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为研究高速公路交通事件检测算法及线圈检测器布设间距,设计了高速公路基本路段的人工神经网络事件检测算法,并研究基本路段检测器布设间距在200~700m不同情况下的事件检测效果。利用VISSIM4.2软件仿真获得数据,并在Matlab人工神经网络工具箱中计算,验证了所设计事件检测算法的有效性,得出基本路段线圈检测器的合理布设间距。 相似文献
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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. 相似文献
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基于神经网络-模糊推理(N N-FR)的数据融合方法——自适应神经网络-模糊推理信息融合系统(A N N-FRIFS),对交通中同一检测面上的多种检测器采集的数据进行融合。首先简单介绍了A N N-FR IFS,然后分析了AN FIS置信度判别器的设计,并给出了A N N-FRIFS算法,最后结合仿真算例,验证了该方法能以较高精度对同一检测面上的多检测器进行数据融合。 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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固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法 总被引:2,自引:1,他引:2
固定检测器和移动检测器在检测参数、数据精度、覆盖范围、采集成本等方面存在较大差异,具有很强的互补性.分析了固定检测器与移动检测器进行信息融合的必要性,提出了交通信息融合的总体框架.在分别阐述了基于固定检测器和基于移动检测器的区间平均速度估计方法基础上,采用BP神经网络对区间平均速度进行信息融合.以上海市南北高架道路为对象,利用Vissim仿真软件对基于BP神经网络的交通信息融合方法进行了实例分析,结果表明,该方法可以明显提高区间平均速度的精度. 相似文献
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为了提高城市道路交通事件自动检测算法的性能,引入算法性能可靠度概念对基于浮动车数据和感应线圈数据的事件自动检测算法检测结果进行决策融合。决策融合算法包括3个模块:①感应线圈数据算法模块:选择流量、占有率、路段长度、前一个检测周期的检测参数作为输入参数,训练BP网络进行事件判别;②浮动车数据算法模块:使用误差分析理论确定满足数据精度要求的最小浮动车样本量,选择路段行程时间、行程速度作为BP网络输入参数,进行事件判别;③决策融合模块。引入算法性能可靠度概念,计算模块一和模块二判别结果的权重值,使用加权平均法进行决策融合。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现算法的计算,仿真结果表明决策融合算法的性能优于单数据源事件自动检测算法。 相似文献
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基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究 总被引:3,自引:3,他引:3
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。 相似文献
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基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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现有的无人机(UAV)交通状态感知方法,主要针对宏观交通状态参数的获取,同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响,难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此,提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法,该方法包括:地空信息融合模型、道路关键点(IKP)检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中,地空信息融合模型利用地基信息(IKP世界坐标)与空基信息(IKP像素坐标)进行最优化融合,并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数,以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响,进而获取可靠的车辆级(瞬时速度、车头间距和车头时距)与车道级(车道动态密度、车道流量和空间平均车速)交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验,同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明:该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%,同时提取的车辆轨迹相对完整,获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后,将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测,该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献