智能交通系统关键技术研究外文翻译资料

 2023-08-25 11:08

Research on Key Technologies for Smart Transportation Systems

Abstract: The goal of this study is to give a brief analysis and summary of current key technologies for smart transportation systems in order to facilitate future research. From the perspectives of big data analysis,shortest path algorithm,trajectory data mining and other key technologies,this paper gives an introduction of key technologies for smart transportation systems and points out problems to be solved and prospects for smart transportation systems.

0 Introduction

In 1998, US Vice President Gorre put forward the concept of 'digital earth' , which led to the application of the concept of 'digital city' in the social information movement, the State Bureau of Surveying and Mapping has promoted the construction and promotion of a digital city geospatial framework throughout the country. In 2008, Peng Mingsheng, president and Chief Executive Officer of IBM, put forward the concept of 'smart Earth' , which triggered the construction boom of 'smart city' in countries and regions around the world. The integration of digital city and Internet of things makes digital city develop to intelligent city, and Internet of things will further promote the intelligentization of information collection and control of urban elements, and build intelligent environment, thus the digital neural network system of the city can be fully developed and the behavior of the city system can be intelligentized. Intelligent transportation system is the main part of smart city construction.

1 intelligent transportation system overview

1.1 intelligent transportation system introduction

Intelligent transportation system (its) aims at a series of problems in urban traffic, such as congestion, the contradiction between the supply and demand of parking facilities, the low level of bus and taxi service and supervision, the low level of motor vehicle traffic guidance, the low level of traffic facility management, and the inadequate monitoring of technical conditions of bridges and roads, deploying a large number of mobile sensor network nodes on vehicles and fixed sensor network nodes on roadsides will build a number of intelligent transportation business application systems based on Internet of things technology, through the integrated processing of the Intelligent Transportation Iot for the collection, processing, analysis, management and service of mass information, a widely interconnected perception network of transportation factors is constructed, to achieve a richer, more accurate, more humane public information services, the formation of a smart and harmonious travel environment.

1.2 The relationship between intelligent transportation system and intelligent transportation system

the intelligent transportation system (its) is a service system oriented to transportation based on modern electronic information technology, and its is the intellectualization of its. In the case of car navigation, as shown in figure 1, real time traffic data, historical traffic data, weather data, social media and activity data, sensor data, etc. are taken into account in the intelligent transportation system, through the track mining, traffic decision-making analysis, to provide convenient travel. Therefore, intelligent transportation system (its) is the foundation of its, and its is the next stage of its development.

2 Research on key technologies of intelligent transportation system

With the development of the Internet of things and the arrival of the new information technology computing age, in order to solve the problem of intelligent transportation system, it is necessary to explore the related key technology research of intelligent transportation system, it includes big data analysis, shortest path Algorithm, trajectory data mining, traffic network evolution analysis, traffic network decision analysis, social computing and open source technology.

2.1 big data

With the development of the city, the rapid construction of traffic facilities, the rapid increase in the number of motor vehicles, traffic congestion, traffic pollution and traffic accidents and other problems need to be solved. Therefore, to acquire traffic Data in time and accurately is the premise of intelligent transportation system (its) to solve the traffic problem, which depends on Big Data technology. Faced with the big data of intelligent transportation system (its) , it is necessary to study the related technologies deeply. With the maturity of Internet of things technology, sensors, cameras, induction coils and so on will be widely used in the field of transportation, resulting in a lot of big data. The big data analysis technology of its will analyze multi-source data, including GPS data, road sensor data, weather data, congestion data, etc. , thus, traffic conditions can be intelligently identified, time-consuming from point to point can be evaluated, and alternative route suggestions can be provided. These will greatly reduce congestion time and traffic flow, improve road safety and reduce accidents. With the development of Internet of things and its application in transportation system, the traditional database system can not meet the demand of intelligent transportation system (its) analysis with the increase of traffic data, so the NoSQL database management system is produced, includes key-value stores key-value stores, BigTable, document storage databases COUCHDB, MONGODB, graphics databases Neo4j, etc. .

