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基于OGS-DTW算法的交通事件自动检测方法 被引量:2
1
作者 张宁 施毅 黄卫 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期103-108,共6页
为提高交通事件检测方法的综合性能,使用动态背景更新和改进的运动估计,将动态图像序列转化为车辆标号场,实现对车辆的跟踪;构造轨迹建模和编码,提取车辆的运动轨迹,并建立自组织神经网络进行行为模式学习;最后,使用OGS-DTW算法对轨迹... 为提高交通事件检测方法的综合性能,使用动态背景更新和改进的运动估计,将动态图像序列转化为车辆标号场,实现对车辆的跟踪;构造轨迹建模和编码,提取车辆的运动轨迹,并建立自组织神经网络进行行为模式学习;最后,使用OGS-DTW算法对轨迹数据进行预处理,并对距离函数进行求解,从而实现待测事件序列的轨迹与典型轨迹数据模式的匹配。分别以U形转、违章左拐和违章变道3种事件为对象进行了多组对比,检测成功率均在80%以上。试验还进行3种检测方法指标的对比,在平均耗时方面,一般的DTW算法、改进的DTW算法及基于OGS改进的DTW算法分别是126.5、62.5、69.8 s;而它们的事件检测成功率分别是84.6%、68.8%和88.3%。结果表明:基于OGS-DTW算法的交通事件检测方法稳定且可靠,在显著降低计算量的同时,仍然保证了较高的匹配准确性,成功率高、实时性好。 展开更多
关键词 智能运输系统 交通事件自动检测方法 OGS-DTW算法 车辆跟踪 轨迹模型
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基于视频的隧道交通拥堵事件自动检测方法探析
2
作者 高万宝 《数字技术与应用》 2024年第3期238-240,共3页
公路隧道的特殊环境容易引发拥堵以及交通事故,交通警察若不能尽快获取交通事件的相关信息,就无法及时实施救援等工作,会降低运营效率,给出行者和国家带来巨大的经济损失,所以加强隧道交通信息采集和发布系统的建设具有重大意义。本文... 公路隧道的特殊环境容易引发拥堵以及交通事故,交通警察若不能尽快获取交通事件的相关信息,就无法及时实施救援等工作,会降低运营效率,给出行者和国家带来巨大的经济损失,所以加强隧道交通信息采集和发布系统的建设具有重大意义。本文提出了一种方案,能够降低交通信息采集的人力和设备成本,本方案还可以提高隧道交通拥堵事件自动检测的准确度和效率,实现基于视频检测设备的隧道交通拥堵事件的自动、快速检测的方法。 展开更多
关键词 交通信息采集 交通拥堵 事件自动检测 公路隧道 视频检测 事故 交通 设备成本 运营效率
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基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法 被引量:3
3
作者 李海涛 李志慧 +2 位作者 王鑫 潘昭天 曲昭伟 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期265-276,共12页
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... 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。 展开更多
关键词 交通工程 事件自动检测 模式搜索 自编码网络 异常状态评估
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城市道路交通异常事件自动检测方法 被引量:4
4
作者 万福才 尹承祥 +1 位作者 韩晓微 王东政 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第1期30-33,43,共5页
针对城市道路交通流量大,易发生交通违法异常行为,提出了一种城市道路交通异常事件自动检测方法.该方法在进行异常事件检测时,首先对道路交通进行视频序列采集,然后提取视频中的车辆加速度、方向变化、几何位置信息.在提取这些特征值后... 针对城市道路交通流量大,易发生交通违法异常行为,提出了一种城市道路交通异常事件自动检测方法.该方法在进行异常事件检测时,首先对道路交通进行视频序列采集,然后提取视频中的车辆加速度、方向变化、几何位置信息.在提取这些特征值后,计算三个特征值变化率指数总和,并与设定的阈值进行比较,判断是否发生异常事件.通过对同一道路的相同监控视频片段采用不同的算法进行检测仿真实验,测试结果表明该方法得到的正确检测率DR为98.6%,误报率FAR为7%,相对于基于临界安全区域方法、基于Boosting检测方法其整体检测性能有所提高. 展开更多
关键词 异常事件 城市道路交通 加速度 几何位置 自动检测
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城市快速路交通事件自动检测算法 被引量:7
5
作者 邴其春 龚勃文 +1 位作者 林赐云 杨兆升 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1682-1687,共6页
为了进一步提高城市快速路交通事件检测的精度,在分析交通事件上、下游交通流参数变化规律的基础上,构建包含12个变量的交通事件检测初始变量集,并采用随机森林方法对初始变量集的关键变量进行筛选,进而构建基于粒子群优化的组合核函数... 为了进一步提高城市快速路交通事件检测的精度,在分析交通事件上、下游交通流参数变化规律的基础上,构建包含12个变量的交通事件检测初始变量集,并采用随机森林方法对初始变量集的关键变量进行筛选,进而构建基于粒子群优化的组合核函数相关向量机模型。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测参数进行实验验证和对比分析。研究结果表明:关键变量筛选可以有效提高交通事件检测的精度,组合核函数相关向量机模型也明显优于单一核函数相关向量机模型和支持向量机模型。 展开更多
