 100 puede utilizar también comunicaciones
inalámbricas para recopilar los datos.
El sistema de detección de incidentes 100 se
puede incluir como un subsistema en un sistema de pago de peaje
electrónico y de gestión de tráfico (ETTM) que procesa las
transacciones de peaje e incluye funciones de gestión del tráfico
adicionales.
Con referencia a la figura 3, se muestra un
diagrama de flujo que ilustra las etapas de lectura y correlación de
datos identificados de modo exclusivo. Las etapas 40 a 56 procesan
datos identificados de modo exclusivo después de su lectura con
lectores AVI 22, sensores de bucle 28 y lectores de placa de
matrícula 30 incluidos en el sistema de detección de incidentes 100.
Resulta evidente que los datos se pueden procesar mediante un único
componente o mediante una combinación de varios componentes en el
sistema que comprenden TPR 20, TG 24, RTC 26, procesadores de
correlación 36 y 36', procesadores de detección de incidentes 32 y
32' y TMC 34. Los datos adicionales que no se identifican de modo
exclusivo con un vehículo, por ejemplo los datos del sensor de bucle
de inducción y datos de ocupación de la carretera también se pueden
procesar para modificar el funcionamiento del sistema de detección
de incidentes 100.
En la etapa 40, los datos AVI de cada vehículo
identificados de modo exclusivo con un transpondedor 16 se leen de
modo continuo al pasar los vehículos que llevan transpondedores 16 a
través de una gama de lectores AVI 22 conectados a TPR 20 o TG 24.
También se pueden recoger otros datos identificados de modo
exclusivo mediante lectores de placa de matrícula 30 automáticos y
mediante un operario que introduce manualmente los datos de las
placas de matrículas que lee.
En la etapa 41, se pueden escribir opcionalmente
datos adicionales, tales como el tiempo UTC actual, y el número de
tramo de los tramos de la carretera que se introducen dentro de la
memoria del transpondedor 16 si el transpondedor 16 admite esta
característica. Los transpondedores 16 se programan previamente
típicamente con información que identifica la agencia expedidora y
la clasificación del vehículo registrado. El tiempo UTC y el
identificador del tramo de carretera se registran preferentemente en
el transpondedor mientras el vehículo 12 pasa a través de la gama de
lectores AVI 22.
En la etapa 42, los datos AVI recogidos desde
lectores AVI 22 conectados a TPR's 20 y TG's 24 se correlacionan
basándose en transpondedores ID únicos AVI. La correlación de datos
que se procesa puede hacerse opcionalmente dentro de un procesador
de correlación 36' conectado a RTC 26 o todos los datos AVI sin
procesar se pueden enviar al TMC 34 y al procesador de correlación
36. Es evidente que el proceso de correlación de datos se puede
distribuir entre los diversos elementos que procesan el sistema de
detección de incidentes 100 de modo que los datos se procesan
previamente antes de que se envíen al TMC 34. Después de que el dato
se recoge y se correlaciona en las etapas 40 y 42, el TMC 34
determina cuántos vehículos 12 equipados con AVI están actualmente
viajando dentro de un tramo dado de carretera y cuánto tiempo ha
transcurrido desde que cada vehículo ha entrado en cada tramo. La
correlación de los datos AVI se consigue confrontando informes a
partir de sensores adyacentes que utilizan los transpondedores ID
únicos. Cuando el informe para un determinado transpondedor ID se ha
recibido desde el sensor al inicio del tramo 11, pero no por el
sensor al final del tramo 11, se asume que el vehículo todavía está
recorriendo dicho tramo 11.
En las etapas 44 a 48, se ha calculado una
velocidad esperada y un tiempo de recorrido esperado para el próximo
tramo 11 de la carretera para el vehículo 12 que se ha detectado. En
la etapa 44, se calcula la velocidad esperada para cada vehículo
identificado 12. Para cada vehículo V_{i} que entra en un tramo 11
de la carretera indicado por S_{j} que empieza en la barrera de
peaje 24, se da una velocidad inicial como: Velocidad Inicial
[V_{i}, S_{j}] = velocidad instantánea de V_{i} al inicio de
S_{j}.
En la que:
S_{j} es el tramo 11 que empieza con la barrera
de peaje 24; y
V_{i} es un vehículo 12 identificado por el
lector AVI 22 de la barrera de peaje 24.
La barrera de peaje 24 puede medir la velocidad
de un vehículo mientras pasa sin que se detenga.
Para cada vehículo 12 V_{i} que entra en un
tramo de carretera 11 S_{j} que empieza con un TPR 20 la velocidad
inicial para el tramo 11 se determina a partir de la velocidad media
sobre el tramo anterior ya que un TPR 20 no puede medir la velocidad
instantánea, y se calcula como: Velocidad Inicial[V_{i},
S_{j}] = velocidad media de V_{i} sobre el tramo anterior desde
S_{j-1} a S_{j}, calculado a partir de la
longitud del tramo S_{j-1} dividido por el tiempo
para completar dicho tramo.
En la etapa 46, el TMC 34 calcula la velocidad
esperada de cada vehículo V_{i} para que sea el mínimo de su
velocidad mientras entra en un tramo y el límite de velocidad legal.
El tiempo esperado de recorrido se calcula como la longitud del
tramo 11 dividida por la velocidad esperada, utilizando las
ecuaciones siguientes:
Velocidad
Esperada [V_{j}, S_{j}] = min (Velocidad \ Inicial [V_{j}, S_{j}],
Velocidad \ Alta
[S_{j}]
Tiempo Esperado
[V_{i}, S_{j}] = \frac{Longitud[S_{j}]}{Velocidad \
Esperada[V_{i},
S_{i}]}
en la
que
Velocidad Alta [S_{j}] = límite de velocidad
legal media sobre el tramo que empieza en S_{j}; y
Longitud [S_{j}] = longitud del tramo que
empieza en S_{j}
El sistema de detección de incidentes 100 está
diseñado para permitir un tiempo extra para que un vehículo
atraviese un tramo 11 para evitar que se generen falsas alarmas.
Cuando acontece un incidente real, debería afectar a un número
bastante grande de vehículos para que el incidente se pueda
detectar. El sistema de detección de incidentes 100 permite que el
tiempo esperado de recorrido varíe por vehículo, para tener en
cuenta circunstancias tales como camiones que se mueven despacio e
incluso permite incrementar el tiempo esperado de recorrido cuando
un camión entra en un tramo de carretera 11 de mucha pendiente. El
tiempo esperado de recorrido nunca es tan rápido que como para que
el límite de velocidad impuesto permita que los vehículos 12 puedan
estar viajando más rápido que la velocidad límite al inicio del
tramo 11 pero que la reducen en dicho tramo 11 debido a la presencia
de personal para hacer cumplir la ley.
