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。     

一种新的快速路交通事件综合检测算法

介绍了传统交通事件检测系统的组成及传统交通事件检测算法,在指出传统交通事件检测算法存在的主要问题的基础上,提出了一种新的快速路交通事件综合检测算法。该算法主要舍事件检测、检测学习、综合判断三部分,将加州算法、基于交通流模型优化的McMaster算法、基于统计的相邻车道数据比较算法、基于模糊聚类的事件检测算法的检测结果进行综合判断,从而得到交通事件信息。实验表明,该交通事件综合检测算法的判断准确度优于其他算法,且运算速度满足实际应用需要。     

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...     

基于视频检测技术的城市快速路交通状态分析研究

基于视频检测技术采集得到的北京城市快速路交通特征参数,对城市快速路交通状态进行分析研究.选择车辆行驶速度和速度方差作为城市快速路交通状态分析的决策变量,根据城市快速路交通流特征将交通状态分为自由流、谐动流、同步流和拥堵,利用模糊C均值聚类算法建立交通状态辨识算法,算法经验证表明其有效可行.     

公路交通事件检测研究综述

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.     

基于数据融合的城市道路交通事件自动检测

针对交通事件自动检测多以高速公路、城市快速路为对象以及使用数据源单一的现状,提出一种基于多源数据融合的城市道路交通事件检测方法。在对信号控制下交通事件引起的交通流变化进行分析的基础上,利用杭州市城区浮动车、SCATS、Citilog系统提供的实时交通数据,基于CUSUM算法构建差分流量和速度交通事件检测模型。该模型可以有效抑制交通信号对于交通流的周期性影响。实验表明,模型在高峰时段和平峰时段均能快速准确检测交通事件。     

基于核密度模型的上海市快速路交通事件空间自相关分析

伴随着城市快速路的发展,城市快速路交通事件发生的频次和严重程度也随之增加,对交通参与者的生命和财产安全构成了巨大的威胁,因此交通事件多发点的检测有着极大的意义。为此引入了核密度模型,寻求交通事件点之间的空间自相关性,通过特征值的聚类找出交通事件多发的路段,并提供直观的可视化密度云图,为相关管理人员后期改善措施的提出打下基础。最后根据上海市2010年4月至2012年12月间的中心城快速路交通事件数据进行了样例分析。     

上海快速路入口匝道自动控制系统设计及评价

以上海市内环内侧武夷路上匝道为例,设计了基于ALINEA算法的城市快速路入口匝道自动控制系统.介绍了该系统控制方法实现的关键部分,匝道控制阈值的确定以及如何将ALINEA算法与匝道排队长度约束相结合.对该系统的离线模拟结果进行评价,认为ALINEA算法较适用于快速路入口匝道控制,采用该方法可以改善匝道的交通拥挤状况,提高快速路的使用效率.     

基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计

针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性,为合理估计交通事件造成的影响提供依据,提出基于随机森林的快速路持续时间估计模型。利用上海市快速路监控中心获得的样本数据,经过数据预处理后,分析交通事件持续时间的分布特征。通过袋外数据估计得到模型最小误差;同时自动判定各属性的重要程度,即事件持续时间的显著影响因素。建立交通事件持续时间估计模型,最后对模型进行验证,模型估计精度总体达到要求,估计平均误差为6min,在持续时间7~30min内精度较高,优于仅基于决策树的方法,且鲁棒性更强。     

基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法研究

通过分析交通事件条件下当事车辆瞬时速度的变化特征,设计了1种基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法,并对采样时间间隔的确定、检测阈值的确定、持续性检测时间的设定与报警机制设计等方法进行了研究,分别利用软件模拟数据和实测模拟数据对算法的有效性与可移植性进行了检验.试验结果表明该算法对于交通事件具有良好的检测性能.     

城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。     

基于GA启发式抽样的交通事件自动检测

为了提高面向不平衡数据集的交通事件检测综合性能,提出了两种基于GA启发式抽样方法的交通事件检测算法.基于GA的实例选择抽样方法(GA-IS),解决非启发式抽样方法人为设定抽样率导致的检测效果不稳定问题.基于GA的支持向量选择抽样方法(GA-SS),改善学习集数据量较大时的检测效率.实验采用新加坡AYE仿真数据库,以支持向量机作为分类器进行事件检测.结果表明,基于遗传算法实例选择抽样的检测模型检测率达到94%,平均检测时间为1.413 3 min,性能指标PI为0.157;基于遗传算法支持向量选择抽样的检测模型决策时间为4.55 s,综合性能最优,其PI为0.151;基于少数类过抽样算法(SMOTE)的检测模型决策时间为35.21 s,PI为0.329,与非启发式抽样方法相比,所提方法能有效改善面向不平衡数据集的事件检测综合性能.      

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。     

城市快速路交通流特性分析

城市快速路是城市道路网的主骨架,对交通状态进行状态划分及稳定性分析,结合城市快速路交通信息采集系统的交通流检测数据,对速度一流量关系模型进行分析,建立了城市快速路快速交通流流量、速度、占有率关系模型,并进行交通流基本参数时变特性和空间特性分析。首先利用基本图理论,对3种城市快速路交通流状态进行稳定性分析。随后,结合北京市典型路段实测数据散点图,对各种速度一流量关系模型的适用范围和适用程度进行对比分析,从而得出Greenshields模型的拟合效果最好。最后分析交通状态转换过程中的交通流参数时变特性和空间特性,对实际交通疏导有指导意义。     

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。     

基于视频的交通事件自动检测技术综述

首先从基于视频的交通事件自动检测技术所涉及的目标提取、车辆跟踪和行为理解等3个步骤中，详细地介绍和比较国际上常用的各种检测算法；其次，从背景建模和车辆阴影两个方面分析了检测算法中存在的技术难点和可能的解决方案；同时，从平均检测时间、检测率和误报率3个方面介绍该技术算法性能的评价方法。最后总结了基于视频的交通事件自动检测的相关技术，展望了该技术的发展前景。     

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。     

城市互通立交桥区通行能力的仿真研究——以天津市卫昆互通立交为例

互通立交桥是城市快速路系统的重要组成部分,其通行能力直接影响到快速路主线的服务水平以及快速路疏散、分流城市交通的能力。现阶段,由于资金、技术、设备以及交通环境的限制,不能获得立交桥区大量的实测数据,使得应用观测数据研究立交桥区通行能力具有一定的困难。应用仿真软件——VISSIM,以天津快速路卫昆互通立交为研究对象,在仿真模型标定和验证工作的基础上,通过仿真实验设计,得到了立交桥区各部分及整体的通行能力值,为互通立交桥的交通规划、设计、交通组织管理提供了新的方法和理论依据。