Vorraussetzung für zahlreiche verkehrstelematische Dienste ist die ortsgenaue und aktuelle Kenntnis der Verkehrslage. Vorgestellt wird ein interdisziplinäres Verfahren, das in der Lage ist, eine örtlich und zeitlich dynamische Beschreibung der Verkehrslage zu liefern, indem es Verkehrsdomänen einheitlichen Verkehrszustandes ausweist. Dabei ist es an keine feste Streckeneinteilung gebunden. Für diese Mustererkennungsaufgabe in einem dynamischen Prozeß, der auch chaotische Zustandsübergänge hervorbringen kann, werden die zugrundeliegenden Verkehrsdaten in verschiedene Verkehrszustände klassifiziert. Dabei treten einige spezifische Probleme auf, die konsistent gelöst werden: Es werden bezüglich Ort und Zeit stark lückenhafte Daten unterschiedlicher Quellen und verschiedener physikalischer Größen integriert. Über morphologische Filterungen unter Erhalt des Orts-Leitbezuges werden Daten von 'Floating-Cars (FCD)' genutzt. Stochastische Daten werden gefiltert, ohne dabei signifikante Zustandsübergänge zu unterdrücken. Dem subjektiven Empfinden der Verkehrsteilnehmer, daß Verkehrszustände nicht klar abgrenzbar sind, wird über eine Fuzzy-Klassifikation Rechnung getragen. Über ein Wachstumsverfahren wird das Segmentationsproblem zur Abgrenzung der Verkehrsdomänen gelöst. Es wird eine gute Stabilität der Verkehrsmeldungen erreicht trotz einer hohen örtlichen Auflösung, einer schnellen Reaktionszeit und der Unterscheidung von mehreren Verkehrszuständen. Die theoretischen Überlegungen werden durch Ergebnisse im realen Verkehr bestätigt.
Dynamische Verkehrslageklassifikation zur automatischen Generierung von Verkehrsmeldungen
Mustererkennung, DAGM-Symposium, 21 ; 356-363
1999
8 Seiten, 5 Bilder, 5 Quellen
Conference paper
German