En la etapa 48, una base de datos se actualiza
para reflejar que el vehículo 12 ha entrado en un nuevo tramo 11
junto con la velocidad esperada y el tiempo de recorrido calculados
hacia el próximo lector AVI 22. Es evidente que la base de datos se
podría implementar como una base de datos de ordenador, o como
tablas indexadas. La propuesta presentada utiliza preferentemente
una tabla con una fila para cada transpondedor, que incluye el
tiempo transcurrido desde el último lector, la velocidad, y el
tiempo esperado hasta al próximo lector. Con una propuesta
centralizada se utiliza una base de datos en lugar de tablas
indexadas.
En el bloque de decisión 50, se realiza una
prueba para determinar si el vehículo 12 detectado recientemente se
consideraba con retraso. Si el vehículo se consideraba con retraso,
el vehículo 12 se suprime de la lista de retrasados en la etapa
52.
En el bloque de decisión 54, se efectúa una
prueba para determinar si el vehículo 12 detectado recientemente ha
llegado adelantado. La determinación de una llegada adelantada del
vehículo 12 es significativa para la determinación de un incidente
en el tramo previo porque las llegadas con adelanto pueden estar
provocadas por incidentes en tramos anteriores 11 que reducen de una
forma anormal el tráfico en los tramos siguientes permitiendo
numerosas llegadas con adelanto. Los vehículos 12 que llegan
adelantados pueden entrar en los tramos 11 a través de un enlace de
entrada o de un intercambio.
En una realización de correlación distribuida, la
información de llegadas con adelanto está disponible para los RTC 26
que procesan los datos a partir de tramos previos 11 porque la
llegada con adelanto real se puede detectar mediante un TPR 20 o TG
24 que se controla mediante un RTC 26 separado.
Si sucede un incidente justo poco después de una
barrera de peaje y provoca un embotellamiento en la barrera, el
algoritmo detectará el incidente destacando que la velocidad media a
través de la barrera es baja, mientras que el tiempo del recorrido
de enlace medio es más rápido que el esperado para mucha congestión
de tráfico. La declaración de un incidente basado en dichas
"llegadas con adelanto" mejora las prestaciones de detección de
incidentes justo más allá de una barrera de peaje. Esto es
importante porque las barreras de peaje están ubicadas en la
proximidad de puntos de unión que tienden a presentar un mayor
número de accidentes.
También es posible que un incidente cerca de un
TPR 20 pueda provocar tiempos de recorrido lentos en el tramo 11
anterior al TPR 20 y las correspondientes llegadas con adelanto al
tramo siguiente 11. Este efecto se debe a que los TPR 20 no son
capaces de medir velocidades instantáneas. Sin embargo, el
procedimiento primario de detección de dichos incidentes se realiza
a través de la prueba para vehículos 12 con retraso y se supone que
los umbrales de adelanto normalmente no se deberían utilizar para
tramos 11 posteriores a un TPR 20. Los umbrales de adelanto
normalmente sólo se utilizan para tramos situados a continuación de
una barrera de peaje que puede medir velocidades instantáneas. Para
tramos a continuación de un TPR, los incidentes sólo se detectan
mediante el recuento de los vehículos con retraso. Las etapas
40-56 se repiten mientras se recopilan datos AVI
adicionales.
Con referencia a la figura 4, se muestra un
diagrama de flujo que ilustra las etapas de detección de un
incidente. Las etapas 60 a 86 se repiten en una base periódica
preferentemente al menos cada veinte segundos, para cada tramo 11 en
la carretera que se está controlando, para determinar el número de
vehículos 12 potencialmente afectados por incidentes en la
carretera. En la etapa 60, para cada tramo 11 el recuento de
vehículos que llegan retrasados o adelantados se vuelve a poner a
cero. En la etapa 62, se recuentan los datos para cada uno de los
vehículos 12 que se sabe que han entrado sin abandonar el tramo y
aquellos vehículos que se han presentado con adelanto.
En las etapas 64 a 86, se puede declarar un
incidente de una de las siguientes maneras: (i) el recuento de
vehículos con retraso es mayor que el umbral aplicable excediendo la
muestra predeterminada; o (ii) el recuento de vehículos que
completan el tramo 11 con un adelanto mayor que el umbral aplicable
sobre el último intervalo de tres minutos excede la muestra
predeterminada. El umbral de muestra y los umbrales de tiempo se
pueden ajustar dinámicamente para variar el tramo 11 y otras
condiciones de tráfico tal como se describe a continuación.
En el bloque de decisión 64, se determina si un
vehículo conocido que está en el tramo 11, S_{i}, va con retraso
en comparación con el tiempo UTC del tiempo de llegada esperado del
vehículo al final del tramo 11 S_{j}. Si el vehículo va con
retraso, el procesamiento continúa en el bloque de decisión 66, de
lo contrario el procesamiento continúa en la etapa 74 para
determinar si el vehículo ha llegado adelantado al final del tramo
11.
En el bloque de decisión 66, se compara el tiempo
que un vehículo 12 lleva de retraso para llegar a un TPR 20 con un
umbral predeterminado. El tiempo que un vehículo ha estado viajando
en un tramo 11 se compara con un tiempo de recorrido esperado del
tramo 11 para cada vehículo para determinar si el vehículo va
retrasada y en cuánto tiempo. El umbral se incrementa durante los
periodos en que una gran cantidad de vehículos utilizan la carretera
para evitar que se declare un incidente debido a congestiones
transitorias. Si el vehículo no va retrasado con un tiempo mayor al
del umbral, el procesamiento continúa en el bloque de decisión 68 en
el que se realiza una prueba para determinar si hay que procesar más
datos que representen vehículos 12 en el actual tramo 11.
El tiempo de retraso para el vehículo V_{i} se
calcula del modo siguiente. En cualquier tiempo determinado t_{c}
en la etapa 66, si un vehículo V_{i} no ha sido detectado por el
sensor corriente abajo que inicia el tramo S_{j+1}, dentro del
tiempo esperado de llegada Tiempo Esperado [V_{i},
S_{j}], el vehículo 12 se ha anotado inicialmente en una lista de
retrasados. Utilizando el tiempo actual y el momento en que el
vehículo 12 ha iniciado el tramo 11, se compara el tiempo que el
vehículo 12 está empleando actualmente para completar el tramo 11 se
compara con el tiempo que el vehículo 12 debería de haber empleado
para completar el tramo 11. Expresado como un porcentaje del tiempo
que el vehículo 12 debería de haber empleado para completar el tramo
11, el retraso del vehículo es el siguiente:
(Ecuación
1)Retraso [V_{i}, S_{j}, t_{c}] = \frac{t_{c}
- Tiempo \ Inicial [V_{i}, S_{j}] - Tiempo \ Esperado [V_{i},
S_{j}]}{Tiempo \ Esperado [V_{i}, S_{j}]} x
100%
en la
que
t_{c} = el tiempo actual UTC;
Tiempo Inicial [V_{i}, S_{j}] = tiempo en que
V_{i} ha entrado en el tramo que se inicia en S_{j}, y
Tiempo Esperado [V_{i}, S_{j}] = tiempo que
V_{i} debería de haber empleado para completar el tramo con el
sensor S_{j}.
