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自动事件检测算法的比较及评估 总被引:1,自引:0,他引:1
对现有的几种典型的高速公路事件自动检测算法的性能进行了评价,并给出各种算法的优缺点及比较评估标准,采用检测率(DR)和误报率(FAR)特征曲线及模拟退火算法进行了评价和优化,在比较、分析结果的基础上提出了智能检测算法的概念,并指出其今后的发展趋势。 相似文献
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为研究信号交叉口行人受伤严重程度,确定其影响因素,应用生存分析对受伤严重程度随时间变化进行探究,同时解决不同信号交叉口因未被观察到的因素而产生异质性问题。采用美国拉斯维加斯大都市圈2004年至2008年事故数据,包括450个信号交叉口的550起行人事故数据,利用stata 14对数据进行Gamma异质性韦布尔分布模型分析,并与韦布尔分布模型进行对比,结果表明不同信号交叉口存在异质性。研究认为:增加行人受伤严重程度概率的潜在重要因素包括行人交通事故数量、星期、光照条件和次干道年平均日交通量。研究结论将为交通行业从业者和管理者提高信号交叉口行人安全提供有益的思路。 相似文献
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高速公路异常事件自动检测是有效保障道路交通安全和运输效率的重要手段,由于监控视频数据量巨大,现有自动检测算法存在实时性、准确性低的问题。为此本文提出了基于轨迹分类的对比性悲观似然(comparative pessimistic likelihood estimation,CPLE)算法。构建了包含车辆检测、车辆跟踪和轨迹分类3种功能的异常事件自动检测模型框架,采用YOLO v3对车辆进行目标检测,获得4类不同车辆类型的相关信息,采用简单在线和实时跟踪算法对车辆进行多目标跟踪,获得不同场景的异常事件车辆轨迹;基于半监督学习,采用极大似然法对车辆轨迹分类进行改进,引入对比性悲观似然估计,围绕其对比和悲观原则进行参数设置和标定,进行异常事件轨迹分类和确认,提出基于车辆轨迹的异常事件自动检测算法。以甘肃省G312线公路智能化检测系统为测试对象,共收集1 300段视频,形成530条测试集轨迹和630条验证集轨迹,测试结果表明:通过对不同场景异常事件进行检测和预警,基于对比性悲观似然估计的轨迹分类算法性能准确率达到89.7%,比自学习和监督学习方法的准确率分别高出23.6%和41.3%,尽管对散落... 相似文献
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多智能体(Multi-agent)技术是人工智能领域中的一个研究热点.通过介绍Agent技术的概念与原理,与传统的事件管理系统相比,本文提出一种基于多Agent的高速公路事件管理系统(AIMS)的基本架构,描述了其内部各Agent的功能,探讨了Agent之间的协调与全局规划行为.建立在CORBA规范上的多Agent系统,支持异构环境集成,可充分利用其互操作性,资源可重用性,能够较好的满足高速公路事件管理的分布式实时优化控制的需要. 相似文献
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在满足通行能力及服务水平的条件下,不同的规划方案在道路上产生的各车型比重、车流、车速情况会有较大的差别,并进一步影响道路交通的环境影响及能源消耗。如何根据已知或可求的交通规划方案,得到相应的环境影响评价和能源消耗分析,交通规划模型与环境影响模型之间建立合理的衔接,已经成为交通系统可持续发展的必然要求.通过在从理论上对交通规划方法进行了改进,即在“四阶段法”之后增加了可持续发展预测评价阶段。改进的规划方法强化了环境影响和资源消耗对交通规划的影响,符合可持续发展的价值观。所举示例表明,对此问题进行定量研究是可行的。 相似文献
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对校园内部骑行者使用手机行为的原因和情景,开展了基于人机工程学的综合研究。通过当面采访、实地录像记录,统计了骑行中使用手机的比例;通过问卷方法,调查了骑车人使用手机的频度及原因、以及对于骑行中使用手机行为影响的认识。构建Bayes二项互补双对数概率模型,综合对骑行中使用手机行为的因素,分析了行驶环境、行驶时间、天气等客观条件和骑行者的性别、习惯、心情等主观因素。结果表明:所调查的校园内骑行者使用手机的概率为3.2%,骑行情景多发生在路段和工作日时间。该研究结果可为骑行文明规范的引导和相关安全法规的设定提供了依据和方向。 相似文献
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