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機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準(zhǔn)、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細(xì)實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進(jìn)實景三維中國建設(shè)進(jìn)程。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準(zhǔn)、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細(xì)實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進(jìn)實景三維中國建設(shè)進(jìn)程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準(zhǔn)、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物L(fēng)oD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機交互進(jìn)行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進(jìn)性： 當(dāng)前，國內(nèi)90%以上地形級實景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進(jìn)行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實現(xiàn)高質(zhì)量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標(biāo)地物單體實例分割遞進(jìn)式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達(dá)標(biāo)的自動模型可復(fù)用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點云分類、建筑物實例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準(zhǔn)后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構(gòu)造高質(zhì)量實景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級實景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運行，已階段性實現(xiàn)國產(chǎn)化。

本發(fā)明涉及城市設(shè)計規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計中識別城市風(fēng)貌要素，通過建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫、理論分析、實驗數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實際校正等手段，精準(zhǔn)識別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。 一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 本發(fā)明涉及城市設(shè)計規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計中識別城市風(fēng)貌要素，通過建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫、理論分析、實驗數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實際校正等手段，精準(zhǔn)識別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。依靠要素分類簇群的數(shù)值為基準(zhǔn)，動態(tài)平衡城市風(fēng)貌控制區(qū)內(nèi)的各類風(fēng)貌要素的控制比例，科學(xué)系統(tǒng)地指導(dǎo)城市風(fēng)貌規(guī)劃設(shè)計和保護(hù)的一種基于VR結(jié)合眼動跟蹤的城市風(fēng)貌特征識別的方法。 在當(dāng)前大力宣揚城市特色文化的背景下，為了突出地域風(fēng)貌特色，許多城市常將具有一定城市地域文化代表性的舊城或歷史街區(qū)進(jìn)行整治和修復(fù)，城市風(fēng)貌識別是開展城市風(fēng)貌保護(hù)及塑造工作的重要基礎(chǔ)。這是利用數(shù)字技術(shù)來感知、認(rèn)知城市，進(jìn)而科學(xué)精細(xì)化挖掘和智慧化發(fā)展城市風(fēng)貌的新方法，該技術(shù)用于城市風(fēng)貌特征要素分區(qū)和精細(xì)化識別、監(jiān)控和提升，為城市風(fēng)貌規(guī)劃管理提供科學(xué)系統(tǒng)的指導(dǎo)建議。

提出了多源異構(gòu)交通大數(shù)據(jù)分析融合技術(shù)、城市廣域交 通AI 信號控制技術(shù)、城市廣域交通AI 協(xié)同管理技術(shù)和究城 市廣域交通運行及管控評價技術(shù)。通過對關(guān)鍵技術(shù)突破及現(xiàn) 有技術(shù)集成應(yīng)用，形成能夠解決我國城市廣域交通管控突出 問題的成套技術(shù)及解決方案。

城市三維空間管理是城市特色與形象塑造的重要手段，是城市建設(shè)管理的重要任務(wù)，依托數(shù)字化管理平臺，提升管理的科學(xué)理性、效率、效果以及智能化水平。以威海三維空間智能管理數(shù)字化平臺實踐項目為依托，融合團隊目前所擁有的近50項相關(guān)專利技術(shù)，展開了基于多源大數(shù)據(jù)的萬維沙盤建構(gòu)、三維空間管控要素的譜系化建構(gòu)、三維空間管控引導(dǎo)的智能規(guī)則、人機交互機制下的智能管理應(yīng)用場景等相關(guān)研究，完成智能管理數(shù)字化平臺的建設(shè)，并投入到日常的城市建設(shè)管理之中，大幅度提升了管理工作的科學(xué)性與工作效率，取得了良好的實踐效果。

