基于小波分析的事故检测算法

讨论了事件检测算法，建立了基于小波分析的算法。首先构造二进小波，对交通流数据进行二进小波变换，检测其奇异点。根据判断逻辑确定是否有事件发生。要用广佛高速公路交通流数据对该算法进行离线测试，与加利福尼亚算法，滤波算法比较，结果显示该算法具有较好的效果。     

基于情景分析的高速公路事件检测决策系统研究

高速公路事件检测是为了及时、准确地检测偶发性事件的发生,以便于尽量减少事件所造成的不利影响,使事件总的影响降到最低。目前,事件检测算法多种多样,可以从不同的角度对其进行分类。在对高速公路的交通流量进行情景分析的基础上,提出了一种新的事件检测决策系统。即使在高速公路不同的服务水平下,这种系统也都能很好地实现对事件的准确检测。     

基于小波包变换的交通事件检测

简介小波包变换的基本原理。采用小波包变换的方法进行交通事件检测，并给出了利用小波包变换进行交通事件检测方法的步骤。经与实际数据分析、比较，表明小波包变换用于交通流数据分析有其优越之处。     

小波理论及其在交通事件检测中的应用

简介小流变换的基本原理，给出Ｍａｌｌａｔ塔式算法的公式，采用小波变换的方法进行交通事件检测，并给出了利用小波变换进行交通事件检测方法的程序流程图。利用实际数据进行了分析，分析结果表明小波分析用于交通流数据分析有其优越之处。     

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。     

基于小波分析和神经网络的交通事件自动检测

提出了利用小波分析和神经网络进行交通事件自动检测的方法，其基本思想是通过小波变换对原始采样信号进行奇异点检测，然后通过神经网络对小波变换的结果进行分类，最后给出交通事件的信息。通过MATLAB仿真实验，证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。     

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。     

基于手机定位的高速公路事件检测方法研究

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。     

基于事件检测效益的高速公路交通检测器布设方案研究

高速公路交通检测器合理布设有利于准确、快速地检测和确认交通事件发生的时间、地点及性质,进而提高高速公路管控效率.运用一种基于偏差阈值的交通事件检测算法,选取了200 m、400 m和600m等3种交通检测器布设间距,利用VISSIM仿真软件,以济青高速公路济德段为例进行验证性仿真;通过分析有无事件情况下交通参数的变化趋势,确定高速公路检测器最优布设间距,为高速公路监测系统建设提供理论依据.     

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.     

基于图像识别与追踪技术的高速公路交通事件有效检测范围

针对视频交通事件检测器的有效检测范围目前在行业内产生的广泛争议,结合摄像机安装高度、安装角度、摄像机性能指标,通过理论计算和试验验证,得到视频交通事件检测系统对相关交通事件的合理检测范围,从而为高速公路全程视频监控系统外场监控摄像机的布设间距、布设方式提供数据支持,实现高速公路全程无盲区智能化监控识别。计算结果表明,对于小汽车停驶等交通事件,其有效检测距离大于1 000 m的传统说法是不准确的,目前的技术水平很难达到,其合理检测距离应该在500 m左右,试验数据验证了这一说法,但视频交通事件检测系统的有效检测距离后续会随着摄像机性能的不断增强而有所提高,从而满足高速公路监控系统不断提高的监控需求。     

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。     

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。     

一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测算法

提出一种基于ART2伸经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器。观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型。还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。     

高速公路事故响应控制模式构建

为优化高速公路发生交通事故后的入口匝道调节率,以达到减缓交通拥挤、降低事故冲击的目的,对高速公路交通事故发生后的车流行为进行了研究,以车流行为改变引起的检测信号为基础,建立了控制所需的行为参数集;利用控制理论,构建了高速公路事故动态随机响应控制模式,并利用卡尔曼滤波和线性二次高斯方法求解,通过实例演算进行评析。研究结果表明:提出的控制模式与无控制和定时控制相比较,对中等流量具有较好的控制效果,对较高流量和较低流量具有一定的控制效果,对较高流量和中等流量下的通过率有一定的改善。该控制模式可运用于高速公路智能控制系统之中,提高事故条件下的道路交通服务水平。     

城市快速路三维集成交通事件自动检测算法

为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的三维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。     

区域高速公路网络交通事件传感器布设方法研究

针对如何使用有限的传感器而获得最大的事件检测效益的问题,依据区域高速公路网络拓扑特点,充分利用匝道以及出入口的重要特性,以常规的最短路径算法为基础研究了一种交通事件传感器的优化布设方法,以高速公路网络行程时间标准差作为优化目标,在充分利用现有资源前提下,分别布设和优化路段和出入口事件检测器,形成两层结构的事件检测传感器网络体系。并以上海市高速公路网为例进行了实例应用分析。结果表明,依据合适的优化方法可以确定传感器最佳布设位置和数量,同时结合高效的交通事件检测算法,可以全面提升交通事件检测技术。