Traffic peak period detection using traffic index cloud maps
Traffic peak period detection using traffic index cloud maps
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利用交通指数云图检测交通高峰期
DOI：
10.1016/j.physa.2020.124277
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发表时间：
2020-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jianli Xiao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuni Li;Jianli Xiao
交通高峰时段检测是智能交通系统研究领域的一个关键问题，它可以为交通流引导提供时间信息。传统的方法主要针对道路分割的高峰时段和小路网区域进行检测。即，这些方法侧重于小空间尺度下的流量高峰时段检测。然而，路段和小路网区域的交通高峰时段并不能代表整个城市的交通高峰时段。事实上，对于交通管理部门来说，整个城市的交通高峰时段更为重要。针对这一问题，提出了一种基于交通指标云图的全市交通高峰时段检测新方法。在GPS数据上的实验结果表明，该方法可以在大空间尺度上准确识别交通高峰时段。
Traffic peak period detection is one key issue in ITS research area, which can afford time information for traffic flow guidance. Classical methods devote themselves to detect the peak period of road segmentations and small road network areas. Namely, these methods focus on traffic peak period detection in small space scale. However, the traffic peak periods of road segmentations and small road network areas cannot present the traffic peak periods of the whole city. In fact, the traffic peak periods of the whole city are more important for the traffic administration department. To solve this problem, a new method for detecting traffic peak periods of the whole city is proposed, which is based on the traffic index cloud maps. Experimental results on the GPS data show that the proposed method can recognize the traffic peak periods in a large space scale accurately.
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从图像处理视图检测流量高峰期
影响因子：
2.3
作者：
Xiao, Jianli;Li, Hang;Yuan, Shangcao
通讯作者：
Yuan, Shangcao
影响因子：
2.5
作者：
Gupta, Shalmoli;Kumar, Ravi;Vassilvitskii, Sergei
通讯作者：
Vassilvitskii, Sergei
DOI：
10.1016/j.asoc.2016.05.030
发表时间：
2016-09
期刊：
Appl. Soft Comput.
影响因子：
--
作者：
Engin Esme;B. Karlik
通讯作者：
Engin Esme;B. Karlik
影响因子：
5.2
作者：
A. M. Oakil;L. Nijland;M. Dijst
通讯作者：
A. M. Oakil;L. Nijland;M. Dijst
DOI：
10.1109/icufn.2018.8436994
发表时间：
2018-07
期刊：
2018 Tenth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN)
影响因子：
--
作者：
P. K. Dalela;P. Bansal;Arun Yadav;S. Majumdar;Anurag Yadav;V. Tyagi
通讯作者：
P. K. Dalela;P. Bansal;Arun Yadav;S. Majumdar;Anurag Yadav;V. Tyagi