高速公路事件管理系统的数据库设计

本文研究并设计了高速公路事件管理系统的核心部分-数据库,通过对于高速公路事件管理系统的应用状况进行全面、详细的调查,在系统需求分析的基础上,完成了以高速公路空间要素数据库和事件管理专题数据库为主体的高速公路事件管理系统数据库整体结构的设计,重点介绍了该数据库概念结构、逻辑结构设计的过程。     

高速公路事件检测与管理系统研究

对高速公路事件检测与管理系统进行了分析和设计，介绍了该系统的开发平台、软件结构．阐述了系统各管理模块的功能及主要算法。     

基于范例推理的高速公路事件应急系统

针对高速公路事件的特性,将人工智能中的范例推理引入了公路突发事件应急中。文章首先对范例推理流程进行了简介,然后建立了事件应急系统的大体框架,并详细的阐述了事件应急的工作重点和流程,最后对事件应急系统的各个模块的构造、功能进行了简单的介绍。认为:将范例推理用于高速公路突发事件应急管理系统的研究,能有效发挥高速公路相关资源的功效,提高高速公路突发事件应急管理系统的水平。     

基于多元回归分析的事件持续时间预测

事件持续时间预测是实现先进的事件管理系统的一个重要基础。本文通过多元回归分析法对高速公路事件持续时间预测问题进行研究。首先通过方差分析(ANOVA)确定对事件持续时间具有显著影响的因素。在此基础上,通过逐步回归分析确定用于高速公路事件持续时间预测的最佳变量组合并建立多元线性回归模型。经检验,预测值与实际值的相关系数为0.8573,预测结果基本能够反映真实的事件持续时间情况。     

Cox Regression模型在交通事件持续时间研究中的应用

有效的交通事件管理要求交通管理者全面了解交通事件的各种特征才能准确估计事件持续时间,从而及时地疏导交通拥堵。利用某高速公路应急指挥中心管理系统中记录的近3 a的交通事件持续时间数据,建立Cox Regression模型探索影响持续时间的危险因素并评价其作用强度和方向。研究表明,日夜、报警方式、事件类型、占用车道数、涉及车辆数、涉及死亡、救护车、牵引车、吊车、驳车、涉及货车等11项是交通事件持续时间的显著影响因素,因此,交通管理者对这些因素进行改善可有效提高交通事件管理效率和安全性。     

我国高速公路交通事件智能管理系统框架研究

高速公路交通事件是影响其安全运行的主要因素。通过对我国高速公路实时交通数据的分析,完成对交通事件发生成因和机理的研究。同时从系统的需求分析、系统设计及功能分析方面展开研究,研究建立城市交通事件智能管理系统的理论基础和框架结构。     

基于TAN分类算法的交通事件检测

事件检测算法是交通事件管理系统的关键技术之一,提出一种基于树增强朴素贝叶斯(TAN)分类算法对交通事件进行检测,它的网络结构和参数通过数据学习确定,相比贝叶斯网络算法,对专家经验依赖较小.采用小波去噪、标准化和基于熵的离散化方法对原始交通数据进行预处理,将交通事件作为"0-1"分类变量,交通特征参数作为属性变量,构建TAN分类器.采用新加坡艾耶尔国王高速公路(AYE)的数据集对该算法进行了实例验证,实验结果表明TAN分类算法与多层前馈神经网络(MLF)算法的检测性能相当,它们的检测率分别为95.97% 和98.8%,但TAN分类算法在模型训练和标定的速度上具有显著优势,且相比MLF算法,TAN分类算法的原理更加简单易懂,因此TAN分类算法具有更广泛的应用前景.      

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。     

基于决策树的高速公路事件持续时间预测

利用决策树方法对高速公路事件持续时间预测问题进行研究。首先在借鉴各国研究经验的基础上，根据所研究事件数据集中的事件持续时间数据的分布特征确定构造基于决策树的预测方法；然后用整理得到的660组事件数据，通过对各类事件的显著性分析，建立高速公路事件持续时间预测决策树，并用同一数据集中未用于决策树构造的170组数据对决策树的预测效果进行检验。检验结果表明：所开发决策树的预测值与实际值的相关系数为0．8423，预测结果基本能够反映真实的事件持续时间情况。     

桥梁管理系统的应用与分析

介绍了国内外桥梁管理系统的现状,论述了桥梁管理系统的实际应用情况,并分析了传统桥梁管理方法与桥梁管理系统的差异。同时指出桥梁管理系统的不足并提出发展构想。     

桥梁管理系统的总体构思

从分析公路桥梁养护的现状、发展和需求出发,根据系统原理、组成与研究要点几方面提出了建立广东省桥梁管理系统的总体构思。介绍了作者几年来应用人工智能专家系统等技术进行系统开发研究的工作情况。     

1:10 000电子地形图在公路工程中的应用研究

通过对天津市1:10 000电子地形图分析整理后进行无缝拼接与裁减,将1:10 000电子地形图成功地应用到公路建设与管理中,并为天津市公路GIS地理信息管理系统奠定了基础.文章概括介绍了1:10 000电子地形图的研究开发过程及应用内容.     

高速公路路面管理系统

介绍了路面管理系统在国内的开发与应用情况，重点介绍了正在开发的广东省高速公路路面管理系统(Pms—Exp)的系统组成和功能作用。     

基于三层次数据库应用思想的权限管理方案与实现

文章详细介绍了一种新型的基于三层次数据库应用思想的口令权限管理方案，并介绍了其在高速公路收费数据库管理系统中的实现方法 。     

基于实测数据评估交通事件检测中神经网络应用性的研究

神经网络为交通事件自动检测技术摆脱传统方法探测率低、误报率高的状况提供了新的解决思路。在以往局限于仿真数据研究的基础上,本文利用I-880数据库实测交通事件数据对神经网络在交通事件自动检测中的实际应用进行了研究,结果表明:神经网络应用于交通事件自动检测技术中,具有较高的探测率和较低的误报率,但该算法可移植性较差,在实际应用中要予以考虑。     

小波分析在高速公路事件检测中的应用

采用小波分析方法研究高速公路事件检测问题,介绍小波变换和多孔算法,阐述事件检测原理,给出事件检测步骤,并对实际例子进行分析。试验结果表明,将小波分析用于高速公路事件检测中有其优越之处。     

基于支持向量机的高速公路事件检测研究

高速公路事件检测（AID）系统可以有效的减少交通延误、保障道路安全，减少环境污染，是智能交通管理系统的重要组件。文章采用一种新的模式识别技术——支持向量机（SVM），来进行高速公路的事件检测。支持向量机是以统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理为基础，算法上采用二次规划、拉格朗日理论，因此有效避免了过学习、局部极小点等问题。最后，采用Matlab对该方法进行了测试。     

基于视频图像的交通事件检测系统研究与开发

交通事件检测是智能交通系统中的重要组成部分和关键技术.文中基于计算机视觉技术与数字图像处理技术,结合当前我国高速公路交通监控所需和已有监控设施,对基于视频图像的交通事件检测进行了研究,并完成了系统的开发和测试.     

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。     

山区高速公路隧道交通异常事件预警、检测与管理系统设计

分析了山区高速公路隧道交通的特点,给出了山区高速公路隧道交通异常事件的分类,提出了隧道交通异常事件预警、检测与管理系统设计方案,旨在降低山区高速公路隧道交通异常事件发生机率和破坏性.通过分析该系统的功能要求,进而建立了系统的框架结构和系统功能模块,讨论了各功能模块的实施策略,最后对系统监控管理模式进行了方案比选.