CN106504539A - 一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和*** - Google Patents
一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN106504539A CN106504539A CN201710005357.2A CN201710005357A CN106504539A CN 106504539 A CN106504539 A CN 106504539A CN 201710005357 A CN201710005357 A CN 201710005357A CN 106504539 A CN106504539 A CN 106504539A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coordinate points
- peony
- yellow
- numbering
- congestion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供的快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和***,在电子地图上的预设位置标注坐标点,坐标点标注于高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处。通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;通过判断某一待测坐标点和其下游相邻坐标点的路况,即可准确判断待测坐标点所在的位置是否是拥堵源头。通过快速发现导致交通拥堵源头的准确位置,可以辅助交通管理部门快速采取相应措施,将拥堵源头消灭在萌芽状态或缩短拥堵源头的持续时间,从而提高城市道路的通行能力。
Description
技术领域
本发明涉及高速公路交通管理技术领域,具体是一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和***。
背景技术
随着我国经济的快速发展,人们对快速通达的交通需求迅猛增长,为了满足人和物的安全与快速移动的需求,我国高速公路建设迅猛发展,目前通车里程已达12万公里,居世界第二位。如何确保高速公路的安全与畅通已引起各级政府的高度重视。
高速公路在通常情况下,不存在拥堵问题,但是在交通事故、恶劣天气等发生时,会导致交通拥堵,在南方经济发达地区,高速公路的通行量已处于饱和状态,驾驶员的违法行为以及收费站的效率低都会导致拥堵发生,尤其是节假日免费通行期间,高速公路的拥堵已严重影响人们的出行。如何在高速公路拥堵时快速找到拥堵源头,是快速缓解高速公路拥堵的关键。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和***,通过互联网路况数据及电子地图即可简单快速的确定高速公路上的拥堵源头位置。
本发明提供的技术方案如下:
一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,包括如下步骤:
S1:在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号;
S2:通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;
S3:判断某一编号的坐标点上是否标注为深红色,若是则执行步骤S4,否则执行步骤S5;
S4:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2;
S5:判断该编号坐标点上是否标注为红色,若是则执行步骤S6,否则执行步骤S7;
S6:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2;
S7:判断该编号坐标点上是否标注为黄色,若是则执行步骤S8,否则返回步骤S2;
S8:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色或黄色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2;
S9:该编号坐标点确定为拥堵源头。
可选地,上述的快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,所述步骤S1中:
所述设定阈值为300米至500米。
可选地,上述的快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,采用深红色表示严重拥堵、采用红色表示拥堵、采用黄色表示缓慢、采用绿色表示畅通。
本发明还提供一种快速确定高速公路拥堵源头位置的***,包括:
电子地图标注模块,在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号;
路况标注模块,通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;
深红色判断模块,判断某一编号的坐标点上是否标注为深红色;
相邻坐标点路况判断模块,在深红色判断模块的判断结果为是时判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色;
红色判断模块,在深红色判断模块的判断结果为否时,判断该编号坐标点上是否标注为红色;
所述相邻坐标点路况判断模块,在红色判断模块的判断结果为是时,判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色;
黄色判断模块,在红色判断模块的判断结果为否时,判断该编号坐标点上是否标注为黄色;
所述相邻坐标点路况判断模块,在黄色判断模块的判断结果为是时,判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色或黄色;
源头判定模块,在所述相邻坐标点路况判断模块的判断结果为否时,该编号坐标点确定为拥堵源头。
可选地,上述的快速确定高速公路拥堵源头位置的***,电子地图标注模块中:
所述设定阈值为300米至500米。
可选地,上述的快速确定高速公路拥堵源头位置的***,采用深红色表示严重拥堵、采用红色表示拥堵、采用黄色表示缓慢、采用绿色表示畅通。
本发明提供的上述技术方案,与现有技术相比,至少具有如下有益效果:
本发明提供的快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和***,在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号。通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;通过判断某一待测坐标点和其下游相邻坐标点的路况,即可准确判断待测坐标点所在的位置是否是拥堵源头。通过快速发现导致交通拥堵源头的准确位置,可以辅助交通管理部门快速采取相应措施,将拥堵源头消灭在萌芽状态或缩短拥堵源头的持续时间,从而提高城市道路的通行能力。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解,下面结合附图,对本发明作进一步详细的说明,其中,
图1为本发明一个实施例所述快速确定高速公路拥堵源头位置的方法的流程图;
