交通信息主要采集技术综述

交通信息集成与综合服务关键技术研究与应用——张遂征王艳辉吴旭包勇强张可交通信息集成与综合服务关键技术研究与应用*——课题一成果综述张遂征1’2王艳辉3吴旭2包勇强4张可5(1．中国智能交通协会北京100070；2．北京宏德信智源信息技术有限公司北京100036；3．北京交通大学交通智能系统与安全技术工程中心北京100044；4．公安部交通管理科学研究所江苏无锡214151；5．交通运输部公路科学研究所北京100088)摘要概要总结了国家“十一五”科技支撑计划“交通安全信息集成、分析及平台构建技术开发与示范应用”课题的研究成果，介绍了课题在跨部门交通安全信息需求、异构系统可信接入与安全控制、分布式异构信息系统互操作、交通安全综合分析与评估、信息与应用资源状态监控管理等方面理论与技术研究和应用情况，通过交通安全信息集成管理与应用服务平台的构建、应用与课题研究成果验证，表明课题研究成果达到了预期目标，并为异构信息系统互联、跨行业业务协同、交通安全统一服务等奠定了良好的技术基础。

关键词系统互联；信息集成；跨域安全控制；互操作；交通安全评估；运行状态监控中图分类号：U491文献标志码：A doi：10．3963／j．i ss n1674—4861．2013．01．002O引言“交通安全信息集成、分析及平台构建技术开发与示范应用”是国家“十一五”科技支撑计划项目“重特大道路交通事故综合预防与处置集成技术开发与示范应用”的课题之一。

针对我国交通安全管理面临的现有业务应用条块分割、业务数据资源未能进行充分整合、部门问数据不共享、数据资源缺乏综合分析与应用等问题，确定课题的研究目标是：充分利用公安、交通各部门现有的交通安全相关资源，研究构建物理上分设、逻辑上根据应用功能各自集中的数据交互代理，为实现跨部门的交通安全信息共享交换奠定技术基础；充分利用社会各方面已形成的交通安全信息资源，研究构建交通安全信息集成管理与应用服务平台，为实现更大范围的交通安全信息的综合应用与服务奠定技术基础。

交通标示识别技术综述
交通标识识别技术是指利用计算机视觉和图像处理技术，对道路上的交通标识进行自动识别的一种技术。

它可以帮助驾驶员准确识别和理解道路上的交通标识，从而提高驾驶安全性。

交通标识识别技术的主要方法包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。

通过摄像机等设备采集道路交通标识的图像，然后将图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、噪声过滤等，以提高后续处理的效果。

接下来，通过特征提取算法，提取图像中的关键特征，例如颜色、形状、纹理等。

利用分类识别算法，对提取到的特征进行分类，从而实现对交通标识的自动识别。

目前，交通标识识别技术已经在交通领域得到了广泛应用。

在智能交通系统中，交通标识识别技术可以用于自动驾驶车辆的道路辅助系统，帮助车辆自动识别并遵守交通标志的规定；在交通管理中，可以利用交通标识识别技术对违法行为进行监控和处罚；在智能交通信号灯控制中，可以通过识别交通标识来根据实际交通情况动态调整信号灯的时间。

交通标识识别技术面临着一些挑战。

由于道路环境的复杂性，包括光照条件、天气状况、遮挡物等都会对图像的质量和特征提取造成影响，因此如何处理这些干扰因素是一个难点。

不同的交通标识形状、颜色、大小各不相同，因此如何设计有效的特征提取和分类算法，以适应不同的交通标识变化也是一个挑战。

交通标识识别技术的实时性要求较高，需要在短时间内对图像进行处理和识别，因此算法的计算效率也是一个考虑因素。

交通标识识别技术在提高道路安全、优化交通管理和促进智能交通发展等方面具有很大的潜力。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，交通标识识别技术也会越来越成熟和智能化，为交通行业带来更多的便利和效益。

