CN101930668A - 车牌识别的道路交通od信息采集***及其处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种车牌识别数据的道路交通OD信息采集***，包括路边数据采集、路边通信、车牌识别采集处理平台三个子***；数据采集子***与***车牌识别子***之间，通过路边通信子***完成高速通信、传输、数据的调用；其工作步骤通过步骤1～步骤7，对外场采集断面的车牌识别信息存储并上传，二次清洗和再识别，车辆路径进行实时的跟踪与更新，在单车轨迹跟踪进行处理，对车牌信息采集和传输过程产生的误差造成的单车OD误差进行修正，对指定车辆类型、出行起讫点相同、且经过讫点时间位于同一个周期内个数进行统计，将修正后的OD值按照统计周期、车辆类型和起讫点等信息分类存储，并对OD分布矩阵报表和图形展示。
Description
技术领域
本发明涉及一种城市交通信息采集***及其处理方法，特别是一种车牌识别数据的道路交通OD信息采集***及其处理方法，属于智能交通技术领域。
背景技术
自进入21世纪以来，城市道路建设、机动车辆保有量增加均进入了快速发展阶段。与此同时，通过城市交通信息采集***的建设，在道路交通管理、支持道路交通信息应用和服务等方面，取得了较好的社会、经济和环境效益。但是，已有的道路交通信息采集***，随着覆盖地域的扩张和不同区域道路网的交通流特征的不同，也逐步呈现出其内在的不足，或表现在所获取的交通信息内容不够、或表现在获取交通信息的成本过高等缺点。
道路交通OD(Origin Destination)，是指道路起终点之间的出行交通量分布，其结果通常用二维表格或矩阵来表示。路网交通OD分布信息采集，能够完善城市交通模型，为交通战略研究、交通规划、交通管理提供定量分析基础，为缓解城市紧张的交通状况提供数据支撑；也可以分析城市居民出行源强度、分布、交通结构、出行目的等基本出行特征的变化情况；能够从居民出行的角度出发，分析交通需求供给矛盾的根本原因，为交通需求管理提供理论依据；在掌握居民出行规律的基础上，构筑交通模型，为城市进行科学的交通规划服务。
传统的OD信息获取的方法之一是OD抽样调查，要求所有的被调查对象提供出行时间、出行起点、出行目的地、出行方式等信息。在专利申 请号为200710024832.7，公开号为CN101127040的OD信息获取方法中，采用问卷表单的形式对公路网上的部分车辆出行信息进行抽样并推算全样本的OD分布矩阵，但是人工抽样调查需要耗费大量的人力、物力、财力，频繁进行大规模的交通调查显然不可行，并且由于基础建设和交通结均的经常变化，因此其获取的OD矩阵的可信度也较低；在专利申请号为200610118461.4，公开号为CN1959759的OD分析方法中，利用GPS车辆定位***对出租车群体的出行轨迹进行记录并生成出租车的OD分布矩阵，但是其获取的OD矩阵仅仅是具备GPS定位装置的出租车这单独一个群体，具有较大的局限性；在专利申请号为200810038365.8，公开号为CN101295326的OD推算方法中，利用少量抽样的出租车GPS定位数据计算车辆OD出行分布的概率并应用交通仿真手段对路网上的实际交通流量进行随机分配推算全样本的OD分布矩阵，但是出租车的出行分布具有群体的特殊性，对路网整体的交通出行行为不具有代表性。
另一种OD信息采集的方法是OD反推，通过路段交通流数据，根据各种模型算法，反推交通OD分布矩阵。在专利申请号为200810084396.7，公开号为CN101261768的路网OD推算方法中，利用公路网的历史OD数据和路段实际流量观测值推算得到当前的OD分布矩阵，由于路段流量检测存在的误差以及OD反推模型在算法假设和参数标定方面存在的局限性，往往导致OD反推的结果与真实情况存在较大偏差。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种车牌识别数据的道路交通OD信息采集***及其处理方法，该***及其处理方法，能够自动采集城市道路交通网络长期、动态、高质量的OD信息，为交通需求管理提供理论依据；并掌握居民出行规律的基础上，构筑交通模型，为城市进行科学的交通规划服务。
为达到上述目的，本发明的技术方案是，所述车牌识别数据的道路交 通OD信息采集***及其处理方法，包括路边数据采集子***、路边通信子***、车牌识别采集处理平台子***；所述的路边数据采集子***，又包含布设在外场的摄像机、交通参数检测单元、工业控制处理计算机、龙门架和支架、供电设备等，承担车辆与牌照图片的捕获、牌照识别处理、交通参数检测、原始数据存储管理；所述的车牌识别采集处理平台子***，又包含主干交换机、数据库服务器、应用服务器、计算机终端以及所需要的存储设备、安全设备、网络管理设备等，完成路边数据采集子***获取各种原始数据、进行所需要的各种处理、数据存储、以及对所存储数据的管理。
所述的路边数据采集子***与***车牌识别采集处理平台子***之间通过路边通信子***完成高速通信，传输路边数据采集子***所采集的各种原始数据，满足***车牌识别采集处理平台子***对分布式存储在各路边数据采集子***内的各种数据的调用。
另一目的是所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***及其处理方法的处理方法，通过下述的信息采集模块、预处理模块、单车轨迹跟踪模块、OD修正模块、单车OD生成模块、OD统计模块、OD分布展示模块、基础配置模块来实现，其工作步骤为：
