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摘要：目前，我国科学技术发展非常迅速。在科学技术飞速发展的过程中，我国的城市建设得到了很好的发展。无线射频识别技术（RFID）是一种非接触的自动识别技术，利用RFID技术采集交通参数是探索车路协同新领域的技术支撑。基于实时道路交通状态识别的目的，本文采用RFID系统采集城市道路车辆数据，将车辆数据转化为交通量、行车速度、车流密度等道路交通参数，并根据车速阈值判断实时道路交通状态，结合道路交通量的转移分布和历史平均出行时间的分析，建立了适合RFID技术的交通状态模型。
关键词：RFID 技术；城市道路；状态判别
1 RFID技术系统架构及工作原理
1.1 系统架构
RFID系统由前端感知层、传输层、支撑层、应用层、展现层五个层次构成，系统构成图如下：
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1.2 工作原理
RFID基本原理是利用射频信号和空间耦合（电感或电磁耦合）或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别，它通过射频信号自动识别目标并获取相关数据。通过前端感知层的路面基站，电子标识标签等主要设备获取的数据，通过传输设备将数据传输到后端用于数据处理和应用，并通过支撑层的平台支持hadoop集群部署，提供面向对象的大数据接入和运算服务，支持oracle关系型数据库及云数据库，为系统功能应用提供能力支撑。应用层可以根据用户需求实现车辆信息管理、违章行为识别报警、车辆布控等多种不同的应用服务。用户可以通过PC客户端、手机APP、大屏显示等便于操作的客户端读取道路交通信息。
2 RFID技术及其在城市道路交通中的应用
2.1 RFID综合应用
RFID技术作为一种新兴的非接触式自动识别技术，与视频和图像处理的车牌识别技术相比，RFID的车辆识别准确性高，不易受环境的影响，无盲区，可准确、全面地获取行驶车辆的状态信息以及路网交通状况。在车辆前挡风玻璃的射频窗口安装车辆电子标签，当机动车辆经过稽查点时，射频识别系统识别出当前的车辆基本数据信息，通过数据综合比对，实现盗抢车辆或假套牌车辆稽查，黑名单车辆稽查，肇事逃匿车辆定位追踪，交通限行车辆稽查，应急、专用、优先通道入侵稽查，外地嫌疑车辆稽查，异地车套牌取证及车流量分析等综合应用。
2.2 提供交通信息服务
开展交通动态监管，及时准确地完成区域路网交通流信息的汇总与分析，为用户提供最新的路况信息是实现区域交通的有效管理、缓解交通拥堵问题的关键所在。依托电子车牌系统，交通管理部门可实现对机动车的实时动态监控管理，准确快速掌握路网拥堵路段、路口车流状况和车型分布等交通运行情况，进而对整个路网的交通运行状态进行分析评估，研判道路交通拥堵点域，以便及时采取有效的交通诱导措施，道路交通节点的自适应控制措施，以及路网交通总量控制措施等道路交通管理措施。同时，将电子车牌系统与先进的互联网Web服务、计算机网络、公共媒体等技术结合应用，为出行者提供道路交通、公共交通及其他与出行有关的重要信息，实现道路交通流量均分，挖掘城市道路通行潜力，提高交通系统整体运行效率。
3基于RFID的交通信息采集
2.1交通量
将初始时刻记为T=00：00，某一车辆的到达时刻t与T、T+1之间的关系反映该车辆是否计入交通量。当T<t<T+1时，则该车辆计入T时刻的交通量，标记数据项f则记为1，以此循环判断所有车辆的到达时刻；当t≥T+1，统计该分钟内的车辆数，则为交通量，同时置T=T+1，直到T=24：00为止。
2.2车流运行速度
将初始时刻记为T=00：00，利用某一车辆到达时间t1与T、T+1比较，当T<t1<T+1时，即该车辆T时刻到达检测器，数据项f记为1；回访同一车辆编号到达上游道路检测器的时间t2，两者比较求得该车的行程时间，以此循环获取每辆车的行程时间。当t≥T+1，则统计当前分钟内的车辆数及各车的行程时间，计算出车流运行速度，同时置T=T+1，直到T=24：00为止。