Si el tiempo de retraso de un vehículo supera el
umbral predeterminado, se realizar una prueba en el bloque de
decisión 70 para determinar si el retraso del vehículo 12 excede un
tiempo de corte predeterminado. El tiempo de corte se mide
preferentemente empezando en el tiempo en que el vehículo 12 excede
el umbral de retraso en algo más que en el tiempo esperado de
llegada. Esto reduce la necesidad de aumentar artificialmente el
tiempo de corte predeterminado para un gran umbral de retraso.
El algoritmo puede incluir las estaciones de
servicio ubicadas en la carretera mediante el aumento de la muestra
para que se declare un incidente justo en estos tramos de la
autopista. La prueba en el bloque de decisión 70 puede no tener en
cuenta tiempos de recorrido de enlace ocasionalmente largos para
permitir las paradas en estaciones de servicio, averías, y paradas
para respetar la ley. Si el vehículo 12 no está retrasado después
del tiempo de corte, el recuento de vehículos con retraso se
incrementa en la etapa 72.
Después de que un vehículo se retrase en más de
un tiempo de corte predeterminado, preferentemente cinco minutos en
una forma de realización, se ignora para lo que resta del tramo 11
para evitar que se declare un incidente debido a que hay pocos
vehículos que se paran por alguna razón que no tiene nada que ver
con un incidente de tráfico. Este umbral de corte nominal se ajusta
durante el ajuste inicial del sistema para minimizar los incidentes
falsamente detectados.
El recuento de retrasos se disminuye en el número
de vehículos 12 que se ignoran para un tramo particular 11 cuando el
tiempo de retraso excede el umbral de corte. Asimismo, como que cada
vehículo con retraso se detecta mediante el lector en el final del
tramo actual 11, este vehículo no se contabiliza como vehículo con
retraso.
El sistema de detección de incidentes 100 se
diseña para detectar incidentes que originan la formación de una
cola, y no eventualidades tales como un simple vehículo que ha
sufrido una avería sin llegar a bloquear el tráfico. Cuando sucede
un incidente real, habrá una oleada continua de vehículos con
retraso que determinará un incidente como respuesta a la comparación
en el bloque de decisión 82 descrito a continuación.
En el bloque de decisión 74, se realiza una
prueba para ver si el vehículo 12 ha llegado adelantado tal como se
ha determinado en la etapa 56. Si el vehículo ha llegado adelantado,
el procesamiento continúa en el bloque de decisión 76, de lo
contrario la recogida de datos continúa en la etapa 40.
En el bloque de decisión 76, la diferencia entre
el tiempo de recorrido de enlace esperado y real de cualquier
vehículo que llega adelantado a un TPR 20 (referido como el tiempo
de llegada adelantado) se compara con un umbral predeterminado de
"tiempo de adelanto". El "tiempo de adelanto" en la etapa
76 es la diferencia entre el tiempo de llegada real y el tiempo de
llegada esperado. Esto se calcula en el momento de la llegada del
vehículo 12 y no cambia. Si el tiempo de llegada con adelanto para
un vehículo excede el umbral predeterminado, se efectúa una prueba
en el bloque de decisión 78 para considerar los vehículos que llegan
con adelanto durante algún intervalo de tiempo, por ejemplo durante
los últimos tres minutos.
El tiempo real máximo que el vehículo 12 necesita
para completar un tramo 11, y el tiempo para recorrer el enlace a la
velocidad permitida, se compara con el tiempo que el vehículo 12
debería haber necesitado para recorrer el tramo 11. Expresado como
un porcentaje del tiempo que el vehículo 12 debería haber necesitado
para recorrer el tramo 11, la diferencia entre el tiempo del
recorrido de enlace esperado y real para un vehículo viene dado
por:
Esta diferencia se utiliza para calcular el
tiempo de llegada con adelanto y se puede utilizar para calcular
histogramas de tiempos de llegada de vehículos. Si la correlación
AVI sucede en los RTC 26, sólo se envía periódicamente un histograma
del número de vehículos con retraso al TMC 34, no los datos para
cada vehículo individual. En la realización de correlación
distribuida, cada RTC envía información en cada transpondedor que
pasa su último sensor al siguiente RTC 26 circulación abajo. Los RTC
26 presentan la capacidad de comunicarse directamente entre sí.
El historial del tiempo de recorrido de enlace
real para vehículos y la diferencia a partir del tiempo de recorrido
esperado se puede almacenar por el sistema de detección de
incidentes 100. Esta información puede visualizarse por un operario
para ayudar en una detección de incidentes manual y se puede
utilizar para el ajustado fino del algoritmo automatizado. En lugar
de registrar los datos para cada vehículo que atraviesa el tramo 11,
se puede almacenar un resumen de histogramas.
El "ha llegado adelantado en el tiempo" en
la etapa 78 es la diferencia entre el tiempo de llegada real y el
tiempo en que se ha realizado la evaluación. Este tiempo aumenta en
las siguientes evaluaciones hasta que finalmente excede un tiempo de
corte. Para declarar un incidente basado en llegadas con adelanto,
preferentemente sólo se tienen en cuenta los vehículos que llegan
adelantados dentro del tiempo de corte (por ejemplo durante los tres
minutos previos). Resulta evidente que el tiempo de corte se puede
ajustar en función de la utilización y de la configuración del tramo
11 de carretera. Se realiza una lista de cada vehículo que llega con
adelanto y el tiempo en que ha llegado. Después de que un vehículo
ha estado en la lista durante un periodo superior al tiempo de
corte, preferentemente tres minutos, se suprime de la lista. Si el
vehículo ha llegado con adelanto y dentro del intervalo de corte,
entonces el recuento de vehículos que llegan con adelanto por encima
de un intervalo de tiempo ajustado se incrementa en la etapa 80.
El tiempo de los umbrales del tiempo de retraso y
del tiempo de adelanto se incrementa durante los períodos de gran
utilización de la carretera con todo tipo de vehículos para evitar
que se declare un incidente debido a las congestiones
transitorias.
Las pruebas para que se declare un incidente se
encuentran en los bloques de decisión 82 y 84. En el bloque de
decisión 82 el número de vehículos con retraso por encima de un
intervalo predeterminado se compara con un número mínimo de
vehículos (el umbral de muestra de retrasos). Si el recuento de
vehículos 12 con retraso es mayor que el umbral de muestra de
retrasos se declara un incidente en la etapa 86. Si el recuento de
retrasos no supera el umbral de muestra, se realiza una segunda
prueba en el bloque de decisión 84 para los vehículos 12 que llegan
con adelanto. Cuando se declara un incidente en un tramo 11 dado, la
lógica de detección se modifica para evitar falsas detecciones de
incidentes en los tramos 11 circulación arriba y circulación
abajo.