步骤1：信息采集模块对外场采集各个断面的车牌特写图片、车辆号牌、车牌颜色、车型、经过时间、经过地点、车辆颜色等信息，并对这些车牌识别信息进行存储和上传；
步骤2：将步骤1的识别信息，通过预处理通过模块，对外场采集的无法识别的车牌特写图片进行二次清洗和再识别，进一步提高车牌信息采集的精度；
步骤3：单车轨迹跟踪模块对车牌识别数据的道路交通OD信息采集***捕捉到的车辆路径进行实时的跟踪与更新，其最新的路径信息包括车 辆的基础信息(属地、车型等)和之前出行通过的车牌识别断面的状态(时间、地点等)；
单车轨迹跟踪的关键环节是将最新上传的车牌经过的断面记录与车辆之前的断面记录队列匹配比对，若车牌匹配成功则对车辆当前出行最新的路径进行更新，反之则重新生成另外一条实时更新的出行路径；
步骤4：OD修正模块对车牌信息采集和传输过程产生的误差造成的单车OD误差进行修正。具体的修正方法包括：(1)车牌模糊匹配。由于车牌识别可能存在的识别误差，采用车牌完全精确匹配的方法可能会带来一定的匹配误差，造成单车轨迹跟踪过程中部分路径节点的缺失。因此制定了相应的模糊匹配规则，在两个车牌间出现特定字符的匹配误差但满足其他匹配条件的前提下，认定该两个车牌号码匹配成功，这样可以在车牌个别字符识别错误的情况下仍然保证车辆出行路径的完整性和准确性；(2)路径节点缺失修补。模糊匹配可以大大减少路径中节点缺失的概率，但对于超出模糊匹配规则而产生的路径节点缺失的情况，需要对路径进行修补，以保证路径的完整性。当单车出行路径中某些节点缺失，根据道路的连通性和上下游关系，根据最短路径的原则对丢失部分的节点进行修补并记录相关修补信息；
步骤5：单车OD生成模块是在单车轨迹跟踪的基础上进行处理，当设定的时间范围内下游未出现该车牌新的出行断面信息时，可以确认该车牌的出行OD已经完成并写入单车OD的数据库；反之该车牌的继续保持轨迹跟踪，直至车牌新的出行断面记录出现并对实时轨迹进行更新；
单车OD记录是OD分布计算中的最小粒度单位的信息，通过对单车出行的统计可以进一步生成小区间的OD分布。单车OD记录存储的信息包括车辆在一次出行中经过的车牌识别断面序列、断面经过时间等信息；
步骤6：OD统计模块对对路网中符合指定车辆类型、出行起讫点相同、 且经过讫点时间位于同一个周期内的单车OD记录个数进行统计，生成各个车牌采集断面之间的指定车辆类型的断面间OD分布矩阵。由于部分车辆OD的起点或终点的缺失，会导致断面间OD观测量的统计值与真实值之间存在一定偏差，通过分析OD观测量误差产生的机理，建立观测OD量与断面流量之间的校验方程组对起终点缺失引起的OD误差进行修正，并根据断面与小区的隶属关系合成小区间OD分布矩阵；
步骤7：OD存储与展示模块将修正后的OD值按照统计周期、车辆类型和起讫点等信息分类存储，并对路网动态OD分布矩阵进行报表和图形展示。
本发明的有益效果：所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***及其处理方法，具有以下优点：(1)OD数据种类更加丰富，实现精细化交通信息采集(2)具有更高精度和可靠性(3)平均获取成本较低(4)获取难度较低，相对于人工调查大量的前期准备、现场调查和后期数据处理，以及模型推算需要的复杂的算法设计、算法验证和调试工作，车牌识别数据的道路交通OD信息采集***及其处理方法，在算法设计和数据处理等诸多环节都更加容易实现，具有明显的经济效益和社会效益。
以下结合附图和实施例对本发明作比较详细的说明。
附图说明：
图1是本发明的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***总体构成框图；
图2是本发明的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***的处理方法流程图。
具体实施方式
参照图1，这是本发明的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***总体构成框图。
如图所示，它包括路边数据采集子***1、路边通信子***2、车牌识别采集处理平台子***3。
路边数据采集子***1，包括布设在外场的摄像机、交通参数检测单元、工业控制处理计算机、龙门架和支架、供电设备设施等。路边数据采集子***，承担车辆与牌照图片的捕获、牌照识别处理、交通参数检测、原始数据存储管理等功能。
车牌识别采集处理平台子***3，包括主干交换机、数据库服务器、应用服务器、计算机终端以及所需要的存储设备、安全设备、网络管理设备等。车牌识别采集处理平台子***，完成路边数据采集子***获取各种原始数据、进行所需要的各种处理、数据存储、以及对所存储数据的管理，其中所述的主干交换机分别连接数据库服务器和应用服务器。
所述的路边数据采集子***1与***车牌识别采集处理平台子***3之间通过路边通信子***2完成高速通信，传输路边数据采集子***所采集的各种原始数据，满足***车牌识别采集处理平台子***对分布式存储在各路边数据采集子***内的各种数据的调用。
本发明的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***所采用模块构成。
