基于SCATS系统的交通信息采集

基于 SCATS 系统的交通信息采集1.1 基于 SCATS 系统的交通信息采集技术和交通状态判别算法1.1.1基于 SCATS 系统的交通信息采集处理流程基于 SCATS 信号控制系统固定检测器的交通状态判别是利用 SCATS 系统的交通流参数及信号控制信息对地面道路交通状态进行实时自动判别，主要流程包括：SCATS 交通信号控制系统交通流参数采集、数据质量判别、数据质量处理、交通状态自动判别。1.1.2基于 SCATS 系统的交通信息采集技术通过 SCATS 提供的 ITS-PORT 采集 SCATS 交通信号控制系统交通流参数，包括：线圈相位流量相位饱和度相位折算流量线圈小时最大通过能力线圈相位最大车头时距相位绿灯时长路口周期时间SCATS 交叉口控制方式等。基于SCATS ITS Port的数据采集架构见下图：SCATS数据采集分为实时数据采集和历史数据补传，其中分别包括了对相位数据、5分钟流量数据的实时采集和历史补传。实时相位流量采集实时 5 分钟流量采集历史相位流量采集历史 5 分钟流量采集1.1.3基于 SCATS 系统的交通状态判别算法1.1.3.1 数据质量判别由于传输设备故障、路面交通状况和环境因素等方面的原因，所采集的道路交通数据将不可避开的出现错误、丢失等情况。为了准确地反映实际的交通状况并满足算法的数据应用需求，需要对 SCATS 采集的交通信号控制系统交通流参数进行数据质量判别，确保数据的有效性和完整性。数据质量判别主要应用交通工程学理论和概率统计学理论对历史数据质量判别和实时数据质量进行判别。1)交通流参数满足特定的交通工程学原理2)交通流参数满足特定的概率统计学原理1.1.3.2 数据质量处理数据质量处理是对存在数据质量问题的 SCATS 交通流参数进行修复，以提高交通状态分析的完整性、有效性及稳定性。该功能利用数据库存储的海量交通数据，结合数据之间的时空关系，利用统计方法提取数据的时间分布特征和不同地点数据的关联性，对错误数据、丢失数据进行修正。模块中数据质量处理方法包括：历史数据修正方法交通流理论修正方法线形插值修补方法基于统计和交通流模型算法的固定地点道路交通流数据质量处理方法1.1.3.3 交通状态自动判别交通状态自动判别主要功能是将经过预处理的 SCATS 数据动态处理成地面道路的交通状态，核心是状态自动判别算法。核心算法由一系列可定制化模型参数的算法组成，包括：相邻进口车道交通状态相关性分析算法进口道通行模式自动识别算法交叉口死...