利用AVI技术进行高精度车辆出行矩阵估计的方法

"自动识别环境下车辆的出行矩阵估计新方法 (2011年) - 同济大学学报(自然科学版) - 孙剑，冯羽" 这篇文章探讨了在车辆自动识别（Automatic Vehicle Identification, AVI）技术广泛应用的背景下，如何利用这种技术的数据来估计高精度的车辆起讫点矩阵（OD-matrix）。AVI系统，如视频车牌识别系统，能够收集到丰富的车辆信息，包括车辆的起点、终点以及部分行驶路径。作者将这些信息分为四类，并提出了一种新的OD矩阵估计方法。 1. 信息分类： - 起讫点已知：这类信息可以直接用于更新基础OD矩阵。 - 起点或终点及部分路径已知：这部分数据用于修正路段-路径流量关系。 - 仅知起点或终点：这些信息有助于构建可能的路径集合。 - 仅知部分路径：通过这些信息可以进一步细化路径估计。 2. 方法流程： - 基础OD矩阵更新：使用第一类信息，即起讫点已知的数据，结合AVI检测误差进行直接扩样更新。 - 路段-路径流量关系修正：参考粒子滤波算法的思想，基于贝叶斯估计理论，利用第二、三、四类信息来修正路段-路径流量的关系。 - 路径及OD确定：利用蒙特卡罗随机过程，从修正后的路段-路径流量关系中确定可能的车辆路径和OD矩阵。 - 反向验算与校正：通过AVI获取的实际路径流量信息，反向验算并校正OD矩阵，以提高估计的准确性。 3. 应用案例： - 以上海市南北高架快速路为例，设置了9个视频检测器，对沿线17个出入口的OD进行了估计。在路网仿真模型误差15%，AVI设施覆盖率27.2%，检测误差10%的情况下，OD估计的总体平均相对误差仅为11.09%。 4. 优点： - 充分利用了不完整的个体车辆路径信息。 - 计算效率高，适合实时动态交通管理需求。 关键词：OD估计，车辆自动识别，车辆路径，贝叶斯估计 这篇论文展示了在AVI技术的支持下，如何通过科学的方法改进交通流量的估计，为交通管理和规划提供了更精确的数据支持。同时，这种方法对于处理大量实时交通数据，优化城市交通网络，减少交通拥堵具有重要的实践意义。