智能交通控制平台的信息融合技术分析

苏振

摘 要：交通管理的现代化发展中，就是要强化交通的概要构建设施管理，对交通基础设施充分利用起来，以使得日趋拥挤的交通状况得到缓解。将智能技术应用于交通控制中，将智能交通控制平台构建起来，采用信息融合技术就可以根据不同的交通状况采用相应的融合技巧对交通状况进行分析，可以获得准确的交通信息，对交通进行智能化控制。本论文针对智能交通控制平台的信息融合技术展开研究。

关键词：智能化；智能交通控制平台；信息融合技术

智能交通系统就是应用智能化技术构建起来的交通管理控制系统。系统的运行特点是应用现代化的信息通信技术、电子技术为交通运行提供系统化的服务，主要的内容包括检测信息、收集信息、对信息进行技术处理并合理利用。智能交通系统在运行中，主要采用了信息监测技术，使得采集信息的方法多样化，获得信息的途径多元化。在信息检测中主要采用了视频检测技术、全球定位系统探测技术、磁感线圈检测技术等等。在进行采集信息的过程中，更多的是强调系统运行中，子系统之间要具有良好的协同。虽然异源信息的特征与同源信息的特征之间存在着不同，但是可以实现信息融合，使得所采集到的信息准确，而且质量很高，确保了信息的有效性。

一、应用信息融合技术采集交通信息并对交通信息进行检测

应用信息融合技术采集交通信息并对交通信息进行检测，可以在一定程度上降低交通事故的发生率。信息融合技术可以使得多源信息之间相互融合之后制定出防止交通肇事的方法。通过运行视觉传感器获得信息，融合激光扫描所获得的信息就可以获得准确的交通信息，基于此将防撞的有效措施提出，其中的一项重要内容就是使用卡尔曼滤波跟踪前方的车辆，实施监测的同时，还可以对前方车辆进行躲避。（下图：视觉传感器）

视觉传感器

在采集交通信息的过程中，采用信息融合技术所发挥的作用是将路侧设备信息和车载终端的信息之间有效融合。在进行信息采集的过程中，所收集的信息包括交通流信息、视频信息以及浮动车信息等等，采用融合技术和资源共享技术将这些信息整合，为交通控制平台提出技术支持[1]。针对于多源信息解码问题，需要通过运行交通控制平台，将所采集的信息经过整合之后进行深入研究，并对信息从技术的角度细分化，形成交通信息服务系统以为用户提供信息服务。

二、智能交通控制平台实现信息融合

在分析车流的过程中，采用信息融合技术重在对车流量做出预测。出行信息包括从SCATS采集过来的城市交通关键路段的交通信息、从交通动态信息采集系统采集的各路段的实时交通信息、路面信息采集系统采集的路面信息等。应用信息融合技术分析交通流融合可以起到预测的作用。在智能交通控制平台上将这些信息进行归类、保存，同时，利用Oracle提供的数据分析、挖掘工具，对交通信息进行整理、分析，生成需要的交通信息趋势分析图表、交通信息关联图表等。在对车流进行分析的过程中，是应用曲线拟合技术、空间融合技术，配合运用相关的理论进行论证。比如，用最小二乘曲线拟合技术，配合使用统计分析的方法对拟合曲线的上限和下限进行划分，所获得的结果就可以对车流量进行判别。为以后的交通决策提供准确、翔实的事实依据。

如果对于车流量进行中期预测或者长期预测。要获得良好的预测效果，就要采用传统的预测方法。但是，如果需要对车流量进行短期预测，就会存在很多的不足之处。这就需要采用信息融合预测技术，通过运行神经网络使用融合预测技术就可以获得良好的预测效果。

三、应用信息融合技术提高交通信息化水平

應用信息融合技术可以实效交通控制的先进性、可靠性、扩展性、安全性。进行数据融合和系统集成之后，就可以建立一个数据共享、维护简便、便于扩展。如此构建的智能控制平台可以对交通信息进行综合，使得交通信息化水平有所提高。