2.2 shortest path Algorithm

The shortest path Algorithm is the basis of path planning and network analysis in intelligent transportation system (its) , and its efficiency improvement is the key to improve the efficiency of its. In recent years, with the in

剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


智能交通系统关键技术研究

摘要:本研究的目的是对当前智能交通系统的关键技术进行简要分析和总结,以促进未来的研究。本文从大数据分析、最短路径算法、轨迹数据挖掘等关键技术方面介绍了智能交通系统的关键技术,指出了智能交通系统需要解决的问题和发展前景。

0 引言

1998年,美国副总统Gorre提出“数字地球”的概念,导致应用程序的“数字城市”的概念在社会运动的信息,国家测绘促进了数字城市地理空间框架的建设和推广全国。2008年,IBM公司总裁兼首席执行官彭明生提出了“智慧地球”的概念,引发了全球各国和地区的“智慧城市”建设热潮。数字城市与物联网的集成使得智能城市、数字城市发展和物联网将进一步促进信息收集和控制的智能化的城市元素,并建立智能环境,因此城市的数字神经网络系统可以完全发达国家和城市的行为可以智能化的系统。智能交通系统是智慧城市建设的重要组成部分。

1 智能交通系统概述

1.11 智能交通系统介绍

智能交通系统(its)的目标是在一系列城市交通问题,如交通拥堵,停车设施的供给和需求之间的矛盾,低水平的公共汽车和出租车服务和监督,低水平的机动车交通指南、低水平的交通设施管理和监控技术的桥梁和道路条件不足,部署大量的移动传感器网络节点在路边的车辆和固定的传感器网络节点上建立的智能交通业务应用程序系统基于物联网技术,通过综合处理智能交通物联网的收集、处理、分析、管理和服务的质量信息,广泛互联感知网络的交通因素构造,实现富裕,更精准、更人性化的公共信息服务,形成智慧和谐的旅游环境。

1.2智能交通系统与智能交通系统的关系

智能交通系统是以现代电子信息技术为基础的面向交通运输的服务系统,是智能交通系统的智能化。在汽车导航的情况下,如图1所示,实时交通数据,历史交通数据、气象数据、社交媒体和活动数据,传感器数据,考虑等在智能交通系统中,通过跟踪矿业,交通决策分析,提供便捷的旅行。因此,智能交通系统(its)是its的基础,也是他发展的下一个阶段。

2 智能交通系统关键技术研究

随着物联网的发展和新的信息技术计算时代的到来,为了解决智能交通系统的问题,有必要探索相关的智能交通系统的关键技术研究,包括大数据分析、最短路径算法,轨迹数据挖掘,交通网络演化分析,交通网络决策分析,社会计算和开源技术。

2.1大数据

随着城市的发展,交通设施建设迅速,机动车数量迅速增加,交通拥堵、交通污染和交通事故等问题亟待解决。因此,及时准确地获取交通数据是智能交通系统(its)解决交通问题的前提,而交通问题的解决依赖于大数据技术。面对智能交通系统的大数据,有必要对其相关技术进行深入研究。随着物联网技术的成熟,传感器、摄像头、感应线圈等将广泛应用于交通运输领域,产生大量的大数据。its的大数据分析技术将分析多源数据,包括GPS数据、道路传感器数据、天气数据、拥堵数据等,从而智能识别交通状况,评估点到点耗时,并提供备选路线建议。这些将大大减少拥堵时间和交通流量,提高道路安全,减少事故。随着物联网的发展及其应用在交通系统中,传统的数据库系统不能满足需求的智能交通系统(its)分析流量数据的增加,产生NoSQL数据库管理系统,包括键值存储键值存储,BigTable, COUCHDB文档存储数据库,MONGODB,图形数据库Neo4j等等。.

2.2 最短路径算法

最短路径算法是智能交通系统路径规划和网络分析的基础,提高其效率是提高智能交通系统效率的关键。近年来,随着要处理的路网数据规模的增大,出现了一些成熟的加速技术,可以有效地处理大规模路网数据的最短路径查询。这些方法的目的是减少搜索空间,最具代表性的是R each和层次结构。最具代表性的算法是real算法,它是基于Microsoft Research Asia算法和ALT算法的结合。该算法是基于一组名为contrthierarchies算法的算法,该算法在谷歌基础的支持下,对路网进行压缩,根据路网的拓扑特征生成多层网络拓扑,从而提高查询效率。最短路径算法的综合比较研究有许多成就,其中德尔等分为四个阶段的时间最短路径算法,每个阶段都有一个典型的代表算法,此外,有一个大区别阶段和阶段,所以它是有价值的分析阶段和搜索空间之间的关系。多模态交通最短路径算法的研究也具有一定的研究和广泛的应用价值。

