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D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法

为有效提高快速路交通事件检测的覆盖率,解决算法误判率较高的问题,本文通过分析交通事件发生时交通流参数在时间维与空间维的变化,分别提出了基于固定检测器的多参数判别算法与基于浮动车的时空二维判别算法.当两个数据源算法同时满足检测条件时,研究以D-S理论为基础,将两个子算法有效地结合,实现事件的综合检测.最后,研究利用北京市...     

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。     

基于视频检测技术的城市快速路交通状态分析研究

基于视频检测技术采集得到的北京城市快速路交通特征参数,对城市快速路交通状态进行分析研究.选择车辆行驶速度和速度方差作为城市快速路交通状态分析的决策变量,根据城市快速路交通流特征将交通状态分为自由流、谐动流、同步流和拥堵,利用模糊C均值聚类算法建立交通状态辨识算法,算法经验证表明其有效可行.     

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%。     

一种新的快速路交通事件综合检测算法

介绍了传统交通事件检测系统的组成及传统交通事件检测算法,在指出传统交通事件检测算法存在的主要问题的基础上,提出了一种新的快速路交通事件综合检测算法。该算法主要舍事件检测、检测学习、综合判断三部分,将加州算法、基于交通流模型优化的McMaster算法、基于统计的相邻车道数据比较算法、基于模糊聚类的事件检测算法的检测结果进行综合判断,从而得到交通事件信息。实验表明,该交通事件综合检测算法的判断准确度优于其他算法,且运算速度满足实际应用需要。     

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。     

城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

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。     

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。     

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.     

基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法

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。      

基于小波变换的城市道路交通事件检测

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。     

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.      

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

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。     

道路交通状态识别技术研究

交通拥堵和突发事件已成为困扰当前城市交通的2大难题,重点讲述了如何识别交通状态,提出了1种基于模糊推理的交通拥堵等级评判算法和1种基于双变量模型的交通事件识别算法。经过验证,这2种算法可达到较好的交通状态识别效果。     

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.