交通文献综述范文（精选）引言：交通是现代社会的重要组成部分，对社会经济发展和人们生活起着至关重要的作用。

随着城市化进程和汽车拥有量的增加，交通拥堵、交通安全和环境污染等问题也逐渐凸显出来。

为了解决这些问题，许多学者对交通领域进行了深入研究，提出了许多有价值的理论和方法。

本文将对近年来的交通文献进行综述，以期为进一步研究提供参考。

一、交通拥堵问题交通拥堵是城市化进程中不可避免的问题之一、许多学者在交通拥堵问题上进行了广泛的研究。

例如，张三等人（2024）提出了一种基于数据挖掘的交通拥堵预测方法，通过分析历史交通数据，预测未来交通拥堵情况。

李四等人（2024）则提出了一种基于智能交通系统的交通拥堵解决方案，通过智能化交通信号控制和出行路线推荐等手段，缓解交通拥堵问题。

二、交通安全问题交通安全是交通领域的重要研究方向之一、许多学者对交通事故的发生机理和防范措施进行了深入研究。

王五等人（2024）通过分析交通事故的影响因素，提出了一种基于机器学习的交通事故预测模型，可以提前预测交通事故的发生概率，从而采取相应的防范措施。

赵六等人（2024）则研究了交通事故的空间分布特征，通过分析交通事故的空间分布规律，提出了一种基于空间信息的交通安全管理方案。

三、交通环境污染问题随着汽车拥有量的增加，交通环境污染问题日益严重。

许多学者对交通环境污染问题进行了研究，并提出了相应的解决方案。

刘七等人（2024）通过分析交通尾气排放的影响因素，提出了一种基于尾气排放模型的交通环境污染预测方法，可以预测交通尾气排放对环境的影响程度。

孙八等人（2024）则研究了城市交通规划对交通环境污染的影响，通过优化交通规划，减少交通拥堵和尾气排放，改善交通环境质量。

结论：交通领域是一个复杂的系统工程，涉及到交通流理论、交通规划、交通控制等多个方面。

近年来，许多学者对交通领域进行了广泛的研究，提出了许多有价值的理论和方法。

本文对近年来的交通文献进行了综述，主要涵盖了交通拥堵问题、交通安全问题和交通环境污染问题。

交通冲突采集与界定方法的综述摘要：分析国内外交通冲突的研究现状，将传统的交通冲突观测和界定方法与计算机视觉技术对比，总结出传统技术的局限性以及基于计算机视觉识别技术的可行性。

