基于动态神经网络模型的交通事件检测算法

本文将一种新型的动态神经网络结构与传统的基于状态估计的故障检测方法相结合，提出了一种基于动态神经网络的交通事件检测算法。该网络借鉴静态BP网络的训练算法，并针对其训练方法中收敛速度慢及容易陷入局部极小点的缺点采用一种改进的算法，改善了训练效果。最后利用Matlab对提出的算法进行仿真，得到令人满意的效果。     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法，提出从多层前向人工神经网络角度建立模型，并运用ＢＰ算法予以实现。在将ＢＰ算法与传统算法进行比较之后，发现ＢＰ算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点，同时也存在不足之处，指出了今后进一步研究的方向。     

基于交通视频大数据的事件检测系统

根据高速公路安全运营管理的需要,在逐步完善视频监控系统外场建设的基础上,通过应用基于交通视频大数据的事件检测系统,提升高速公路管理者对拥堵、行人、停车、交通事故等异常交通事件的发现能力、处理效率和处理能力,进一步提高高速公路安全运营管理水平.     

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。     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

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。     

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%。     

基于数据融合的交通事件检测方法

针对传统交通事件检测方法的不足,文章提出一种基于数据融合的交通事件检测方法,该方法结合了直接检测与间接检测的优势,有效提高了交通事件自动检测的效率,对于提高高速公路的安全运营和自动化管理具有重要意义。     

基于CNN的城市道路交通事件检测算法

交通事件检测是预防和缓解城市路网偶发性交通拥堵的重要手段.基于卷积神经网络(CNN)和浮动车数据(FCD),提出1种改进的城市道路交通事件检测算法,形成城市道路交通流的时空特征与交通事件之间的映射关系.将道路按照交叉口分段设置,重构具有时空特征的多维信息输入张量,通过时空矩阵来描述完整的道路交通流时变信息.在隐藏层和输...     

基于粗模糊神经网络的高速公路路段交通事件识别

高精度、快速的高速公路路段交通事件自动识别将为合理诱导交通流,提高事故救援反应速度提供基础技术支持。设计了一个基于粗模糊神经网络的事故识别算法,用于高速公路路段交通事件识别。首先,利用粗糙集的数据约简技术提取精简的规则,得到系统的原始输入输出数据集。然后,建立交通突发事件识别的模糊神经网络系统,以交通流特征数据及其识别结果作为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定,直到误差在控制范围之内。最后,利用VISSIM软件进行系统仿真检测,检测结果表明系统具有良好的应用性能。     

交通量预测的神经网络集成方法

首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于偏差分析的交通事件自动检测算法

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。     

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Logit模型的城市道路交通事件检测仿真

以Logit模型为基础,利用效用函数与概率的概念,建立分时段的城市道路交通事件检测算法。由PARAMICS软件产生模拟交通流数据,将数据输入LIMDEP软件并标定效用函数的系数,同时还输出最大概率预测表。仿真试验结果表明:(1)基于Logit模型的检测算法不仅能够用于城市道路的事件检测,还可判断事件发生所在的车道。(2)在路段长度、车道数、流量相等的模拟条件下,交叉口信号超过仿真所设定的1 min时段长度时,检测效果降低。若将模型时段长度由1 min提高至超过最大信号周期,即可解决检测效果降低的问题。