第一篇：视频交通流检测及车辆识别系统
视频交通流检测及车辆识别系统的设计
发表时间：2005-8-24 李华明 来源：希赛网
关键字：自动识别技术 视频交通流检测 车辆识别 图象预处理 图
信息化应用调查本文论述了视频交通流检测和车辆识别系统的设计思想，以及实现时使用的基本算法。并提出了提高检测实时性的具体措施。
引 言
随着我国经济建设的蓬勃发展，城市的人口和机动车拥有量也在急剧增长，交通流量日益加大，交通拥挤堵塞现象日趋严重,交通事故时有发生。交通问题已经成为城市管理工作中的重大社会问题，阻碍和制约着城市经济建设的发展。因此，深入研究解决城市交通问题有着极为重要的现实意义。要解决城市交通问题，就必须准确掌握交通信息。目前国内常见的交通流检测方法有人工监测、地埋感应线圈、超声波探测器、视频监测4类。其中，视频监测方法比其他方法更具优越性。
视频交通流检测及车辆识别系统是一种利用图象处理技术实现对交通目标检测和识别的计算机处理系统。通过对道路交通状况信息与交通目标的各种行为（如违章超速，停车，超车等等）的实时检测，实现自动统计交通路段上行驶的机动车的数量、计算行驶车辆的速度以及识别划分行驶车辆的类别等各种有关交通参数，达到监测道路交通状况信息的作用。同时，将检测和识别到的交通信息存储起来,为分析和交通管理提供依据，因此它也是一个交通信息的管理系统。2 视频交通流检测和车辆识别系统概述
视频交通流量检测及车辆识别系统是一个集图象处理系统和信息管理系统为一体的综合系统。计算机图象处理主要由图象输入,图象存储和刷新显示,图象输出和计算机接口等几大部分组成,这些部分的总体构成方案及各部分的性能优差直接影响处理系统的质量。图象处理的目标是代替人去处理和理解图象,因此实时性,灵活性,精确性是对系统的主要要求。
2.1 系统构成
通过摄象机将道路交通流图像捕捉下来，再将这些捕捉到的序列图像送入计算机进行图象处理、图象分析和图象理解，从而得到交通流数据和交通状况等交通信息，这是系统的基本工作流程。
图1 系统构成图
2.2 系统工作原理
(1)通过系统初始化，对系统中的参数进行设定，如每秒采集图象的帧数，图象二值化的门限值（阈值）等等。由图像采集系统将摄像机摄取的路段上行驶车辆的视频图象按序列连续捕捉下来并数字化，存入内存或帧缓存中。
(2)将这些采集到的序列数字图像进行预处理（滤波除噪,图象锐化,对比度增强）。
(3)对预处理后的图像进行图象分割，并对分割后的目标图象进行特征提取（图象描述）。
(4)用提取的特征进行分类识别。通过相应的算法进行计算，得到车辆的计数、车辆速度,并将获得的数据存入数据库。
(5)将图象分割和特征提取得到的特征与模型库里建立好的车辆模型进行模式匹配，识别出车辆的类型，将识别出的结果存入数据库。(6)对数据库里的数据进行统计分析输出有关报表或图片。3 视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现 3.1 软件功能概述
(1)能够对监视区域内的路段上通过车辆的数目进行标实时计数。(2)能够对监视区域内的运动车辆进行实时速度测量。(3)能够对监视区域内的运动车辆进行车辆类型识别。(4)能够将检测和识别获得的交通数据存入数据库。(5)能对数据库的数据进行统计输出。
(6)对系统测量到的车辆数目和每辆车的速度能实时处理并显示。
(7)能够对车辆的长度，车辆的车头间距，车辆排队长度等交通流数据进行统计。
3.2 功能模块设计
视频交通流检测及车辆识别系统是由：系统初始化模块 ；图象采集模块；图象预处理模块；图象分割模块； 特征提取模块； 流量统计模块； 类型识别模块； 数据管理模块；系统维护模块组成。下面列出主要功能模块。
3.2.1 系统初始化模块
为系统设定初值，包括设定图象输入参数（采集图像的分辨率，图象采集卡视频端口的制式、亮度、对比度，每秒采集的帧数等）、检测区域的大小和个数、速度检测标线以及象素间距与实际路长的比例系数、各种车辆类型的特征量、图像二值化及检测区域内特征点的阈值等，并建立识别的匹配摸板。
3.2.2 图象采集模块