并针对当前交通冲突数据采集和界定方法的不足，将交通数据采集与界定方法与先进科技相结合，最终达到快捷、精确、节能的目的。

关键词：交通冲突；计算机视觉识别技术中图分类号：U491.1由于交通冲突具有短暂性和不易捕捉的特点，导致其采集以及界定出现了瓶颈，该技术研究进展缓慢。

为了该技术能够得到长远的应用与发展，需找到一种能够对交通冲突类型进行快、准，高效的判别方法来辅助交通冲突技术的研究。

1交通冲突的概述两个或以上交通参与者在同一空间或时间上相互靠近，如果其中的任一方出现非正常交通驾驶行为，导致发生碰撞，这种现象称为交通冲突。

2交通冲突观测法传统的交通冲突观测方法有两种，它们分别是人工现场观测法和录像观测法。

这两种方法应用比较广泛，在传统的基础数据采集方面起到不可或缺的重要地位。

2.1人工现场观测由交通部出版的《交通冲突技术安全运行用户手册》可知，依据人工现场观测法的特点将交通冲突发生过程描述为以下四个阶段。

①第一辆车首先发生不安全行为；②第二辆车处在可能发生碰撞的临界状态；③驾驶员采取避险措施；④两车继续行驶通过冲突区域。

2.2录像观测首先对所要观测的交叉口进行录像，然后由专业人员对录像资料进行观察研究、分析讨论，最终确定冲突数。

该法在一定程度上解决了人工现场观测时受外界或主观因素影响，但受观测设备的精度限制，测量的数据与实际值存在误差。

同时也未能从本质上解决测量效率问题。

2.3计算机视觉技术所谓计算机视觉技术主要是利用高清晰度的摄像机以及电子图像等设备对路况以及所要观测的目标进行识别、跟踪以及测量等过程。

继而利用相关图像技术对收取到的视觉信息进行相应的处理，然后通过三维成像达到电子信息观察技术[1]。

传统的测量方法存在弊端，不能满足目前人们的测量需求，在一定程度上阻碍了交通冲突的发展和应用。

基于GIS的城市交通拥堵分析技术研究综述城市交通拥堵一直是城市发展面临的严重问题之一。

为了改善城市交通状况，提高交通效率，基于地理信息系统（GIS）的城市交通拥堵分析技术应运而生。

本文将对该技术进行综述，以探讨其在交通规划和管理方面的应用。

首先，我们需要了解什么是地理信息系统（GIS）。

地理信息系统是一种结合地理学和计算机科学的技术，用于收集、管理、分析地理数据。

通过使用GIS，我们能够将不同类型的地理数据进行整合和分析，从而得出针对特定地理区域的详细信息。

在城市交通拥堵分析中，GIS技术可以帮助我们收集和整理与交通拥堵相关的数据，如道路网络、交通流量、车速、道路建设等。

通过将这些数据与地理信息系统进行整合，我们可以对城市的交通状况进行全面的分析和评估。

首先，GIS技术可以帮助我们识别交通拥堵热点区域。

通过收集交通流量和车速等信息，我们可以在地图上显示交通流量密集的区域和交通速度较慢的交通瓶颈区域。

这有助于城市规划者和交通管理者了解哪些区域需要采取措施来改善交通状况，比如修建新的道路、疏导交通等。

其次，GIS技术可以帮助我们预测未来的交通拥堵状况。

通过收集历史交通数据和其他相关数据，我们可以使用GIS模型来预测未来的交通流量和拥堵情况。

这有助于交通管理者制定更有效的交通规划和交通疏导策略，以减轻将来的交通拥堵问题。

此外，GIS技术还可以帮助我们优化交通路径规划。

在现代交通导航系统中，使用GIS技术可以提供实时的交通信息，如当前的交通状况、最佳路径和交通事故等。

这使得司机能够选择最佳路径，避免交通拥堵和延误。

除了城市交通规划和管理，GIS技术还可以在其他领域进行应用。

例如，在应急管理方面，通过使用GIS技术，我们可以对交通拥堵进行监控和预警，及时采取措施应对突发事件。

此外，在交通研究和决策制定方面，GIS技术也可以帮助我们准确分析和评估不同交通政策的影响，以支持决策的制定。

尽管基于GIS的城市交通拥堵分析技术已经取得了许多成果，但仍面临一些挑战。

智能交通系统技术综述随着全球城市化进程不断加快，城市交通问题越来越突出。

智能交通系统作为交通管理和运营领域的重要技术手段，以其快捷、高效、安全、环保的特点，逐渐得到各国政府和企业的广泛关注。

本文将对智能交通系统技术进行综述。

一、智能交通系统概述智能交通系统是指将现代信息技术与交通运输管理领域相结合的一种综合应用系统。

其核心是通过网络和信息技术来实现交通管理、控制、智能服务和信息化运营，提高交通系统的效率、安全和环保水平。

智能交通系统包括智能交通控制系统、智能交通信息服务系统、智能交通安全监控系统等模块。

其中，智能交通控制系统主要负责交通信号灯、路网调度等方面的智能控制；智能交通信息服务系统提供实时交通信息查询、导航、路况预测等服务；智能交通安全监控系统则通过视频监控、人脸识别等技术手段来确保交通安全。

二、智能交通系统技术综述1.智能交通感知技术智能交通感知技术是智能交通系统中最为核心的技术领域，主要包括车辆检测、车牌识别、人脸识别、视频监控等。

目前，智能交通感知技术已经逐渐发展成为一种包括网络视频、图像识别、机器学习等多种技术手段的综合应用技术。

2.智能交通模型与算法智能交通模型与算法在智能交通系统中起着至关重要的作用，主要包括流量模型、信号控制算法、路径规划算法等。

通过精细化的交通模型和智能化的交通控制算法，可以实现交通流量优化、路况预测、绿波带等功能，从而提高交通效率。

3.智能交通信息管理系统智能交通信息管理系统是对智能交通系统的信息管理、建模和分析的系统，主要包括数据采集、数据预处理、分析建模、可视化等。

通过智能交通信息管理系统，可以实现精准的路况分析、热点分析、数据挖掘等功能，从而更好地服务于交通管理决策。

4.智能交通应用系统智能交通应用系统是指将智能交通技术应用于日常出行和交通运营领域的所有系统，包括交通导航、车辆定位、电子收费等。

通过智能化的交通应用系统，可以实现更加便捷、高效、安全的交通出行。

AI辅助智能交通系统的研究综述智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用先进的信息和通信技术，通过对交通运行过程中产生的大量数据进行采集、处理和分析，实现交通管理、交通预测、交通控制以及交通信息服务等功能的一种交通管理系统。

随着人工智能技术的不断发展，人工智能被广泛应用于智能交通系统中，为交通运行提供了更精准的预测和更高效的管理。

一、智能交通系统的需求传统的交通管理方式面临诸多挑战，包括交通拥堵、交通事故、环境污染等问题。

而智能交通系统的引入可以为这些问题提供解决方案。

智能交通系统通过对交通数据进行实时监测和分析，能够提供交通拥堵状况的预测以及实时的交通指导，从而帮助车辆选择最佳的行驶路线，减少交通拥堵和行程时间。

此外，智能交通系统还可以利用人工智能技术实现交通事故的预测和预警功能，及时发现交通安全隐患，减少交通事故的发生。

同时，智能交通系统还可以优化交通信号灯的控制，分配交通资源，提高交通效率，减少能源消耗和环境污染。

二、人工智能在智能交通系统中的应用1. 交通预测与拥堵管理人工智能技术可以通过对交通数据进行实时分析，预测交通拥堵情况，并且提供最佳的交通指导。

通过深度学习等算法，智能交通系统能够识别和学习交通数据的模式，并根据历史数据和实时数据进行交通拥堵的预测和预警。

这样一来，车辆可以通过智能导航系统选择避开拥堵路段，减少行程时间和油耗。

2. 交通事故预测和预警智能交通系统可以通过机器学习等人工智能技术，对交通数据进行分析，提前发现潜在的交通事故隐患。

通过对历史交通数据和现场监控数据的比对和分析，系统可以识别交通事故发生的概率和可能性，并提供实时的交通事故预警信息，帮助驾驶员和交警采取相应措施，减少交通事故的发生率。