图2为本发明一个实施例所述在高速公路上设置坐标点的界面示意图;
图3为本发明一个实施例所述快速确定高速公路拥堵源头位置的***的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。并且下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本实施例提供一种能快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,如图1所示,包括如下步骤:
S1:在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号;如图2所示。所述电子地图是需要发现拥堵源头的辖区高速公路的标准电子地图。在电子地图标注坐标点,两个相邻坐标点之间的实际距离可以设定在200米左右。所述坐标点设置于收费站进出口处、分流合流点处,当相邻两个收费站进出口或者分流合流点距离超过设定阈值时,可以在两个坐标点中间增加坐标点,以保证相邻坐标点之间的距离在200米左右。图中箭头表示行驶方向。可以理解,在高速公路上,收费站进出口处、分流合流点处车辆必须停车取卡或缴费,或者需要降速行驶,因此这些位置最为容易出现拥堵,因此将坐标点设置在这些位置,当出现拥堵时第一时间发现并处理,避免拥堵扩散或者延长持续时间。
S2:通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;具体地,现有很多政府部门将路况信息数据发布至互联网上,这些数据也都是可以免费获取的,本步骤可直接从互联网上读取相应的路况数据即可,路况数据一般为某一地理坐标的深红、红色、黄色、绿色等路况数据。因为步骤S1中的电子地图的坐标点的地理坐标是已知的,因此可以很方便的从互联网上找到与该坐标点地理坐标相同的位置的路况信息,根据其处于深红色、红色、黄色和绿色中的哪一分类中,将坐标点的路况标注清楚。
S3:判断某一编号的坐标点上是否标注为深红色,若是则执行步骤S4,否则执行步骤S5;采用深红色表示严重拥堵、采用红色表示拥堵、采用黄色表示缓慢、采用绿色表示畅通。
S4:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2。
S5:判断该编号坐标点上是否标注为拥堵,若是则执行步骤S6,否则执行步骤S7。
S6:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2。
S7:判断该编号坐标点上是否标注为黄色,若是则执行步骤S8,否则返回步骤S2。
S8:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色或黄色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2。
S9:该编号坐标点确定为拥堵源头。也就是说,在高速公路上,如果某一坐标点为深红色,但是其下游紧邻的坐标点不是深红色则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为红色,但是其下游紧邻的坐标点不是深红色也不是红色,则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为黄色,但是其下游坐标点不是深红色也不是红色也不是黄色,则该坐标点为拥堵源头。
本实施例的上述方案中,在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号。通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;通过判断某一待测坐标点和其下游相邻坐标点的路况颜色,即可准确判断待测坐标点所在的位置是否是拥堵源头。通过快速发现导致交通拥堵源头的准确位置,可以辅助交通管理部门快速采取相应措施,将拥堵源头消灭在萌芽状态或缩短拥堵源头的持续时间,从而提高城市道路的通行能力。
实施例2
本实施例提供一种快速确定高速公路拥堵源头位置的***,如图3所示,包括:
电子地图标注模块1,在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号;如图2所示。所述电子地图是需要发现拥堵源头的辖区高速公路的标准电子地图。在电子地图标注坐标点,两个相邻坐标点之间的实际距离可以设定在200米左右。所述坐标点设置于收费站进出口处、分流合流点处,当相邻两个收费站进出口或者分流合流点距离超过设定阈值时,可以在两个坐标点中间增加坐标点,以保证相邻坐标点之间的距离在200米左右。图中箭头表示行驶方向。可以理解,在高速公路上,收费站进出口处、分流合流点处车辆必须停车取卡或缴费,或者需要降速行驶,因此这些位置最为容易出现拥堵,因此将坐标点设置在这些位置,当出现拥堵时第一时间发现并处理,避免拥堵扩散或者延长持续时间。
路况标注模块2,通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;具体地,现有很多政府部门将路况信息数据发布至互联网上,这些数据也都是可以免费获取的,本步骤可直接从互联网上读取相应的路况数据即可,路况数据一般为某一地理坐标的深红、红色、黄色、绿色等路况数据。因为步骤S1中的电子地图的坐标点的地理坐标是已知的,因此可以很方便的从互联网上找到与该坐标点地理坐标相同的位置的路况信息,根据其处于深红色、红色、黄色和绿色中的哪一分类中,将坐标点的路况标注清楚。
深红色判断模块3,判断某一编号的坐标点上是否标注为深红色;采用深红色表示严重拥堵、采用红色表示拥堵、采用黄色表示缓慢、采用绿色表示畅通。本模块中即可判断该编号坐标点的颜色是否是深红色。
相邻坐标点路况判断模块4,在深红色判断模块3的判断结果为是时判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色;即判断下游紧邻坐标点上是否是深红色。
红色判断模块5,在深红色判断模块3的判断结果为否时,判断该编号坐标点上是否标注为黄色。
所述相邻坐标点路况判断模块4,在红色判断模块5的判断结果为是时,判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色。
黄色判断模块6,在红色判断模块5的判断结果为否时,判断该编号坐标点上是否标注为黄色。
所述相邻坐标点路况判断模块4,在黄色判断模块6的判断结果为是时,判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色或黄色。
源头判定模块7,在所述相邻坐标点路况判断模块的判断结果为否时,该编号坐标点确定为拥堵源头。也就是说,在高速公路上,如果某一坐标点为深红色,但是其下游紧邻的坐标点不是深红色则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为红色,但是其下游紧邻的坐标点不是深红色也不是红色,则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为黄色,但是其下游坐标点不是深红色也不是红色也不是黄色,则该坐标点为拥堵源头。
