三维场景下高速公路事件检测摄像机布设探讨

由于智慧高速上交通事件检测设施的布设较传统做法更密集,其布设需考虑高速公路的平纵线形、公路沿线布设的交通标志牌、上跨桥等对检测摄像机监控范围的影响。通过建立反映高速公路设计和其沿线设施布置的三维模型和摄像机在三维空间中的有效监控范围模型,在三维场景下分析交通事件视频检测摄像机的布设问题,以期为设计提供指导。

基于RAFT的高速公路夜间交通事件检测

高速公路夜间交通事件检测对于提高救援效率、避免二次事故的发生至关重要。我国大部分高速公路都建成了完整的高速公路视频监控系统,但在夜间,高速公路交通事件检测仍采用人工检测,效率较低。通过分析高速公路夜间交通事件检测策略,文章基于RAFT深层网络,以夜间车辆光流形成的密集光流为检测对象,提出了夜间高速公路车辆检测深度学习网络,采用DeepSort算法对检测目标进行速度跟踪测量。利用实测数据对YOLOv5和研究提出的方法进行了比较,结果表明所提方法具有检测精度高、检测速度快等优点。

基于深度学习的高速公路异常事件检测算法研究

高速公路异常事件的快速、准确检测是保障交通安全和提高管理效率的重要基础,传统的异常检测方法存在准确性和实时性不足的问题,而深度学习技术的发展为解决这些问题提供了新的路径。本研究首先介绍了异常事件检测的基本概念,然后深入探讨了深度学习的基本原理,接着详细设计了基于深度学习的高速公路异常事件检测算法,包括数据采集与预处理、模型选择与架构设计、算法实现等环节。通过实验评估,本研究验证了所设计算法的有效性,并分析了不同模型的性能表现及其对检测效果的影响。

高速公路特长隧道事件检测和自动预警系统探究

本文针对高速公路特长隧道安全管理和应急处置需求,探究一种具有深度学习和快速处置能力的事件检测和自动预警系统。该系统运用完善的目标检测算法,能够快速准确发现隧道内突发事件,自动判别事件等级,即时联动消防报警和信息发布等相关系统进行预警,并同步上报监控中心处置。该系统能够帮助营运单位提高对隧道的监控和管控能力,及时发现和处置隧道突发事件,降低二次事故概率,从整体上提升营运安全管理水平。

智慧监控中事件检测技术在高速公路信息化中的应用

智慧监控作为现阶段正飞速发展的智能交通管理手段,通过采集、处理、分析和展示交通数据,实现对高速公路交通状况的实时监测和预警,从而提高高速公路的安全性、通行效率和服务质量。探讨智慧监控中事件检测技术在高速公路信息化中的应用,主要包括事件检测技术的应用实例,以及其对高速公路管理和服务的影响和意义。通过对智慧监控事件检测技术的实践应用,可以为高速公路信息化建设提供有益的参考和借鉴。

基于深度学习的高速公路隧道事件检测探究

随着我国交通建设的快速发展,当前高速公路隧道运营安全问题日益凸显,对高速公路隧道事件检测功能的实现提出了更高要求。在人工智能时代特别是深度学习广泛运用的背景下,本文结合特征融合等聚类方法,得到了基于深度学习的隧道事件检测模型,即一个能够端到端地联合进行低质图像增强和目标检测过程的算法模型,并应用在京台高速福州段长隧道群项目上,提升了事件检测的精度和效率,对智慧交通的建设具有重要意义。

高速公路智慧安全预警终端设计与应用

高速公路车流量大、车速快且交通状况复杂,实现事故预警的关键在于对车辆位置、速度等信息进行准确感知,并及时发布预警信息,提醒车辆作出快速反应。本文对基于雷视一体机的高速公路智慧安全预警终端进行了设计,从硬件控制和软件业务两个方面介绍了系统构成,并对产品应用进行了阐述。该终端设备能够对现场监控区域进行事态分析,发现违章停车倒车等异常情况,及时向违章车辆发出声光报警,通过语音播报、文字信息提示等多种手段,提醒其快速离开,避免事故发生,从而降低事故发生率。

高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

据估计发达国家高速公路中 60 %～ 70 %的延误是由交通事件引起的 ,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自 2 0世纪 60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个 AID系统 ,但是居高不下的误警率 (FAR)和令人失望的检测效果 ,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高 AID系统的可靠性和实用性 ,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架 ,并以人工神经网络技术为依托 ,设计了基于单个检测设施的 AID算法。模拟计算表明 ,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率 (DR)、误警率 (FAR)和平均检测时间 (MTTD)方面都优于目标方法 ,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器 ,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。

