对道路交通流进行检测和预测等内容的分析研究,深入挖掘交通流动态信息,及时、准确地判断实时交通流状态,是实现动态交通管理的一个重要前提,也是目前广泛开展的智能运输系统(Intelligent Transportation Systems, ITS)项目的基本要求。交通状态判别的主要作用是及时准确地识别当前和未来交通流状况,实施合理有效的交通管控和诱导措施,及时处理事件,减少人员伤亡和财产损失,诱导驾驶员行为并使交通流避开拥挤区域,达到平稳交通流、减轻拥挤区域交通压力、节约能源、减少污染的目的。本文从交通控制系统的数据需求出发,简要介绍了现有城市控制系统和交通信息检测技术,并对城市普遍应用的固定型检测器——环型线圈检测器的检测技术原理进行了分析,考虑到现有路网中铺设大量的单线圈检测器却不能直接得到速度参数,对车辆速度提出最大似然估计模型,与传统模型进行对比后,发现该模型具有良好的适应性。此外,通过分析交叉口时空相关特性,对无检测器交叉口的交通流数据提出预测模型。最后,利用以上对数据处理结果对交通状态进行判别,分别提出了路段和交叉口的交通状态判别的两种简单算法。经过实际数据分析,表明本文所建立的两种判别算法与实际相符合。