大模型在高速公路事件检测中的应用探索

本文通过分析大模型的能力和优势,聚焦大模型在高速公路运营智能化和大模型应用轻量化等问题,探索大模型技术在高速公路事件检测的应用前景和实施落地路径,实现及时、准确、有效地发现非周期发生且能够导致道路通行能力下降、交通需求不正常升高或引发交通安全事故的异常活动,及时预警和处置,避免重大交通运输安全事件的发生.

基于Adaboost方法的高速公路事件检测

阐述Adaboost方法原理及算法,提出采用Adaboost方法结合神经网络算法进行高速公路事件检测,给出了基于Adaboost方法的事件检测算法。该算法可以明显提升神经网络算法性能,适合进行高速公路事件检测,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。

基于AI视频检测的高速公路事件分析探究

视频监控系统是高速路网中的重点支撑系统,是实现道路感知的重要手段。本文针对高速公路传统视频事件检测器精准度较低的问题,通过研究前沿人工智能技术,将神经网络算法模型与高速公路实际环境相结合,配合多目标跟踪算法,实现高速公路敏感事件的精准检测与跟踪,从而为高速行车安全提供有力支持。

基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测

提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测算法的步骤,最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以明显提高RBF神经网络性能(高检测率、低误报率),且具有较强的泛化能力,适宜高速公路事件检测。

基于RTMS的高速公路事件检测系统设计

从软件设计与实现的角度出发,以满足现代高速公路运行管理对交通事件检测的需求为目标,探讨了基于远程交通微波检测器(RTMS,Remote Transportation Microwave Sensor)的高速公路事件检测系统的设计方案,阐述了系统软件结构及各模块的功能与实现方案,介绍了应用于该系统的交通事件自动检测算法。系统通过采集RTMS检测到的交通数据,运用自动检测算法检测高速公路上异常事件的发生,配合使用CCTV监控摄像机进行人工核实,可以更加准确、快速地确认事件,以便交管部门进一步采取相应处理措施。

基于支持向量机的高速公路事件检测研究

高速公路事件检测(A ID)系统可以有效的减少交通延误、保障道路安全,减少环境污染,是智能交通管理系统的重要组件。文章采用一种新的模式识别技术——支持向量机(SVM),来进行高速公路的事件检测。支持向量机是以统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理为基础,算法上采用二次规划、拉格朗日理论,因此有效避免了过学习、局部极小点等问题。最后,采用M ATLAB对该方法进行了测试。

高速公路交通态势流动感知技术的应用研究

基于车联网视频的交通态势流动感知技术应用,能弥补固定路网监测站点的不足,该应用通过人工智能技术完成各类交通事件的智能识别上报,并基于高速路网大数据研究流动监测车辆部署及路线方案,解决高速管理单位巡检痛点,建立高效的事件风险监控机制。

一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测算法

提出一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器,观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型,还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。