将摄像机传输来的视频图象按初始化设置的要求捕捉下来并将其数字化，然后存储到内存里。采集图像的数字化是通过安装在计算机上的视频捕捉卡来实现的，而图象捕捉控制是由软件来完成。捕捉软件可以按每秒1～25帧（PAL制线）或1～30帧（N制）来捕捉图像并存贮在帧缓存或计算机内存里以备预处理系统调用。3.2.3 图象预处理
对采集到的图像进行滤波除噪，主要采用中值滤波算法降低噪声。因为中值滤波具有抑制图像噪音并保持轮廓清晰的特点。对滤波去噪后的图象进行锐化,锐化算法采用二阶差分法。再对锐化后的图象进行对比度增强,对比度增强算法采用直方图均衡化。经过预处理的图象,可视化效果得到改善,利于进行图象分割。3.2.4 图象分割模块
将预处理后的图象,进行目标与背景分离，也就是把车的图象与背景分离开来，以便于对车辆目标的处理,提高运算速度。分割可以有很多算法。图象二值化算法简单,速度快,符合图象处理系统实时性特点,所以采用图象二值化分割。这种方式的分割，主要问题是如何确定阈值（灰度门限）。根据实际情况，可以采用自适应门限法来确定阈值。3.2.5 特征提取模块（特征描述）
对分割出来的目标特征进行描述。描述主要是对目标图象的灰度，边界，面积等属性进行测量，使目标的特征量化，从而便于图象分类（或图象识别）。为加快交通流检测的速度，把检测目标的面积作为特征提取出来,作为判断是否有车辆通过的依据，同时通过对面积的特征匹配来确定车辆的类型。计算区域面积的公式：
3.2.6 流量检测模块：
根据图象分割和提取的车辆特征进行车辆数目统计和车辆速度计算。实现的具体算法如下：
计数算法：基本原理是将检测区里的经过灰度变换的图像在图象空间域上与背景图像进行差分。当没有车辆进入检测区域时，检测区域的图象接近于背景图象，差分值小于设定的门限；当有车辆进入检测区域时，检测区域的图象就会发生变化，与背景的差分结果将大于设定的门限。因此，通过处理车辆差分图象并对特征点个数进行计数和判断，就可以检测出车辆的存在。设图像序列为f(x、y、t)，背景图象为f0(x、y、t)，可由无车辆通过检测区时的纯路面图象获得。差分图像可以表示为d(x、y)=|f(x、y、t)-f0(x、y、t)|。将d(x、y)二值化，于是产生一幅二值化图象d’(x、y)。
其中T表示灰度门限。灰度门限的选择是根据图象的灰度变换来计算的。设检测区域内的目标特征点的个数（或目标的面积，d’(x、y)=255）为K，我们则可以判断：如果K≥N，则认为有车通过；如果KくN则认为没有车通过。N为阈值，它是一个测量统计值，其大小因噪声情况做测试和调整，依此为根据可以对车辆进行计数。测量车速度算法：
采用特征点匹配的方法。首先在一帧图象中选择一组在运动中形状不变的特征点，然后与下一帧中的同类特征点作匹配，从而求得车辆运动距离。再根据两幅图象之间的时间间隔，即车辆运动的时间，最后求出车速。具体算法是对分割出的有一定时间间隔的目标图象求出各自目标的区域重心坐标(x1,y1),(x2,y2),这两个点求差，得出两幅图象的目标重心移动的象素点距离，再乘以系统初始化时设定的象素长度与实际路长的比例系数，从而得到实际路长，再用两幅图象之间的时间间隔去除实际路长就得到了速度。
3.2.7 类型识别模块
用于识别车的类型。具体算法是：首先从图象分割后的目标图象中选择目标特征（或特征向量），再使用判别函数，进行判别分类，从而得到分类结果。
3.3 系统实现
根据设计的要求，采用Visualc++6。0编程实现了系统的界面和整体构架。界面由视频显示区、视频控制区、控制中心和数据显示区四大块构成，视频显示区主要是将道路车流的视频信号显示出来，以便于观察和在画面上进行检测区域设置。视频控制区用于连接外部视频信号源及选择检测区个数。
控制中心区又分为：（1）检测控制，功能是启动或关闭检测程序；（2）检测区控制区，可进行视频区设置、检测线设置；（3）检测灵敏性控制区，功能是调节滑块以达到调整检测精度和速度精度的目的，实际上就是对阈值的调节；（4）视频格式控制区，作用是设定输入信号的制式,及调节信号的亮度,对比度等参数；（5）数据查询功能主要是对已识别并存储到数据库里的数据进行查询统计,图表输出。