信息采集模块4、预处理模块5、单车轨迹跟踪模块6、OD修正模块7、单车OD生成模块8、OD统计模块9、OD分布展示模块10、基础配置模块11；
本发明信息采集***所采用处理方法是通过下述模块来实现的。它包括信息采集模块4、预处理模块5、单车轨迹跟踪模块6、OD修正模块7、单车OD生成模块8、OD统计模块9、OD分布展示模块10、基础配置模块11)。
参照图2，这是本发明的车牌识别数据的道路交通OD信息采集*** 处理方法流程图。如图所示，本发明的工作步骤为：
步骤1：信息采集模块对外场采集各个断面的车牌特写图片、车辆号牌、车牌颜色、车型、经过时间、经过地点等车牌识别信息进行存储并上传；
步骤2：预处理通过模块对外场采集的无法识别的车牌特写图片进行二次清洗和再识别，进一步提高车牌信息采集的精度；
步骤3：单车轨迹跟踪模块对车牌识别数据的道路交通OD信息采集***捕捉到的车辆路径进行实时的跟踪与更新，其最新的路径信息包括车辆的基础信息(属地、车型等)和之前出行通过的车牌识别断面的状态(时间、地点等)；
单车轨迹跟踪的关键环节是将最新上传的车牌经过的断面记录与车辆之前的断面记录队列匹配比对，若车牌匹配成功则对车辆当前出行最新的路径进行更新，反之则重新生成另外一条实时更新的出行路径；
步骤4：OD修正模块对车牌信息采集和传输过程产生的误差造成的单车OD误差进行修正。具体的修正方法包括：(1)车牌模糊匹配。由于车牌识别可能存在的识别误差，采用车牌完全精确匹配的方法可能会带来一定的匹配误差，造成单车轨迹跟踪过程中部分路径节点的缺失。因此制定了相应的模糊匹配规则，在两个车牌间出现特定字符的匹配误差但满足其他匹配条件的前提下，认定该两个车牌号码匹配成功，这样可以在车牌个别字符识别错误的情况下仍然保证车辆出行路径的完整性和准确性；(2)路径节点缺失修补。模糊匹配可以大大减少路径中节点缺失的概率，但对于超出模糊匹配规则而产生的路径节点缺失的情况，需要对路径进行修补，以保证路径的完整性。当单车出行路径中某些节点缺失，根据道路的连通性和上下游关系，根据最短路径的原则对丢失部分的节点进行修补并记录相关修补信息；
步骤5：单车OD生成模块是在单车轨迹跟踪的基础上进行处理，当设定的时间范围内下游未出现该车牌新的出行断面信息时，可以确认该车牌的出行OD已经完成并写入单车OD的数据库；反之该车牌的继续保持轨迹跟踪，直至车牌新的出行断面记录出现并对实时轨迹进行更新；
单车OD记录是OD分布计算中的最小粒度单位的信息，通过对单车出行的统计可以进一步生成小区间的OD分布。单车OD记录存储的信息包括车辆在一次出行中经过的车牌识别断面序列、断面经过时间等信息；
步骤6：OD统计模块对对路网中符合指定车辆类型、出行起讫点相同、且经过讫点时间位于同一个周期内的单车OD记录个数进行统计，生成各个车牌采集断面之间的指定车辆类型的断面间OD分布矩阵。由于部分车辆OD的起点或终点的缺失，会导致断面间OD观测量的统计值与真实值之间存在一定偏差，通过分析OD观测量误差产生的机理，建立观测OD量与断面流量之间的校验方程组对起终点缺失引起的OD误差进行修正，并根据断面与小区的隶属关系合成小区间OD分布矩阵；
步骤7：OD存储与展示模块将修正后的OD值按照统计周期、车辆类型和起讫点等信息分类存储，并对路网动态OD分布矩阵进行报表和图形展示。
虽然本发明已参照上述的实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员，应当认识到以上的实施例仅是用来说明本发明，应理解其中可作各种变化和修改而在广义上没有脱离本发明，所以并非作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述的实施例的变化、变形都将落入本发明权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种车牌识别数据的道路交通OD信息采集***，用于城市交通信息管理，包括一种车牌识别信息***，其特征在于：所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***，包括路边数据采集子***(1)、路边通信子***(2)、车牌识别采集处理平台子***(3)；
所述的路边数据采集子***(1)与***车牌识别采集处理平台子***(3)之间，通过路边通信子***(2)完成高速通信，传输路边数据采集子***所采集的各种原始数据，满足于***车牌识别采集处理平台子***对分布式存储在各路边数据采集子***内的各种数据的调用。
2.根据权利要求1所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***，其特征在于：所述的路边数据采集子***(1)，承担车辆与牌照图片的捕获、牌照识别处理、交通参数检测、原始数据存储管理，它包括设在外场的摄像机、交通参数检测单元、工业控制处理计算机、龙门架和支架、供电设备。
3.根据权利要求1所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***，其特征在于：所述的车牌识别采集处理平台子***(3)，是完成路边数据采集子***获取各种原始数据、进行所需要的各种处理、数据存储、以及对所存储数据的管理，它包括主干交换机、数据库服务器、应用服务器、计算机终端以及所需要的存储设备、安全设备、网络管理设备。