本实施例的上述方案中,在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号。通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;通过判断某一待测坐标点和其下游相邻坐标点的路况,即可准确判断待测坐标点所在的位置是否是拥堵源头。通过快速发现导致交通拥堵源头的准确位置,可以辅助交通管理部门快速采取相应措施,将拥堵源头消灭在萌芽状态或缩短拥堵源头的持续时间,从而提高城市道路的通行能力。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (6)
1.一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号;
S2:通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;
S3:判断某一编号的坐标点上是否标注为深红色,若是则执行步骤S4,否则执行步骤S5;
S4:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2;
S5:判断该编号坐标点上是否标注为红色,若是则执行步骤S6,否则执行步骤S7;
S6:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2;
S7:判断该编号坐标点上是否标注为黄色,若是则执行步骤S8,否则返回步骤S2;
S8:判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色或黄色,若否则执行步骤S9,若是则返回步骤S2;
S9:该编号坐标点确定为拥堵源头。
2.根据权利要求1所述的快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,其特征在于,所述步骤S1中:
所述设定阈值为300米至500米。
3.根据权利要求1或2所述的快速确定高速公路拥堵源头位置的方法,其特征在于:
采用深红色表示严重拥堵、采用红色表示拥堵、采用黄色表示缓慢、采用绿色表示畅通。
4.一种快速确定高速公路拥堵源头位置的***,其特征在于,包括:
电子地图标注模块,在电子地图上的预设位置标注坐标点,所述坐标点标注于所辖区域高速公路双向道路上的预设位置处以及收费站进出口处、分流合流点处,相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值且每一坐标点均设定有唯一编号;
路况标注模块,通过互联网实时读取路况云数据,将读取的实时路况数据按照深红色、红色、黄色和绿色进行分类,将分类结果标注到电子地图上所对应的坐标点上;
深红色判断模块,判断某一编号的坐标点上是否标注为深红色;
相邻坐标点路况判断模块,在深红色判断模块的判断结果为是时则判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色;
红色判断模块,在深红色判断模块的判断结果为否时,判断该编号坐标点上是否标注为黄色;
所述相邻坐标点路况判断模块,在拥堵判断模块的判断结果为是时,判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色;
黄色判断模块,在黄色判断模块的判断结果为否时,判断该编号坐标点上是否标注为黄色;
所述相邻坐标点路况判断模块,在黄色判断模块的判断结果为是时,判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否标注为深红色或红色或黄色;
源头判定模块,在所述相邻坐标点路况判断模块的判断结果为否时,该编号坐标点确定为拥堵源头。
5.根据权利要求4所述的快速确定高速公路拥堵源头位置的***,其特征在于,电子地图标注模块中:
所述设定阈值为300米至500米。
6.根据权利要求4或5所述的快速确定高速公路拥堵源头位置的***,其特征在于:
采用深红色表示严重拥堵、采用红色表示拥堵、采用黄色表示缓慢、采用绿色表示畅通。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710005357.2A CN106504539A (zh) | 2017-01-04 | 2017-01-04 | 一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710005357.2A CN106504539A (zh) | 2017-01-04 | 2017-01-04 | 一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106504539A true CN106504539A (zh) | 2017-03-15 |
Family
ID=58345106
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710005357.2A Pending CN106504539A (zh) | 2017-01-04 | 2017-01-04 | 一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106504539A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106960571A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 道路拥堵瓶颈点确定方法、装置、服务器及存储介质 |
CN107016872A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-08-04 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 快速生成交通广播路况信息发布稿的方法、介质和*** |
CN107527503A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-12-29 | 北京博研智通科技有限公司 | 基于手机和雷达数据计算高速公路受阻系数的方法和*** |
CN111986480A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-24 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 一种城市道路交通事件影响评价方法、***及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101719314A (zh) * | 2009-11-17 | 2010-06-02 | 姜廷顺 | 区域交通拥堵引发点记录分析***及其运行方法 |
CN101750074A (zh) * | 2008-12-10 | 2010-06-23 | 希姆通信息技术(上海)有限公司 | 基于gps终端设备的路况监控方法 |
CN102288194A (zh) * | 2011-09-05 | 2011-12-21 | 上海梦擎信息科技有限公司 | 导航中实时路况的实现*** |
CN102749085A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-10-24 | 北京中广睛彩导航科技有限公司 | 基于高速路况事件的导航数据处理方法及其终端 |
CN103903444A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-02 | 姜廷顺 | 一种即时发现快速路拥堵引发点的方法和*** |
