A number of research papers have recently shown that the use of techniques based on the installation of vehicle identification devices allows us to address the observability problem of a traffic network in a much more efficient way than if it were done with traditional techniques. The use of such devices can lead to a better data set in terms of flows and therefore to a better definition of traffic flows, which is essential for traffic management in cities and regions. However, the current methodologies aimed at network modeling and data processing which are not fully adapted to the use of these devices in obtaining the necessary data for analyzing traffic and making network forecasts. This is because the essential variable in models which used data from plate scanning (as a particular case of AVI sensors) is composed of the route flows, while traditional methods are based on the observation of link and/or origin-destination flows. In this context, this paper proposes several practical contributions, in particular: (1) a traffic network design method aimed to use the plate scanning data to estimate traffic flows and (2) an algorithm for locating plate reader devices to reduce the effect of the uncertain knowledge of route enumeration. Next, using the well-known Nguyen-Dupuis network, a sensitivity analysis has been carried out to evaluate the influence of different parameters of the model on the final solution. These parameters are the considered routes, the degree of network simplification, and the available budget to install devices. Finally, the method has been applied to a real network.

中文翻译：

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定位车牌识别装置的新模型，可将不确定路线知识对交通量估算结果的影响降至最低

最近的许多研究论文表明，基于车辆识别设备安装的技术的使用使我们能够以比传统技术更有效的方式解决交通网络的可观察性问题。使用此类设备可以带来流量方面更好的数据集，因此可以更好地定义交通流，这对于城市和地区的交通管理至关重要。但是，当前针对网络建模和数据处理的方法尚未完全适应使用这些设备来获得用于分析流量和进行网络预测的必要数据。这是因为使用车牌扫描数据（在AVI传感器的特定情况下）的模型中的基本变量是由路径流组成的，而传统方法则基于对链接和/或源/目的地流的观察。在此背景下，本文提出了一些实际的贡献，特别是：（1）一种交通网络设计方法，旨在使用车牌扫描数据来估计交通流量；（2）一种定位车牌读取器设备的算法，以减少车牌阅读器的影响。不确定的路由枚举知识。接下来，使用著名的Nguyen-Dupuis网络，进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。在这种情况下，本文提出了一些实际的贡献，特别是：（1）一种交通网络设计方法，旨在使用车牌扫描数据来估计交通流量；（2）一种定位车牌读取器设备的算法，以减少车牌阅读器的影响。不确定的路由枚举知识。接下来，使用著名的Nguyen-Dupuis网络，进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。在这种情况下，本文提出了一些实际的贡献，特别是：（1）一种交通网络设计方法，旨在使用车牌扫描数据来估计交通流量；（2）一种定位车牌读取器设备的算法，以减少车牌阅读器的影响。不确定的路由枚举知识。接下来，使用著名的Nguyen-Dupuis网络，进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。（1）一种交通网络设计方法，旨在使用车牌扫描数据来估算交通流量；（2）一种用于定位车牌读取器设备的算法，以减少不确定的路线枚举知识的影响。接下来，使用著名的Nguyen-Dupuis网络，进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。（1）一种交通网络设计方法，旨在使用车牌扫描数据来估算交通流量；（2）一种用于定位车牌读取器设备的算法，以减少不确定的路线枚举知识的影响。接下来，使用著名的Nguyen-Dupuis网络，进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。进行了敏感性分析，以评估模型的不同参数对最终解决方案的影响。这些参数是考虑的路由，网络简化的程度以及安装设备的可用预算。最后，该方法已应用于实际网络。