3. 交通信号灯优化控制利用人工智能技术，智能交通系统可以实现交通信号灯的智能化控制。

通过对交通数据的实时监控和分析，系统可以根据车流量和路况变化，动态调整信号灯的配时方案，以优化交通信号灯的控制效果。

智能交通系统文献综述和参考文献从当前情况和市场前景来看，基于视觉的车辆检测越来越受到人们的重视，不管是国内还是国外，都有大批的人参与到这方面的研究中来，并且，已经取得了许多含量高且实用的成果。

1 国外研究现状上世纪60年代开始[3]，国外的一些发达国家就已经开始了智能交通系统（Itelligent Transport System, ITS）的相关研究，尤其是美国，在这方面的研究最为先进。

美国智能交通系统的研究开始于20世纪60年代末，1990年，美国运输部就成立了智能化的车辆道路系统（WHS）组织。

1995年，美国着手开发全国统一的ITS体系结构，到1997年一月份的时候就发布了美国国家ITS体系结构的第一个版本，经过一年多的试用和维护，于1998年又发布了全国ITS体系结构第二个版本。

XX年，美国召集了智能交通系统领域里面的260名专家来共同讨论智能交通的研究发展问题，同时制定了从XX年到XX年十年间的智能交通系统的发展总体规划，根据这个规划，美国政府携手私人公司共同投资XX亿美元来在全国范围内打造一个完整的ITS，其中包括两个方面，一个是智能交通的基础结构，一个是智能车辆系统，同时智能交通系统逐步融入交通规划中，各种成果逐步应用其中，从现在来看，已经取得了巨大的成果，大大地提高了美国的交通系统的智能程度。

目前，美国依然在大刀阔斧地进行ITS的发展，不仅加大研发力度，参加研发的公司就超过600家，其中包括国防工业和航空等行业的众多大公司，而且更加积极促进研发成果的应用，形成大规模的ITS产业。

28826除了美国外，其他的发达国家也不甘落后。

1986年[4]，由19个欧洲国家和众多研究机构及汽车制造厂商联合制定了“尤里卡”（EUREKA）联合研究开发计划，并参与PROMETHEUS 项目，目的在于建立跨欧洲的智能道路网，开发智能道路以及驾驶系统，车辆智能导航和通讯系统，交通信息预测系统等，规划并且研究出了一些智能车辆模型和智能交通系统的整体解决方案。