CN104008648A (zh) * | 2014-06-16 | 2014-08-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种基于雷达跟踪技术的拥堵引发点监测***及方法 |
CN104050808A (zh) * | 2014-06-03 | 2014-09-17 | 北京航天福道高技术股份有限公司 | 公路交通堵塞定位搜寻方法 |
CN105469603A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-04-06 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种交通拥堵源头分析方法及装置 |
-
2017
- 2017-01-04 CN CN201710005357.2A patent/CN106504539A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101750074A (zh) * | 2008-12-10 | 2010-06-23 | 希姆通信息技术(上海)有限公司 | 基于gps终端设备的路况监控方法 |
CN101719314A (zh) * | 2009-11-17 | 2010-06-02 | 姜廷顺 | 区域交通拥堵引发点记录分析***及其运行方法 |
CN102288194A (zh) * | 2011-09-05 | 2011-12-21 | 上海梦擎信息科技有限公司 | 导航中实时路况的实现*** |
CN102749085A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-10-24 | 北京中广睛彩导航科技有限公司 | 基于高速路况事件的导航数据处理方法及其终端 |
CN103903444A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-02 | 姜廷顺 | 一种即时发现快速路拥堵引发点的方法和*** |
CN104050808A (zh) * | 2014-06-03 | 2014-09-17 | 北京航天福道高技术股份有限公司 | 公路交通堵塞定位搜寻方法 |
CN104008648A (zh) * | 2014-06-16 | 2014-08-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种基于雷达跟踪技术的拥堵引发点监测***及方法 |
CN105469603A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-04-06 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种交通拥堵源头分析方法及装置 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106960571A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 道路拥堵瓶颈点确定方法、装置、服务器及存储介质 |
CN107016872A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-08-04 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 快速生成交通广播路况信息发布稿的方法、介质和*** |
CN107527503A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-12-29 | 北京博研智通科技有限公司 | 基于手机和雷达数据计算高速公路受阻系数的方法和*** |
CN111986480A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-24 | 安徽科力信息产业有限责任公司 | 一种城市道路交通事件影响评价方法、***及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106504539A (zh) | 一种快速确定高速公路拥堵源头位置的方法和*** | |
CN106571037A (zh) | 一种基于卡口检测技术的高速公路实时路况监测方法 | |
CN104851286A (zh) | 一种利用公交车辆gps数据动态评估道路交通状态的方法 | |
CN102254152B (zh) | 基于彩色跳变点和颜色密度的车牌定位方法 | |
CN103903433A (zh) | 一种道路交通状态的实时动态判别方法及装置 | |
CN104778834A (zh) | 一种基于车辆gps数据的城市道路交通拥堵判别方法 | |
CN104318770A (zh) | 基于手机数据实时检测高速公路交通拥堵状态的方法 | |
CN107240264A (zh) | 一种车辆非有效行驶轨迹识别方法和城市道路设施规划方法 | |
CN105303831A (zh) | 一种基于通信数据判断高速路拥堵情况的方法 | |
CN103177595A (zh) | 一种基于实时交通信息的动态路径寻优***及方法 | |
CN103426309A (zh) | 一种基于出租车行驶状态信息判别交通拥堵程度的方法 | |
CN103632541B (zh) | 交通事件路链检测与数据填补方法 | |
CN103942952B (zh) | 一种路网功能层次状态等级评估方法 | |
CN102956104A (zh) | 一种基于车辆轨迹描述检测交通事件的方法 | |
CN106558217B (zh) | 一种获取路边停车场信息的方法、装置及服务器 | |
CN107134133A (zh) | 辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法和*** | |
CN106504538A (zh) | 一种快速消除导致高速公路拥堵源头的方法和*** | |
CN105551241B (zh) | 一种基于fcd及ep多源数据的实时拥堵分析方法 | |
CN107945542A (zh) | 基于浮动车技术的城市道路绿波带决策支持方法及终端 | |
CN108665084A (zh) | 一种对驾驶风险的预测方法及*** | |
CN113570868A (zh) | 交叉口绿灯通过率计算方法、装置、设备及存储介质 | |
CN106781495A (zh) | 快速发现导致城市道路交通拥堵源头位置的方法和*** | |
CN102542812B (zh) | 一种基于pda的区间车速检测及数据处理方法 | |
Tsigdinos et al. | Strategic road network formulation: developing an alternative methodology towards sustainable mobility | |
Hunter et al. | Conversions of wide curb lanes: the effect on bicycle and motor vehicle interactions |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170315 |