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智慧高速公路:车路协同系统框架与相关要求.

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简介:
本标准详细阐述了高速公路车路协同系统的整体架构,涵盖了其关键的通信接口、提供的应用服务、具体功能、性能指标以及必要的安全保障要求。该标准旨在广泛应用于高速公路车路协同系统的建设、有效管理、持续运营,并为相关信息服务提供指导。此外,本文件还明确了若干规范性引用文件,这些文件对于理解和正确应用本标准的各项规定至关重要。对于标注了日期的引用文件,仅需采用其所列示的版本。而未标注日期的引用文件,则应采用其最新版本,包括所有相关的修订单。具体而言,本标准参考了T/ITS0058一2016合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交工标准、T/ITS 0097-2016合作式智能运输系统通信架构以及T/ITS 0098 -2016合作式智能运输系统增强应用集,同时也借鉴了T/ITS114-2018智能交通路侧智能感知应用层数。

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  • 第2部分:.pdf
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    本PDF文档详细探讨了智能高速公路中车路协同系统的设计架构及其技术需求,旨在提升道路安全及交通效率。 本标准规定了高速公路车路协同系统的架构、通信接口、应用服务、功能性能及安全要求,并适用于该系统在建设、管理、运营和服务提供领域的应用。 规范性引用文件中列出了对本段落件实施必不可少的参考文献,其中标注日期的版本仅限于指定日期的内容适用;未标注日期的部分,则以最新的修订版为依据。具体包括以下几项: - T/ITS0058—2016《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》 - T/ITS 0097-2016《合作式智能运输系统通信架构》 - T/ITS 0098 -2016《合作式智能运输系统增强应用集》 - T/ITS114-2018《智能交通路侧智能感知应用层标准》
  • 建设总体方案.pdf
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    本文件为智慧高速公路建设提供全面指导,涵盖技术架构、实施步骤及管理策略,旨在提升道路安全与通行效率。 “智慧高速”建设总体方案提出了全面的规划思路和技术框架,旨在提升高速公路的智能化水平和服务质量。该方案涵盖了基础设施升级、信息技术应用以及数据处理等多个方面,力求通过先进的技术手段实现交通管理的高效化与人性化。 具体来说,“智慧高速”的建设将围绕以下几个关键点展开: 1. 智能感知:利用各种传感器和监控设备收集实时路况信息。 2. 数据分析:通过对海量数据进行深度挖掘来预测未来趋势,并据此优化资源配置。 3. 信息服务:为司机提供精准导航、紧急救援等增值服务,提高出行体验。 通过实施这一方案,“智慧高速”将能够更好地满足公众日益增长的安全便捷需求,在推动区域经济一体化进程中发挥重要作用。
  • 上的数据库课程设计:基于JSP的1683管理(SSH
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    本项目为一款基于SSH框架和JSP技术开发的1683高速公路管理系统的数据库课程设计,旨在模拟并优化高速公路运营管理流程。 数据库课程设计和毕业设计都涉及到数据库的设计工作。
  • 于征取消省界收费站ETC门技术意见的文件.pdf
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    这份PDF文档涉及交通行业政策和技术规范,主要内容是关于取消高速公路省界收费站后,对ETC门架系统的技术要求征求意见。 取消高速公路省界收费站 ETC门架系统技术要求(征求意见稿)
  • 基于深度学习流量实时计.zip