4.根据权利要求1所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***，其特征在于：所述的信息采集***，包括信息采集模块(4)、预处理模块(5)、单车轨迹跟踪模块(6)、OD修正模块(7)、单车OD生成模块(8)、OD统计模块(9)、OD分布展示模块(10)、基础配置模块(11)。
5.根据权利要求4所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***的处理方法，其特征在于：所述的处理方法，其工作步骤为：
步骤1，信息采集模块，对外场采集各个断面的车牌特写图片、车辆号牌、车牌颜色、车型、经过时间、经过地点等车牌识别信息进行存储并上传；
步骤2，预处理通过模块，对外场采集的无法识别的车牌特写图片进行二次清洗和再识别；
步骤3，单车轨迹跟踪模块，对车牌识别数据的道路交通OD信息采集***捕捉到的车辆路径进行实时的跟踪与更新，其最新的路径信息包括车辆的属地、车型基础信息和之前出行通过的车牌识别断面的时间、地点等状态信息；
步骤4，OD修正模块，对车牌信息采集和传输过程产生的误差造成的单车OD误差进行修正；具体的修正方法包括：(1)车牌模糊匹配：由于车牌识别可能存在的识别误差，采用车牌完全精确匹配的方法可能会带来一定的匹配误差，造成单车轨迹跟踪过程中部分路径节点的缺失；因此制定了相应的模糊匹配规则，在两个车牌间出现特定字符的匹配误差但满足其他匹配条件的前提下，认定该两个车牌号码匹配成功，这样可以在车牌个别字符识别错误的情况下仍然保证车辆出行路径的完整性和准确性；(2)路径节点缺失修补：模糊匹配可以大大减少路径中节点缺失的概率，但对于超出模糊匹配规则而产生的路径节点缺失的情况，需要对路径进行修补，以保证路径的完整性；当单车出行路径中某些节点缺失，根据道路的连通性和上下游关系，根据最短路径的原则对丢失部分的节点进行修补并记录相关修补信息；
步骤5，单车OD生成模块，是在单车轨迹跟踪的基础上进行处理，当设定的时间范围内下游未出现该车牌新的出行断面信息时，可以确认该车牌的出行OD已经完成并写入单车OD的数据库；反之该车牌的继续保持轨迹跟踪，直至车牌新的出行断面记录出现并对实时轨迹进行更新；
步骤6，OD统计模块对对路网中符合指定车辆类型、出行起讫点相同、且经过讫点时间位于同一个周期内的单车OD记录个数进行统计，生成各个车牌采集断面之间的指定车辆类型的断面间OD分布矩阵。由于部分车辆OD的起点或终点的缺失，会导致断面间OD观测量的统计值与真实值之间存在一定偏差，通过分析OD观测量误差产生的机理，建立观测OD量与断面流量之间的校验方程组对起终点缺失引起的OD误差进行修正，并根据断面与小区的隶属关系合成小区间OD分布矩阵；
步骤7，OD存储与展示模块将修正后的OD值按照统计周期、车辆类型和起讫点等信息分类存储，并对路网动态OD分布矩阵进行报表和图形展示。
6.根据权利要求4所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***的处理方法，其特征在于：所述的单车轨迹跟踪模块，其关键环节是将最新上传的车牌经过的断面记录与车辆之前的断面记录队列匹配比对，若车牌匹配成功则对车辆当前出行最新的路径进行更新，反之则重新生成另外一条实时更新的出行路径。
7.根据权利要求4所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***的处理方法，其特征在于：所述的单车OD记录，是OD分布计算中的最小粒度单位的信息，通过对单车出行的统计，进一步生成小区间的OD分布。
8.根据权利要求4或7所述的车牌识别数据的道路交通OD信息采集***的处理方法，其特征在于：所述的单车OD记录，为单车OD记录存储的信息，包括车辆在一次出行中经过的车牌识别断面序列、断面经过时间信息。
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Cited By (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102521965A (zh) * | 2011-12-09 | 2012-06-27 | 同济大学 | 基于车牌识别数据的交通需求管理措施效果评价方法 |
| CN102693561A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-09-26 | 王骊 | 让高速公路车辆超速摄像监控***兼顾自动收费的方法 |
| CN102708686A (zh) * | 2012-05-30 | 2012-10-03 | 东南大学 | 城市道路机动车出行起讫点及路径识别方法 |
| CN103646187A (zh) * | 2013-12-27 | 2014-03-19 | 中国科学院自动化研究所 | 一种统计周期内车辆出行路线及od矩阵获取方法 |
| CN103700265A (zh) * | 2013-12-16 | 2014-04-02 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 基于出行起点与终点获取路网流量信息的方法 |