关键词 交通事件自动检测 随机森林 相关向量机模型 组合核函数
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基于因子分析与聚类分析的交通事件自动检测算法融合 被引量:8
6
作者 李琦 姜桂艳 杨聚芬 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1191-1197,共7页
针对目前通常只利用一种交通事件自动检测算法进行事件检测导致的效果不佳问题,在对单个交通事件自动检测算法产生漏警和误警的原因进行分析的基础上,设计了一套与之相对应的交通条件在线评价指标,并以因子分析与聚类分析为手段提出了... 针对目前通常只利用一种交通事件自动检测算法进行事件检测导致的效果不佳问题,在对单个交通事件自动检测算法产生漏警和误警的原因进行分析的基础上,设计了一套与之相对应的交通条件在线评价指标,并以因子分析与聚类分析为手段提出了一种基于多个交通事件自动检测基本算法的决策级融合方法。运用某特大城市快速路感应线圈实测数据进行验证的结果表明,在交通事件自动检测基本算法的误警率为0.5%左右、检测率为63.5%~66.1%的条件下,所提出方法的检测率和误警率分别达到了90.6%和0.0981%,明显优于对比方法的检测效果。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 交通事件自动检测 信息融合 因子分析 聚类分析
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基于突变强度的交通事件自动检测算法 被引量:6
7
作者 李红伟 姜桂艳 +1 位作者 李素兰 朱宏伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期59-65,共7页
为设计1种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法,基于突变强度理论,分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征,得出事件时段,交通参数突变强度值较大.本文以三参数突变强... 为设计1种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法,基于突变强度理论,分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征,得出事件时段,交通参数突变强度值较大.本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1种快速路AID算法.新算法与3种AID算法对比得出:新算法检测率高(100.00%),误检率低(5.75%);与横向时间序列相比,纵向时间序列数据稳定性更好;参数数量的增加可提高检测率.新算法适用于各种流量,在低峰检测率为100.00%,误检率为0,检测效果最佳;高峰时段保持100.00%高检测率,误检率为5.66%,误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段. 展开更多
关键词 智能交通 交通事件自动检测算法 纵向时间序列 突变强度 快速路
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基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法 被引量:4
8
作者 翁剑成 赵晓娟 荣建 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期112-116,144,共6页
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... 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,研究利用北京市快速路上采集的交通事件数据、固定检测器数据和浮动车数据对算法性能进行了检验。结果表明,基于固定检测器的多参数判别算法和基于浮动车的时空二维判别算法的检测率、误判率都达到了较好的效果,可以满足系统应用的需要。基于D-S理论的综合检测算法,具有比其他经典判别算法与两个子算法更低的算法误判率。 展开更多
关键词 智能运输系统 交通事件自动检测 城市快速路 D-S理论 交通信息
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快速路交通事件自动检测系统及算法 被引量:9
9
作者 郑建湖 陈洪 董德存 《计算机测量与控制》 CSCD 2006年第9期1143-1145,共3页
交通事件是引发快速路交通延误的主要因素,检测交通事件并采取有效的救援措施是快速路交通管理与控制的重要组成部分;首先对交通事件自动检测系统的组成及运行流程进行了介绍,在此基础上,对交通事件数据采集中使用的检测器进行了比较分... 交通事件是引发快速路交通延误的主要因素,检测交通事件并采取有效的救援措施是快速路交通管理与控制的重要组成部分;首先对交通事件自动检测系统的组成及运行流程进行了介绍,在此基础上,对交通事件数据采集中使用的检测器进行了比较分析,对各种检测器的使用性能及所能检测的交通参数进行了评述,提出了检测器的选用原则;阐述了事件检测算法的性能评价指标,对比分析了各种自动检测算法,指出了各自的不足之处及适用范围;最后对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 交通事件 自动检测系统 检测算法 检测