智能交通系统技术综述智能交通系统是一种将智能化和信息化技术应用于交通运输系统的综合性系统。

它是一种完整的交通系统，包括车辆、驾驶员和道路等，可以使交通运输更智能、更安全、更高效，并对交通运输的全面管理起到很好的作用。

本文将从车辆、驾驶员和道路等角度给出智能交通系统技术的综述。

一、车辆智能交通系统技术车辆智能交通系统技术，是在汽车和交通工具上进行各种计算机网络技术的应用，以提高交通安全和运行效率。

主要技术包括：1.车载传感器技术车载传感器技术是一种针对车载环境进行实时监测的技术。

它可以监测车辆行驶的实时位置、速度、加速度和各种物理参数，并将这些信息及时传输到中央服务器，提供给道路管理和车辆监控等部门。

2.车载网络通信技术车载网络通信技术是指将车辆和交通系统进行联网通信，以实现实时通信和数据传输。

通过车辆内置的无线网络连接设备，在车辆内部建立一个局域网，通过Internet将车辆数据传输到云端服务器，并完成车辆命令下发和控制等功能。

3.自动驾驶技术自动驾驶技术是最近几年车载科技领域一个十分重要的一部分。

它可以实现车辆的自主导航，并对周围的环境、人员等进行全方位的监测和分析。

这个技术可以降低人为驾驶对安全驾驶的影响，提高交通安全系数。

二、驾驶员智能交通系统技术驾驶员智能交通系统技术是指运用各种科技手段帮助驾驶员提高驾驶水平、提高交通安全和缓解驾驶员的不适情绪。

主要技术包括：1.驾驶员状态监测技术驾驶员状态监测技术是一种通过身体传感器、摄像头和声音传感器等多种传感器分析监测驾驶员的状态、疲劳等情况，为驾驶员提供警示。

它不仅可以降低驾驶员的疲劳程度，保证驾驶员健康和安全，也可以提高道路安全系数。

2.驾驶辅助技术驾驶辅助技术是指帮助驾驶员更好地控制车辆、更好地识别周围环境。

常见的驾驶辅助技术包括自动泊车、车道偏离警告、盲区监控和周围环境监测等。

这些技术可以提高驾驶员的安全系数，保证道路安全，对于驾驶员不熟悉的道路，也尤为有用。

交通信息采集技术综述摘要：我们都知道，准确的交通信息采集是智能交通系统的基石。

如何获得准确、实时的交通信息对ITS的应用效果起着至关重要的作用。

而交通信息的采集又分为静态交通信息采集与动态交通信息采集。

因此本文将分类介绍这两种交通信息所对应的采集技术，其中着重介绍动态交通信息技术采集，分析它们的优缺点与适用场所，并对交通信息采集技术的未来发展做出合理展望。

关键词：交通信息；采集技术；智能交通系统；动态；静态；Abstract:As we all know, the accurate traffic information collection is the foundation of Intelligent Transport System. How to obtain accurate and real-time traffic information plays an important role in ITS application. The traffic information collection is divided into two parts: static traffic information acquisition and dynamic traffic information collection. So this article will introduce classification of these two kinds of traffic information collection technology, which mainly focuses on dynamic traffic information collection, analysis the advantages and disadvantages of them and scope of application. Also, make reasonable forecast of the future development of traffic information collection technology.Key Words: traffic information; technology of collection; Intelligent Transport System; static; dynamic;引言20 世纪90 年代以来，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）得到了飞速发展，并日益成为提高运输效率、改善行车安全、减少空气污染的重要途径。

交通标示识别技术综述交通标示识别技术是近年来备受关注的一项重要技术领域，它利用计算机视觉和图像处理技术，可以识别各种道路上的交通标示，包括道路标线、交通信号灯、交警手势、标示牌等。

这项技术能够提高车辆驾驶的安全性和便利性，为智能交通系统的发展提供了强大支持。

本文将就交通标示识别技术的发展历程、技术原理、应用场景和未来发展进行综述，希望对读者能够有更深入的了解。

一、发展历程交通标示识别技术源于计算机视觉和图像处理技术的发展。

20世纪80年代，计算机视觉技术开始逐渐成熟，研究者们开始尝试将计算机视觉应用到交通标示识别领域。

最初的交通标示识别技术主要通过特定颜色的识别来完成，但这种方法受到环境光线和背景色的影响较大，所以准确率并不高。

随着计算机处理能力的提升和图像处理算法的改进，交通标示识别技术取得了长足的进步。

2000年后，随着深度学习技术的兴起，交通标示识别技术迎来了新的发展机遇。

深度学习技术能够通过大规模数据的训练，提取图像中的高级特征，从而实现更精准的标示识别。

随着车载摄像头、激光雷达等传感器设备的普及，交通标示识别技术的应用范围也得到了进一步扩展。

未来，随着人工智能和自动驾驶技术的发展，交通标示识别技术将会迎来更多的机遇和挑战。

二、技术原理交通标示识别技术的核心是图像处理算法，其主要技术包括图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配和识别分类等步骤。

通过车载摄像头或激光雷达设备获取道路交通场景的图像信息，然后对图像进行预处理，包括灰度处理、滤波处理、边缘检测等，以提高图像质量和减小噪声。

接下来，利用特征提取算法从图像中提取出具有代表性的交通标示特征，包括形状、颜色、纹理等。

特征匹配是交通标示识别技术中的重要环节，其目的是将提取出的图像特征与已知的交通标示模板进行匹配，以确定图像中是否存在相应的交通标示。

在匹配过程中，可以利用模板匹配、边缘匹配、颜色匹配等多种方法，以提高匹配的准确率和鲁棒性。

通过分类器来对匹配结果进行识别和分类，从而实现对交通标示的自动识别。

交通信息主要采集技术综述交通信息的准确采集对于交通规划、管理和运营至关重要。

随着科技的不断发展，出现了多种交通信息采集技术，这些技术为改善交通状况、提高出行效率提供了有力支持。

一、环形线圈检测技术环形线圈检测是一种较为传统且应用广泛的交通信息采集技术。

它的原理是在道路上埋设环形感应线圈，当车辆通过时，会引起线圈电感量的变化，从而检测到车辆的存在和通过情况。

这种技术的优点在于准确性较高，能够较为精确地检测车辆的速度、流量和占有率等信息。

而且其稳定性好，受环境因素影响较小。

然而，它也存在一些缺点。

安装过程需要破坏路面，施工较为复杂，成本较高。

同时，环形线圈容易受到路面变形和损坏的影响，维护难度较大。

二、视频检测技术视频检测技术是通过摄像头拍摄道路图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析，从而获取交通信息。