成果介紹本發(fā)明公開了一種城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影像，并記錄每個拍攝時刻照相機的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正射影像圖；綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。本發(fā)明縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的圖像畸變誤差，提高了測量精度。本發(fā)明的目的是提供一種 城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的 圖像畸變誤差，提高了測量精度。技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種城市天際輪 廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影 像，并記錄每個拍攝時刻照相機的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；2）獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；3）建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正 射影像圖；4）綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪 廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1.1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(800萬以上像素)逐段拍攝城市天際輪 廓線立面的局部影像，所述影像中城市天際輪廓線位于圖幅中心；1.2）通過攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(800萬以上像素)，在每一次拍攝局部 影像時，記錄拍攝時相機坐標(biāo)方位的經(jīng)度、緯度以及鏡頭朝向。進(jìn)一步的，所述步驟2）包括：2.1）分別獲取步驟1）各局部影像所拍攝對象上左右兩端點A1和A2的經(jīng)緯 度坐標(biāo)，以及兩點之間的距離K；2.2）由拍攝點向步驟2.1）中的兩點連線做垂線，垂線與所述兩點連線有一 交點，記錄拍攝點至所述交點的距離，該距離為拍攝點與所拍攝對象之間的水平 距離S。進(jìn)一步的，所述步驟3）包括：3.1）任選城市天際輪廓線立面的某一局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，其拍攝點至所拍攝 對象之間的水平距離為S0，所拍攝局部影像所拍攝對象上左右兩端點之間的距離 K0，拍攝得到局部影像的寬度為A0；3.2）以所選局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，對其他局部影像的邊長進(jìn)行縮放調(diào)整，，公式 為：A i = S i S 0 A 0式中，Si為局部影像i其拍攝點至所拍攝對象之間的水平距離（參考步驟 2.2）的方法獲得）,Ai為該局部影像縮放后的影像寬度。3.3）將經(jīng)過縮放調(diào)整的局部影像依照圖像序列進(jìn)行拼接，得到完整的城市 天際輪廓線立面正射影像圖。進(jìn)一步的，所述步驟4）包括：4.1）于步驟3.3）拼合得到的城市天際輪廓線立面正射影像圖上進(jìn)行測量， 天際輪廓線的圖面高度為H0，圖面長度為L0；4.2）計算城市天際輪廓線的實際高度H，公式為：H = K 0 A 0 H 04.3）計算城市天際輪廓線的實際長度L，公式為：L = K 0 A 0 L 0式中，K0即為步驟3.1）所選局部影像的拍攝對象左右端點的實際距離（參 考步驟2.1）的方法獲得）。4.4）輸出城市天際輪廓線的實際高度H和實際長度L。市場前景城市天際輪廓線，亦稱城市天際線，是由城市中的高層建筑構(gòu)成的整體形象， 或由高層建筑群構(gòu)成的局部形象。城市天際輪廓線直接取決于城市用地建設(shè)的發(fā) 展布局，又是城市規(guī)劃建設(shè)成果的直觀反映，因此，城市天際輪廓線是城市規(guī)劃 建設(shè)部門進(jìn)行城市建設(shè)和調(diào)整的重要內(nèi)容。獲得現(xiàn)狀的城市天際輪廓線的立面正射影像圖是城市規(guī)劃建設(shè)部門進(jìn)行天 際線建設(shè)和空間調(diào)整的首要和重要技術(shù)環(huán)節(jié)。但是，構(gòu)成城市天際輪廓線的城市 建筑群的分布往往呈曲線形態(tài)蜿蜒綿延，實際長度往往長達(dá)數(shù)公里以上，甚至超 過5公里，在采用定點單張拍攝的方式時，同樣出現(xiàn)在影像上的被攝物體其實際 距拍攝點的距離往往相差很大，造成定點單張拍攝的城市天際輪廓線圖像存在很 大的透視變形，當(dāng)采用同樣方法進(jìn)行測算時，圖像兩端的建筑會比圖像正中的建 筑尺度偏小，造成城市天際輪廓線的高度、長度等數(shù)據(jù)的測算誤差，這種因透視 造成的測算誤差，雖然可以通過攝像器材進(jìn)行校正，但仍舊無法完全消除。這使 城市規(guī)劃建設(shè)部門在城市天際線建設(shè)和空間引導(dǎo)建設(shè)中，缺乏準(zhǔn)確有效的圖像信息和測量數(shù)據(jù)。1.減少傳統(tǒng)技術(shù)做法的圖像誤差：本發(fā)明針對了傳統(tǒng)城市天際輪 廓線立面影像圖獲取方法應(yīng)透視帶來的圖像畸變和數(shù)據(jù)測量誤差，提出一種利用 多點拍攝并自動校正拼合的獲取方式，輸出城市天際輪廓線立面的正射影像圖， 基本消除了透視帶來的圖像誤差。2.自動輸出測算數(shù)據(jù)，節(jié)省工期：通過附加坐標(biāo)獲取裝置的攝像器材，將圖 像和坐標(biāo)同步輸入，可以自動進(jìn)行空間解算，輸出天際輪廓線立面正射影像圖和 測算數(shù)據(jù)，交互方式簡便，提高工作效率，節(jié)省工作時間。

