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基于模糊综合识别的事件检测算法 被引量:9
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作者 周伟 罗石贵 《西安公路交通大学学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期70-73,共4页
在分析拥挤交通流特性的基础上 ,提出了一种基于模糊综合识别的事件检测算法 ,并可以确定拥挤成因 ,仿真研究结果比较表明该算法效果很好。
关键词 拥挤交通 事件检测算法 模糊综合识别 道路交通
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自动事件检测算法的比较及评估 被引量:6
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作者 徐学才 刘澜 《交通科技与经济》 2004年第2期42-44,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 事件自动检测算法 高速公路 公路交通管理 特征曲线 模拟退火算法 智能检测 检测 误报率
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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
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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Girvan-Newman分裂的人群异常事件检测算法 被引量:3
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作者 李文韬 付晗 +4 位作者 郝真 滕燕 杨林 赵沛然 张学武 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第6期305-311,共7页
针对传统基于群体运动状态分析的异常事件检测方法对场景语义信息描述不足的问题,引入了复杂网络中运用社区发现的Girvan-Newman(GN)分裂算法。将具有相似运动特征且位置相近的行人划分为多个群组,利用群组运动强度和群组数量的变化,描... 针对传统基于群体运动状态分析的异常事件检测方法对场景语义信息描述不足的问题,引入了复杂网络中运用社区发现的Girvan-Newman(GN)分裂算法。将具有相似运动特征且位置相近的行人划分为多个群组,利用群组运动强度和群组数量的变化,描述群组在正常和异常场景中的差异,检测异常事件的发生。通过实验验证,该算法能够在丰富场景语义信息的同时实现对异常事件的准确检测。 展开更多
关键词 机器视觉 运动特征 GN分裂 异常事件检测算法
原文传递
基于AI算法的视频事件检测系统性能分析及其在高速公路监控系统中的应用 被引量:3
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作者 邹海峰 《信息记录材料》 2019年第4期92-93,共2页
高速公路机电系统拥有庞大的网络资源和大量的实时视频图像,但由于现有视频车辆检测系统,核心算法落后,误报率高,无法为交通组织、应急处置的决策分析提供详实的基础数据。基于AI算法的视频事件检测器采用深度学习算法,将非结构化的视... 高速公路机电系统拥有庞大的网络资源和大量的实时视频图像,但由于现有视频车辆检测系统,核心算法落后,误报率高,无法为交通组织、应急处置的决策分析提供详实的基础数据。基于AI算法的视频事件检测器采用深度学习算法,将非结构化的视频图像转化为结构化的数据资源,为高速公路运营工作提供有力支撑。 展开更多
关键词 高速公路 监控系统 AI算法视频事件检测器应用
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基于二值检测器的交通异常事件传感器设计
6
作者 李文钊 李明 +1 位作者 袁灿 张奔牛 《计算技术与自动化》 2018年第2期23-26,共4页
针对高速公路交通异常事件检测难度大、成本高等问题,提出了一种基于二值检测器的高速公路异常事件传感器的设计方法;利用二值检测器的特点,通过对SCM设计并结合状态识别算法获得车流量、时间占有率等交通状态参数;为了降低管控中心异... 针对高速公路交通异常事件检测难度大、成本高等问题,提出了一种基于二值检测器的高速公路异常事件传感器的设计方法;利用二值检测器的特点,通过对SCM设计并结合状态识别算法获得车流量、时间占有率等交通状态参数;为了降低管控中心异常事件检测算法的设计难度,提高整体系统的运行效率,传感器选择性地提供必要的交通状态参数;最后管控中心通过对交通状态参数分析处理,实现异常事件的检测;仿真实验结果表明,该设计具备可行性。 展开更多
关键词 传感器 二值检测 交通状态参数 状态识别算法 异常事件检测算法
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信息融合技术在交通事件自动检测中的应用 被引量:3
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作者 段飞飞 《交通标准化》 2012年第4期98-102,共5页
多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测... 多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法。该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确。通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证。 展开更多
关键词 信息融合 小波分析 神经网络 事件自动检测算法
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New event detection based on sorted subtopic matching algorithm
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作者 翟东海 CUI Jing-jing +1 位作者 NIE Hong-yu DU Jia 《Journal of Chongqing University》 CAS 2013年第4期179-186,共8页
How to quickly and accurately detect new topics from massive data online becomes a main problem of public opinion monitoring in cyberspace. This paperpresents a new event detection method for the current new event det... How to quickly and accurately detect new topics from massive data online becomes a main problem of public opinion monitoring in cyberspace. This paperpresents a new event detection method for the current new event detection system, based on sorted subtopic matching algorithm and constructs the entire design framework. In this p^per, the subtopics contained in old topics (or news stories) are sorted in descending order according to their importance to the topic(or news stories), and form a sorted subtopic sequence. In the process of subtopic matching, subtopic scoring matrix is used to determine whether a new story is reporting a new event. Experimental results show that the sorted subtopic matching model improved the accuracy and effectiveness ofthenew event detection system in cyberspace. 展开更多
关键词 new event detection topic detection scoring matrix sorted subtopic matching model subtopic sequence
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