城市交通流数据优化感知及其技术探究
摘 要：交通流理论是将交通的特性通过物理和数学的定律来进行描述的一门边缘学科，对于现代交通问题的解决以及交通规划管理上都有着良好的指导意义。本文通过对交通流感知技术的研究进展以及优化感知进行了分析和研究。
关键词：交通流 数据优化 感知技术
引 言
随着目前城市交通拥堵等问题日益严重，因此就必须要对城市交通进行良好的规划。在利用交通流理论规划城市交通时，对交通信息的感知是最基础的环节之一，而传统的感应线圈等技术只能对固定点数据进行检测，在路网监控上存在着较多的'真空“地带。所以，如何优化城市交通流感知技术，为城市交通拥堵问题的解决提供有效信息就成为了一个重要的课题。
1.交通感知技术硏究进展
交通技术感知技术是所有智能交通系统的应用基础，其中对交通流数据的采集和处理是最基本的一个环节。通过提高所采集的交通流数据的时空精度，并通过微观信号控制系统对交通流进行控制和诱导，使交通流在路网的时空上均衡分布，从而实现对城市交通拥堵问题的有效解决。
随着交通信息感知领域经历了多次的技術变革，感应线圈、摄像头、红外线、压电管、GPS等都是当前得到了广泛应用的检测技术。交通信息感知技术已经实现了从人工、单点、静态的采集向自动化、数据融合、动态采集的发展，采集方式的发展呈现出了多样性的特点。在交通信息感知技术可以采集的数据主要有：车辆计数、交通流量、车辆速度、车辆分类、行程时间等。
城市是大数据最活跃、最丰富的地区之一，特别是对于城市交通运输行业来说，路面的交通流组成了交通大数据中对重要的部分。目前，道路上部署的交通感知设备采集了大量的结构化以及非结构化的数据，主要以感应线圈数据、视频图像数据为主。在交通较为繁忙的城市，仅仅感应线圈每天产生的数据量就可以达到数十GB，并且随着传感器、网络等技术的发展，使城市路网的数据量上升到了PB甚至EB的规模。
2.城市交通流数据优化感知技术分析
城市交通大数据具有数据容量大、数据类型多、价值密度低、局部有效性以及处理快速性等特点。也正是因为这些特点，导致了交通大数据的分析、挖掘和使用有着一定的困难。因此，如何优化交通流数据采集，从大量数据中找到最优数据集来分析交通流参数成为了一个重要的课题。
2.1基于传感器网络的路段交通流数据采集。为了对传统交通信息采集系统只能获取单点数据，不能全面感知交...
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