成果介紹城市三維空間管理是城市特色與形象塑造的重要手段，是城市建設(shè)管理的重要任務(wù)，依托數(shù)字化管理平臺，提升管理的科學(xué)理性、效率、效果以及智能化水平。以威海三維空間智能管理數(shù)字化平臺實踐項目為依托，融合團隊目前所擁有的近50項相關(guān)專利技術(shù)，展開了基于多源大數(shù)據(jù)的萬維沙盤建構(gòu)、三維空間管控要素的譜系化建構(gòu)、三維空間管控引導(dǎo)的智能規(guī)則、人機交互機制下的智能管理應(yīng)用場景等相關(guān)研究，完成智能管理數(shù)字化平臺的建設(shè)，并投入到日常的城市建設(shè)管理之中，大幅度提升了管理工作的科學(xué)性與工作效率，取得了良好的實踐效果。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1、平臺在集成了城市設(shè)計二三維成果、城市基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、包括多規(guī)合一與控規(guī)等其他規(guī)劃編制成果等三大類、50+層數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，有能力進(jìn)行相對復(fù)雜的城市空間指標(biāo)測度，如錯落度計算、天際線分析等。2、平臺中錄入并集成了中心城區(qū)城市建設(shè)用地所有地塊約35000條管控規(guī)則，初步實現(xiàn)了管控規(guī)則的智能化應(yīng)用，平臺中開發(fā)出以下六大場景應(yīng)用：相關(guān)規(guī)劃的要求核提、方案報批的智能審查、多方案的智能比選、規(guī)劃要點的智能生成、建筑方案的精細(xì)審查、規(guī)劃實施的智能監(jiān)測。3、據(jù)規(guī)劃分局的管理人員透露，之前需要15-20個工作日，甚至更長時間處理的工作量，在借助于數(shù)字化平臺輔助的基礎(chǔ)上，1-2個工作日即能完成，大幅提升了規(guī)劃管理部門的工作效率，同時審查結(jié)果更加準(zhǔn)確、全面。市場前景本智能管理數(shù)字化平臺成果能逐步推廣至全國各大中小城市，能有效提升規(guī)劃管理工作的效果與效率，同時為規(guī)劃管理理性決策提供技術(shù)支撐，具有較好的發(fā)展前景。同時，平臺可逐步擴展多源大數(shù)據(jù)，為未來的數(shù)字城市、智慧城市建設(shè)提供一定的方法與保障。