2.3 轨迹数据挖掘

面对越来越多的轨迹数据,往往数以亿计的数据,传统的数据管理技术如关系数据库、空间数据库等。不能有效地解决弹道数据的存储和查询问题。为了解决这些问题,我们创建了一个移动对象数据库,用于管理移动实体并支持对移动对象的复杂查询。移动轨迹数据是典型的大数据。例如,北京有500多万辆机动车和6.6万辆出租车。北京交通信息采集平台的浮动车系统,点击之间仅1分钟GPS时间,每天累积的轨迹数据近1亿个点,数据量超过10gb。整合社交媒体、道路监控、城市摄像头、GPS信息等,对多个异构数据进行管理和协调,通过对轨迹数据挖掘的分析,可以识别出最佳的行车路径、推荐的热点路径、实时动态拼车等智能交通系统应用。

2.4 二维、三维的积分

地理信息系统正处于从传统二维向二维一体化的过渡阶段。交通地理信息系统的施工人员必须积累大量的二维数据在开发过程中,但“1 1”技术体系的“二维系统 一个三维系统”将使技术人员不得不放弃现有的资源和re-accumulate三维数据资源。因此,采用二维与三维一体化的技术体系,最大限度地保护用户的数据资源。利用其快速建模方法,可以将二维数据快速转换为二维模型。国内GIS平台制造商Supermap开发了一系列基于2D和3D集成技术系统的产品,并已应用于交通领域。随着对地观测与导航技术的发展,户外平面导航逐渐向室内立体导航转变,随着二维与三维集成技术的成熟,导航、定位服务等变得更加完善,提供更加便捷的服务。三综合交通地理信息系统(家)将充分发挥其优势,从而以先进技术为指导,以强大的功能为动力,最后将智能转换为智能交通系统的应用服务。

2.5 交通网络演化分析

随着交通网络数据规模的快速增长和交通网络的复杂性,交通网络演化分析对智能交通系统的建设具有重要意义。大多数研究者从宏观、中观和微观尺度分析交通网络的演化及其特征。根据研究规模的不同,交通网络演化分析的结果也不同。从宏观上看,路网具有绒泡菌的特征,从细观上看,路网具有与静脉网相似的网状格局,从微观上看,路网模型具有血管网的特征。基于交通网络机制演化分析的宏观模型的典型模型是基于多头绒泡菌的演化模型。亚达马特兹基安德鲁et Al。(18 - 20)把燕麦片在主要城市的位置,在地图上,然后把多头绒泡菌,发现最有效的运输路线通过燕麦片的道路运输多头绒泡菌,和最终的路线由多头绒泡菌被发现构成了交通网络图,生成的地图有很高的相似性与真正的道路网络。的进化道路网络模型仿真的基础上叶静脉网络是一个meso-simulation方法,主要是基于叶脉网络的原理,巴特尔米等人提出了一个简单的城市道路网络演化模型的基础上叶静脉增长模式[23]研究城市道路网络的进化。作者认为,许多不同的交通网络遵循相似的简单机制,通过比较叶型形成的思想,提出了一种基于叶脉网络的简单局部优化模型。模型的统计特性与经验模型一致。微尺度分析的进化,萨马尼和其他抽象的道路网络作为血管网络城市的形成机制的研究,和克鲁兹等分析研究中的跟踪数据的特点,并得出结论:道路网血管网络的特点。如何提出具有不同尺度的新模型,结合社会统计数据、人口数据、土地利用数据等来模拟真实的交通网络将是下一阶段的研究方向。

2.6 交通网络决策分析

智能交通系统智慧的最大体现就是对交通网络的智能决策分析,根据动态的交通状况引导出行信息。通过监测、监控和优化交通流分布,交通警察监控系统,公安系统和信息网络系统将进一步改进实现交通信号灯的智能控制,路面上的感应线圈安排对应于地面,将反馈信号灯根据车道车辆的存在与否,信号灯会自动选择交通灯状态。在动态监测交通拥堵和提供拥挤场景如图2所示,交通网络的决策分析需要改进的决策水平交通系统相结合道路数据库,历史道路数据跟踪数据,历史气象数据、交通事件数据和社会数据。

2.7 社会计算

社会计算是现代计算技术和社会科学之间的一门交叉学科。它是一种面向社会活动、社会过程、社会结构、社会组织和社会功能的计算理论和方法。在智能交通系统中,基于社会计算、内容计算和群体智能技术,社会活动和社会网络的数据可以反馈和交通状态。新闻、论坛、博客、微博等社交媒体是了解社会、支持智能交通系统的载体。充分发挥博客、电子邮件、即时通讯、社交网络服务社会网络服务,社交网络分析,维基百科,社会书签,百度知道,和其他应用程序,特别是国内应用,如新浪微博、人人网和腾讯QQ,以及海外如Facebook和Twitter的应用程序,可以提供反馈交通状况,找出交通拥堵的原因,从而解释了交通异常。

