导读:本文包含了交通事件自动检测算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能交通,交通事件自动检测算法,纵向时间序列,突变强度
交通事件自动检测算法论文文献综述
李红伟,姜桂艳,李素兰,朱宏伟[1]（2019）在《基于突变强度的交通事件自动检测算法》一文中研究指出为设计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.本文以叁参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.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年05期）
邴其春,龚勃文,林赐云,杨兆升[2]（2017）在《城市快速路交通事件自动检测算法》一文中研究指出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。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2017年06期）
林浪桥[3]（2013）在《基于视频图像的交通事件自动检测系统关键算法研究》一文中研究指出基于视频图像的交通事件检测系统利用高速公路上已有的监控设备，结合机器视觉领域的相关理论成果，可以用图像处理的方法实现对交通状况进行实时跟踪与检测。这种检测方式相对传统的人工观察报警的方式具有节省人力、反应迅速、检测率高且利于事故后的分析处理、责任认定等优点，业已成为智能交通领域热门的研究方向。然而，复杂多变的外部环境一定程度上制约了事件检测系统的检测效果，在桥面抖动、强风等作用下，监控视频会随着摄像设备的晃动而产生不同程度的抖动，从而这种抖动对检测效果造成比较大的影响；另外全天候的检测也需要系统根据不同的的环境选择相应的检测参数。针对上述可能影响事件检测系统检测效果的环境，本文在原有事件检测系统的基础上对电子稳像理论的关键技术，如图像预处理、运动估计、运动滤波和运动补偿等进行研究，并结合原有的技术提出了一个改进的电子稳像算法，并针对视频系统全天候检测需求提出了一个系统日夜环境检测算法。另外，对诸如云台移动与复位检测、行人和非机动车检测等交通事件检测系统的对一些关键的事件检测算法也进行了研究和改进。在电子稳像算法方面，比较重要的是运动估计与运动补偿算法。运动估计算法用部分图像或图像特征与参考帧图像进行比较，求出图像的全局运动矢量，进而用运动补偿算法对图像进行补偿，消除视频抖动。比较常用的运动估计算法有块匹配法、特征法。块匹配法有算法简单、运算量小、适合实时检测的优点，但块的选取缺乏依据，选取的好坏直接决定了算法的效果。本文在块匹配法的基础上，结合特征匹配法，提出了自适应模板匹配方法。该方法模板的建立和选取主要有背景图像和图像特征两个依据，在背景图像而不是当前帧图像建立模板能够有效减少前景目标对模板匹配的影响；模板在图像特征比较明显的区域选取能够大大提高运动估计算法的准确性。在系统日夜环境检测算法方面，本文结合图像像素值变化规律和统计学的方法，建立颜色特征分布集，系统通过定时搜寻当前颜色特征在分布集中的分布状况确定当前的检测参数，实现了系统的全天候检测功能；在云台移动与复位等事件检测方面，通过提出的自适应模板匹配算法，有效地实现了云台和复位的判断。本文根据上述研究成果，对视频系统进行了改进和完善，并经过系统的现场测试及应用得到了验证。(本文来源于《华南理工大学》期刊2013-12-01）
李琦,姜桂艳[4]（2013）在《高速公路交通事件自动检测算法》一文中研究指出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.(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2013年09期）
胡春丽[5]（2013）在《公路交通事件自动检测算法研究》一文中研究指出为了及时检测出道路上发生的各类交通事件,降低由于交通事件所带来的人员伤亡和财产损失,避免类似事件的再次发生,为各职能部门执法提供科学依据,所以,建立交通事件检测系统是非常必要的。而交通事件检测算法又是交通事件检测系统的核心部分,它的发展至关重要。本文先介绍了国内外交通事件自动检测算法的研究现状,然后对经典事件检测算法进行了概述,并通过算法评价指标对其进行了性能评价。在此基础上,综合考虑了我国及四川省公路的现状,提出了一种适于我国公路的基于图像检测的交通事件检测算法。该算法设计思想是以图像预处理为基础,以运动车辆的检测和跟踪算法为重点。运动目标的检测方面,提出了一种新的思路,即把对称差分法和背景差分法结合起来共同检测场景内的运动目标。运动车辆跟踪方面,是将卡尔曼滤波和模板匹配法结合在一起实现目标的跟踪。本论文的另一个研究方面是智能检测系统软件的设计,通过对监控图像的分析处理,实现多车辆轨迹跟踪、车辆禁行、禁停区域违规,车辆逆行违规等多种用户可以自主设定的功能。实验方面,本文对图像预处理的四个方面进行了Matlab仿真,对提出的新的检测和跟踪算法列出了实验结果,并对结果作出了分析说明。本文中涉及到的研究思路可以说是交通事件自动检测方法的一种探索,对今后的交通事件自动检测具有一定的参考意义。(本文来源于《西南交通大学》期刊2013-05-01）
李琦,姜桂艳,杨聚芬[6]（2012）在《基于因子分析与聚类分析的交通事件自动检测算法融合》一文中研究指出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。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2012年05期）
姜桂艳,闫赫,李琦,王秋兰[7]（2012）在《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》一文中研究指出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。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2012年03期）
翁剑成,赵晓娟,荣建[8]（2011）在《基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法》一文中研究指出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。(本文来源于《公路交通科技》期刊2011年12期）
陈德旺,余勇,祝陶美[9]（2011）在《城市快速路叁维集成交通事件自动检测算法》一文中研究指出为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的叁维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。(本文来源于《中国公路学报》期刊2011年05期）
周强,郑长江,陈淑燕,愈张啸[10]（2011）在《基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究》一文中研究指出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。(本文来源于《交通信息与安全》期刊2011年03期）
交通事件自动检测算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交通事件自动检测算法论文参考文献
[1].李红伟,姜桂艳,李素兰,朱宏伟.基于突变强度的交通事件自动检测算法[J].交通运输系统工程与信息.2019
[2].邴其春,龚勃文,林赐云,杨兆升.城市快速路交通事件自动检测算法[J].中南大学学报(自然科学版).2017
[3].林浪桥.基于视频图像的交通事件自动检测系统关键算法研究[D].华南理工大学.2013
[4].李琦,姜桂艳.高速公路交通事件自动检测算法[J].哈尔滨工程大学学报.2013
[5].胡春丽.公路交通事件自动检测算法研究[D].西南交通大学.2013
[6].李琦,姜桂艳,杨聚芬.基于因子分析与聚类分析的交通事件自动检测算法融合[J].吉林大学学报(工学版).2012
[7].姜桂艳,闫赫,李琦,王秋兰.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[J].吉林大学学报(工学版).2012
[8].翁剑成,赵晓娟,荣建.基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法[J].公路交通科技.2011
[9].陈德旺,余勇,祝陶美.城市快速路叁维集成交通事件自动检测算法[J].中国公路学报.2011
[10].周强,郑长江,陈淑燕,愈张啸.基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究[J].交通信息与安全.2011
标签：智能交通; 交通事件自动检测算法; 纵向时间序列; 突变强度;