基于支持向量机的高速公路事件检测

提出用支持向量机分类方法研究高速公路事件检测问题。阐述了支持向量机分类算法,根据交通事件对交通流参数的影响规律选择了支持向量机的输入量,用高速公路管理处提供的样本数据进行了仿真研究。仿真实验表明,支持向量机事件检测算法具有检测准确率高、训练时间短、泛化能力好等优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。

基于模糊逻辑的高速公路事件检测算法研究

综合分析了常见典型的交通事件检测算法的优缺点,改进了传统的增量比较算法,构建了一种新算法,该算法具有6个输出,可以反映交通事件从产生到结束的全过程。借助交通仿真软件TSIS对改进的增量比较算法进行模拟仿真,以检测率、误报率、平均检测时间作为评价指标,结果验证了算法的有效性。分析了交通流参数的相互关系,确定了交通事件性质的判别标准。将模糊逻辑和改进的增量比较算法进行有机融合,建立了基于模糊逻辑的高速公路交通事件检测算法。

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。

基于模糊聚类支持向量机的高速公路事件检测

高速公路自动事件检测(AID)系统作为智能交通系统(ITS)的重要组成部分,通过及时发现高速公路上发生的事故隐患,尽量减少事故发生的不利影响,可以有效地减少交通延误,保障道路安全,减少环境污染。文章采用一种强有力的分类工具—支持向量机(SVM)来进行高速公路事件检测,针对数据集在支持向量机中所起作用的不同以及可能存在噪声及孤立点的情况,采用了一种改进的模糊C均值聚类方法对训练样本进行预处理,大大地减少了训练样本数量,提高了支持向量机的训练速度,并且具有很好的鲁棒性。仿真实验的结果表明了该方法的可行性和有效性。

基于支持向量机的高速公路事件检测算法研究

高速公路事件检测是交通信息工程及控制学科中的一项重要研究课题,以高速公路交通流的特点为研究对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)的高速公路事件检测算法.根据支持向量机的基本原理,分别设计了基于线性不可分SVM、齐次多项式核函数、高斯径向基核函数、双曲线正切核函数等不同核函数的事件检测算法.仿真结果表明:针对不同的交通流状况,选择合适的SVM模型和核函数,得到的检测结果与经典的加利福尼亚算法相比,检测效率高,性能指标好,具有较高的实际应用价值.

高速公路自动事件检测算法

高速公路事件检测是事件管理中十分重要的 1个环节 ,自动检测因其成本低、不受天气限制且检测率高而在事件检测方法中备受关注 .其中自动检测系统的关键部分是事件检测算法 .在分析比较各种检测算法的原理和特点及其优缺点的基础上 ,提出更为有效的事件检测方法 .

基于概率神经网络的高速公路事件检测

针对高速公路事件检测这一非线性分类问题,提出一种基于概率神经网络的事件检测方法。阐述了概率神经网络的结构与训练算法,分析了事件对交通流的影响规律,并合理地选取了概率神经网络的输入量,用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真实验表明,基于概率神经网络的事件检测方法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高等优点,具有良好的应用前景。

基于手机定位的高速公路事件检测方法研究

改善自动事件检测方法的检测率(DR)、误报率(FAR)和平均检测时间(MTTD),对于提高事件管理效率至关重要。在分析现有检测方法的基础上,提出基于手机定位的高速公路事件检测方法并给出一种检测算法。算法以在路车辆上每部手机的定位数据为基础,由此获取平均速度、速度标准差和速度变化系数作为特性参数,采用模糊综合评判方法判断道路交通运行状态,实现高速公路事件的自动检测。模拟实验证明了该算法的有效性。

基于D-S证据理论的高速公路事件检测信息融合

为解决高速公路事件检测信息融合问题,在分析D-S证据理论用于多传感器信息融合基本概念的基础上,提出事件检测信息融合D-S方法。具体方法是通过分析高速公路事件检测各种事件信息特点,确定事件检测信息融合对象;再根据事件信息的基本可信度分配,不断融合新的事件信息,更新信任函数,最后,依据基本信任函数的决策方法判断高速公路是否发生事件。来自线圈检测器、移动电话报告和移动车报告3类高速公路事件检测信息融合的实例研究结果表明:通过事件信息融合后的事件检测结果较单一事件信息的结果好,证明事件检测信息融合的正确性和有效性。

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BP神经网络的高速公路交通事件检测

为进一步提高高速公路交通事件检测的准确性,将人工神经网络应用于交通事件检测。提出一种基于BP神经网络的交通事件检测方法,设计了适合该检测系统的网络结构。仿真结果表明:相对于其他算法,该网络结构具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,完全适用于交通事件检测系统,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向。

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。