数据显示区实时显示测量到的各检测区的交通车流数目和当前通过检测区的车的速度。系统实现的界面如图2：
图2 视频交通流检测及车辆识别系统的界面
表1 交通流统计图和统计表示例
3.4 提高系统实时性的措施
1、设定数据检测区:一幅场景图像含有的信息量大，图像处理起来耗费时间，为此我们只取检测目标会出现的区域的图像进行检测。这样在预处理前就去除了大量无用信息，加快处理速度。
2、设定速度检测线:由于目标图象的重心坐标是由区域所有的点计算出来的，处理速度较慢。因此，在实际应用中使用了一种设速度检测线的方法来解决。这种方式的具体实现过程是对速度检测线从下向上进行扫描，当扫到线上的灰度级变为255（速度检测线上的象素的差分结果只能是0或255），且确认该点不是线的下端点时（如是下端点，则认为已经出了检测区域，不再去检测它了），保存这个位置，就认为它是车头的位置；然后扫描下一帧，用同样方法找出车头的位置，求出移动位移X，再转化成实际的空间距离S，根据两幅图象的时间间隔t就可求出速度V（V=X/t）。为了保证准确性，设三条检测线，取出车头的三个特征点的平均值，这种方法有很好的实时性。
3、鉴于交通流量分析中对一个车的厂牌型号并不关心，关心的只是车的类型，简单的说就是区分大型车和小型车，因此，在目标识别中，将判别函数用一阈值Ｔ代替，来简化分类工作。利用目标面积这个特征A，与Ｔ比较，如果A>T则认为是大型车，否则是小型车。从而分出车类型。这个Ｔ值可以在系统初始化时设定。4 结束语
我们实现的视频交通流检测及车辆识别系统已在西安市交通流量的检测中应用，效果良好。利用电视视频技术、计算机图象处理技术、模式识别技术及通信技术等多项技术为一体的计算机视频监测技术对交通进行监测和控制是一个具有广阔应用前景的研究方向。它的目标就是用计算机视觉技术，通过分析摄象机拍摄的交通图象序列来对车辆、行人等交通目标的运动进行检测、定位、识别和跟踪，并对检测、跟踪和识别的交通运动目标的交通行为进行分析和判断，从而既完成各种交通流数椐的采集，又进行与交通管理有关的各种日常管理
和控制，形成一个全方位立体化的数字交通监控网，真正实现交通管理智能化。因此，开展视频交通监测技术的研究，对于提高我国视频监测技术水平，促进我国城市道路建设，改变我国交通以人管理为主的被动局面，实现城市交通管理智能化都具有十分重要的现实意义。参考文献
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第二篇：视频交通流采集系统解决方案
视频交通流信息采集系统解决方案 概述
视频交通流信息采集系统主要包括视频图像采集设备、视频传输网络、交通流视频检测器等。视频检测器采用虚拟线圈技术，利用边缘信息作为车辆的检测特征，实时自动提取和更新背景边缘，受环境光线变化和阴影的影响较小；同时采用动态窗的方式来进行车辆计数，解决了采用以往固定窗方式进行车辆计数时由于车辆变道而导致的错误、重复计数问题。视频检测器能对视频图像采集设备或交通电视监视系统的视频信号自动进行检测，主要采集道路的微观交通信息如流量、速度、占有率、车辆间距、排队长度等，适用于近景监控模式。系统功能及特点介绍
2.1 数据接口设计
视频交通流信息采集系统可以通过调用本项目提供的交通流数据统一接入接口，或由本项目提供数据格式标准化及上传程序，将采集到的交通流数据共享给本项目相关系统，以实现视频交通流数据的采集功能。
数据格式标准化及上传程序数据推送数据共享接口视频采集系统数据交通信息统一接入接口 图1 数据接口设计
2.2 系统功能
交通流信息视频检测系统的主要功能如下：（1）车辆检测 系统能够对输入的视频流图像进行车型、车牌等特征检测。（2）交通流数据采集功能
系统可以采集交通流数据包括交通流量、平均车速、车道占有率、车型、平均车头间距、车辆排队长度、车辆密度、交通流状态等，交通流数据采集时间间隔在1～60分钟任意可调。
图 2 视频交通流检测模块
（3）视频图像跟踪功能
