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本发明提供了一种状态识别模型建立方法、道路交通状态识别方法及装置，建立方法包括：分别获取直行车队中各车辆通过标定路段时的路段旅行时间各车辆的定点车速；根据所有路段旅行时间计算直行车队的平均路段旅行时间，根据所有定点车速计算直行车队分别在不同时间段内的平均速度；将平均路段旅行时间分别与多个阈值范围进行匹配，确定标定路段的交通状态等级，将所有平均速度依次排列组成特征向量；构建基于随机森林的待训练模型，对应的交通状态等级和特征向量为一个样本，获取多个不同的直行车队分别对应的样本组成数据集；采用数据集训练待训练模型，获得状态识别模型。本发明的技术方案建立的状态识别模型识别精度高，应用过程简单高效。

随着我国居民生活水平的不断提高，汽车保有量逐年提升，伴随而来的是道路拥堵也日益严重。随着信息化技术的发展，智慧交通系统被越来越多的用于进行道路交通管控，其中，识别道路交通状态在智慧交通系统中起着非常重要的作用。目前常采用的几种来估计道路交通状态的方法应对一些环境的精度较低。本发明解决的问题是如何提高道路交通状态的识别精度。

本发明的状态识别模型建立方法、道路交通状态识别方法及装置的有益效果是：获取直行车队中各车辆分别通过标定路段时的路段旅行时间，和定点检测器检测的各车辆的定点车速，结合各车辆的路段旅行时间计算直行车队的平均路段旅行时间，并根据检测的所有定点车速分别计算不同时间段的平均速度，能够降低单辆车的路段旅行时间和定点车速存在的误差，提高精度。根据平均路段旅行时间划分交通状态等级，考虑了通行过程中的各种因素对道路交通状态的影响，例如红绿灯周期等对交通状态的影响，能够提高状态识别模型的识别精度。并且将交通状态等级和平均速度组成的特征向量结合起来训练得到状态识别模型，后续只需将定点检测器检测的直行车队中各车辆的定点车速处理后输入状态识别模型，就可得到对应路段的交通状态等级，简单高效、精度高。

深城交拥有众多科研创新平台，具备行业领先的科研技术实力。作为城市交通领域的国家级高新技术企业和广东省新型研发机构，拥有综合交通大数据应用技术国家工程实验室深圳中心、交通运输部行业研发中心、广东省交通信息工程技术研究中心、广东省高性能生态路面材料工程技术研究中心、深圳市企业技术中心、深圳市交通信息与交通工程重点实验室、深圳市交通大数据公共技术服务平台、深圳市交通碳排放研究工程实验室、深圳市交通运输行业大数据应用工程研究中心等科研平台。同时，深城交与麻省理工大学、斯坦福大学、清华大学、同济大学、东南大学等国内外顶尖科研机构以及著名高校广泛开展产学研合作。

识别饱和后路况变化是城市路况监测领域的重点和难点。视频识别系统是有效手段，但费用高，难以大范围推广。本专利基于地磁等定点检测器采集的地点速度，在低成本情况下，有效地解决了识别饱和后交通状况变化的问题。

本专利尚未应用在具体项目和系统。但本专利基于本人在城市路况监测领域丰富的研究经验，已在仿真系统中验证了技术的有效性，已达到在实际道路上的实证验证条件，实证验证后就可以作为产品进行销售。

本专利提出了城市路况监测技术。基于该技术，开发路况监测系统和信号控制系统后，可销售给城市道路管理部门，如交通局或者交警。

技术许可：采用总付额内分期支付的方式(在合同生效后30日内支付第一批次50万元，后在每个会计年度截止前的30日内，分3批次支付，每次支付50万元。包括第一次在内总共支付4次，共计200万元。)