在识别车联网的分类过程中，采用信息融合技术可以获得良好的效果。由于识别对象的形态各有不同，在进行识别的过程中，可以采用信息融合技术对交通物理目标进行识别，识别的对象包括车牌、车型以及各种交通标志。在识别车型的时候，重在识别车辆的基本外形[2]。在提取车辆地磁感应的时候，可以运用融合技术对车辆的三种特征进行识别并通过试验进行验证，可以获得准确的识别结果。采用宽带雷达技术识别车辆的类型，就是采用信息融合技术可以收集车辆的距离像。在识别车牌的过程中，可以运用神经网络匹配法，通过运行BP 神经网络识别车牌。在识别交通标志的过程中，可以采用Gabor小波的人脸识别技术，配合使用形状标记图进行识别。

采用信息融合技术对交通状态进行识别，是用于判断车辆驾驶情况以及交通事故。用信息融合技术对车辆的驾驶行为进行识别，主要是对车辆的运行速度、车辆行驶中的加速度、车辆的转向加速度以及转向的角度进行识别。对于所获得的信息进行分析之后，根据所获得的分析结果判断车辆的驾驶行为。对于影响驾驶行为的各项因素进行分析，就是运用动态神经网络，对各项因素指标化之后进行分析，对于驾驶行为做出分析。基于动态神经网络结合使用贝叶斯理论，就可以用于识别危险驾驶行为。当判断交通肇事的时候，就可以采用这种方法进行判别，对预防交通事故具有重要的参考价值。

四、应用信息融合技术对车联网的诱导控制

应用信息融合技术可以对车联网诱导发挥控制作用，主要包括路网诱导控制和车流调控诱导。应用信息融合技术进行车流调控诱导，可以搜索最优路径，也可以用于控制快速路。

比如，重庆市的由于地理环境特殊，交通环境也比较复杂。对于渝中半岛路网的研究中，采用最优路径搜索算法，可以提高路径的搜索能力。如果采用基本蚁群算法，就容易导致早熟停滞的现象，在混沌选择策略的基础上通过运行蚁群算法，就可以获得良好的搜索效果。采用粒子群算法，就是通过运行免疫激励，避免牛顿法所存在的收敛现象，也避免了粒子群算法所存在的局部最优现象，而且提高了全局寻优能力。

在交通诱导系统中应用多源融合技术，可以对城市交通状况运用诱导融合框架予以详细分析，信息融合技术所发挥的作用就是控制交通信号，进而对路网予以有效控制。对于路网中所存在的信息融合冲突问题，可以使用实时融合模型对异类交通信息进行判断，并根据信息特征采取处理措施。

五、应用信息融合技术进行车辆定位导航

信息融合技术可以发挥对车辆定位导航的作用，主要应用在车辆定位方面和地图匹配方面。信息融合技术在具体的车辆定位中可以发挥的作用包括：采用卫星定位技术对车辆进行定位，或者采用视频信息对流车体定位。应用卫星定位技术，需要采用多数融合技术，包括全球卫星跟踪系统、惯性导航系统之间进行融合，实现对车辆进行定位[3]。将卫星信息采用无迹卡尔曼滤波与车载信息进行融合，通过仿真模拟实现对车辆进行定位，即便是道路环境非常复杂，对车辆定位也可以达到较高的精确度。

通过运用视觉信息，结合使用激光扫描信息，经过贝叶斯融合之后，就可以对前方的车辆予以定位。如果采用地图匹配的方法，通过运用推理融合技术，将导航系统充分地利用起来，可以对冲突信息予以处理，由此对车辆的位置做出判断。

六、结语

综上所述，智能交通系统可以为参与交通的人提供智能化的服务。交通信息采集平台是智能交通系统的信息枢纽，将各子系统接入的交通信息进行有效集成和处理，对交通有效控制。在智能交通系统中，信息融合技术发挥着重要作用。

参考文献：

[1]呙润华，苏婷婷，马晓伟.BP 神经网络联合模板匹配的车牌识别系统[J].清华大学学报（自然科学版），2013，53（09）：1221-1226.

[2]华莉琴，许维，王拓，等.采用改进的尺度不变特征转换及多视角模型对车型识别[J].西安交通大学学报，2013，47（04）：92-99.

[3]宋鸿，陈宁，彭建国，蒋程，刘玉印.多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究[J].交通工程，2013（01）：91-95.