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实时视频交通事件检测系统作为全程监控系统建设项目的重要组成部分,实现了交通事件的快速、准确检测以及及时有效的处理。文中对京秦高速公路视频交通事件检测系统的构成、功能及应用状况进行了分析,针对应用中存在的问题提出了改进建议。 相似文献
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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。 相似文献
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基于视频图像的交通事件检测系统研究与开发 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。 相似文献
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在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。 相似文献
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船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。 相似文献
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基于小波分析和神经网络的交通事件自动检测 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波包变换的交通事件检测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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