视频交通事件检测系统在京秦高速公路中的应用

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。     

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.     

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。     

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RFID通行卡的隧道交通事件检测系统设计与实现

针对现有高速公路隧道交通事件检测方法受隧道运营环境影响所导致的实时性和可靠性问题,提出了一种基于RFID技术的隧道交通事件检测方法,并基于组件设计的思想进行了应用系统的软硬件设计和实现,保证了系统运行时的稳定性、实时性、可靠性和可配置性。系统拟在浙江黄衢南高速公路江都坞隧道进行应用工程示范。该方法利用用于多义性路径识别的高速公路RFID通行卡,不会改变目前高速公路的管理模式,可更大限度地发挥RFID高速公路通行卡的效率。     

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。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

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。     

视频事件检测系统在多隧道群复杂环境工况下的应用

视频事件检测技术目前已在高速公路中得到广泛应用。在此基础上,通过分析视频事件检测系统在多隧道群复杂环境工况下的实际应用效果,针对货车种类多流量大、摩托车上路频率高、隧道环境多样化等特点提出系统优化的建议,提升视频事件检测技术在不同应用场景和环境下的应变能力和检测能力。     

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.      

基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法,直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数,运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生,从而大大减少了检测时间,为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外,该算法利用神经网络的自学习能力,可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明:该算法具有较高的事件检测率(约为97%)、较短的检测时间和较低的误警率(约为0 41%),具有很好的应用前景。     

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Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

小波分析在高速公路事件检测中的应用

采用小波分析方法研究高速公路事件检测问题,介绍小波变换和多孔算法,阐述事件检测原理,给出事件检测步骤,并对实际例子进行分析。试验结果表明,将小波分析用于高速公路事件检测中有其优越之处。     

基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测

提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.      

Short-Term Traffic Flow Forecasting for Freeway Incident-Induced Delay Estimation

Freeway incidents not only threaten travelers’ safety but also cause severe congestion. Incident-induced delay (IID) refers to the extra travel delay resulting from incidents on top of the recurrent congestion. Quantifying IID would help people better understand the real cost of incidents, maximize the benefit-cost ratio of investment on incident remedy actions, and develop active traffic management and integrated corridor management strategies. By combining a modified queuing diagram and short-term traffic flow forecasting techniques, this study proposes an approach to estimate the temporal IID for a roadway section, given that the incidents occurs between two traffic flow detectors. The approach separates IID from the total travel delay, estimates IID for each individual incident, and only takes volume as input for IID quantification, avoiding using speed data that are widely involved in previous algorithms yet are less available or prone to poor data quality. Therefore, this approach can be easily deployed to broader ranges where only volume data are available. To verify its estimation accuracy, this study captures two incident videos and extracts ground-truth IID data, which is rarely done by previous studies. The verification shows that the IID estimation errors of the proposed approach are within 6% for both cases. The approach has been implemented in a Web-based system, which enables quick, convenient, and reliable freeway IID estimation in the Puget Sound region in the state of Washington.     

基于视频的道路交通事件自动检测技术

结合当前道路交通事件自动检测的实践经验和国内外相关技术进展,讨论了交通事件检测的类型、目的和各种检测技术,重点介绍了基于视频的道路交通事件自动检测所采用的图像处理算法和基于视频的道路交通事件自动检测算法。     

基于浮动车数据的交通事件参数特性研究

利用微观交通仿真软件Vissim搭建交通事件环境,对在不同堵塞程度和不同交通流量的交通事件情况下,浮动车采集的浮动车速、行程时间、浮动车位置等移动检测交通参数变化特性进行了分析比较,总结出交通事件情况下的浮动车移动检测各交通参数变化规律,并以此为基础对模式识别法、统计预测法、时间序列和智能算法等4种基于浮动车数据的交通事件检测算法进行了探讨,具有覆盖面广、成本低等特点。