En el bloque de decisión 84, el número de
vehículos 12 que han llegado con adelanto a un TPR 20 por encima de
un intervalo predeterminado se compara con un número mínimo de
vehículos (el umbral de muestra de adelantados). Si el recuento de
vehículos 12 con retraso es mayor que el umbral de muestra de
adelantados se declara un incidente en la etapa 86. Si el recuento
de adelantados no excede el umbral de muestra de adelantados, los
recuentos de retrasados y adelantados se ponen a cero en la etapa 60
y la recogida de datos se repite en la etapa 62. Es evidente que se
puede detectar un incidente tanto en el procesador 32 de detección
de incidentes del TMC 34 como en el procesador 32' de detección de
incidentes del RTC 26.
Tanto los umbrales de muestra de retrasos como de
adelantos varían según la utilización actual de la carretera. Los
umbrales de muestra se incrementan durante los períodos de
utilización de la carretera con muchos vehículos AVI para evitar que
se declare un incidente basado en un porcentaje pequeño del tráfico
total. Los umbrales se incrementan durante los períodos de una gran
utilización de la carretera por todo tipo de vehículos para evitar
que se declare un incidente debido a las congestiones transitorias.
Los umbrales de tiempo se ajustan dinámicamente para variar por
tramos 11 y otras condiciones de tráfico. Por ejemplo, si por encima
de un intervalo reciente de cinco minutos el tráfico total por
carril en el inicio de un tramo 11 es menor a 100 vehículos, el
umbral de tiempo para vehículos que se retrasan se ajusta
preferentemente como un porcentaje del tiempo esperado igual al diez
por ciento. El umbral correspondiente para vehículos que llegan con
adelanto se expresa como un porcentaje negativo que se ajusta a
menos treinta por ciento. Cuando el tráfico por carril en el tramo
11 aumenta a más de 150 vehículos, el umbral de tiempo para
vehículos con retraso se incrementa al veinte por ciento y el umbral
de tiempo para los vehículos que llegan con adelanto se incrementa a
menos el cincuenta por ciento respectivamente. Tal como se ha
mencionado anteriormente, estos valores nominales iniciales se
ajustan para proporcionar pocas detecciones de incidentes
falsas.
El umbral de muestra de adelantos se selecciona
de modo proporcional al umbral de tiempo de adelanto seleccionado en
el que se requiere en poco tiempo muestras pequeñas para mantener la
misma tasa de detección de incidentes. Tiempos y muestras más
grandes incrementan el tiempo necesario para detectar un incidente,
pero reducen la tasa de falsas alarmas. El umbral de muestra de
adelantos se determina basándose en la tasa de detección de
incidentes y en la tasa de falsas alarmas requeridas. A
continuación, se calcula el umbral de tiempo apropiado. Finalmente,
los parámetros se ajustan según la experiencia de funcionamiento.
Los retrasos se calculan de una manera similar.
En una forma realización alternativa, se utiliza
el procesamiento distribuido en los RTC's para correlacionar los
datos. Los RTC's 26 pueden recuperar los datos almacenados en los
transpondedores 16 para utilizar la información recogida en un tramo
anterior. En esta forma de realización, los RTC 26 determinan el
número de vehículos dentro de una gama de tiempos de retraso como un
porcentaje de los tiempos de llegada esperados. Esta información se
transmite al TMC 34 periódicamente.
La utilización de la memoria del transpondedor 16
puede reducir la cantidad de datos que deben enviarse desde un RTC
26 al siguiente, así como incrementa el procesamiento en los RTC,
pero las mismas prestaciones se pueden lograr en un sistema con
transpondedores sin memoria de escritura si hay suficientes recursos
disponibles para la comunicación entre los RTC y el
procesamiento.
La ventaja del procesamiento distribuido consiste
en una reducción en el proceso y la transmisión de datos porque no
deben enviarse todos los datos AVI al TMC 34. De este modo se
ahorran recursos de procesamiento en el TMC 34. El RTC 26 crea un
histograma de vehículos actualmente con retraso. La Tabla I ilustra
un histograma generado por un RTC 26. Estos histogramas se
actualizan en una base periódica, preferentemente cada treinta
segundos y se envían al TMC 34. La primera entrada en la Tabla I
indica que en el momento de esta recogida de datos se había
calculado que había 80 vehículos que no habían llegado al final del
tramo 11 en el que están actualmente ubicados y que están retrasados
entre el 5% y el 10%. Por ejemplo, el vehículo 12_{k} presenta un
tiempo de recorrido esperado de 100 segundos para el tramo 11_{i}
y el transpondedor 16 del vehículo 12_{k} contiene datos que
indican que había entrado en el tramo 11_{i} en el tiempo UTC
12:00:00. Si el tiempo UTC actual es 12:01:46, el vehículo 12_{k}
ha estado recorriendo el tramo 11_{i} durante 106 segundos y
actualmente circula con un retraso de un 6%. Tal como se ha descrito
anteriormente el número de vehículos en cada intervalo de retrasos
de porcentajes de retrasos excluye preferentemente los vehículos con
retraso de más de 5 minutos. Si un vehículo 12 ha recorrido un tramo
durante 125 segundos y el tiempo esperado de recorrido era de 100
segundos, el vehículo 12 se debe de contar en el porcentaje
comprendido entre el 20% al
25%.
25%.
| Vehículos habitualmente retrasados | |
| Retraso en tiempo % | Número de Vehículos |
| 5% a 10% | 80 |
| 10% a 15% | 40 |
| 15% a 20% | 20 |
| 20% a 25% | 5 |
| ... | ... |
| >100% | 0 |
El sistema de detección de incidentes 100 también
puede funcionar cuando la carretera incluye enlaces de entrada,
enlaces de salida, tramos de carretera libres y de intercambio.
Para declarar un incidente en un tramo de
carretera que incluye un enlace de entrada, el umbral para vehículos
con retraso se incrementa preferentemente hasta el cuarenta por
ciento independientemente del flujo de tráfico.
Preferentemente, se debe de ubicar una barrera de
peaje 500 metros más allá de del inicio del punto de unión de cada
enlace de entrada para proporcionar datos actualizados de la
velocidad instantánea de cada vehículo AVI. En casos en los que esto
no es posible, un enlace de entrada debería estar seguido por dos
TPR 20 muy cercanos. Para el tramo de carretera entre los TPR 20, el
umbral para vehículos con retraso se debe incrementar hasta el 50% o
más sin tener en cuenta el flujo de tráfico para disminuir así la
probabilidad de que se declare un incidente falso debido a la
congestión provocada en el enlace de entrada. La proximidad de los
TPR 20 compensará la pérdida de prestaciones provocada por el
incremento del umbral. La detección de incidentes mediante el
recuento de vehículos con adelanto no se verá afectada por la
presencia de un enlace de entrada dentro de un tramo de carretera
11.
Se utiliza un algoritmo modificado para los
tramos 11 en los que hay un enlace de salida en una configuración en
la que los vehículos 12 pueden salir de la carretera sin ser
detectados. Para maximizar las prestaciones de detección, un TPR 20
se debe ubicar justo antes de cada enlace de salida para incrementar
el tramo de la carretera en que la línea de referencia del algoritmo
se puede utilizar y para acortar el tramo dentro del intercambio en
que se debe de utilizar el algoritmo modificado.