一種基于多源遙感數(shù)據(jù)的城市不透水層信息提取方法，包括根據(jù)夜間燈光亮度影像，計算歸一化燈光亮度并基于閾值分割方法對城市地表進(jìn)行區(qū)域類型分割；利用燈光亮度、陸地表面溫度與歸一化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)，構(gòu)建增強型歸一化不透水層指數(shù)；通過建立每一種類型分割區(qū)域的增強型歸一化不透水層指數(shù)MNDISI與不透水層率之間的線性定量關(guān)系，進(jìn)行不透水層的提取工作。本發(fā)明較好地結(jié)合了多源遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，有效抑制了光譜混淆對于不透水層率估算結(jié)果的不利影響，為城市土地利用和環(huán)境變化監(jiān)測提供了一種新的途徑。

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法，首先對待檢測視頻進(jìn)行預(yù)處理，分段并提取運動殘差圖像，將原始圖像與運動殘差圖像組合作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸入，建立至少包含一個卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計算原始圖像和運動殘差圖像中包含的人群狀態(tài)特征，再將人群狀態(tài)特征和運動特征結(jié)合，構(gòu)建至少包含一個卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進(jìn)行融合處理，同時構(gòu)建分類器，使用預(yù)制的帶有擁擠程度標(biāo)簽的訓(xùn)練集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進(jìn)行正確檢測，更加全面的表征監(jiān)控視頻中的客流狀況，實現(xiàn)擁擠程度的檢測，提高了算法檢測的準(zhǔn)確率。

該項目是863計劃項目，現(xiàn)處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護(hù)。 1、項目概述 本項目針對高速公路進(jìn)出城路段交通擁堵嚴(yán)重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構(gòu)建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺，實現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動態(tài)交通特征，提出了適應(yīng)不同交通條件的短時交通特征預(yù)測技術(shù)；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實現(xiàn)了結(jié)合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術(shù)創(chuàng)新點 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級信息共享的內(nèi)容和模式進(jìn)行了系統(tǒng)分析，對異構(gòu)信息進(jìn)行了融合處理，實現(xiàn)了特征級信息的發(fā)布。 在短時交通特征預(yù)測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實測數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征與關(guān)聯(lián)分析，完成了短時交通特征的預(yù)測，并實現(xiàn)了交通擁擠的預(yù)判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和學(xué)習(xí)方法，對高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進(jìn)行設(shè)計，并進(jìn)行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù) （1）基于服務(wù)水平的特征級交通動態(tài)信息融合技術(shù) 針對目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)格式和像素級融合技術(shù)都有所不同，控制目標(biāo)參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務(wù)水平判定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務(wù)水平的動態(tài)信息融合技術(shù)和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設(shè)計技術(shù) 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及分布式技術(shù)建立交通信息共享平臺，為異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設(shè)思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來說，也容易實現(xiàn)。 （3）基于關(guān)聯(lián)分析和智能控制技術(shù)的短時交通特征預(yù)測模型 將時間序列理論與關(guān)聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時交通預(yù)測模型，在很大程度上提高了預(yù)測方法的實時性、準(zhǔn)確性和可靠性，有利于預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結(jié)合部實現(xiàn)協(xié)同控制的關(guān)鍵技術(shù) 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務(wù)水平判定技術(shù)的支持下，運用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實現(xiàn)高速公路和城市快速路結(jié)合部的協(xié)同控制。 4、相關(guān)的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較 目前，我國已建設(shè)的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構(gòu)情況嚴(yán)重；在信息共享平臺設(shè)計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預(yù)測思路及預(yù)測方法相比，現(xiàn)有預(yù)測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術(shù)產(chǎn)品。 應(yīng)用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結(jié)合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設(shè)成本，而且可以滿足結(jié)合部的交通控制與管理需要，具有較強的應(yīng)用和推廣價值。在實際的應(yīng)用和推廣中，還需進(jìn)一步擴充和細(xì)化協(xié)同控制目標(biāo)，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設(shè)施進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計，以提升協(xié)同控制的實際效果。 預(yù)期效果： 運用系統(tǒng)論和其他相關(guān)領(lǐng)域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺的基礎(chǔ)上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應(yīng)用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結(jié)合部的交通問題。