公路交通事件检测技术的研究与展望

分析目前国内外交通事件检测技术和检测算法的发展现状,对交通事件检测技术所采用的人工检测技术和自动检测技术进行具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法进行深入剖析,并阐述交通事件检测技术的应用。     

高速公路交通事件视频车辆检测技术

交通事件自动检测技术概述 交通事件自动检测(AID)技术可分为"间接检测方法"和"直接检测方法"两大类.绝大多数的AID方法都属于前一种,其原理是根据交通流的变化来间接地判断交通事件的存在.实时交通流参数可用多种手段获得,最普通最常用的做法是通过设置在路上的交通检测器(环型检测器或超声波检测器)动态采集各路段的交通数据,由此推断可能发生的交通事件.交通检测器需要埋设在车道下面,使用过程中可能会损坏,属于有损检测器.由于数据误差及交通情况的复杂性,这类系统事件的检测与鉴别时间较长,误报率高,而且不适合在交通量较低的情况下使用."直接检测方法"是指使用图像处理技术来发现车辆行驶异常的一类方法.这类方法实际上是"看到"发生了交通事件而不是通过交通事件的影响来检测到它的存在.在潜在的意义上看,在检测速度方面远远胜于"间接检测方法",在交通量较低的情况下也能有良好的检测效果.另外,"间接检测方法"一般只能判断有没有事件,而不能对事件的类型进行鉴别,还需要人工对事件进行鉴别;而"直接检测方法"则既能检测事件,又能对事件的类型作出判断,这有利于减少事件的响应时间,减少事件延误.     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

一种基于多信息融合的事件检测算法

高速公路事件自动检测算法是高速公路事件管理系统的核心.目前的事件自动检测算法普遍采用流量、速度和/或占有率作为检测参数,这些参数可由道路主线上的检测器得到.但这种检测方法要求路上埋设有一定密度的检测器.而目前在我国的很多高速公路上都存在着埋设检测器数量少、间距大的现象,以至这些算法在实际应用中检测效果很不理想.针对高速公路检测器的埋设现状,提出了一种新的事件检测算法,将主线检测器得到的信息和收费口处得到的信息进行融合来判断交通事件的发生.仿真试验表明:与传统事件检测算法相比,该算法具有更高的检测率、更低的误报率,可以明显改善检测效果.     

信息融合技术在交通事件自动检测中的应用

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法。该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确。通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证。     

Application of Information Fusion Technology in Automatic Incident Detection

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案.将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法.该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确.通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证.     

雷达视频联合检测技术在北横通道的应用研究

针对城市地下道路的场景和数字化交通管控需求,比较当前车辆检测和事件分类技术(例如线圈检测、红外检测、雷达以及视频等方式)在交通信息检测中的优势与劣势,提出了基于雷达视频联合的交通流检测系统.该系统可以检测更加多元的交通流信息,在复杂特殊的交通场景下仍可以持续稳定地采集和获取交通流状态和事件信息,为道路管理者提供决策依据.通过在上海北横通道的实际应用证明,雷达视频联合检测系统基本满足对城市地下道路的交通流状态信息和事件信息检测的需求,为后期城市地下道路智慧化建设和主动管控提供参考.     

高分辨率遥感图像道路边缘自动检测与提取技术研究

基于对高分辨率遥感图像中道路特征的分析,对传统的道路边缘自动检测与提取技术进行了改进,提出了新的技术路线和框架,引入数学形态学重建和边缘追踪算法对高分辨率遥感图像进行道路边缘自动检测。定义了描述边缘形状特性的P因子、F因子和C因子,利用K均值聚类的方法实现了基于多重判别准则的道路边缘提取,从而在众多的边缘检测结果中,排除房屋等其它区域的干扰,准确的获得道路边缘。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

高速公路交通流状况自动检测模拟器的研究与试验

研究并提出了高速公路交通事件自动检测模拟器的设计方案．设计了模拟系统的总体框架结构，介绍了其主要功能及特点，建立了系统模拟模型，给出了系统软件的设计方法．试验结果及分析表明此方案合理、有效．模拟器的研制对解决高速公路通行能力的研究，以及交通拥挤、交通事件检测等同题具有重要的实际意义．