Most algorithms for detecting incidents have been developed under the premise that congestion must happen whenever an incident occurs. For that reason, the performance of these algorithms could not be guaranteed in cases where congestion did not happen due to traffic operations with low flows despite the occurrence of an incident. The objective of this paper is to develop an automatic incident detection algorithm using a new diagram that can reliably detect the incident under various conditions of traffic operations including a low volume state. Compared with the McMaster Algorithm, the proposed algorithm in this paper was evaluated with three different cases in which the incidents occur in traffic operations with a low volume state, a relatively high volume state, and a recurrent congestion state. It is shown that the new algorithm has a capability to identify the flow characteristics of incidents for all the three cases and is much better than McMaster algorithm in terms of detection rate and false alarm rate.
Kim, Dong Sun;Baek, Joo Hyun;Song, Ki Han;Rhee, Sung Mo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4D
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pp.581-586
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2006
Incidents, which is unexpected unusual events such as traffic accidents, have increased on the most roads in Korea. The obstruction of a fluent traffic flow occurred by incidents causes the traffic congestion and decreases the capacity. The Wavelet technique was applied to detect the road section and the happening time of incidents on urban freeways in this study, and this technique has been widely used in many engineering fields such as an electrical engineering, etc. The availability and validity of the Wavelet technique to the detection of incidents was examined by the occupancy rate, the important element of traffic flows, which is extracted from the data of detectors installed on Seoul Urban freeways. Then, this result is compared to the California Algorithm and the Low-Pass Filtering Algorithm among basic present detection algorithms, which are based on the occupancy rate. As a result, the false alarm rate of this method was similar as that of the California algorithm and the Low-Pass Filtering algorithm, but the detection rate is higher.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.10
no.4
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pp.564-581
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1999
This paper introduces a new, small, low cost, robust and quick replaceable pavement-based vehicle detector using CW radar, magnetometer, and UHF small antennal techniques. The detector has been developed for a replacement of loop detectors having wide surface areas, for a more accurate operation under all weather conditions, and for no algorithmic change of the existing traffic information system. The detected vehicle information is sent by a small helical antenna embedded in a plastic material and received by a 5/8 $\lambda$ long GP antenna for signal processing. In a relatively good weather condition, the detector operates at 24 GHz. But in a heavy rain condition, magnetometer is activated by automatic switching.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.723-725
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2021
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해, 또한 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로서 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집도구인 차량감지기(VDS)를 활용한 교통 정보 수집 시스템에 관하여 조사하였다. 이러한 차량 검지기를 활용한 교통정보는 차량의 속도와 교통량을 산출하는 데에는 효율적이지만, 공사와 수집 장비 불량으로 인하여 모든 교통 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 이로 인해 전체적인 교통상황을 파악하기 위한 새로운 시도와 알고리즘 개발이 요구된다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.61-66
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2013
The central core of the Traffic Management System is an Incident Management System. Whole approach has been component-orientated, with a secondary emphasis being placed on the traffic characteristics at the sites. The first action taken during the development process was the selection of the required data for each components within the existing infrastructure of Algeria freeway system. After review and analysis of existing incident detection methodologies, Paramics was utilized to test the performance of APID, DELOS algorithms. The existing system of Algeria freeway was tested in a different configuration at different sections of freeway, thereby increasing the validity and scope of the overall findings. The incident detection module has been performed according to predefined system validation specifications. The Paramics simulation was done with the use of synchronous analysis, thereby providing a means for testing the incident detection module.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.2
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pp.29-38
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2012
The data quality and measurements along consecutive detector stations can vary much even in the same traffic conditions due to variety in detector types, calibration and maintenance effort, field operation periods, minor geometric changes of roads and so on. These faulty situations often create 10% or more of inherent difference in important traffic measurements between two stations even under stable low flow condition. Low detection rates(DR) and high false alarm rates(FAR) therefore sets in among many popular Automatic Incident Detection Algorithms(AIDA). This research is two-folded and aims mainly to develop a new AIDA for uninterrupted flow. For this purpose, a technique which utilizes a Simple Arithmetic Operation(SAO) of traffic variables is introduced. This SAO technique is designed to address the inherent discrepancy of detector data observed successive stations, and to overcome the degradation of AIDA performance. It was found that this new algorithm improves DR as much as 95 percent and above. And mean time to detection(MTTD) is found to be 1 minutes or less. When it comes to FAR, this new approach compared to existing AIDAs reduces FAR up to 31.0 percent. And capability in persistency check of on-going incidents was found excellent as well.
This study developed an algorithm for real-time signal control based on the detection system that can collect sectional travel time. The signal control variable is maximum queue length per cycle and this variable has a sectional meaning. When a individual vehicle pass through the detector, we can gather the vehicle ID and the detected time. Therefor we can compute the travel time of an individual vehicle between consecutive detectors. This travel time informations were bisected including the delay and not. We can compute queue withdrawing time using this bisection and the max queue length is computed using the deterministic delay model. The objective function of the real-time signal control aims equalization of queue length for all direction. The distribution of the cycle is made by queue length ratios.
Spatial detection system such as AVI, GPS, and Beacon etc. can provide spatial travel time only after a vehicle Passes through a road section. In this context, majority of the existing studies on the link travel time estimation area has focused on the arrival time-based link travel time estimation. rather than departure time-based link travel time estimation. Even if some of the researches on this area have developed departure time-based link travel time estimation algorithms, they are limited in that they are not applicable in a real-time mode. The objective of this study is to develop an departure time-based link travel time estimation algorithm which is applicable in a real-tine mode. Firstly, this study discussed the tradeoff between accuracy and timeliness of the departure time-based on-line link travel time estimates. Secondly, this study developed an departure time-based on-line link travel time estimation algorithm which utilizes the Baysian inference logic. It was found that the proposed approach could estimate departure time-based link travel times in a real-time context with an acceptable accuracy and timeliness.
With the development of high-cost vehicle detectors, low-cost detectors have also been studied due to the advantage that more detectors are provided within limited budgets. This study proposed a method to estimate vehicle speeds using vehicles' track data from auto manufacturers and time stamps obtained when vehicles' tires pass an inclined sensor (here, a tape switch sensor). In speed estimation, small vehicles and large vehicles is distinguished according to the ratio of time stamps for a wheelbase and a rear track obtained from a tape switch sensor. In particular, speed estimation can be adjusted through a parameter to determine vehicles' size so as to take into account location properties such as vehicles' classification ratio. The low-cost vehicle detector with an inclined sensor proposed in this study is expected to be widely utilized to monitor traffic conditions thanks to low cost.
This research suggested a new real-time traffic signal control algorithm using fusion data of the travel time and the occupancy rate. This research applied the travel time data of traffic information system to traffic signal operation, and developed the signal control process using the degree of saturation that was estimated from the travel time data. This algorithm estimates a queue length from the travel time based on a deterministic delay model, and includes the process to change from the queue length to the degree of saturation. In addition, this model can calculate the traffic signal timings using fusion data of the travel time and the occupancy rate based on the saturation degree. The micro simulation analysis was conducted for effectiveness evaluation. We checked that the average delay decreased by up to 27 percent. In addition, we checked that this signal control algorithm could respond to a traffic condition of oversaturation and detector breakdown effectively and usefully. This research has important contribution to apply the traffic information system to traffic signal operation sectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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