| CN103903437A (zh) * | 2014-02-27 | 2014-07-02 | 中国科学院自动化研究所 | 基于视频交通检测数据的机动车出行od矩阵获取方法 |
| CN104077916A (zh) * | 2013-03-29 | 2014-10-01 | 上海城际互通通信有限公司 | 一种基于车牌识别的交通信息***及其实现方法 |
| CN104183119A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-03 | 中山大学 | 基于路段od反推的实时交通流分布预测*** |
| CN104269052A (zh) * | 2014-10-21 | 2015-01-07 | 南京感动科技有限公司 | 感知交通平台***及其方法 |
| CN104915731A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-16 | 同济大学 | 一种基于车辆自动识别数据的车辆出行路径重构宏微观整合新方法 |
| CN105279971A (zh) * | 2015-10-09 | 2016-01-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种车辆信息匹配方法、***及监控装置 |
| CN105280010A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-01-27 | 重庆智韬信息技术中心 | 利用路侧中继对车辆进行智能跟踪的交通安全管理方法 |
| CN105355047A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-02-24 | 吉林大学 | 多交通检测源动态时间粒度的数据融合处理方法 |
| CN105989731A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 北京东土科技股份有限公司 | 一种基于网络的车辆轨迹获取方法及*** |
| CN106205199A (zh) * | 2016-08-31 | 2016-12-07 | 广东艾科智泊科技股份有限公司 | 一种车牌容错处理*** |
| CN106846538A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 过车记录处理方法和装置 |
| CN106971534A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-07-21 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于号牌数据的通勤出行特征分析方法 |
| CN107305736A (zh) * | 2016-04-22 | 2017-10-31 | 贵州众成信息产业有限公司 | 一种基于车牌规则和时空可达性的车牌识别智能查错方法和*** |
| CN107564291A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-01-09 | 重庆市市政设计研究院 | 一种基于rfid的交通量溯源分析方法及*** |
| CN108010316A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-05-08 | 上海电科智能***股份有限公司 | 一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法 |
| CN108376472A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-08-07 | 浙江方大智控科技有限公司 | 基于智能交通灯od信息分析的路段管理方法及*** |
| CN108806271A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-13 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 一种记录道路机动车出行分布的方法及*** |
| CN108846906A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-20 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 停车管理方法、***及计算机可读存储介质 |
| CN108871354A (zh) * | 2017-05-11 | 2018-11-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 道路信息处理方法及处理*** |
| CN109033102A (zh) * | 2017-06-08 | 2018-12-18 | 上海济通信息技术有限公司 | 城市客运交通信息资源整合平台数据仓库构建的方法 |
| CN109637122A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-16 | 天津易华录信息技术有限公司 | 一种数据处理方法、设备及*** |