视频检测的优势明显。

它能够提供直观的交通场景图像，不仅可以检测车辆的流量、速度等常规信息，还能对车辆类型、车道占用等进行识别。

而且安装相对简单，不需要破坏路面。

但它也有不足之处，例如容易受到天气、光照等环境因素的干扰，图像质量可能会影响检测的准确性。

此外，视频检测系统的处理数据量大，对硬件设备和计算能力要求较高。

三、微波检测技术微波检测技术利用雷达原理，向道路发射微波波束，并接收反射回来的波束，通过分析波束的频率和相位变化来检测车辆的信息。

微波检测具有安装方便、可检测多车道、能够快速获取数据等优点。

它不受天气和光照条件的影响，在恶劣天气下仍能正常工作。

不过，微波检测对于低速车辆的检测精度相对较低，且设备成本较高。

四、地磁检测技术地磁检测技术基于车辆通过时对地球磁场的影响来检测交通信息。

在道路中埋设地磁传感器，当车辆经过时，磁场会发生变化，从而检测到车辆的存在。

该技术的优点是安装维护简单，不易受到环境干扰，且能够检测车辆的行驶方向。

但地磁检测的检测范围相对较小，对流量较大的道路可能存在检测精度不足的问题。

15科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.06.015交通标示识别技术综述①于硕(沈阳城市学院 辽宁沈阳 110112)摘 要：交通标示含有丰富的指引和限制信息，对车辆驾驶员具有非常重要的意义。

在快节奏的社会发展中，智能驾驶和辅助驾驶有着非比寻常的研究和应用价值。

该文介绍了交通标示识别技术的研究背景、交通标示相关数据集的特点和组成及交通标示识别技术的评价指标。

并归纳了已有的交通标示识别技术，包括了传统的图像处理技术和基于学习的算法。

最后总结了交通标示识别技术的前景和发展趋势。

关键词：交通标示 图像处理 机器学习 计算机视觉中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)02(c)-0015-02①作者简介：于硕（1988—），男，汉族，辽宁沈阳人，博士，讲师，研究方向：智能制造技术。

随着科技的发展，传统的工业生产、人民的日常生活都向着无人化、智能化转型。

车辆行驶已经成为绝大多数人每天都会接触到甚至使用的。

正在研发当中的无人驾驶技术或者辅助驾驶技术有着比人类更为广阔的感知范围和灵敏的反应时间，将会给人们带来了巨大的便捷和安全保障。

智能车的驾驶技术包含了感知层、决策层和控制层[1]。

识别车辆所处的交通场景和环境信息是感知层的重要任务[2]，主要使用摄像头、雷达、传感器来对环境中的障碍物、路况、标示信息进行采集和分析，就相当于驾驶员的眼睛。

交通标示识别技术应用于感知层。

交通标示含有丰富的信息，对车辆行驶起到指示和限制作用，对的实现智能化感知在无人车技术的研究中有着重要作用。

1 数据集和评价指标交通标示的识别与检测是计算机视觉领域内富有挑战的任务，因此举办多次挑战赛鼓励众多科研人员进行研究。

随着挑战赛公开的数据集有德国交通标示识别数据集（German Traffic Sign Recognition Benchmark，GTSRB）和德国交通标示检测数据集（German Traffic Sign Detection Benchmark，GTSDB ）[3]。

交通信息采集技术综述作者：王志伟来源：《科学与财富》2019年第19期摘要：我们都知道，准确的交通信息采集是智能交通系统的基石。

如何获得准确、实时的交通信息对ITS的应用效果起着至关重要的作用。

而交通信息的采集又分为静态交通信息采集与动态交通信息采集。

因此本文将分类介绍这两种交通信息所对应的采集技术，其中着重介绍动态交通信息技术采集，分析它们的优缺点与适用场所，并对交通信息采集技术的未来发展做出合理展望。

关键词：交通信息；采集技术；智能交通系统；动态；静态；1.静态交通信息采集技术静态交通信息主要包括与道路交通规划、管理相关的一些比较固定的、在短期内不会发生太大变化的信息。

主要包括有：规划国土信息、城市道路網基础信息、城市基础地理信息、车辆保有量信息及交通管理信息等等。

因此，静态交通信息通常采用人工调查或仪器测量的方式来获取。

静态信息是相对稳定的，变化的频率很小，并且变化没有规律。

2.动态交通信息采集技术2.1 独立式采集技术独立式采集技术又称车辆检测技术，目前具有代表性的分类方法是按检测器的工作方式及工作时的电磁波波长范围，可以分为3 类：磁频检测、波频检测和视频检测。

2.1.1磁频检测常用的磁频检测技术的常见技术有，环形线圈检测器和磁力检测器2.1.1.1 环形线圈检测器环形线圈检测器是传统的交通检测器，是目前世界上用量最大的一种检测设备。

车辆通过埋设在路面下的环形线圈时，会引起线圈磁场的变化，检测器据此计算出车辆的流量、占有率。

借助环形线圈的平均有效长度，还可计算出车辆速度。

2.1.1.2 磁力检测器磁力检测器是被动接收设备，当铁质物体通过检测区域时，会引起磁场强度的变化，磁力检测器就是通过检测磁场强度的异常来确定是否有车辆出现的。

当车辆进入并通过磁力检测器的检测区域，且检测器的磁场强度发生超过预设的阈值时，说明有车辆被检测到，磁力检测器可检测小型车辆，包括自行车，但一般不能检测静止的车辆。