Debe destacarse que si un TPR 20 se puede colocar
en el enlace de salida, los vehículos 12 que salen pueden ser
detectados y el procedimiento descrito anteriormente se puede
utilizar para detectar incidentes reconociendo que los vehículos 12
detectados que salen de la carretera mediante el enlace de salida no
se retrasan al final normal del tramo 11.
Para declarar un incidente en un tramo de la
carretera que incluye un enlace de salida sin un TPR colocado en el
enlace de salida, se requiere preferentemente que el número de
vehículos que recorran el tramo en menos del tiempo permitido (el
umbral de tiempo del enlace de salida) respecto a un intervalo
previo de un minuto no exceda un umbral de recuento predeterminado.
Esta prueba sustituye la prueba de retraso descrita anteriormente.
Por ejemplo, si entre cincuenta y un centenar de vehículos inician
un tramo 11 en el intervalo de cinco minutos más reciente, la
llegada de tres vehículos dentro del período de un minuto al TPR 20
ubicado en el final del tramo anterior del enlace de salida
suprimiría la detección de un incidente en el final normal del tramo
11. Si son menos de tres vehículos los que llegan dentro del período
de un minuto, se declara un incidente.
En un ejemplo adicional, si doscientos cincuenta
vehículos 12 o un número mayor inicia el tramo 11 en el intervalo de
los últimos cinco minutos, la llegada de quince o más vehículos al
final del tramo 11 suprimiría la detección de un incidente. Si menos
de quince vehículos llegan en un periodo de un minuto, se declara un
incidente. Esto evita que se declare un incidente cuando un número
de vehículos razonable haya recorrido el tramo 11 en el que hay un
enlace de salida sin monitorizar dentro del tiempo permitido. Cuando
un vehículo 12 recorre un tramo 11, se considera que llega dentro
del tiempo permitido si se satisface la siguiente condición:
Diff [V_{i},
S_{j}] < Umbral de tiempo de enlace de
salida
en la
que
Diff[V_{i}, S_{j}] se deriva a partir
de la Ecuación 2; y
el umbral de tiempo de enlace de salida puede
variar por tramo.
La detección de un incidente mediante el recuento
de vehículos con adelanto no está afectado por un enlace de salida
en un tramo de la carretera excepto en que el umbral de muestra de
vehículos con adelanto para secciones de este tipo se reduce
ligeramente.
Para un intercambio típico con un enlace de
salida precedido por un TPR 20 y uno o dos enlaces de entrada
seguidos por una barrera de peaje, el algoritmo modificado y las
muestras tal como se han descrito anteriormente se utilizarán con un
umbral de tiempo del 40%.
Un tramo libre de la carretera es una sección en
la que no hay peajes para ningún vehículo. Se estima que el número
de vehículos 12 equipados con transpondedores 16 como un porcentaje
del número total de vehículos 12 (referidos como penetración AVI) es
posible que sea pequeño en un tramo libre. Asumiendo que hay un TPR
20 en el inicio de un tramo libre y que otro está cerca del final
del tramo, el algoritmo se utilizará preferentemente con un umbral
de tiempo del 80%. La lógica de detección de un incidente de
vehículo con adelanto debería inhabilitarse para el tramo de
carretera 11 inmediatamente a continuación del tramo libre para
evitar que se declare erróneamente un incidente como resultado de
una descongestión del tráfico.
Los umbrales descritos en los ejemplos
mencionados anteriormente únicamente son aplicables a una
configuración particular de carretera. Los valores umbral variarán
dependiendo de la configuración y de la capacidad de la carretera.
Los umbrales nominales se ajustan durante la puesta a punto inicial
del sistema para eliminar incidentes detectados falsamente.
Todas las publicaciones y referencias citadas en
la presente memoria hacen referencia a su totalidad.
Habiendo descrito las formas de realización
preferidas de la invención, resultará evidente para cualquier
experto en la materia que se pueden utilizar otras realizaciones que
incorporen las innovaciones descritas.
Claims (36)
1. Procedimiento para la detección de incidentes
en una carretera, que comprende las etapas siguientes no
ordenadas:
disponer de una pluralidad de lectores por
intervalos en la carretera para que lean datos identificados de modo
exclusivo a partir de cada uno de una pluralidad de vehículos;
correlacionar los datos con los datos leídos
previamente para obtener información de cada uno de la pluralidad de
vehículos;
determinar el número de vehículos afectados
potencialmente por incidentes en carretera; y
comparar el número de vehículos afectados
potencialmente por incidentes con un umbral de muestra.
2. Procedimiento según la reivindicación 1, en el
que la pluralidad de lectores comprende una pluralidad de lectores
de sondas de tráfico.
3. Procedimiento según la reivindicación 1, en el
que cada uno de la pluralidad de lectores está distanciada por lo
menos cinco kilómetros de un lector adyacente.
4. Procedimiento según la reivindicación 1, en el
que la información facilitada es por lo menos una de las
siguientes:
velocidad de un vehículo;
tiempo de recorrido esperado de un vehículo entre
dos lectores adyacentes; y
tiempo de llegada esperado de cada uno de la
pluralidad de vehículos a uno de la pluralidad de lectores.
5. Procedimiento según la reivindicación 1, en el
que la etapa de determinación del número de vehículos potencialmente
afectados por un incidente comprende además la etapa de
determinación del tiempo esperado para que cada uno de la pluralidad
de vehículos sea detectada por un lector particular de la pluralidad
de lectores.
6. Procedimiento según la reivindicación 5, en el
que la etapa de determinación del número de vehículos potencialmente
afectados por un incidente comprende además las etapas
siguientes:
determinar la cantidad de tiempo por la cual la
hora de cada vehículo sobrepasa la hora de detección prevista; y
comparar la cantidad de tiempo por la cual la
hora de cada vehículo sobrepasa el umbral determinado.
7. Procedimiento según la reivindicación 6, en el
que el umbral predeterminado se ajusta según la utilización de la
carretera.
8. Procedimiento según la reivindicación 5, en el
que la etapa de determinación del número de vehículos potencialmente
afectados por un incidente comprende además las etapas
siguientes:
determinar la cantidad de tiempo en que un
vehículo se adelanta con respecto al tiempo de detección esperado;
y
comparar la cantidad de tiempo en que cada
vehículo llega antes con respecto a un umbral predeterminado.
9. Procedimiento según la reivindicación 8, en el
que el umbral predeterminado se ajusta según la utilización de la
carretera.
10. Procedimiento según la reivindicación 1, que
comprende además la detección de un incidente como respuesta al
número de vehículos potencialmente afectados por un incidente que
sobrepasan el umbral de muestra predeterminado.
11. Procedimiento según la reivindicación 10, en
el que cada uno de los vehículos potencialmente afectados por un
incidente se retrasa en uno de la pluralidad de lectores.