| CN110392343A (zh) * | 2018-04-16 | 2019-10-29 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 一种出行起点和出行终点的获取方法及装置 |
| CN110702125A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-01-17 | 杭州洋驼网络科技有限公司 | 一种出行路径采集***、采集方法 |
| CN110838232A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-02-25 | 浙江工业大学 | 基于过车电警数据的单一车辆od获取方法 |
| CN110910647A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-03-24 | 江苏智城慧宁交通科技有限公司 | 基于电子警察的交通出行od矩阵估计*** |
| CN111862361A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-30 | 山东旗帜信息有限公司 | 一种门架检测形式的路径还原方法及*** |
| CN112562315A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-26 | 鹏城实验室 | 一种获取车流信息的方法、终端及存储介质 |
| CN114566053A (zh) * | 2022-03-03 | 2022-05-31 | 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 | 一种高速公路交通量预测优化算法 |
| CN114937366A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-08-23 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种基于多尺度交通需求与供给转化的交通流推算方法 |
| CN115116229A (zh) * | 2022-07-02 | 2022-09-27 | 海南师范大学 | 一种智慧交通管控平台装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100468481C (zh) * | 2007-02-07 | 2009-03-11 | 浙江工业大学 | 城市交通行程时间智能化分析*** |
| CN201035763Y (zh) * | 2007-03-30 | 2008-03-12 | 王立国 | 智能交通指挥调度*** |
| CN100592350C (zh) * | 2008-01-11 | 2010-02-24 | 长安大学 | 基于线阵ccd摄像机成像的交通信息采集*** |
-
2009
- 2009-04-29 CN CN2009100502115A patent/CN101930668B/zh active Active
Cited By (50)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102521965B (zh) * | 2011-12-09 | 2013-08-14 | 同济大学 | 基于车牌识别数据的交通需求管理措施效果评价方法 |
| CN102521965A (zh) * | 2011-12-09 | 2012-06-27 | 同济大学 | 基于车牌识别数据的交通需求管理措施效果评价方法 |
| CN102693561A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-09-26 | 王骊 | 让高速公路车辆超速摄像监控***兼顾自动收费的方法 |
| CN102708686A (zh) * | 2012-05-30 | 2012-10-03 | 东南大学 | 城市道路机动车出行起讫点及路径识别方法 |
| CN104077916A (zh) * | 2013-03-29 | 2014-10-01 | 上海城际互通通信有限公司 | 一种基于车牌识别的交通信息***及其实现方法 |
| CN103700265B (zh) * | 2013-12-16 | 2016-01-06 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 基于出行起点与终点获取路网流量信息的方法 |
| CN103700265A (zh) * | 2013-12-16 | 2014-04-02 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 基于出行起点与终点获取路网流量信息的方法 |
| CN103646187A (zh) * | 2013-12-27 | 2014-03-19 | 中国科学院自动化研究所 | 一种统计周期内车辆出行路线及od矩阵获取方法 |
| CN103646187B (zh) * | 2013-12-27 | 2017-02-08 | 中国科学院自动化研究所 | 一种统计周期内车辆出行路线及od矩阵获取方法 |