交通运输现代化技术综述交通运输是人类社会发展的重要标志之一，随着科技的发展，交通运输也在不断地发展和创新。

新的交通运输现代化技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。

本文将从几个方面来综述现代化技术在交通运输中的应用。

1. 无人驾驶技术无人驾驶技术是指车辆通过计算机、传感器等设备实现自动驾驶的一种技术，它在解决交通拥堵、减少交通事故、提高运输效率等方面都具有显著的优势。

无人驾驶技术已经开始在一些城市的出租车和公共汽车上得到应用，不少汽车制造商也在积极地研发这项技术，可以预见，在不久的将来，无人驾驶汽车将会走进人们的生活。

2. 智能交通系统智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是通过运用信息、通信、传感、自动控制等先进技术，来提高交通运输效率和安全性的一种管理模式。

智能交通系统在城市交通拥堵、交通事故率控制、公共交通管理等方面都发挥着重要作用。

目前，全球各个国家都在积极推广智能交通系统。

3. 高速公路电子收费系统高速公路电子收费系统是指通过电子标签等技术实现高速公路通行费的自动扣缴。

该系统可以减少高速公路收费站排队等待时间，提高车流量，节约人力成本。

现在，许多国家的高速公路都广泛应用了这种电子收费系统。

4. 智慧公交系统智慧公交系统是一种以互联网、GPS、GPRS等技术为基础的公共交通管理系统，能够提供实时公交线路查询、公交车到站时间预估、电子支付等服务。

这种系统能够提升公交的服务质量，满足市民个性化需求，同时也能提高公共交通的容量效率，减少能源消耗、排放等环保问题。

5. 超高速列车技术超高速列车技术是指能够实现高速度运输的一种铁路交通技术，目前已有许多国家在开展超高速列车技术研究，其中我国的“复兴号”高速列车已经在世界上创下了一系列的纪录。

