一种用于通过低于后车(110)和前车(115)之间的允许间距(D-(min))来识别交通违法行为的方法(200),其中所述后车在所述前车(115)后面行驶。所述方法(200)包括步骤(220)：识别所述后车(110)和所述前车(115)在检测区域(125)中在提供速度测量值的传感器(130)周围的环境中的至少各一个速度(v-(1),v-(2)),特别是其中同时检测用于识别所述后车(110)和所述前车(115)在所述检测区域(125)中的所述速度(v-(1),v-(2))的测量值。此外,所述方法(200)包括步骤(230)：在参考测量点(145)处检测和/或确定所述后车(110)与所述前车(115)之间的参考间距(140)。所述方法(200)还包括步骤(240)：在使用所述后车(110)和所述前车(115)的所识别的速度(v-(1),v-(2))和/或所检测的参考间距(140)的情况下,在所述检测区域(125)中重新确定所述后车(110)和所述前车(115)之间的至少一个跟随间距(160)。最后,所述方法(200)包括步骤(250)：当所述跟随间距(160)在所述检测区域(125)中持续地低于间距阈值(D-(min))时,探测出所述交通违法行为。

本发明提供一种移动体监视系统、移动体监视系统的控制服务器以及移动体监视方法。具备：激光雷达(1),其对检测区域照射激光,每隔预定的周期检测基于检测区域内的移动体的激光的反射信号；车辆检测部(23),其基于由激光雷达(1)检测出的反射信号,检测存在于检测区域的车辆；以及车辆追踪部(24),其在检测区域内设定多个分割区域,具备基于在每个预定的周期由车辆检测部(23)检测出的各分割区域内的车辆的存在与否来检测车辆的移动方向的功能。另外,具备：交通流计算部(25),其计算包含由车辆检测部(23)检测出的各分割区域内的车辆的数量以及由车辆追踪部(24)检测出的各车辆的移动方向的数据即交通流数据。

本发明公开了一种基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法,包括：对高速公路ETC数据进行时空匹配,得到时空匹配数据；根据ETC数据的时空匹配数据,计算每辆车在服务区路段的平均行驶速度；根据车辆的平均行驶速度构建混合高斯模型,并得到对数似然函数；根据对数似然函数以及EM算法得到混合高斯模型的参数迭代式子；根据参数迭代式子分别求客车和货车平均速度的概率分布参数；根据客车和货车平均速度的概率分布参数,求解速度阈值目标函数,包括：客车速度阈值目标函数和货车速度阈值目标函数；利用模拟退火算法求解所述速度阈值目标函数,得到划分客车与货车驶入服务区的判别标准。本发明可适用于车辆驶入高速公路服务区判别。

本申请提供一种基于无信号灯路口的自主路口管理系统及方法,利用设置在无信号灯路口的各个方向的道路处的感知单元构成驾驶接管区域,对驶入其中的车辆进行管理,彻底接管车辆的行驶控制权限,以便为这些受控车辆规划行车轨迹,随后下发至各受控车辆予以闭环跟踪执行。中心处理设备对驶入驾驶接管区域的车辆进行批次划分,并控制同一批次的各个车辆在第一阶段内保持当前车道内直线前行,在第二阶段内协同驶过无信号灯路口,在第三阶段内保持匀速直线运行。通过将车辆进行批次划分,以便控制每个批次内的多个车辆进行协同运行,这样可以考虑到同一批次的多个车辆的协同作用,可以兼顾计算速度和通行效率。

本发明涉及一种克服无人机拍摄扰动的高精度车辆轨迹数据提取方法,1)获取无人机交通流视频数据,从中随机抽取一定数量的图片进行图像标注,实施基于深度学习的模型训练,获取YOLOv4模型文件；2)对每一帧图像进行目标检测与跟踪,获取车辆目标的图像坐标、车辆类别等信息；3)对每一帧图像进行锚点检测与跟踪,获取各帧中锚点图像坐标；4)采用单应性变换模型,计算图像坐标系与地面坐标系之间的坐标转换参数；5)计算车辆目标的地面坐标；6)对车辆轨迹的地面坐标进行平滑处理；7)计算微观交通参数。与现有技术相比,本发明具有有效克服相机扰动影响、人工工作量小、显著提高车辆轨迹数据的精度和可靠性等优点。