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交通事件检测算法是交通事件检测系统的核心组成部分,合适的检测算法对于及时处理交通事件来说至关重要.为了促进公路交通事件检测的研究,系统地梳理了传统间接交通事件检测方法的代表性算法的优缺点;对一些前沿交通事件检测方法的研究进行了综述,包括基于人工神经网络的交通事件检测算法、基于视频检测技术的交通事件检测方法、基于小波变换的交通事件检测算法、基于SVM的交通事件检测算法和基于多源信息融合的交通事件检测方法,并展望了未来交通事件检测算法的研究方向. 相似文献
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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。 相似文献
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为了解决交通事件信息发布中基于用户位置的扇形搜索方法和路径搜索方法的大量无效搜索问题,提出一种基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法。该方法考虑路网拓扑结构,以交通事件为起点,沿着拥堵传播方向计算交通事件信息的发布范围,包括交通事件路段检测,交通事件实际影响范围检测,信息发布扩展范围计算。交通事件路段利用路段上下游的交通流时空变化规律进行检测;交通事件实际影响范围根据路段的拥堵状态确定;交通事件信息发布的扩展范围根据交通事件的累计持续时间设定,且扩展范围中至少有两个出口,保证出行者有足够的时间和出口选择绕行路径。分析结果表明,基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法能够有效地检测交通事件路段;交通事件信息发布范围的演化过程符合交通拥堵的传播与消散的规律;基于用户位置的扇形搜索方法和路径搜索方法的最大搜索次数是车辆数,而基于拥堵传播规律的信息发布方法最大搜索次数是交通事件个数,由于车辆数远大于交通事件个数,因此基于拥堵传播规律的信息发布方法能够大幅减少无效搜索次数,节省计算资源,提高信息发布的效率。基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法能够有效地引导出行者合理选择行驶路径,及时避开事件影响区域,防止二次事故的发生,缓解交通拥堵。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于手机定位的高速公路事件检测方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
改善自动事件检测方法的检测率(DR)、误报率(FAR)和平均检测时间(MTTD),对于提高事件管理效率至关重要。在分析现有检测方法的基础上,提出基于手机定位的高速公路事件检测方法并给出一种检测算法。算法以在路车辆上每部手机的定位数据为基础,由此获取平均速度、速度标准差和速度变化系数作为特性参数,采用模糊综合评判方法判断道路交通运行状态,实现高速公路事件的自动检测。模拟实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测 总被引:2,自引:0,他引:2
根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。 相似文献
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基于视频检测的高速公路车辆交通行为安全状态分析 总被引:1,自引:1,他引:0
在对目前视频检测系统分析的基础上,针对交通事件检测,提出了一种从微观的角度出发,在对单个车辆交通行为状态识别和实时分析的基础上,对车辆交通安全状态进行判断的方法。首先对交通冲突冲突区进行动态和静态划分,然后将车辆行驶区域根据交通行为过程分为危险区和趋势区,并对应静态和动态冲突区分别对危险区和趋势区的判定进行分析,给出了判定算法。测试表明,本文所提算法能够在一定程度上对交通事故进行提前预警,对于减少和避免交通事故发生具有重要意义。 相似文献
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高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。 相似文献