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基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法 被引量:3
10
作者 李海峰 王炜 姜桂艳 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2004年第11期89-92,共4页
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(St... 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。 展开更多
关键词 交通事件 自动检测 神经网络
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基于悉尼协调自适应交通控制系统线圈数据的交通事件自动检测算法 被引量:2
11
作者 姜桂艳 闫赫 +1 位作者 李琦 王秋兰 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期575-580,共6页
为了克服目前悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated traffic system,SCATS)获取的动态交通数据仅用于交通信号控制的局限性,从信息共享的角度,将SCATS中感应线圈获取的动态交通数据应用于交通事件自动检测。在详细分析了SCATS中... 为了克服目前悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated traffic system,SCATS)获取的动态交通数据仅用于交通信号控制的局限性,从信息共享的角度,将SCATS中感应线圈获取的动态交通数据应用于交通事件自动检测。在详细分析了SCATS中感应线圈获取的交通数据特性的基础上,设计了一种新的交通事件自动检测算法,并采用实测数据进行了验证和对比分析。结果表明,所设计的新算法在检测率、误警率方面均优于经典的对比算法,可为改善SCATS覆盖道路在交通信号控制、交通信息引导和交通指挥等方面的协调性提供技术支持。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 悉尼自适应交通控制系统 交通事件自动检测 感应线圈
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基于主分量分类的交通事件自动检测算法 被引量:2
12
作者 武林芝 陈淑燕 郑小花 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期245-248,共4页
利用主分量分类方法,研究改进的基于主分量分类的交通事件自动检测算法。主分量分类方法是一种改进的两类模型分类法。该分类法求解样本方向,该方向可以看作超平面的法方向,根据这个方向将样本中一类数据从另一类数据中分离。样本在法... 利用主分量分类方法,研究改进的基于主分量分类的交通事件自动检测算法。主分量分类方法是一种改进的两类模型分类法。该分类法求解样本方向,该方向可以看作超平面的法方向,根据这个方向将样本中一类数据从另一类数据中分离。样本在法方向上的投影用来估计每个实例的条件概率,然后根据贝叶斯规则实现实例的分类。对于线性不可分等复杂的分类问题,可通过核函数作用将数据映射到高维特征空间中实现线性可分。最后对I-880高速公路事件数据的仿真结果表明,KPCC算法获得了100.00%的检测率、1.82%的误警率和1.02分钟的平均检测时间。 展开更多
关键词 交通工程 事件自动检测 主分量分类 核函数 贝叶斯规则
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基于模糊逻辑——径向基函数网络协作系统的交通事件自动检测算法 被引量:4
13
作者 刘伟铭 徐名海 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期93-98,共6页
事件检测算法是事件管理系统的关键内容。利用神经网络和模糊逻辑结合系统进行事件检测是目前的研究热点 ,有两种形式 :模糊神经网络和模糊逻辑———神经网络协作系统 ,本文提出了基于模糊逻辑和径向基函数网络协作系统的事件自动检测... 事件检测算法是事件管理系统的关键内容。利用神经网络和模糊逻辑结合系统进行事件检测是目前的研究热点 ,有两种形式 :模糊神经网络和模糊逻辑———神经网络协作系统 ,本文提出了基于模糊逻辑和径向基函数网络协作系统的事件自动检测算法 ,用径向基函数网络描述模糊逻辑 ,综合两者的优点。为了反映交通检测参数的相对变化 ,本文提出了新的交通流参数模糊化方法———二次高斯概率法。仿真数据表明 ,本文所提出的算法性能优越 。 展开更多
关键词 径向基函数 神经网络协作系统 模糊逻辑 交通事件 自动检测算法 智能运输系统
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基于偏差分析的交通事件自动检测算法 被引量:4
14
作者 向红艳 刘伟 朱顺应 《中南公路工程》 2007年第2期142-144,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 交通事件 自动检测 偏差分析 概率
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基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法研究 被引量:1
15
作者 姜桂艳 蔡志理 冮龙晖 《交通与计算机》 2007年第2期1-5,共5页
