1种基于车辆时空图的车辆异常行为检测方法

对快速路车辆异常行为的检测有助于防止或及时处理交通事故,缓解交通拥堵,保障出行的安全和效率。采用多高斯背景模型提取前景运动车辆及其中心点并利用Kalman滤波算法跟踪运动车辆。在此基础上,得到各个车道上车辆的行驶时空图,通过车辆时空图对车辆行为进行轨迹分析,根据时间序列上车辆位置的变化检测车辆逆行,通过车间距和车辆位置状态信息检测车辆碰撞。实验表明,该方法能较好地识别出车辆异常行为。

交通事故下的交通波特性分析--以广州市机场高速公路为例

针对目前高速公路交通事故时空性质方面研究较为匮乏的现象,提出了一种交通事故时空分析下的交通波划分方法,用于从时空特性对交通事故进行微观分析.利用高速公路交通事故下的车辆时空图建立交通波分析模型,通过拥挤速度和交通事故风险函数获取交通事故的时间特性.分别对各个交通波和交通事故区域进行定义,通过图例展示交通事故的空间分解.通过交通波传播模型和速度及加速度的限制条件建立交通事故下的交通波空间模型,对处于交通波上的时空节点进行筛选以获取交通波方程.以广州市机场高速公路为例对部分事故段绘制车辆时空图,利用交通事故的时空特征对数据进行筛选确定了集结波,启动波,停止波和消散波的方程,集结波和消散波的波速及事故发生点坐标等信息.确定了拥堵区域和消散区域的位置,利用凸包算法计算其面积,同时将该方法利用在该路段其他次的交通事故区域中以得到该方法的普适性.该特性分析方法同样可以用于其他交通事件的微观分析以及特性建模中,具有很强的理论和现实意义.