基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得日常必要。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。

基于因子分析与聚类分析的交通事件自动检测算法融合

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。

快速路交通事件自动检测系统及算法

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。

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

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。

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

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 。

基于偏差分析的交通事件自动检测算法

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。

交通事件自动检测系统研究及应用

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。

基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法

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。

基于小波分析和神经网络的交通事件自动检测

提出了利用小波分析和神经网络进行交通事件自动检测的方法 ,其基本思想是通过小波变换对原始采样信号进行奇异点检测 ,然后通过神经网络对小波变换的结果进行分类 ,最后给出交通事件的信息。通过MATLAB仿真实验 ,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。

基于OGS-DTW算法的交通事件自动检测方法

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。

基于PCA和SVM的交通事件自动检测算法

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。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况:随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。

挪威隧道部署雷达自动检测交通事件系统

挪威在两个海底隧道改建工程中部署了基于雷达的自动检测事件（AID）系统，该系统将作为交通管理和安全基础设施的组成部分。在招标过程中，卑尔根（Bergen）的系统集成商川福斯（Trafsys）选择了纳夫太克（Navtech）雷达公司的快速道路AID系统。

高速公路交通事件自动检测算法

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.

高速公路交通事件自动检测、路段拥堵GIS显示研究

北京云星宇高速公路监控平台实现了数据采集、自动事件检测、交通状态分析、信息发布、CCTV监视、设备管理、报警管理、路段服务水平测算和辅助决策等功能。监控软件通过采集模拟器产生的各种信息（交通流参数信息、事件信息、设备状态信息、气象信息、收费系统信息等）．经过监控平台计算机系统计算和处理．实现管辖路段的交通状态自动分析和交通事件的自动检测等功能．并能自动生成部分交通控制方案．从而实现对紧急事件等的快速处理，避免或减轻交通拥挤及二次事故的发生。

高速公路事件自动检测算法综述

对智能交通系统(ITS)的重要组成部分交通事件自动检测(AID)技术进行了综述。通过分析日益严重的交通拥挤问题及其对社会经济产生的负面影响，提出了AID研究的必要性。介绍了高速公路AID算法的分类与性能评估指标，重点阐述了各种算法的原理并对其进行了性能的比较分析，针对存任的问题和高速公路交通事件管理的实际需要，指出了未来AID研究的重点。

高速公路交通事件自动检测技术研究

交通事件自动检测技术将在预防和减少交通事故以及对事故及时处理方面发挥重要作用。论文对视频交通事件检测系统的构成进行了阐述,并对视频事件检测系统性能的影响因素进行了分析,最后以京秦高速公路为例,对其视频事件自动检测系统的现状进行了分析并提出了优化的措施和建议。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅 速扩大,通过人工检则车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。