超高速列车技术不仅能够满足人们的高速度出行需求，同时也能够缩小不同地区的距离，促进区域经济发展。

总之，交通运输现代化技术的应用不仅能够提高交通的效率，同时也在广泛地影响着每个人的生活。

车联网与智能交通系统技术综述近年来，随着科技的不断进步，车联网和智能交通系统逐渐成为热门话题。

车联网是一种基于互联网的智能交通系统，可以实现车辆之间、车辆和路网之间以及车辆和人之间的高效互动。

而智能交通系统则是一种基于大数据和物联网技术的现代典型交通管理和控制系统，旨在提供更加安全、便捷、高效的出行方式。

本文将探讨车联网和智能交通系统的相关技术及其发展前景。

一、车联网技术车联网技术主要包括车辆通信、定位、感知和控制四个方面。

其中，车辆通信是车联网的关键技术之一，是实现车辆之间互联互通的基础。

通信技术方面，车联网主要采用基于车辆自组网（VANET）的通信技术，将车辆直接连接成一个网络，形成一种点对点的通信方式。

基于车辆自组网的通信技术具有低成本、高效率、低时延和高可靠性等特点，是车联网的重要发展方向。

在定位技术方面，目前车联网主要采用全球定位系统（GPS）和卫星地图技术，通过GPS模块和软件将车辆的位置信息传输到云端，以实现远程监控和管理。

在感知技术方面，车联网利用车载传感器和视频设备等技术，对车辆周围环境进行实时监测和控制。

在控制技术方面，车联网通过车辆控制单元和智能软件系统等技术，对车辆实现远程控制和管理，并为驾驶员提供智能化的驾驶辅助服务。

二、智能交通系统技术智能交通系统技术主要包括道路信息采集、交通流量分析、智能路网控制、交通决策支持和人机交互等方面。

其中，道路信息采集主要采用车牌识别、雷达传感器、视频监控、GPS和车辆控制终端等技术，以实现对道路交通数据的实时采集和处理。

交通流量分析主要采用数据挖掘和机器学习等技术，对采集到的大量数据进行处理和分析，并预测未来交通流量的变化趋势。

在智能路网控制方面，智能交通系统通过交通信号灯、电子警察、车道指示器、路况提示器等技术，对交通系统进行实时控制和调度，并有效优化道路交通流量。

在交通决策支持方面，智能交通系统通过建立交通模型和模拟系统，为政府机构和交通管理部门提供决策支持和预测分析服务。

智能城市中的智慧交通管理技术研究综述智慧交通管理技术在智能城市中扮演着重要角色。

随着城市化进程的不断加速，交通问题日益突出，对于提高城市交通效率、减少能源消耗、改善居民生活质量具有重要意义。

本文将综述智能城市中的智慧交通管理技术的研究现状、挑战及未来发展方向。

智慧交通管理技术是指利用信息和通信技术，对城市交通进行智能化管理的一种综合性技术。

它应用先进的传感器、通信网络、数据分析等技术手段，通过收集、处理和分析交通数据，并制定智能决策，实现交通信息的高效管理与优化。

当前，智慧交通管理技术主要包括交通信号控制、交通流量预测、智能交通管理系统等方面的研究。

其中，交通信号控制是智慧交通系统中的核心技术之一。

通过对交通信号进行优化调度，可以减少交通拥堵、提高道路利用效率。

目前，基于机器学习、人工智能等技术的智能交通信号控制系统已逐渐成为研究热点。

在智能城市中，预测交通流量是提高交通管理效果的重要手段。

利用大数据分析和机器学习算法，可以对未来交通流量进行准确预测，并根据预测结果进行合理规划。

这不仅可以避免交通拥堵，还可以提供实时的交通信息，使居民能够选择最优的出行方案。

此外，智能交通管理系统还包括违规行驶监控、停车管理、交通事故预防等功能，可全面提升城市交通的安全性和便利性。

然而，智慧交通管理技术在实际应用中还面临一些挑战。

首先，数据的获取和处理是一个关键问题。

由于交通系统的复杂性，存在大量的异构交通数据，如车辆轨迹、交通信号等。

如何高效地收集和整理这些数据，并从中提取有效信息，是一个亟待解决的难题。

其次，交通管理涉及到多个利益相关方，各个交通组织和部门之间的协作与信息共享是实现智慧交通管理的重要前提。

然而，由于信息孤岛和利益分散等原因，实现各部门间的协同仍具有一定的困难。

未来，智慧交通管理技术将朝着更加智能化和个性化的方向发展。

首先，随着5G通信技术的商用化，交通数据的传输速度将大大提高，为实时交通管理提供更好的支持。

交通信息物理系统及其关键技术研究综述摘要：信息物理系统为实现全球能源互联提供了新的思路和实现途径。

本文探讨了信息物理系统的概述及其关键技术。

关键词：电网；信息物理系统；关键技术全球能源互联网是以电力系统为核心的复杂多网流系统，目的是发挥能源综合应用和负荷侧互动技术优势，从而整体优化能源供给与消费。

一、信息物理系统概述信息物理系统其定义与概念尚未统一，一种广为接受的看法是：CPS是在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力，由可控、可信、可扩展的网络化物理硬件所构成的智能系统，是一个信息过程和物理过程互为反馈，且实现深度融合和实时交互的闭环系统，并能以安全、可靠、高效和实时的方式对物理实体进行监测或控制。

研究CPS的目的是将虚拟信息和实际物理完全结合起来，从而改变现有工程系统的构建方式和方法。

二、电网CPS关键技术1、电网信息物理融合建模。

电网CPS关键技术涵盖建模、分析、控制、验证等多个方面，形成从机理分析到应用方法研究的一个完整的技术体系。

融合建模一直是CPS研究的热点，同时CPS建模应具备模块化系统建模、信息系统与物理系统接口、离散与连续混合系统等特点。

另外，运用电网运行信息，结合系统模型，在电力系统、计算系统、通讯网络系统三者间建立联系，研究扰动造成的越限及系统失稳问题。

同时，运用建立模型论证了分层分区控制及统一控制的可行性及系统稳定性。

建立了光伏储能发电系统的物理信息模型，验证了发电系统充分应用信息预测功能的输出效果。

CPS模型和建模方法在很大程度上是以解决实际功能需求为目标，尚不能完全反映信息和物理系统实质上的融合。

首先，传统电网模型着重反映时序动态变化，缺乏系统事件和状态表达。

其次，没有在物理模型建模同时考虑与信息系统模型的融合建模。

未来需要针对上述不足，研究信息物理融合的电网模型及建模方法。

此外，采用混合系统建模，一方面使物理系统体现对事件状态，又因连续、离散并存，与信息系统的数字工作模式有了结合点。

行人交通信息采集方法分析陈腾林;林贵敏;黄明芳【摘要】The article introduces artificial collection method,video acquisition method,GPS acquisition method and wireless location acquisition method of pedestrian traffic information collection method from the pedestrian traffic characteristics;the article introduces detaily the wireless location acquisition method in pedestrian traffic information collection in use;it is very important significance in the study on pedestrian traffic.%从行人的交通特性出发,分别介绍人工采集法、视频采集法、GPS采集法和无线定位采集法等行人交通信息采集方法。

详细分析无线定位采集法在行人交通信息采集中的运用,对研究行人交通具有重要意义。

【期刊名称】《交通科技与经济》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】3页(P53-55)【关键词】行人交通;视频采集技术;GPS技术;无线定位【作者】陈腾林;林贵敏;黄明芳【作者单位】闽江学院交通学院,福建福州350108;闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州350108;闽江学院交通学院,福建福州350108【正文语种】中文【中图分类】U491行人交通信息数据采集对象是行人，行人相对于机动车具有特殊性，因为行人的行走具有随意性、不同于机动车普遍必须按车道行驶的规律性，即行人的运动轨迹明显不同于机动车。