2.8开源技术

近年来,网络科学的研究逐渐深入,在开源社区复杂网络的研究和应用中,出现了一系列复杂网络分析的开放工具。这些工具为智能交通系统分析提供了技术基础。根据不同的开发语言,将开源网络分析工具分为五类,其中一些工具侧重于具体工具的分析。如图3所示,一些典型的网络图算法工具已经以不同的开发语言发布,如BGL、i graph和GEXF。这些将构成智能交通系统可视化、分析和管理的技术工具集的基础。

3. 结论

在这篇文章中,智能交通系统(its)的关键技术进行了分析和总结,这是今后研究和应用的方向,智能交通系统(its)的关键技术进行了分析从大数据分析的视角,最短路径算法,跟踪数据挖掘和交通网络决策分析,它还指出迫切要解决的问题和研究的前景。

对我国智能交通发展的分析与建议

摘要: 阐述了智能交通的发展背景、智能交通的概念、智能交通的特点、智能交通建设的目标和主要内容。的基础上,分析当前形势和中国智能交通发展存在的问题,提出了一些建议中国智能交通发展,所以中国智能交通的发展可以结合国情,更好地促进智能交通的和谐发展和社会和经济。

20世纪90年代以来,随着全球市场竞争的激烈和城市发展需求的快速变化,提升城市竞争力已成为每个国家或城市管理者的重要任务之一。近年来,我国已公开采用智慧城市作为发展理念的城市有北京、上海、南京、沈阳、武汉、合肥、成都、昆明、广州、深圳、佛山、宁波、无锡、昆山等,但各城市建设的重点有所不同。智能交通是智慧城市整体解决方案的重要组成部分,需要具备多业务信息化建设和管理的能力。

1 智能交通背景

随着生产力的发展和社会的转型,智能交通是人们对交通供给应与交通需求相匹配的深刻认识和变革。从历史交通发展与生产力之间的自相似性和同构性可以看出,不同的社会形态对应着不同的产业形态,不同的产业形态引起的交通形态和交通需求是不同的。社会形态、交通形态、交通需求的不断演化也遵循着自相似同构的演化。在信息社会的今天,其知识密集型和信息密集型的生产形态符合综合交通和个性化交通需求的特征。也就是说,交通运输的提供者必须适应社会转型发展的特点和交通消费的需求。目前,交通拥堵和交通事故是世界上城市交通普遍存在的问题。中国经历了30多年改革开放的快速发展。城市化和机动化发展很快。未来10年,中国城市化水平将从目前的45%提高到60%,进一步促进交通运输和汽车工业的发展。机动车的发展也导致了中国城市空气质量的持续恶化。一些大城市机动车排放的污染物已成为主要污染源,占各项空气污染指标的60%以上,严重危害着人们的健康。在城市的可持续发展,因为有限的土地和空间可用于道路建设,很难解决的主要城市面临的交通压力和问题只有通过建设新的道路,个性化的交通日益增长的需求使得交通系统越来越复杂。仅仅从车辆或道路的角度来有效地解决交通拥堵问题是困难的。此外,在公路管理,区域管理和投资的限制,在我国,高速公路和普通公路的管理是基于根据部分行政区域和管理模式,也没有统一的资源管理系统的基础设施,而在汽车管理中没有统一的车辆管理系统,大部分交通信息系统只是为了解决规划和建设中的一些局部和具体问题,所以系统基本是独立的,在大网络背景下呈现信息孤岛模式。因此,将现代高科技应用于交通需求和车辆道路系统地解决交通问题,成为智能交通的核心理念和发展趋势。

2 智能交通系统及特点

2.1 体系结构

智能交通系统、或其指的是有效集成先进的智能监控技术、通讯技术、控制技术、传感器技术、计算机及网络系统集成技术在整个运输管理系统,实时、准确、高效的交通运输综合管理和控制系统。智能交通系统是由智能系统、知识系统、方法与技能系统、非智能系统、思想与思想系统、评价系统等子系统组成的复杂系统。

2.2 关键特性

它强调信息交流的系统性、实时性、互动性和服务的广泛性,不同于原来的交通管理和工程。如何缓解道路压力,降低事故率,改善公共交通服务,节能减排,是智能交通需要解决的问题。

3 智能交通建设的目标和主要内容

3.1 目标

其目标是建立一个全方位

剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


资料编号:[607671],资料为PDF文档或Word文档,PDF文档可免费转换为Word

您需要先支付 30元 才能查看全部内容!立即支付

课题毕业论文、文献综述、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。