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    本项目采用深度学习技术,开发了一套用于高速公路车流量实时监测与分析的系统。通过视频图像处理,自动识别并计数不同类型的车辆,为交通管理和规划提供数据支持。 在当前的数字化时代,人工智能(AI)已经成为各个领域的重要推动力量之一,在交通管理和智能城市构建方面尤其重要。本项目旨在通过深度学习框架实现高速公路上车流量的实时统计,这是一个典型的人工智能应用案例,它利用先进算法解决实际问题。 深度学习是机器学习的一个分支,模仿人脑的工作机制来处理和分析大量数据,并从中自动提取特征和识别模式。在这个项目中,我们主要关注计算机视觉任务中的目标检测技术,这是图像分析领域的重要组成部分。 该项目使用Python编程语言进行开发,这种语言在数据科学与机器学习社区中非常流行,并且拥有丰富的库支持,如TensorFlow、PyTorch等框架,这些工具简化了模型的构建和部署过程。项目可能采用YOLO(You Only Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)或者更先进的Faster R-CNN、Mask R-CNN等算法。 项目的资料包括: 1. 数据集:用于训练和验证模型的图像数据,通常包含每辆车在图片中的位置信息。 2. 模型代码:实现目标检测算法的Python脚本,涵盖模型架构定义、训练流程及预测功能。 3. 预训练模型:可能提供如VGG或ResNet等预训练基础模型作为初始化权重,以加速训练过程并提高性能。 4. 训练脚本:用于运行模型训练的命令行工具,通常会指定学习率、批次大小等超参数。 5. 测试脚本:评估模型在新数据上的表现,并计算如平均精度(mAP)这样的评价指标。 6. 部署代码:将最终训练好的模型集成到实时监控系统中。 实际操作过程中,项目首先会对原始图像进行预处理,包括缩放和归一化等步骤。随后划分出用于训练和验证的数据集,并在深度学习框架下构建目标检测模型。使用GPU加速模型的训练过程,在此期间需要定期评估其性能并调整超参数以优化结果。最终完成训练后,该系统可以在监控视频流中实时识别车辆,为交通管理部门提供准确的车流量数据。 这个项目不仅展示了人工智能技术在解决实际问题中的应用价值,还为学习者提供了深入了解和掌握深度学习技术的机会,包括从数据处理、模型设计到部署等各个环节的知识。通过实践操作,我们可以更好地理解深度学习的强大功能,并探索其潜在的应用领域。
  • 山东省《建设指南(试行)》.pdf
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    本手册为山东省智慧高速公路建设提供指导,内容涵盖技术规范、实施方案及案例分析,旨在推动全省高速公路智能化发展。 山东省发布了《智慧高速公路建设指南(试行)》这一文件。
  • ETC设计
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    本项目专注于研究和开发先进的高速公路ETC(电子不停车收费)系统,旨在优化车辆通行效率,减少交通拥堵,并提升整体道路使用体验。通过集成最新的通信技术和智能算法,我们的目标是建立一个高效、可靠且用户友好的自动收费平台,以适应日益增长的公路运输需求。 ETC(电子不停车收费系统)主要由以下几个部分组成:车载单元、路侧设备以及后台管理系统。 1. 车载单元包括安装在车辆上的OBU(On-Board Unit),它是一个小型的无线通信装置,能够与路上的路侧设备进行数据交换。设计时需要考虑其体积小、功耗低的特点,并且必须保证良好的信号接收和发送性能以确保交易成功率。 2. 路侧设备主要包括安装在收费站或道路上用于识别车辆并完成扣费工作的天线及其配套控制器等硬件设施,这些装置通常被统称为RSU(Road Side Unit)。设计时需综合考虑交通流量、道路宽度等因素来确定最佳位置和数量配置方案,并确保其能够稳定地与大量经过的车载单元进行通信。 3. 后台管理系统则涵盖了整个ETC系统的数据处理中心,包括用户信息管理、交易记录审核等功能模块。这要求系统具备高效的数据存储能力以及强大的数据分析功能,以便于对海量交易数据进行实时监控和快速响应,并为用户提供查询服务等支持。 以上就是关于ETC组成部分及其设计方法的基本介绍,希望可以为大家提供一定的参考价值。
  • MFC收费
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    MFC高速公路收费系统是一种高效、精准的道路通行费收取解决方案,利用先进的技术提升车辆通行效率与管理服务水平。 这是我们C++课程设计综合实验编写的代码,都是我们自己编写并可以运行的。此外还有流程方框图。
  • 2012年第3号监控技术.pdf
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    该文件为2012年发布的关于高速公路监控技术的相关规范和要求,旨在提升我国高速公路监控系统的标准和技术水平。 高速公路监控技术要求详细介绍了高速公路上监控设备的安装部署规范,并统一指导龙门架、视频摄像头、线圈等设施的安装标准。