12. Procedimiento según la reivindicación 10, en
el que cada uno de los vehículos potencialmente afectados por un
incidente ha llegado con adelanto a uno de la pluralidad de
lectores.
13. Procedimiento según la reivindicación 12, en
el que el número de vehículos potencialmente afectados por un
incidente se cuenta durante un intervalo predeterminado.
14. Procedimiento según la reivindicación 4, en
el que la hora prevista de llegada de las lecturas depende del tipo
de vehículo.
15. Procedimiento según la reivindicación 1, en
el que cada uno de la pluralidad de lectores comprende un lector
transpondedor.
16. Procedimiento según la reivindicación 1, en
el que cada pluralidad de lectores comprende un lector de placas de
matrícula.
17. Procedimiento según la reivindicación 1, en
el que una velocidad instantánea de cada uno de la pluralidad de
vehículos se determina mediante un sensor de barrera de peaje.
18. Procedimiento según la reivindicación 6, en
el que el tiempo esperado para cada uno de la pluralidad de
vehículos que deben ser detectados por el lector se calcula
mediante:
Velocidad
Esperada [V_{i}, S_{j}] = min (Velocidad \ Inicial [V_{i}, S_{j}],
Velocidad \ Alta
[S_{j}])
Velocidad
Esperada [V_{i}, S_{j}] = \frac{Longitud [S_{j}]}{Velocidad
\ Esperada [V_{i},
S_{i}]}
en la
que,
V_{i} es la velocidad de un vehículo que entra
en un tramo de carretera S_{j};
Tiempo Esperado [V_{i}, S_{j}] = tiempo
esperado para que V_{i} sea detectado;
Velocidad Inicial [V_{i}, S_{j}] = velocidad
inicial de V_{i} al principio del tramo S_{j};
Velocidad Esperada [V_{i}, S_{j}] = velocidad
esperada durante el tramo S_{j};
Velocidad Alta [S_{j}] = límite de velocidad
media permitida sobre el tramo que empieza en S_{j}; y
Longitud [S_{j}] = longitud del tramo que
empieza en S_{j}
19. Procedimiento según la reivindicación 18, en
el que un tiempo de retraso para el vehículo que no ha sido
detectado por el lector esperado dentro del tiempo esperado, se
calcula mediante:
Retraso[V_{i}, S_{j},
t_{c}] = \frac{t_{c} - Tiempo \ Inicial[V_{i}, S_{j}] -
Tiempo \ Esperado[V_{i}, S_{j}]}{Tiempo \
Esperado[V_{i}, S_{j}]} x
100%
en la
que,
Tiempo Inicial [V_{i}, S_{j}] = tiempo en que
V_{i} ha entrado en el tramo que se inicia en S_{j}.
20. Procedimiento según la reivindicación 18, en
el que una diferencia entre el tiempo de recorrido de unión previsto
y real para cada uno de la pluralidad de vehículos, se calcula
mediante:
en la
que
Tiempo Real [V_{i}, S_{j}] = tiempo real para
que V_{i} circule por el tramo S_{j}.
21. Procedimiento según la reivindicación 18, en
el que la velocidad inicial de V_{i} se calcula de la manera
siguiente:
Velocidad
Inicial [V_{i}, S_{j}] = velocidad \ media \ de \ V_{i} durante un
tramo
anterior.
22. Procedimiento según la reivindicación 18, en
el que la velocidad inicial de V_{i} se calcula de la manera
siguiente:
Velocidad
Inicial [V_{i}, S_{j}] = velocidad instantánea de V_{i} al
inicio de S_{j} medido con un sensor de velocidad de una barrera
de
peaje.
23. Procedimiento según la reivindicación 1, que
comprende además la etapa de declaración de un incidente como
respuesta a que el número de vehículos potencialmente afectados por
incidentes es mayor que el umbral de muestra.
24. Procedimiento según la reivindicación 1, que
comprende además la etapa de exclusión de cada vehículo, que se
retrasa por encima de un umbral de corte predeterminado medido a
partir del tiempo en que el vehículo se retrasa inicialmente, del
número de vehículos potencialmente afectados por incidentes.
25. Procedimiento según la reivindicación 1, que
comprende además la etapa de exclusión de cada vehículo que ha
llegado con adelanto al final del tramo de carretera por encima de
un umbral de corte predeterminado medido a partir del tiempo en que
el vehículo se ha adelantado inicialmente del número de vehículos
potencialmente afectados por incidentes.
26. Procedimiento según la reivindicación 1, que
comprende además la etapa de supresión de la detección de un
incidente en un tramo de la carretera en el que el número de
vehículos que abandonan el tramo de la carretera en un enlace de
salida durante un intervalo predeterminado de tiempo excede un
umbral predeterminado.
27. Procedimiento para la detección de incidentes
en una carretera que comprende las etapas siguientes no
ordenadas:
disponer una pluralidad de lectores de sondas de
tráfico por intervalos a lo largo de la carretera para la lectura de
un transpondedor instalado en un vehículo;
correlacionar las lecturas del transpondedor de
cada una de los vehículos de la pluralidad de vehículos y lecturas
esperadas de cada uno de la pluralidad de los vehículos en más de un
lector investigador del tráfico; y
detectar incidentes cuyo resultado es una
interrupción del flujo del tráfico.
28. Procedimiento según la reivindicación 27, que
comprende además la etapa de escritura de los datos de tiempo y
ubicación en el transpondedor de cada uno de la pluralidad de
vehículos.
29. Procedimiento según la reivindicación 27, que
comprende además la etapa de disposición de una pluralidad de
barreras de peaje en intervalos a lo largo de una carretera para la
lectura de un transpondedor ID dispuesto en cada una de una
pluralidad de vehículos para determinar la presencia de vehículos
que no presenten un transpondedor ID.
30. Sistema de detección de incidentes que
comprende:
un procesador del centro de gestión del tráfico
conectado a una red de datos;
una pluralidad de lectores de datos de vehículos
únicos conectado a dicha red de datos de tal modo que se leen los
datos identificados de modo exclusivo a partir de cada uno de los
vehículos de una pluralidad de vehículos;
un procesador de correlación, en el que dichos
datos identificados de modo exclusivo se correlacionan para obtener
un recuento de vehículos retrasados y de vehículos que llegan con
adelanto; y
un procesador de detección de incidentes.
31. Sistema según la reivindicación 30, en el que
dicha pluralidad de lectores de datos de vehículos únicos comprende
además:
una pluralidad de lectores de sondas de tráfico,
presentando cada uno de dichos lectores sondas de tráfico un lector
de identificación automática del vehículo; y
una pluralidad de barreras de peaje, presentando
cada una de dicha pluralidad de barreras de peaje un lector de
identificación de vehículos automático.
32. Sistema según la reivindicación 30, que
comprende además una pluralidad de dispositivos de recaudación de
peaje al lado de la carretera acoplados a dicha pluralidad de
barreras de peaje, a dicha pluralidad de lectores de sondas de
tráfico, y a dicho centro de gestión del tráfico, de tal modo que se
minimiza el volumen de datos transmitidos a dicho centro de gestión
del tráfico.
