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Detailergebnis zu DOK-Nr. 76896

Schätzung des Verkehrsaufkommens mit ereignisbasierten Daten von videobasierten Sensoren (Orig. engl.: Volume estimation using traffic signal event-based data from video-based sensors)

Autoren X. Li
Y.-J. Wu
Y.-C. Chiu
Sachgebiete 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle
6.7.1 Verkehrssteuerung mit LSA

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 6, 2019, S. 22-32, 10 B, 3 T, 15 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr

Daten zur Verkehrsstärke sind eine der wichtigsten Variablen für die Signalzeitenplanung. Die manuelle Erfassung des Verkehrsstärke kann jedoch zeitaufwendig und kostspielig sein. In den letzten Jahren wurden videobasierte Sensorsysteme an signalisierten Knotenpunkten zur Signalzeitsteuerung eingesetzt. Die Detektoren in videobasierten Sensoren erzeugen große Mengen an hochauflösenden, ereignisbasierten Echtzeitdaten, einschließlich Signalstatus- und Detektionsstatusdaten. Die Fahrzeugankünfte für jedes Erkennungsereignis sind ein stochastischer Prozess und haben eine Beziehung zu dem Signalzustand und der Erkennungsdauer (Zeitbelegung). Daher wird ein modifiziertes dynamisches Hidden-Markov-Modell (DHMM) vorgeschlagen, um das Fahrzeugaufkommen zu schätzen, indem die Fahrzeugankünfte anhand von ereignisbasierten Daten, die an signalisierten Knotenpunkten gesammelt wurden, modelliert werden. Das Konzept eines zusätzlichen versteckten Zustands wird eingeführt, um die Fahrzeugstärke endlich zu machen, indem Werte, die nur eine geringe Wahrscheinlichkeit des Auftretens haben, in einen versteckten Zustand gruppiert werden. Zusätzlich wird ein lineares Regressionsmodell erstellt, um das Verkehrsaufkommen zu schätzen, wenn die Ausgabe des DHMM ein zusätzlicher versteckter Zustand ist. Die daraus resultierenden mittleren absoluten prozentualen Fehler der geschätzten 15-minütigen Verkehrsstärke betragen 14,1, 10,3 beziehungsweise 10,5 % an drei Untersuchungsstandorten in Tucson, Arizona.