| CN103903437A (zh) * | 2014-02-27 | 2014-07-02 | 中国科学院自动化研究所 | 基于视频交通检测数据的机动车出行od矩阵获取方法 |
| CN104183119A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-03 | 中山大学 | 基于路段od反推的实时交通流分布预测*** |
| CN104269052A (zh) * | 2014-10-21 | 2015-01-07 | 南京感动科技有限公司 | 感知交通平台***及其方法 |
| CN104269052B (zh) * | 2014-10-21 | 2017-02-01 | 南京感动科技有限公司 | 感知交通平台***及其方法 |
| CN105989731A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 北京东土科技股份有限公司 | 一种基于网络的车辆轨迹获取方法及*** |
| CN104915731A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-16 | 同济大学 | 一种基于车辆自动识别数据的车辆出行路径重构宏微观整合新方法 |
| CN104915731B (zh) * | 2015-06-11 | 2018-04-27 | 同济大学 | 一种基于车辆自动识别数据的车辆出行路径重构宏微观整合方法 |
| CN105279971A (zh) * | 2015-10-09 | 2016-01-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种车辆信息匹配方法、***及监控装置 |
| CN105280010A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-01-27 | 重庆智韬信息技术中心 | 利用路侧中继对车辆进行智能跟踪的交通安全管理方法 |
| CN105355047A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-02-24 | 吉林大学 | 多交通检测源动态时间粒度的数据融合处理方法 |
| CN105355047B (zh) * | 2015-11-03 | 2017-06-06 | 吉林大学 | 多交通检测源动态时间粒度的数据融合处理方法 |
| CN106846538A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 过车记录处理方法和装置 |
| US10810870B2 (en) | 2015-12-04 | 2020-10-20 | Hangzhou Hikvision Digital Technology Co., Ltd. | Method of processing passage record and device |
| CN106846538B (zh) * | 2015-12-04 | 2019-12-03 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 过车记录处理方法和装置 |
| CN107305736A (zh) * | 2016-04-22 | 2017-10-31 | 贵州众成信息产业有限公司 | 一种基于车牌规则和时空可达性的车牌识别智能查错方法和*** |
| CN107305736B (zh) * | 2016-04-22 | 2024-03-26 | 贵州智诚科技有限公司 | 一种基于车牌规则和时空可达性的车牌识别智能查错方法和*** |
| CN106205199A (zh) * | 2016-08-31 | 2016-12-07 | 广东艾科智泊科技股份有限公司 | 一种车牌容错处理*** |
| CN106971534A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-07-21 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于号牌数据的通勤出行特征分析方法 |
| CN106971534B (zh) * | 2017-02-09 | 2019-09-06 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于号牌数据的通勤出行特征分析方法 |
| CN108871354A (zh) * | 2017-05-11 | 2018-11-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 道路信息处理方法及处理*** |
| CN109033102A (zh) * | 2017-06-08 | 2018-12-18 | 上海济通信息技术有限公司 | 城市客运交通信息资源整合平台数据仓库构建的方法 |
| CN107564291A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-01-09 | 重庆市市政设计研究院 | 一种基于rfid的交通量溯源分析方法及*** |