33. Sistema según la reivindicación 30, en el que
dicho procesador de correlación está conectado a dicho procesador
del centro de gestión del tráfico.
34. Sistema según la reivindicación 30, en el que
dicho procesador de correlación está conectado a dicho dispositivo
de recaudación de peaje al lado de la carretera.
\newpage
35. Sistema según la reivindicación 30, en el que
dicho procesador de incidentes está conectado a dicho procesador del
centro de gestión del tráfico.
36. Sistema según la reivindicación 30, en el que
dicho procesador de incidentes está conectado a dicho dispositivo de
recaudación de peaje al lado de la carretera.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7145475B2 (en) | 2000-03-15 | 2006-12-05 | Raytheon Company | Predictive automatic incident detection using automatic vehicle identification |
| WO2002059838A2 (en) | 2001-01-26 | 2002-08-01 | Raytheon Company | Vehicle trip determination system and method |
| NL1020387C2 (nl) * | 2002-04-15 | 2003-10-17 | Gatsometer Bv | Werkwijze voor het op afstand synchroniseren van een verkeersbewakingssyteem en daartoe uitgerust verkeersbewakingssysteem. |
| JP3748420B2 (ja) * | 2002-06-14 | 2006-02-22 | 松下電器産業株式会社 | ビーコンを用いたｆｃｄシステムと装置 |
| US7382277B2 (en) | 2003-02-12 | 2008-06-03 | Edward D. Ioli Trust | System for tracking suspicious vehicular activity |
| US7562123B2 (en) * | 2003-09-05 | 2009-07-14 | Palo Alto Research Center Incorporated | Systems and methods for distributed group formation and maintenance in geographically based networks |
| JP2005267505A (ja) * | 2004-03-22 | 2005-09-29 | Fujitsu Ltd | 交通管理システム |
| WO2006062483A1 (en) * | 2004-12-06 | 2006-06-15 | St Electronics (Info-Comm Systems) Pte. Ltd. | Method and system for intelligent traffic incident management |
| ITTO20050138A1 (it) | 2005-03-04 | 2006-09-05 | Fiat Ricerche | Sistema di valutazione della fluidita' del traffico stradale o autostradale e di predizione della formazione di code e rallentamenti |
| US7768427B2 (en) * | 2005-08-05 | 2010-08-03 | Image Sensign Systems, Inc. | Processor architecture for traffic sensor and method for obtaining and processing traffic data using same |
| DE102005055244A1 (de) * | 2005-11-19 | 2007-05-31 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren zur verkehrsdatenbasierten Unfallerkennung |
| JP4950596B2 (ja) * | 2006-08-18 | 2012-06-13 | クラリオン株式会社 | 予測交通情報生成方法、予測交通情報生成装置および交通情報表示端末 |
| DE102007012181A1 (de) * | 2007-03-14 | 2008-09-18 | Lochmüller, Roland | System und Verfahren zur Verkehrssteuerung und Unfallverhütung aus Positionsmeldungen von Satelliten-Navigationssystemen |
| US20090051568A1 (en) * | 2007-08-21 | 2009-02-26 | Kevin Michael Corry | Method and apparatus for traffic control using radio frequency identification tags |
| US9542843B2 (en) * | 2007-08-29 | 2017-01-10 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Personalized updating of digital navigation maps |
| DE102009010806A1 (de) * | 2009-02-27 | 2010-09-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Störfallerkennung auf einer Straßenstrecke |
| DE102009010812A1 (de) * | 2009-02-27 | 2010-09-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Störfallerkennung auf einer Straßenstrecke |
| US8368559B2 (en) * | 2009-08-26 | 2013-02-05 | Raytheon Company | Network of traffic behavior-monitoring unattended ground sensors (NeTBUGS) |
| US10527448B2 (en) * | 2010-03-24 | 2020-01-07 | Telenav, Inc. | Navigation system with traffic estimation using pipeline scheme mechanism and method of operation thereof |
| DE102010062025A1 (de) * | 2010-10-29 | 2012-05-03 | Siemens Aktiengesellschaft | System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke |
| US20120185111A1 (en) * | 2011-01-18 | 2012-07-19 | Control-Tec, Llc | Multiple-mode data acquisition system |
| US9373142B2 (en) | 2011-03-04 | 2016-06-21 | Digital Recognition Network, Inc. | Method and system for locating a mobile asset |
| CN102682601B (zh) * | 2012-05-04 | 2014-02-26 | 南京大学 | 基于优化svm的高速公路交通事件检测方法 |
| US20140254878A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Next Level Security Systems, Inc. | System and method for scanning vehicle license plates |
| US20140254866A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Next Level Security Systems, Inc. | Predictive analysis using vehicle license plate recognition |
| US20140254877A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Next Level Security Systems, Inc. | System and method for identifying a vehicle license plate |
| US9713078B2 (en) * | 2013-03-14 | 2017-07-18 | Veloxity, Inc. | System and method for determining mobile data quality over a network |
| GB201305131D0 (en) | 2013-03-20 | 2013-05-01 | Tomtom Dev Germany Gmbh | Methods and systems for detecting a closure of a navigable element |
| US9227641B2 (en) | 2013-05-03 | 2016-01-05 | Thales Canada Inc | Vehicle position determining system and method of using the same |
| US9207105B2 (en) | 2013-06-26 | 2015-12-08 | Globalfoundries U.S. 2 Llc | System and method for incident detection with spatiotemporal thresholds estimated via nonparametric quantile regression |
| US9240123B2 (en) | 2013-12-13 | 2016-01-19 | Here Global B.V. | Systems and methods for detecting road congestion and incidents in real time |
| CN103700253B (zh) * | 2013-12-25 | 2016-08-17 | 柳州市圣诺科技有限公司 | 一种基于视频识别的高速公路运行安全事件自动检测系统 |
| US9818154B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-11-14 | Blinker, Inc. | System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate |
| US9892337B1 (en) | 2014-06-27 | 2018-02-13 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a refinancing offer from an image |
| US9773184B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-09-26 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a broadcast radio service offer from an image |
| US9594971B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-14 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving listings of similar vehicles from an image |
| US9589202B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-07 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving an insurance quote from an image |
| US10579892B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-03-03 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for recovering license plate information from an image |
| US9779318B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-10-03 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for verifying vehicle ownership from an image |
| US10733471B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-08-04 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving recall information from an image |
| US9600733B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-21 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving car parts data from an image |
| US9760776B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-09-12 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for obtaining a vehicle history report from an image |