2.3交通密度
通过交通量与车辆运行速度即可得到交通密度，计算方法如公式（1）所示。
Ki=Qi/Vi（1）
式中：Qi表示1min内交通量；Vi表示1min内车流运行速度。
2.4道路占有率
将初始时刻记为T=00：00，将上游检测器所读取的车辆到达时间t1与T、T+1比较，当T<t1<T+1时，表明该车辆T时刻到达上游路段，数据项f记为1；将下游检测器读取的车辆达到时间t2与T、T+1比较，当T<t2<T+1时，表明该车辆T时刻到达下游路段，数据项f记为1，记录该车辆的编号；同时回访上游同一编号车辆，将其数据项f记为0，以此循环，将上游读取到并在下游离开的车辆标记其数据项f记为0，当t≥T+1，统计当前时段内的离开和进入车辆数，结合车辆的车长信息，则可得出该分钟内的道路占有率。
4城市道路交通状态判别
4.1RFID道路交通状态检测
应用RFID技术对城市道路车辆数据进行采集之后，根据计算得到的城市道路交通流量密度信息，结合《城市道路设计规范》中对于不同等级道路设计速度的规定，形成反映道路拥堵状态的识别阈值，以此判断区间道路的拥堵情况。城市道路的拥堵状态可分为4类，行驶速度小于10km/h为严重拥堵，行驶速度在10～20km/h之间为拥堵，行驶速度在20～40km/h为轻度拥堵，行驶速度大于40km/h为畅通
4.2城市道路交通状态预测
根据RFID读写器在一定时间段内检测到的车辆通行信息，计算出城市道路的日历史平均值。通过计算出行时间，得到各时间聚集度的历史平均出行时间。为了使统计更加精确，我们可以分析计算平日、周末、小长假的历史平均出行时间，从而预测城市道路交通状况。
4.3RFID基站网络构建原因
传统的交通数据采集技术如线圈、微波、视频等可以检测车辆是否通过检测点，并通过采集车辆的通行数据形成交通状态参数，如交通流量、交通流断面速度或交通流占用率等。基于这些交通流参数，我们可以利用交通流理论来分析和推断交通检测点与交通网络之间的交通状态。需要指出的是，在上述检测和交通状态分析过程中，每个检测点的检测设备独立工作，每个检测点获取的数据可以直接映射到实际路网模型中检测点的交通状态，从而简化了原始资料的解释过程。对于基于RFID技术的交通数据采集，由于RFID采集技术原理的不同，需要对传统的数据处理和映射方法进行调整，以满足实际系统的需要。基于RFID技术的交通数据采集原理，当带有RFID标签的车辆通过RFID检测基站时，RFID数据采集系统不仅可以检测到车辆的通行信息，同时也可以通过读取和识别RFID标签来获取过往车辆的身份特征（如车牌号），读取和识别车辆的身份特征是RFID数据采集系统的一个重要功能，它也是RFID系统区别于其他传统数据采集系统的重要标志。通过RFID技术获得的车辆通过特性，可以获得车辆的行驶路径，计算出车辆在不同基站间相应路段的实时行驶时间。因此，构建RFID基站网络成为基于RFID技术的交通数据采集与分析系统的必要步骤之一。
4 结语
基于RFID技术的城市道路交通状态判别可以根据城市路段的日历史平均车程流量对城市路段的交通情况进行预测，从而避开高峰拥堵时刻出行，为交通管理部门了解城市各路段拥堵情况后及时作出疏通引流方案提供确切参数，也为交通管理者进行城市交通管理和智能化红绿灯优化设计提供了的参考依据。由于该判别方法的研究较短，没有对该方法的准确性进行研究，今后可以采用其他判别方法如神经网络方法与提出的基于RFID技术的判别方法进行对比，不断提高道路车辆情况判别的精确性。
参考文献：
[1]李清泉，高德荃，杨必胜.基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类[J].吉林大学学报：工学版，2009，39（2）
[2]罗小强，陈宽民，张同芬.城市快速路交通拥挤事件检测与程度辨识[J].长安大学学报：自然科学版，2010，30（3）
[3]陈伦，谷远利，陆文琦.基于模糊综合评价的城市快速路交通状态判别研究[J].山东科学，2017，30（5）