系统能对单路监控前端设备在不同预置位采集的视频图像进行不同区域不同事件的自动检测。一旦检测到特定的交通事件，事件检测器应具有该交通事件的视频图像目标自动跟踪、记录、分析功能。
当输入的视频图像不为设定的预置位的视频图像，系统应能自动不进行事件检测。一旦监控前端设备恢复至设定的预置位，系统应能自动进行事件检测。
（4）事件图像抓拍、录像功能
系统可以根据用户的设置，完成相应的录像和图片抓拍功能。
事件录像可以按摄像机、按事件类型、按时间归档存储在系统的预录像子系统中，由系统服务器进行统一的管理调用。
系统循环进行录像，当发生交通异常事件时，系统能够提供事发之前和之后的3分钟间的录像（可设置）。
系统可通过多种组合查询条件对视频交通流检测所采集的数据进行统计，包括时间-流量统计、时间-平均车速统计、时间-占有率统计、速度-流量统计等；统计结果可导出为Execl报表。
图3数据查询统计
图4数据统计结果
（5）其他功能
系统能自动检测视频场景变动，判别检测数据是否有效；并能自动恢复到设定的位置；
视频检测器能够保存采集到的交通数据15天以上，在网络发生故障时能够将交通数据自动存储在视频检测器内，网络恢复后可以查询历史交通数据，保证数据不会丢失；
支持查询同时支持自动生成各类图形化报表，使得数据管理更加方便直观。
2.3 系统特点
（1）车辆检测算法先进可靠
采用先进的稳定边缘特征车辆检测算法，结合区域特征处理，鲁棒性高，受环境光照和天气变化影响较小，特别是针对城市交通流做了很多优化处理，在缓慢和拥堵等饱和交通流情况下仍能保持较高检测精度，而且不受行人和自行车等混合交通流的干扰。
（2）应用模式灵活多样
具有多种应用模式及相应工程解决方案，可满足用户各种不同视频资源条件下的交通流采集需求。可接入标清/高清、模拟/数字、单路/多路视频信号进行检测，并可通过有线/无线通讯方式将检测数据传到监控中心，实现前端/后台的视频交通流信息采集。此外，后台中心采集方式特有刀片式服务器版本，可同时并行处理多路视频，极大提高用户机房空间利用率，投资性价比高。
（3）具有自适应场景功能
特有自适应场景技术，即可以自动检测各种原因造成的摄像头偏移，判定场景变化，自动调整检测区域位置，自动控制云台和摄像头复位，保证检测结果的正确和有效。
（4）支持视频轮巡检测
支持对任意多路视频以轮巡方式进行检测，视频轮巡方案可由用户灵活设置，可大大提高视频资源利用率，性价比高。
（5）自带数据统计分析功能
提供数据统计分析功能，可根据用户需要实现单点/多点、早晚高峰/任意时间段、小时/天/任意统计间隔、截面/分车道、单个参数/多个参数等的统计和对比分析、生成统计报表，并可用二维或三维柱状图和曲线图的方式进行结果展示，直观明了。应用案例
基于智能视频交通流检测技术，方纬公司自主研发了视频交通流检测软件，并已在广东省公安厅交通管理局、佛山市交通局、香港运输署等地进行了应用。
（1）广州市交委公交专用道视频交通流检测（一、二、三期） 应用地点：广州市交委
项目名称：公交专用道视频交通流检测（一、二、三期） 应用规模：200路视频
应用场景：市区主干道，部分场景如下图所示：
图5广州市城市主干路交通流检测场景
应用情况：
该案例为后台检测应用，由广州市交委数据中心机房的检测服务器通过网络从前端网络摄像机或硬盘录像机直接获取视频流进行交通流检测。一期项目采用10台工控机检测80路视频，二期和三期项目采用3台刀片式服务器检测120路视频，极大地节省了机房空间。由于应用场景为城市道路，因此交通流情况比较复杂，如早晚高峰会出现缓慢或拥堵、车辆变线行驶频繁、行人和自行车干扰等，但即便在如此复杂的交通流情况下，本产品仍能保持较高的检测精度：所有视频的车流量检测准确率均大于91%。
（2）泰国布吉机场高速公路智能化管理系统项目一期 应用地点：泰国机场高速
项目名称：泰国布吉机场高速公路智能化管理系统项目一期 应用规模：60路视频
应用场景：高速公路，部分应用场景如下图所示：
图6泰国高速路交通流检测场景
应用情况
