Most of Automatic Accident Detection Algorithm has a problem of detecting an accident as traffic congestion. Actually, center's managers deal with accidents depend on watching CCTV or accident report by drivers even though they run the Automatic Accident Detection system. It is because of the system's detecting errors such as detecting non-accidents as accidents, and it makes decreasing in the system's overall reliability. It means that Automatic Accident Detection Algorithm should not only have high detection probability but also have low false alarm probability, and it has to detect accurate accident spot. The study tries to verify and evaluate the effectiveness of using Gaussian Mixture Model and individual vehicle tracking to adapt Accident Detection Algorithm to Center Management System by measuring accident detection probability and false alarm probability's frequency in the real accident.
Loop detection systems have been used in real-time signal control system to collect traffic information for estimating queue lengths. The queue length algorithm uses speed as a key variable estimated from occupancy time and average vehicle length. The measurement of average vehicle length is affected from the lengths of feeder cable, but their effects have not yet been evaluated. In this study, the variability of average vehicle length due to the lengths of feeder cable is assessed through a field study, and a practical guidelines is proposed. By applying this result, the operational performance of real-time signal control system could be improved.
Two fuzzy travel time estimators for interrupted traffic flow were developed based on field survey data and simulation data 7hat is collected from DETSIM, which is microscopic traffic simulation model that car-following theory is applied. One is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Time using Occupancy and Spot speed) and the other is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Speed using Volume and Occupancy). Fuzzy logic controller was applied to the estimators to deal with non-linear relationship between traffic variables and travel time. According to results of simulation and field survey. estimation of travel time can be modeled by using percent occupancy better than any other traffic variables. Detector location from storyline and signal timing Plan of intersection are affected to estimate travel time. With a few findings, the estimator was constructed and its performance was tested for observed travel time data and simulated data. FETTOS which needs signal timing plan and detector location estimates travel time with accurate better than FETSVO does. However. FETSVO has excellent transferability because the estimator needs set of input data only; volume and time mean speed.
현재 다양한 교통정보 서비스와 소통수준 제고를 목표로 국내 여러 도시에서 진행중인 첨단교통관리체계(ATMS)사업이 운영 또는 구축중에 있으며 도로상의 교통정보를 보다 정확히 수집하기 위해 다양한 종류의 차량검지시스템이 도입되고 있으나 기존 국내외 사례를 볼 때 제반 검지기의 성능평가 방안이 사업별로 상이한 기준으로 진행되었으며 객관적인 성능수준을 제시하지는 못하고 있는 것으로 나타났다. 이에 검지시스템의 성능을 평가하기 위한 과정을 최근의 서울시 내부순환로 교통관리시스템의 사례를 토대로 고찰한 결과 시공단계에서 지속적인 튜닝과 성능제고방안을 추진한다면 상당한 수준의 정확도 확보를 기대할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 제시된 평가방안은 향후 보완을 거쳐 타 시스템에 있어 초기설치시 또는 유지관리시 성능의 척도로써 목표를 선정하고 활용하는 데 있어 하나의 대안으로 제시할 수 있을 것이다. 이에 제반 ATMS관련 연구기관에서는 시스템의 성능과 정확성을 좌우한다 해도 과언이 아닌 차량 검지기에 대한 성능평가 기준의 표준화 방안에 대한 연구를 진행하여, 검지기 성능제고를 위한 객관적인 기준목표와 각 검지기변 평가기준의 표준화 방안을 제시한다면 통행시간, 속도 등 제공정보의 신뢰성을 상당수준 향상시킴과 동시에 사업시행에 따른 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
This study deals with the optimized detector location considering the traffic characteristics in National Highway. Although there ave many construction works for ITS in National Highway, there is not specific criteria for detector location which can effect the accuracy of traffic information. This study. therefore. aims to Provide the optimized detector location criteria which can represent the traffic characteristics of National Highway. It collects traffic factors of study area by GPS Probe-car and defector, and Presents the optimized detector location by the correlation analysis between spot-speed and link-travel-time. The main results of this study are as followings ; First, the correlation between the spot-speed and link-travel-time Presents the opposite bell shape of the graph (U-type owe) which is increased it?on the upstream then, declined through some unspecified Point of the link. Second, the optimized detector location usually distributes around midstream of link, even though it does not have a consistency. Third, therefore, the optimized detector location generally should be located between $55{\sim}60%$ of total link length. Forth. high level of vertical slope is one of the most important factors of detector location, so it should be excluded for determination of optimized detector location. Finally, expecting that the results of this study would improve the accuracy of travel time estimation and forecasting.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.2
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pp.369-380
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1996
Inductive Loop Detector(ILD) has been commonly used in collecting traffic data such as occupancy time and non-occupancy time. From the data, the traffic volume and type of passing vehicle is calculated. To provide reliable data for traffic control and plan, accuracy is required in type recognition which can be utilized to determine split of traffic signal and to provide forecasting data of queue-length for over-saturation control. In this research, a new recognition model issuggested for recognizing typeof vehicle from thecollected data obtained through ILD systems. Two clustering methods, based on statistical algorithms, and one neural network clustering method were employed to test the reliability and occuracy for the methods. In a series of experiments, it was found that the new model can greatly enhance the reliability and accuracy of type recongition rate, much higher than conventional approa-ches. The model modifies the neural network clustering method and enhances the recongition accuracy by iteratively applying the algorithm until no more unclustered data remains.
본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.
This study aims at developing the model that is able to detect the compression wave, which is included as a similar situation in incidents, that causes false applicable to the similar character such as incidents in the incident detection model for expressways. In this study, it has been checked whether the number of false alarms is decreased or not by modularizing this model for being able to applicable to other models such as DES and DELOS, etc. which do not perform the compression wave test based on the compression wave test process of APID model which has been being used in the expressway traffic management system currently. The evaluation in this study focuses on the sensitivity of the model and the results analysis is performed classified by each polling cycle. And how well these models are working is evaluated by each polling cycle. In addition to this, the detection rate, the false alarm rate and the average detection time in both the existing models and the model in this study are calcuated. As a result of appling the model in this study, it is found that the false alarm rate is improved through the reasonable decrease in the number of false alarm frequencies and there are not remarkable changes concerning the detection rate and the average detection time. To sum up, it is expected that a good number of improvement effects will be occurred when this model is applied to the actual expressway traffic management system.
Travel time is one of the most important traffic parameters to evaluate operational performance of freeways. A variety of methods have been proposed to estimate travel times. One feasible solution to estimating travel times is to utilize existing loop detector-based infrastructure since the loops are the most widely deployed detection system in the world. This study proposed a new approach to estimate travel times for freeways. Inductive vehicle signatures extracted from the loop detectors were used to match vehicles from upstream and downstream stations. Ground-truthing was also conducted to systematically evaluate the performance of the proposed algorithm by recognizing individual vehicles captured by video cameras placed at upstream and downstream detection stations. A lexicographic optimization method vehicle reidentification algorithm was developed. Vehicle features representing the characteristics of individual vehicles such as vehicle length and interpolations extracted from the signature were used as inputs of the algorithm. Parameters associated with the signature matching algorithm were calibrated in terms of maximizing correct matching rates. It is expected that the algorithm would be a useful method to estimate freeway link travel times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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