基于Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

高速公路交通事件检测系统研究

章主要分析交通事件对交通流的影响、交通拥挤的判别、交通事件检测算法及其在高速公路交通事件检测系统中的实现。     

基于短时交通预测的公路交通异常判别方法

普通公路由于受到检测设施布设稀疏的制约,若沿用传统的交通事件自动识别方法,其判别率将低于高速公路或城市道路,而误判率也将高于高速公路或城市道路。为了便于公路管理者对普通公路发生交通异常时及时处理,以短时交通预测为基础,将交通异常的定义作为为判别标准,提出了1种新的交通异常判别方法,该方法能够排除由常发性交通拥挤和幽灵瓶颈现象引起的异常误判。试验表明,基于短时交通预测的公路异常判别方法精度误差在0.2以内,能够较好的实现对交通异常的判别。      

东海大桥交通异常事件识别应用研究

借助人工智能、物联网、云计算等技术在东海大桥的应用,实现了对交通异常事件的智慧巡检与监测。利用现有路侧监控视频和巡检视频,基于人工智能算法,对交通异常事件影响行车安全的问题及时识别,并通过智慧检测系统报警。系统结合二三维一体化模型,实现对病害及异常事件的快速定位,辅助后续处置流程,提高处置效率。     

基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法

为有效提高快速路交通事件检测的覆盖率,解决算法误判率较高的问题,本文通过分析交通事件发生时交通流参数在时间维与空间维的变化,分别提出了基于固定检测器的多参数判别算法与基于浮动车的时空二维判别算法.当两个数据源算法同时满足检测条件时,研究以D-S理论为基础,将两个子算法有效地结合,实现事件的综合检测.最后,研究利用北京市...     

基于智能分析的高速公路事件检测系统的研究与开发

随着高速公路通行里程的增加和交通流量的迅速上升,因交通事件(指道路异常、交通异常、气象异常)引起的交通捅挤和阻塞时有发生。为了能及时预测交通异常事件隐情和不幸发生交通事件能及时处理,提高道路的通行能力,拟研发一套集道路异常提前报警功能、交通事件自动检测功能、事件管理功能于一体的高速公路营运管理辅助系统。     

基于小波变换的城市道路交通事件检测

利用出租车浮动车数据对城市道路行程车速的表达能力,针对出租车空车和重车2种数据运用小波变换技术分析了城市道路交通状态突变点,据此进行了城市道路交通事件的检测。区别于以往小波变换技术,首先运用于数据降噪,再将处理数据运用交通事件检测算法判断,直接采用小波变换技术实现了对城市道路间断流的交通事件的检测。并利用实际采集数据对提出的交通事件检测算法进行了验证,结果表明算法能够对交通事件进行更综合的检测,检测准确度得到了提高,能够为城市交通信息发布和交通诱导提供更加可靠的信息。     

基于速度分类算法的交通事件实时视频检测

交通事件实时视频检测技术是当前流行的事件检测技术。通过对交通事件的特征分析,综合对比面积分布和速度分布信息对视频检测效果的影响,提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法。在此基础上给出运动目标的速度提取算法以及事件判定准则,并完成事件判定。最终给出算法的实际场景实验结果并对结果进行分析。     

基于模糊逻辑的高速公路事件检测算法仿真研究

选取了一段长为1km的双向6车道高速公路为仿真对象,设定仿真模型的全局参数和相关参数后,得到了具体的仿真环境。将模糊规则划分为发生交通事件的规则和不发生交通事件的规则两大类,采用隶属函数来判断交通事件是否发生,推断得到了交通流是否正常的判别公式。选择检测率、误报率和平均检测时间三个最重要的评价指标对仿真结果进行分析,并与几种常用经典算法的性能指标进行对比,发现笔者所建的基于模糊逻辑的高速公路交通事件检测算法是一种综合性能优良的检测算法。     

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。     

基于核Fisher鉴别的微波数据交通事件检测算法研究

交通事件的迅速、有效是高速公路交通管理与控制的重要组成部分。本文提出一种基于核Fisher鉴别的微波数据交通事件自动检测算法。通过分析交通事件发生后交通参数的变化规律,选择合适的检测参数;再根据实际采集的西安市南二环的微波交通流数据,训练核Fisher鉴别分类器,得到最佳判别阈值,从而检测交通事件的发生。实验数据验证表明,本文方法效果良好,检测正确率高达92%。     