该案例为后台检测应用，由泰国交通部机房的检测服务器通过网络从前端网络摄像机（海康威视产品）直接获取视频流进行交通流检测。由于当地只提供ADSL网络，带宽较小，因此本产品有针对性地调整了检测视频分辨率，每路视频只需0.5M带宽，很好地解决了带宽不足的问题。此外，由于应用场景为高速公路，车速都比较快，但本产品仍能保持较高的检测精度：车流量检测准确率均大于95%，车速检测精度大于90%。
第三篇：关于交通流诱导与控制协同问题的探讨
引言
我们对交通信号控制系统已经比较熟悉，从1914 年出现交通信号控制以来，城市交通控制技
术已由最初的“点控”、“线控”向“面控”过渡。城市交通控制领域的研究经过百余年的发展，从
理论探讨到技术应用已经相当成熟，已经开发应用的交通信号控制系统也成了现代城市必不可少的一项基础设施，它给我们带来的出行
方便与安全显而易见。
我们现在经常提到的交通流诱导系统，雏形概念来自于美国的ivhs，后来日本的vics 奋起直追，欧洲也相继出现了trafficmaster 等系统，倒是甚过了美国advance 系统，其核心主要是车载
诱导，从开始的交通地图查询到静态最短距离引导，到现在提出的动态路线诱导，这一切都是基于
定位、gis 以及通信等发展起来，尤其是动态诱导当然离不开道路网络上的实时路况分析。
综看交通控制系统与交通流诱导系统，虽然出现时间和研究历史方面，交通控制领域都要强于
交通流诱导，但是交通流诱导系统的理论经过这么多年的研究探讨也趋于成熟，现在由于缺交通信
息平台的建设，动态的诱导还没有真正能够实施，静态的车载导航已经开发出来，在推广应用当中。真的有必要协同吗？
研究城市交通流诱导与交通控制系统的协同运作到底是不是一种牵强的整合？交通控制技术
已经研究上百年，交通流诱导系统的实施框架、关键技术与难点也已基本得到攻克，现在唯一差的“东风”就是城市路网实时信息的提供，二者作为its 的核心组成部分，必然会使人联想到整合协
作。那到底必要性在哪里？我认为这个是关键，只有仔细分析它们的相关关系，理清二者之间存在的博弈，并且挖掘出两系统不协同会产生的副作用，才能对症下药，研究出协同的策略。
我们从两个系统的工作原理出发，首先，城市交通控制系统主要是采集处理交叉口上下游的交
通参数，预测车辆的到达图式和排队长度，确定交叉口合适的信号参数（周期、绿信比、相位差）
等，给予不同进口方向车辆的时间分配通行权，从而实现交叉口车辆运行的安全、有序。交通控制的理论基础是交通流理论（研究交通流随时间空间变化的规律），并结合了数学上的最优求解算法，其目标不仅为了使交叉口安全有序，而且配时参数合理能够使路网延误时间最小，系统运行达到最
优。
再看城市交通流诱导系统是以动态交通分配理论为基础，实时分析复杂多变的路网交通状态，综合运用gps 和gis 等技术，通过车载信息装置、可变信息板等动态地向出行者提供实时交通信息
和最优路径引导指令，达到均衡路网交通流的目的。动态的交通流诱导必须以实时的交通信息为基
础，并结合最优路径算法、三维显示、语音导航等技术，为驾驶员提供一个智能的引路者和导航者。
从它们各自的运行机理我们可以分析得出：
交通控制与交通流诱导两系统的具有共同的管理对象——由人、车、路、环境组成的复杂交通
流，它们有共同的目标——实现路网交通流的畅通，提高交通运输的安全、舒适性。交通控制是从
时间上给予交叉口不同进口方向的车辆分配通行权，交通流诱导则是在空间上分配车辆的通行权，交通控制方案决定了车辆在交叉口的等待时间，改变了车流在时间上的分布，交通流诱导通过合理
分配，改变了车流在空间路网上的分布。它们时空结合，相互反馈，正好顺应了交通流本身所具有的时间、空间上的变化规律。因此，对于这两系统，它们的协同运作，能够相互弥补各自在管理上
片面，能够发挥1 +1 > 2 的交通管理效果。
这样看来，诱导与控制的协同研究不是鼓吹，不是做作，更不是海市蜃楼，这个问题是摆在我们面前亟待解决的一个关键。3 协同的切入点在哪？
在分析了交通流诱导与交通控制协同的必要性后，毫无疑问，就是何时协同，如何协同的问题，这是最关键也是最难以解决的。我们的协同研究将从哪些地方入手，需要在哪些技术上取得突破？
