摘要
针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法.首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩值之间的映射,变换生成直观生动描述大范围路网交通状态的交通状态伪色彩图;接着利用Otsu图像分割算法,将交通状态伪色彩图进行分割,自动发现其中的拥堵区域;随后利用基于梯度的光流法,提取出图中呈现出的典型交通状态演化模式,用于指导宏观交通管理和控制;最后,利用北京市实际的交通数据进行的仿真研究证实了该算法的有效性.
A novel algorithm is proposed in this paper to meet the demand of urban traffic control and management for network-wide traffic states observation and analysis. Urban traffic network is mapped to a pseudo-color image with pixels corresponding to grids. The colors of pixels represent the corresponding grids＇ states values so that this pseudo-color image vividly represents the macroscopic traffic state. The Otsu algorithm is used to find the congested regions automatically. The evolutionary patterns of traffic state are determined by calculating and analyzing the optical flow field of consecutive pseudo-color images. A case study of Beijing macroscopic traffic state observation and analysis is also presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009年第4期46-52,共7页
Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2006CB705506)
国家高技术发展研究计划(863计划)项目(2007AA11Z222)
国家自然科学基金项目(60774034
60721003)
北京市科学技术委员会博士生论文资助专项项目(ZZ0807)
关键词
伪色彩图
城市交通网络
交通状态分析
图像分割
光流法
pseudo-color map
urban road network
traffic state analysis
image segmentation
optical flow
