刘云翔，贾　璐，朱　萍

(上海应用技术学院 计算机科学与信息工程学院,上海　201418)



基于车载电子标签数据的单交叉口状态判别研究

刘云翔，贾璐，朱萍

(上海应用技术学院 计算机科学与信息工程学院,上海201418)

基于目前交叉口状态判别存在设备安装复杂度高，判别准确率低，受环境影响大、无法识别具体车辆等问题，提出基于车载电子标签数据的交叉口状态判别方法;通过简化模型，以两相位单交叉口为例，选择的参数为流量，交通密度，停车数量;最后经VISSIM交通仿真软件的二次开发，模拟车载电子标签运行环境，通过对比仿真试验所得与专家观察分析所得，相似度高达90%以上;证明该方法在克服以往方法缺陷的基础上可有效判别交叉口状态。

智能交通；交通流量；交通密度；停车数量；状态判别

Shanghai201418,China)

0　引言

城市的发展与道路交通状态息息相关，道路交通拥挤状态是指交通流的总体运行状况，是用各区间的交通参数所表示的交通流状态，包括宏观路网交通状态、微观路段和交叉口交通状态。交通状态的判别可以为交通的控制与诱导做好准备。而由于交通的复杂性，变化性等特点给道路交通状态判别[1-2]带来一定的困难，至今交通状态的判别没有明确的标准。一般对于交通判别有两种，一是人工被动判别，一是自动主动判别。近年来，随着技术的发展，越来越倾向于主动判别，主动判别有基于固定检测器、移动监测器、多源检测器等方法。各自有相应的算法，没有一种算法的绩效完全优于其他算法。……