| CN108010316A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-05-08 | 上海电科智能***股份有限公司 | 一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法 |
| CN110392343A (zh) * | 2018-04-16 | 2019-10-29 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 一种出行起点和出行终点的获取方法及装置 |
| CN108376472A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-08-07 | 浙江方大智控科技有限公司 | 基于智能交通灯od信息分析的路段管理方法及*** |
| CN108846906B (zh) * | 2018-06-04 | 2021-07-30 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 停车管理方法、***及计算机可读存储介质 |
| CN108846906A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-20 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 停车管理方法、***及计算机可读存储介质 |
| CN108806271A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-13 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 一种记录道路机动车出行分布的方法及*** |
| CN109637122A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-16 | 天津易华录信息技术有限公司 | 一种数据处理方法、设备及*** |
| CN110838232A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-02-25 | 浙江工业大学 | 基于过车电警数据的单一车辆od获取方法 |
| CN110702125A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-01-17 | 杭州洋驼网络科技有限公司 | 一种出行路径采集***、采集方法 |
| CN110910647A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-03-24 | 江苏智城慧宁交通科技有限公司 | 基于电子警察的交通出行od矩阵估计*** |
| CN111862361A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-30 | 山东旗帜信息有限公司 | 一种门架检测形式的路径还原方法及*** |
| CN111862361B (zh) * | 2020-07-09 | 2021-11-02 | 山东旗帜信息有限公司 | 一种门架检测形式的路径还原方法及*** |
| CN112562315B (zh) * | 2020-11-02 | 2022-04-01 | 鹏城实验室 | 一种获取车流信息的方法、终端及存储介质 |
| CN112562315A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-26 | 鹏城实验室 | 一种获取车流信息的方法、终端及存储介质 |
| CN114566053A (zh) * | 2022-03-03 | 2022-05-31 | 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 | 一种高速公路交通量预测优化算法 |
| CN114566053B (zh) * | 2022-03-03 | 2023-05-16 | 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 | 一种高速公路交通量预测优化算法 |
| CN115116229A (zh) * | 2022-07-02 | 2022-09-27 | 海南师范大学 | 一种智慧交通管控平台装置 |
| CN114937366A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-08-23 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种基于多尺度交通需求与供给转化的交通流推算方法 |
| CN114937366B (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-25 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种基于多尺度交通需求与供给转化的交通流推算方法 |
Also Published As
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