干道交通状态识别及演变机理研究

摘要：

为减少城市交通拥挤、避免交通瘫痪、保障出行安全,在综合分析交通信息采集技术、交通状态识别、交通状态演变研究现状的基础上,对干道交通状态识别及演变机理进行分析,建立适用于精细化交通管控的城市道路交通状态识别及预测框架,主要包括基于深度学习结合视频跟踪算法提取交通参数、基于路段单元运用堆叠式稀疏自编码结合 K-均值聚类对车道和路段交通状态进行精准判别、基于 LSTM循环神经网络与 3D-CNN 卷积神经网络对交通状态进行预测;最后提出干道交通状态识别与预测面临的挑战和研究方向.

关键词：公路交通、干线道路、交通状态识别、交通状态预测、深度学习、视频检测、精细化管控

分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目;重庆市科委基础前沿研究专项;城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室开放课题项目;重庆市技术创新与应用示范项目;山地城市交通系统与安全重点实验室开放基金;重庆市高校优秀人才支持计划项目

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：36-41