【摘要】交通拥堵状态的自动识别作为智能交通系统的重要组成部分，是城市快速路监控和智能交通 管控的前提。本文使用深圳路网的出租车数据，基于模糊C 均值算法和DBSCAN 算法对车速的时空分布矩阵 二次聚类，得到快速路拥堵区域特征图。将拥堵区域二值化，并进行卷积平滑处理以识别拥堵瓶颈。在此 基础上基于瓶颈位置、车速和车速阈值差值判断交通拥堵征兆。实证研究结果证实了方法的有效性，所识 别的快速路瓶颈路段位置与实际情况符合，且在工作日和周末分布基本一致；在拥堵瓶颈识别的基础上， 利用路段车速阈值和上游相邻路段车速差阈值可以表征拥堵征兆。本文提出的方法可广泛应用于城市快速 路拥堵的自动识别。
【关键词】城市快速路；拥堵识别；聚类分析;交通瓶颈