| US10515285B2 (en) | 2014-06-27 | 2019-12-24 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for blocking information from an image |
| US9558419B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-01-31 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a location of a vehicle service center from an image |
| US9754171B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-09-05 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving vehicle information from an image and posting the vehicle information to a website |
| US9607236B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-28 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for providing loan verification from an image |
| US10867327B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-12-15 | Blinker, Inc. | System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate |
| US10572758B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-02-25 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a financing offer from an image |
| US9563814B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-02-07 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for recovering a vehicle identification number from an image |
| US10540564B2 (en) | 2014-06-27 | 2020-01-21 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for identifying vehicle information from an image |
| US9589201B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-07 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for recovering a vehicle value from an image |
| US9286797B1 (en) | 2015-01-09 | 2016-03-15 | International Business Machines Corporation | Traffic incident location identification |
| CN104809878B (zh) * | 2015-05-14 | 2017-03-22 | 重庆大学 | 利用公交车gps数据检测城市道路交通异常状态的方法 |
| US10395183B2 (en) | 2016-03-15 | 2019-08-27 | Nec Corporation | Real-time filtering of digital data sources for traffic control centers |
| RU2666333C1 (ru) * | 2017-04-04 | 2018-09-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способы определения параметра ошибки расчета пользовательского трафика, который связан с расчетными условиями дорожного трафика |
| CN107248296B (zh) * | 2017-07-13 | 2020-04-24 | 南京航空航天大学 | 一种基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法 |
| JP7348773B2 (ja) * | 2019-08-22 | 2023-09-21 | 株式会社日立製作所 | 交通流制御システム、交通流制御プログラム、交通流制御方法、および走行制御装置 |
| CN115100846B (zh) * | 2022-05-09 | 2024-04-30 | 山东金宇信息科技集团有限公司 | 一种隧道内的道路事故预测方法、设备及介质 |
Family Cites Families (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4555618A (en) * | 1983-06-02 | 1985-11-26 | R L Associates | Method and means for collecting highway tolls |
| GB8404562D0 (en) | 1984-02-21 | 1984-03-28 | Plessey Co Plc | Data capture system |
| FR2625396B1 (fr) * | 1987-12-23 | 1990-06-01 | Europ Agence Spatiale | Procede et dispositif pour determiner la position du centre d'un signal lumineux recu dans un detecteur a mosaique a couplage de charges |
| JPH01319898A (ja) * | 1988-06-21 | 1989-12-26 | Mitsubishi Electric Corp | 料金徴収装置 |
| US5289183A (en) * | 1992-06-19 | 1994-02-22 | At/Comm Incorporated | Traffic monitoring and management method and apparatus |
| US5253162A (en) * | 1990-05-17 | 1993-10-12 | At/Comm, Incorporated | Shielding field method and apparatus |
| JP2543235B2 (ja) * | 1990-06-29 | 1996-10-16 | 松下電器産業株式会社 | Ｉｃカ―ドアダプタ |
| US5310999A (en) * | 1992-07-02 | 1994-05-10 | At&T Bell Laboratories | Secure toll collection system for moving vehicles |
| US5227803A (en) * | 1992-07-22 | 1993-07-13 | Hughes Aircraft Company | Transponder location and tracking system and method |
| US5498038A (en) * | 1993-02-16 | 1996-03-12 | Marvin Lumber And Cedar Co. | Multi-point door lock system |
| US6109525A (en) * | 1993-05-28 | 2000-08-29 | Saab-Scania Combitech Akitiebolag | Method and device for registering vehicles in a road toll facility |
| DE4322188C1 (de) | 1993-07-03 | 1995-01-12 | Ant Nachrichtentech | Anordnung zum Austauschen von Daten zwischen beweglichen Objekten und Feststationen |
| US5801943A (en) * | 1993-07-23 | 1998-09-01 | Condition Monitoring Systems | Traffic surveillance and simulation apparatus |
| US5696503A (en) * | 1993-07-23 | 1997-12-09 | Condition Monitoring Systems, Inc. | Wide area traffic surveillance using a multisensor tracking system |
| US5485520A (en) * | 1993-10-07 | 1996-01-16 | Amtech Corporation | Automatic real-time highway toll collection from moving vehicles |
| CA2135240A1 (en) * | 1993-12-01 | 1995-06-02 | James F. Frazier | Automated license plate locator and reader |
| DE4408547A1 (de) * | 1994-03-14 | 1995-10-12 | Siemens Ag | Verfahren zur Verkehrserfassung und Verkehrssituationserkennung auf Autostraßen, vorzugsweise Autobahnen |
| JPH07254099A (ja) * | 1994-03-16 | 1995-10-03 | Toshiba Corp | 道路交通における突発事象検出装置 |
| JP2891136B2 (ja) * | 1994-07-19 | 1999-05-17 | 株式会社デンソー | 自動料金徴収システムの車載機 |
| DE59602517D1 (de) * | 1995-04-28 | 1999-09-02 | Inform Inst Operations Res & M | Verfahren zur Störungserkennung im Strassenverkehr |
| JP3134735B2 (ja) * | 1995-10-06 | 2001-02-13 | トヨタ自動車株式会社 | 移動体用通信制御方法 |
| US6111523A (en) * | 1995-11-20 | 2000-08-29 | American Traffic Systems, Inc. | Method and apparatus for photographing traffic in an intersection |
| JP3183137B2 (ja) | 1995-12-12 | 2001-07-03 | トヨタ自動車株式会社 | 通行車両特定システム |
| JP3298416B2 (ja) * | 1996-07-01 | 2002-07-02 | 株式会社デンソー | 有料道路の料金徴収システムおよび有料道路の料金徴収システム用車載機ならびに有料道路の料金徴収システム用コントローラ |
| US5948038A (en) * | 1996-07-31 | 1999-09-07 | American Traffic Systems, Inc. | Traffic violation processing system |
| JPH10164843A (ja) * | 1996-12-02 | 1998-06-19 | Toshiba Corp | 電力変換装置 |
| US6140941A (en) * | 1997-01-17 | 2000-10-31 | Raytheon Company | Open road cashless toll collection system and method using transponders and cameras to track vehicles |
| KR100234987B1 (ko) * | 1997-08-20 | 1999-12-15 | 윤종용 | 고속도로의 구간별 주행 시간 안내 시스템 |
| EP0903916A3 (de) * | 1997-09-19 | 2004-04-07 | Vodafone Holding GmbH | Verfahren zur Rufnummernzuweisung und Anordnung zur Durchführung des Verfahrens |
| SE510080C2 (sv) | 1997-12-22 | 1999-04-19 | Combitech Traffic Syst Ab | Metod för automatisk debitering av tullar för fordon |
| JP2000057483A (ja) * | 1998-08-07 | 2000-02-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体 |
| US6177885B1 (en) * | 1998-11-03 | 2001-01-23 | Esco Electronics, Inc. | System and method for detecting traffic anomalies |
| US6449555B1 (en) * | 1999-03-05 | 2002-09-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Run time information arithmetic operation apparatus |
| US7145475B2 (en) | 2000-03-15 | 2006-12-05 | Raytheon Company | Predictive automatic incident detection using automatic vehicle identification |
| WO2002059838A2 (en) * | 2001-01-26 | 2002-08-01 | Raytheon Company | Vehicle trip determination system and method |
-
2001
- 2001-03-14 US US09/805,849 patent/US7145475B2/en not_active Expired - Lifetime
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