基于信息融合技术的交通量检测方法

在一种新的交通量检测模式下 ,用加权平均算法实现了饱和度的信息融合 ;对拥挤和非拥挤的交通流 ,在无信息先验分布的假设下 ,应用Bayes方法实现了交通流量的信息融合。上述信息融合方法可为交通控制系统提供更全面、更准确的交通量信息。

一种识别重叠噪声的交通量检测算法

在传统的交通量检测中,短时能量法和短时平均幅度法存在无法识别重叠行车噪声段的问题,而提取与重叠信号相关的频谱视图(spectrum view,SV)作为重叠行车噪声段的特征有助于解决以上问题。针对以上问题进行研究,提出了一种基于SV特征的交通量检测算法。该算法首先对含有重叠行车噪声段的交通噪声进行滤波降噪;然后将交通噪声通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)以提取其SV特征,并对SV特征进行平滑处理;最后基于SV特征并以双门限判决原理为依托,对交通噪声进行端点检测并分离出重叠的行车噪声段。基于单车道、少流量路段的交通噪声数据集的实验表明,与传统方法相比,本文算法准确率提高了20%,从而验证了该算法的有效性。

基于遗传算法的视频交通量检测图像分割方法

将遗传算法应用于交通量视频检测图像分割中 ,在Otsu法的基础上 ,采用多次迭代以获得最优分割阈值 ,能够在搜索空间内找到全局的最优分割阈值 ,从而能更有效地把背景和目标分割开来 ;由于在寻求最优解的过程中采用并行计算 ,其运算速度优于Otsu法 ,满足了交通量检测的实时性要求。

基于行车声音端点检测的交通量统计

基于传统特征的行车声音端点检测法存在重叠有车段识别率低、双门限阈值较难确定的问题,针对这两个问题,探索性地将梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)倒谱距离特征和短时能量特征进行了融合并应用于交通量检测。首先选取了周围环境较为安静的一个双车道路段,并采集了该路段上包含重叠有车段的行车声音;其次提取了行车声音的短时能量特征和MFCC倒谱距离特征,并对它们在端点检测中的优劣进行了分析对比;再次提出了一种融合短时能量特征和MFCC倒谱距离特征的新特征,并基于新特征将传统的双门限判决思路改进成了单门限判决思路;最后利用新特征对有车段进行端点检测并统计交通量。实验结果表明:基于融合特征的端点检测方法能有效解决重叠有车段识别率低和双门限阈值较难确定的问题。

基于车辆噪音时域特征的交通量统计方法

针对现有交通流数据采集设备存在造价高、采集精度不够及难于后期分析等实际问题,提出了一种利用车辆音频时域信号特征进行交通量检测的方法。该方法根据车辆噪音信号的波形特点,通过提取车辆噪音时域特征参数短时能量和过零率,进行端点、特征跳变点检测及车型辨别、分类,统计出交通量数据。试验结果表明,结合音频信号时域能量分布和过零率能够实现交通量信息的有效检测,同时为保证音频信息采集的有效性,数据采集设备应安装在车辆加速行驶路段或凸形竖曲线顶部附近。该检测方法具有检测方便、设备投入少的特点,统计精度能够满足工程实际需要,适用于一般公路交通量的调查。

基于多传感器数据融合技术的短时交通流检测

在阐明智能交通控制系统(ITS)数据融合的意义和层次性的基础上,分析了数据层多源数据融合和神经网络的特点,根据遗传算法与BP算法各自的优缺点,设计了将遗传算法与改进的BP算法相结合的方法应用于融合计算,并提出了该方法的实现步骤。利用这种方法,对交叉路口的多源传感器数据进行融合计算后,仿真结果证明:该方法大大减少训练时间,能够有效地进行数据质量控制,提高数据的精度。

基于LonWorks现场总线的交通信号控制系统

利用LonWorks现场总线技术,设计开发了一种基于现场总线的交通信号控制系统,将信号控制器、LED信号灯、倒计时器及检测器等作为LON节点组成一个完整的网络系统,能够有效地完成灯色控制、LED灯故障检测、绿冲突检测、倒计时驱动及交通量检测等任务。现场应用结果表明:LonWorks现场总线技术的应用可大大提高交通信号控制系统的稳定性和可靠性。

基于多传感器信息融合技术的交叉路口车流检测

针对现代智能交通系统中道路交叉口间车流量信息的要求,提出了基于多传感器信息融合技术的交通量检测方法。将改进的BP神经网络算法应用于融合计算,结合实例进行MATLAB仿真,获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法具有精度高、收敛快、编程简单等特点。

一种快速的运动车辆特征提取算法

结合运动车辆的特点,并根据图像区域灰度的连续性,提出一种新的边缘检测算法,在判断有车的情况下,把检测区域的中心点作为检测基准点,对连续拍摄的序列图像沿检测基准点进行搜索,并对搜索到的符合条件的第一个运动目标进行边缘检测,用运动目标的外接矩形的长和宽作为目标的检测输出数据. 该算法最大的特点是仅对特殊目标进行检测,因而,大大减少了计算时间,可满足交通量检测的实时性要求.

文献导读

1.基于遗传算法的视频交通量 检测图像分割方法 [刊]/刘智勇,李进,黄道君//公路交通科技·——2001年3期·——43～45 本文将遗传算法应用于交通量视频检测图像分割中,在Otsu算法的基础上,采用多次迭代以获得最优分割阈值,从而能更有效地把背景和目标分割出来;由于在寻求最优解的过程中采用并进行计算,其运算速度优于Otsu法,满足了了交通量检测的实时性要求。