视频交通事件检测技术的研究与展望

主要介绍了目前国内外视频交通事件检测技术的发展现状,对目前视频交通事件检测技术所采用的虚拟线圈检测技术、识别与轨迹追踪技术进行了具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法、检测流程进行了深入剖析,并结合视频交通事件检测技术的市场需求对该技术的智能化、网络化发展方向进行了预测,随着技术的发展,基于识别与轨迹追踪技术的交通事件检测技术将进一步深入发展,作者在西部课题的研究过程中,在国内外前期研究基础之上,结合交通安全性能分析,对交通事件检测技术进行了二次识别研究,大大拓宽了检测技术的范围,拓展了检测技术的深度,为视频交通事件检测技术的进一步发展打下了重要基础。     

物联网条件下交通异常事件自动检测技术

交通异常事件自动检测是解决道路交通偶发性拥挤的关键技术,是提高现有交通运输系统运行效率的突破点之一。随着信息技术、传感技术、通信技术、交通对象识别和定位技术的发展,特别是物联网条件下交通参与者对交通环境感知能力大大增强,加上人们对交通安全、与节能减排问题相关的交通需求管理和信息服务更加关注,交通事件管理在智能交通系统运行中的作用更加重要,对交通事件自动检测的可靠性、实时性和定位精度提出了更高的要求。文中介绍了交通事件自动检测技术的研究现状,并展望了新的人、车、路、环境下交通事件自动检测技术发展趋势和研究方向。     

基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法

为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。      

船舶航行交通事件实时检测技术研究现状与展望

船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。      

基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法

高速公路交通事件自动检测在我国是一个新的研究领域,它是解决高速公路突发交通事件的有效途径之一。随着神经网络技术的成熟与完善,许多学者把这项技术应用于高速公路交通事件自动检测。本文总结现有神经网络算法的不足,提出基于SNN(StatisticalNeuralNetworks)软件系统的神经网络交通事件检测新算法,通过与传统的加利福尼亚算法、滤波算法、标准偏差法进行比较和验证,得出新算法明显优于传统事件检测算法的结论。     

基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究

为了提高城市道路交通事件自动检测算法的性能,引入算法性能可靠度概念对基于浮动车数据和感应线圈数据的事件自动检测算法检测结果进行决策融合。决策融合算法包括3个模块：①感应线圈数据算法模块：选择流量、占有率、路段长度、前一个检测周期的检测参数作为输入参数,训练BP网络进行事件判别;②浮动车数据算法模块：使用误差分析理论确定满足数据精度要求的最小浮动车样本量,选择路段行程时间、行程速度作为BP网络输入参数,进行事件判别;③决策融合模块。引入算法性能可靠度概念,计算模块一和模块二判别结果的权重值,使用加权平均法进行决策融合。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现算法的计算,仿真结果表明决策融合算法的性能优于单数据源事件自动检测算法。     

基于交通仿真技术的交通流监测设备布设间距研究

交通流监测设备是指能够采集断面交通量、车速、占有率等交通参数的信息采集设备,是公路网运行状态监测体系建设的重要内容和基础。合理确定交通流监测设备布设间距,使其既能满足公路交通运行状态判别、公路交通应急管理等应用需求,同时又能最大限度地节约建设资金,意义重大。在总结分析交通流监测设备布设实践及研究现状的基础上,提出"依托交通仿真技术和公路交通运行状态判别模型,对不同布设间距条件下的交通异常状态检测过程进行仿真实验,输出交通异常状态平均检测时间作为评价指标"的研究思路,并就交通仿真平台比选、交通运行状态判别模型以及仿真条件设置等3个关键问题进行了论述。最后,通过对高速公路、一级公路和二级公路基本路段上,12种交通流监测设备布设间距条件进行仿真模拟,形成3种技术等级道路上设备布设间距与平均检测时间的对照表,为公路交通管理部门进行交通流监测设备布设提供决策参考。     

视频交通事件检测系统在京秦高速公路中的应用

实时视频交通事件检测系统作为全程监控系统建设项目的重要组成部分,实现了交通事件的快速、准确检测以及及时有效的处理。文中对京秦高速公路视频交通事件检测系统的构成、功能及应用状况进行了分析,针对应用中存在的问题提出了改进建议。     

数据融合技术在交通事件检测中的应用综述

为了进一步提高交通事件检测系统的性能,在对基于单源信息的交通事件检测方法进行分析的基础上,从基于多信息源的交通事件自动检测数据级融合和基于多信息源的交通事件检测方法决策级融合2个方面,分析、总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状,并指出了目前研究存在的主要问题及后续研究的发展趋势。