来源：期刊VIP网 时间：
作者：荣文;王孜健;么新鹏;李一鸣;田彬;李林茜;
单位：高速集团有限公司创新研究院;长安大学信息工程学院;
摘要：感知设备采集的交通数据是智能交通运输系统高效运行的关键，而交通数据的准确性和时效性与感知设备的空间密度和具体位置密切相关。在交通数据采集系统中，既要获得给定精度和完整度的交通数据，又要尽量减少在路网中的感知设备布置的数量。为保证多元感知设备在满足感知性能指标的同时，能服从布设成本约束的条件并合理地布设在高速公路上，提出一种基于DBSCAN聚类的高速公路路段划分方法和基于遗传算法的路测设备优化布设方法。其次，对基于DBSCAN聚类和遗传算法的多元感知设备布设方法进行验证，构建智慧高速感知设备的仿真平台，以杭甬高速G92和沪昆高速为案例，按照行业指南将路段划分为不同感知性能等级，并针对L1和L2级路段应用优化布设方法。结果表明：L2级路段采用雷视一体机进行优化布设，检测精度达到98.5%;L1级路段选择视频检测器进行优化布设，检测精度可达84.2%。各路段的行程时间估计精度均较高，验证了所提方法的有效性。
关键词：智慧高速感知系统;;路测设备布设;;DBSCAN聚类;;遗传算法;;多元感知;;多目标优化模型
