这篇文章参考了1361份文献，描绘了一个
智能交通系统（IntelligentTransportationSystems,ITS）是将先进的信息技术、传感技术、控制技术和计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，从而建立起的一种在大范围内全方位实时、准确及高效的综合运输系统。智能交通系统的核心就是利用现代信息技术对传统的运输系统和载运工具进行改造，从而形成智能化、网联化的新一代交通运输体系。近年来，随着物联网、大数据、“互联网＋”等新兴技术和产业的大力推动，智能交通系统也有了长足发展。一方面，模式识别、网络通信、信息融合等极大地促进了交通信息采集、处理和传输的便捷性和有效性；另一方面，智能感知、路径规划、决策控制等人工智能领域的最新技术也广泛应用于载运工具之上，促使其朝着协同化、无人化的阶段大步迈进。可以说，先进的交通信息服务、车路协同和智能车辆等是智能交通系统领域最重要的发展方向，正在引发智能交通技术和产业的大变革。
1先进的交通信息服务系统先进的交通信息服务系统（ATIS）是采用先进的通信技术、信息技术，采集、传输、处理、分析、发布相关的交通信息，从而在整个出行过程中，为出行者提供高质量的实时交通信息服务，使整个出行过程舒适、方便、高效。先进的交通信息服务系统从技术层面上可分为交通信息采集、交通信息处理和交通信息发布。近年来，随着通信技术及计算机技术的发展，交通检测技术已由单一检测方式发展为基于视频的交通流检测、基于浮动车的动态交通检测、基于手机的动态交通检测、基于射频识别（RFID）技术的交通信息获取。泛在网络环境下的交通信息服务系统（UbiquitousTrafficInformationServiceSystem,U-TISS）将具备更强的感知、通信与计算能力，从而为用户提供更加实时、准确、全面的交通信息。国内外的研究一致表明：交通信息服务系统正在从单方面的智能化信息服务应用，如不停车电子收费、电子导航、车辆驾驶辅助等，向更高层次的合作型交通信息服务应用演进。
1.1国内外研究现状
从年至今，日本的车辆信息与通信系统中心（VICS）将交通管理及道路养护部门提供的信息，利用无线电信标、红外线信标和FM多路广播，以文字、图形形式传送给驾驶人和车载装置。年，日本研发的SmartWay提出在车辆上装备导航系统、车辆间通信设备、自动驾驶装置等先进的电子仪器，从而接受道路信息、电子收费、安全驾驶与公众出行支持的智能交通服务。此外，该中心也研究了向手机、掌上电脑、个人电脑、电视接收器等终端提供有偿交通信息，从而演变为一个多功能、全方位，以交通信息服务为中心的综合信息服务平台。
美国于年提出车路协同系统，通过信息与通信技术实现汽车与道路设施间的协同，采用试验车获取实时交通数据，支持动态路径规划与诱导，提高行车安全和效率。年后又研发出SafeTrip21系统，向驾驶人提供“软安全性”警告，使其更加及时地调整行车速度，降低高速公路上的事故率。
由于欧盟体系内各个国家达成了一系列的交通信息共享协议，欧盟内普遍开展了交通信息广播频道RDS-TMC（RadioDataSystem-TrafficMessageChannel）服务，实现了交通信息实时发布和动态导航。近年来，交通信息采集技术衍生出的浮动车、浮动手机技术，结合商业化运作的信息服务系统，交通信息服务水平将进一步发展。
与日本、欧美等国相比，虽然中国在智能交通系统方面的研究起步较晚，但是在交通信息服务系统方面也已经开展了一系列研究和工程实施。从年起，山东省、浙江省、北京市和成都市相继建设实施了交通信息化示范工程“公路公众交通信息服务系统”，年起又相继启动了包括“公众出行信息服务系统”在内的多个省级“交通信息资源整合与服务工程”的建设，旨在以互联网、热线电话、短信、纸质媒体、高速公路可变信息板等多种方式，为自驾车和长途客车的出行者提供出行前、出行中的信息服务。与此同时，其他相关部门和企业也以各种方式纷纷涉足出行信息服务市场，中国公众交通信息服务系统的建设已经进入了快速发展期。
先进的交通信息服务系统从技术层面上，可分为交通信息采集、交通信息处理和交通信息发布。对于交通信息采集和交通信息处理，根据检测器的工作方式和工作时的电磁波波长范围，可分为磁频交通检测、波频交通检测、视频交通检测、移动式交通检测。
以电磁感应为检测机理的环形线圈和地磁式交通检测、以形状感应为检测机理的超声波脉冲式和光电（红外）式交通检测技术，以及由多普勒雷达发展起来的微波检测技术已成为交通信息采集的主要技术手段。近年来，主要有两个研究方向：对相关硬件设备的改进；基于模式识别和人工智能算法的数据处理和算法研究。
随着图像处理技术、传感器技术、通信技术、计算机技术、定位技术的不断发展和完善，交通检测技术已发展到基于视频的交通流检测、基于浮动车的动态交通检测、基于手机的动态交通检测、基于RFID的交通信息获取。视频检测近期的研究主要集中于基于机器学习的目标分类识别和跟踪，使用离线学习方法和在线学习方法进行分类器的训练；目标跟踪的相关研究主要集中在模型跟踪法、特征跟踪法、区域跟踪法、动态轮廓线跟踪法等方面。浮动车指安装有定位和无线通信装置、能够与交通信息中心进行信息交换的普通车辆，凭借其应用方便、成本较低、信息接收范围广的特点成为道路交通信息采集的常用方式。现有的研究主要着力解决两个问题：一是浮动车的覆盖率，二是浮动车交通特征参数估计和预测模型。基于手机基站的交通特征参数采集方式，目前主要有两种途径：利用手机内置的GPS定位模块实时回传位置信息，再由一段时间内手机位置的改变结合地图匹配技术计算路段平均速度；利用手机基站信息对用户进行模糊定位，并得到用户出行OD等交通信息。RFID是一种非接触式的自动识别技术，是交通信息采集技术发展的新方向。通过安装在路侧的阅读器与车载电子标签进行通信，RFID釆集技术能够将所有车辆连入网络，实现车联网。基于RFID的车联网不仅能够实时、准确地检测到交通流的“量”，而且能够精确识别其“身份”，在信号控制、车辆自动识别、交通调度管理、OD数据、车辆类型及流量数据采集等领域都有着重要作用。
由于单一检测方式存在着一些不可避免的缺陷，如环形线圈只能对单一车道进行检测、微波无法对低速车辆进行检测、视频受环境影响大、移动式检测技术的数据处理复杂并受通信技术制约等，基于多源信息融合的检测方式可以更好地结合各种检测方式的优点，提高交通信息与状态检测的准确性、实时性和鲁棒性。
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