才能结合实际，更好的将系统协同工程付诸实施，创造社会经济效益。
第一，是不是所有交通状态下都必须协同？关于这个问题，我们首先要搞清楚协同小区的划
分。我们知道，在现有的交通控制系统中，协调面控小区的划分主要看交叉口交通流之
间的相关性，小区范围不是很大，交通流诱导的小区划分则主要是看出行分布，一般讲
范围要大些，因此，如何确定诱导控制的协同小区就需要我们实地调查本地的交通分布、交通流运行，在一定的原则下确定。
第二，小区划分好了，我们分析小区的交通状况，可能存在畅通、轻度拥挤、拥挤、堵塞等
4种交通状况，很显然在畅通的情况下可以不进行诱导控制协同，在拥挤、堵塞的情
况下
本小区内部的协同已经不能解决问题。轻度拥挤的小区部分路段、交叉口拥挤，这种情
况下就可以进行小区内协同，疏散均衡拥挤路段的交通流，并对排队较长的交叉口进行
流量卸载。
第三，不同情况下协同的策略如何制定？达到什么样的目标？由于存在轻度拥挤、拥挤不同状
态下的子区内协同、子区间协同，我们不可能用
一种策略来解决诸多不同类型的问题，因此，需要针对不同的情况采用不容的协同模式，比如侧重于诱导疏导路段流量的模式、侧重于控制的交叉口排队的模式，还有诱导控制相互反馈，同步协调的模式等。在研究
过程中，我们认为最好建立智能决策支持系统，采用专家预案的方式，将不同的交通状
态匹配一定的预案，便于随时启动。
第四，如何充分利用我国大多城市已经建立起来的交通控制系统经济、全面的采集到覆盖整个
路网的实时交通信息？目前的城市道路的交通控制系统的信息检测基本上是为了交叉
口的信号配时，有的设在停车线前，有的设在上游交叉口出口处，能检测到交叉口的流
量、占有率、排队长度等。另外，122 接处警能随时接受到报告的交通事件信息、指挥
中心的cctv 监控、交通运输部门的监控设施能够监测到重要路段、场站的交通信息。
如何在集成这些交通信息的基础上，在增设诱导用交通检测设备，达到全面的交通信息
采集，为诱导控制的协同提供基础信息是整个系统良好运作的重要基石。
第五，是否需要考虑交通控制系统的运行模式制定具体的协同策略？我们知道，目前我国城市
运行的交通控制系统基本存在三种，自适应式、方案选择式、单点固定式。考虑诱导与
控制协同的最佳模式是诱导的动态交通分配模型在计算路段行程时间时考虑交叉口的延误，交叉口的信号配时根据上游流量自适应调整配时参数，但这仅仅是一种理想状态，我国90%以上的城市的交通控制还不能做到自适应响应交通流。因此，固定信号配时下如何实现与交通流诱导的协同是我们不能忽视的需要解决的关键。我们要从基础做
起，切实解决实际交通中客观存在的问题。
第六，采用什么样的方法去研究协同策略？纵观国内外已经做的协同相关的文献，在求解与交
通控制结合的动态交通分配模型时，算法都比较复杂，线性规划、最优控制、遗传算法
等约束条件苛刻、求解麻烦，这些算法的适用性、鲁棒性能不能在工程实践中得到广泛
应用是我们必须考虑的，因此我们在分析智能控制、专家系统等多种技术基础上，尽量
选择一种简单实用的算法。结论
本文针对交通流诱导与交通控制系统的协同运作进行了前期分析探讨，从二系统各自的运行机
理出发，剖析了它们协同运作的必要性。重点阐述了两系统协同的切入点，文中总结了什么交通状
态下需要协同、协同小区划分、协同策略制定、信息采集、协同模式、算法选择等6 大关键性问题，为深入开展诱导控制的协同研究奠定了基石。
第四篇：《车辆交接单》
车辆交接单
经学校领导慎重研究决定，将原配给人力资源部高智的比亚迪轿车1辆奖励给培训部，该车归培训部部门所有，同时将车俩移交到培训部，移交清单如下：
该交接单一式三份，接收方、移交方、单位各一份留档保存。
第五篇：车辆交罚款介绍信
介绍信
兹介绍我单位
驾驶员，身份证号为：
，前往
交警支队办理交通违章处理事宜，单位车牌为：，[附]单位行驶证复印件；
请予接洽。此致敬礼！
单位名称：
****年**月**日
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