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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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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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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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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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基于Vague集的道路交通状态决策信息融合 总被引:2,自引:1,他引:1
为了获取更加合理、准确的交通状态决策信息,针对交通状态决策信息的多源、模糊、时变特性,基于vague集建立了浮动车、感应线圈与人工报告作为信息源的模糊信息融合模型,能够实现路段与区域路网的交通状态判别。给出了一个路段多源交通状态决策信息融合的算例,验证了该方法的有效性。该方法同时为主客观信息融合提供了一种实现途径。 相似文献
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交通事件信息发布是交通事件管理的关键环节之一,及时准确地发布交通事件信息能有效提高事件管理效率,减少二次事故发生,降低伤亡及财产损失。结合国内外交通事件管理经验,综述并分析常用交通事件信息发布方式的特点与应用环境,以期为交通控制与管理部门发布交通事件信息提供充分的选择依据。 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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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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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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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