我国智能交通投入趋势及其发展预测分析--华夏物联网

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我國智能交通投入趨勢及其發展預測分析

業界動態
慧聰安防網
2012-03-29

  行業發展特點分析

  隨著傳感器技術、通訊技術、GIS技術(地理信息系統)、3S技術(遙感技術、地理信息系統、全球定位系統三種技術)和計算機技術的不斷發展,交通訊息的搜集經歷了從人工搜集到單一的磁性檢測器交通訊息搜集到多源的多種搜集方式組合的交通訊息搜集的歷史發展進程,同時國內外對交通訊息處理研究的逐漸深入,統計分析技術、人工智能技術、數據融會技術、并行計算技術等逐漸被利用于交通訊息的處理中,使得交通訊息的處理得到不斷的發展和革新,更加滿足ITS各子系統管理者、用戶的需求。信息搜集與處理設備行業顯現以下特點:

  (1)信息搜集與處理方式的多樣化

  交通訊息搜集的方式分為人工搜集方式和自動搜集方式。自動搜集方式包括磁性檢測器(包括感應線圈檢測器、磁阻傳感器等)、光學檢測器(包括視頻檢測器、激光檢測器)、微波檢測器(包括微波檢測器和雷達測速儀)、路面情況及測重傳感器(雨霧檢測器,路面結冰檢測器,輪、軸重儀等)。隨著科學技術的發展,自動搜集技術得到了不斷的研究、發展和利用。各種搜集技術都有各自的優點和缺點,利用多種搜集方式的進行組合搜集交通訊息是目前國內外研究的熱門和焦點。

  開發了信息的質量控制技術、多源交通訊息融會技術、信息的多時間尺度預測技術、信息集成技術、信息緊縮技術和存儲技術等,大大提高了信息的精度及信息提供的種類。

  (2)信息的內容及地理范圍廣

  不同的交通搜集方式搜集的參數種類有限,例如感應線圈只能搜集到交通流量、占有率、速度等固定地點的截面交通參數;視頻檢測器只能搜集到交通流量、速度、占有率、排隊長度等固定地點的交通參數;隨著多種交通搜集方式的組合,可以取得交通流量、速度、占有率、排隊長度、行程時間、區間速度等截面和路段交通參數,豐富了交通訊息的搜集內容的同時也提高了搜集地理范圍的廣度。

  隨著交通數據取得源的增加,交通訊息用戶對海量交通訊息實時性需求的逐漸提高。近幾年,國內外逐漸將散布式并行計算技術、高性能計算服務器和高性能的數據處理算法利用于海量交通訊息的處理當中,改良了信息的處理速度。

  (3)信息搜集的精度和經濟性提高

  隨著磁性和光學傳感器工藝的提高、圖象處理技術和定位技術的發展,交通訊息的搜集精度也不斷得到提高。同時,隨著近幾年對交通檢測器配置優化技術的不斷深入研究,交通訊息的搜集在保證信息全面性和動態性的條件下,也提高了交通訊息搜集的經濟性。這為ITS系[FS:PAGE]統的開發和利用奠定了基礎。隨著人工智能、統計分析、模糊邏輯、渾沌理論等的逐漸成熟,逐漸開發出了一些基于這些理論及方法的交通訊息處理方法,大大提高了信息處理的精度及質量。

  未來發展趨勢

  從技術層面來看,智能交通訊息搜集與處理設備行業內的產品技術具有共通性,如動態稱重類、檢測器類、電子警察類、治安卡口等,主要核心技術包括算法程序、硬件平臺、嵌入式軟件、網絡、通訊等方面,掌握這些核心技術的企業其產品延伸能力較強。

  從智能交通領域在世界范圍內的發展現狀和趨勢來看,交通訊息的搜集、處理和分析,已日益成為平常交通管理活動的重要組成部份。世界上很多大中城市的交通管理部門都已具有了實時搜集、處理、分析和發布大范圍道路網絡的交通訊息的能力。對交通管理部門來講,取得準確和可靠的交通數據和提取準確和有用的決策支持信息的能力已變得越來越重要。對出行者來講,取得實時、預測和反應歷史規律的道路網絡交通狀態信息,已日益成為一種現實的需求。 

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