通过分析交通事件条件下当事车辆瞬时速度的变化特征,设计了1种基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法,并对采样时间间隔的确定、检测阈值的确定、持续性检测时间的设定与报警机制设计等方法进行了研究,分别利用软件模拟数据和实测模... 通过分析交通事件条件下当事车辆瞬时速度的变化特征,设计了1种基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法,并对采样时间间隔的确定、检测阈值的确定、持续性检测时间的设定与报警机制设计等方法进行了研究,分别利用软件模拟数据和实测模拟数据对算法的有效性与可移植性进行了检验。试验结果表明该算法对于交通事件具有良好的检测性能。 展开更多
关键词 GPS技术 交通事件自动检测 智能交通 高速公路
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基于PCA和SVM的交通事件自动检测算法 被引量:5
16
作者 武林芝 陈淑燕 郑小花 《微计算机信息》 2010年第13期220-222,共3页
支持向量机分类在处理高维的小样本学习问题上具有优异的表现,特别是具有很好的范化能力。然而其在处理一些高维的原始数据时维数会有冗余,那么样本的主要特征必须被首先选出来以改善支持向量机的性能。将主成分分析技术引入以减少原始... 支持向量机分类在处理高维的小样本学习问题上具有优异的表现,特别是具有很好的范化能力。然而其在处理一些高维的原始数据时维数会有冗余,那么样本的主要特征必须被首先选出来以改善支持向量机的性能。将主成分分析技术引入以减少原始样本的特征维数,并且预先有效地预选取主要的特征。在所选取的特征空间中构建支持向量机改善学习速度和检测性能。在对I-880高速公路事件数据的仿真结果表明,所提出的基于主成分分析的支持向量机减少了误警率和平均检测时间。 展开更多
关键词 交通工程 事件自动检测 主成分分析 支持向量机 预处理
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基于模糊支持向量机的高速公路交通事件的自动检测 被引量:2
17
作者 焦军彩 《盐城工学院学报(自然科学版)》 CAS 2009年第4期70-72,共3页
利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数... 利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数据进行测试,测试结果表明,利用FSVM进行交通事件检测,识别率达到96.7%。 展开更多
关键词 模糊支持向量机 交通事件自动检测 隶属函数
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交通事件自动检测系统研究及应用
18
作者 吴建波 《中国交通信息产业》 2010年第3期74-77,共4页
研究高速公路统计数据发现,高速公路事件具有以下几个特征: 1、20%-50%的交通事故是由于受到己发生交通事件(称为一次事件)的影响而造成的,这些随后发生的事故被称为二次事故。
关键词 交通事件 自动检测系统 高速公路事件 应用 交通事故 数据发现 二次事故
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基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法 被引量:7
19
作者 马黎 赵丽红 傅惠 《交通科技与经济》 2010年第6期47-50,共4页
对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络(Back Propagation NN)在交通异常事件自动检测算法中... 对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络(Back Propagation NN)在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。 展开更多
关键词 交通异常事件 自动检测算法 BP神经网络
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高速公路交通事件自动检测算法 被引量:10
20
作者 李琦 姜桂艳 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1193-1198,1208,共7页
为解决目前我国高速公路交通检测器布设数量严重不足所导致的交通事件检测效果不佳的问题,在分析了收费数据特征的基础上,设计了一种基于收费数据的交通事件自动检测算法.该算法以标准偏差法为基础,首先为了减少因交通波动引发的误警,... 为解决目前我国高速公路交通检测器布设数量严重不足所导致的交通事件检测效果不佳的问题,在分析了收费数据特征的基础上,设计了一种基于收费数据的交通事件自动检测算法.该算法以标准偏差法为基础,首先为了减少因交通波动引发的误警,提出了一种基于滚动时间序列的交通参数合成方法;在此基础上,为了减少因常发性交通拥挤引发的误警,提出了一种综合考虑交通参数数据横向时间序列和交通参数数据纵向时间序列的改进方案;进而,为了减少因算法自身的检测逻辑引发的误警,提出了一种基于数据分析时间窗口内的交通参数标准差以及当前采样间隔交通参数相对于其以前平均值改变程度的改进方案.采用我国浙江省沪杭甬高速公路的实测收费数据进行验证和对比分析的结果表明,在相同的误警水平下,本文算法的检测率明显优于标准偏差法,平均检测时间与标准偏差法基本持平,且本文算法具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 交通运输系统工程 交通事件自动检测 收费数据 标准偏差法
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