随着我国高速路网的逐步形成与完善,越来越多的高速公路建设了较为完备的监控系统。这些系统应用了大量的交通检测传感器设备,所采集到的车辆数据也日益增长。然而,由于天气、采集设备硬件故障、噪声干扰和通讯故障等客观原因,使得传感器采集的数据错误或者丢失,大大降低了车辆通行信息的准确性,甚至导致车辆历史数据库中信息的不完整。本文在分析高速路网中车辆多源信息的基础上,提出了一类基于时间匹配和空间匹配的多传感器的数据融合技术,实现了对高速路网中不同交通检测器采集的车辆数据的整合,从而得到更完整、更全面的高速路网车辆交通流信息。在此基础上了,论文对融合后的车辆信息进行了应用研究。本文以高速路网的交通检测多源信息为研究对象,进行车辆交通流数据的融合处理和车辆行驶轨迹可视化的研究。论文的主要研究成果包括:1.给出了高速路网数据融合系统的总体架构。在分析交通检测多传感数据采集的基础上,结合高速路网监控系统的特点,设计了基于分布式数据同步技术与多源数据融合相结合的总体架构,并对其关键技术进行了探讨。2.针对多源异构环境下数据同步的特点,提出了一种数据同步复制新方案,解决了多源异构环境下数据库的访问,数据的获取与复制,动态数据源的处理以及同步过程中数据冲突与同步的实时性等问题,有效的将浮动车、微波检测器、视频传感器采集的数据同步至监控中心数据库。3.提出了新的多传感器的融合技术,将同步至监控中心的多源数据进行预处理。预处理后,对三类传感器所采集的数据进行时间匹配和空间匹配,结合前端融合技术形成完整的车辆行驶轨迹数据库。4.在车流量数据融合的基础上,在VS2012平台上,采用C#开发语言开发了车辆轨迹查询与追踪系统。该系统实现了将多传感器采集的数据实时同步复制到监控中心数据库,然后在监控中心对同步的数据进行融合处理,从而形成完整的车辆行驶轨迹数据库。该系统结合了ArcGIS Engine技术,通过最短路径查询算法,将所查询车辆经过的高速路段的监控点连接起来,在电子地图上显示了完整的车辆行驶轨迹。车辆轨迹查询与追踪系统的成功开发与应用表明,本文提出的车辆数据融合技术是正确的、有效的。通过数据融合后的车辆信息将更加完整、更加全面,从而为高速公路营运管理提供更加有效的支持。