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基于信息融合的高速公路交通事件自动检测算法研究
作 者: 段飞飞
导 师: 武奇生
学 校: 长安大学
专 业: 智能交通与信息系统工程
关键词: 信息融合 高速公路 小波分析 神经网络 事件自动检测算法
分类号: U491
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 74次
引 用: 1次
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内容摘要
随着我国高速公路的飞速发展和全社会汽车拥有量的不断增加,高速公路交通事件也频繁发生。人们在享受高速公路带来的快速、舒适、便利的同时,也切身感受到了交通事件及其诱发的交通拥堵所造成的不便。在交通安全问题日益严重之下,建立高效的高速公路综合信息管理系统的要求越来越迫切,而有效的交通事件检测是管理系统成功运行的关键所在。目前交通事件检测系统的实际应用效果并不令人满意,所以研究高效的交通事件检测算法是当前需要解决的问题。新兴信息融合处理技术——多传感器信息融合技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection, AID)算法的设计提供了新的解决方案。本文将多传感器信息融合技术融入到AID方法中,这样既能够使信息融合技术的应用范围得到扩大,又能推动高速公路安全、高效的管理目标的实现,故研究多传感器信息融合的事件检测方法,具有很高的理论意义和实践价值。本文在分析目前高速公路交通事件自动检测技术的现状后,结合多传感器信息融合技术的层次结构及基本原理,探讨了交通事件信息融合理论,并针对基于单一传感器信息的AID方法存在的问题,运用多传感器信息融合的技术方法,按照信息融合的层次框架,设计了基于多传感器信息融合的交通事件自动检测算法。按照基于信息融合的AID方法处理步骤,在数据信息的预处理阶段采用小波分析法对交通流数据进行消噪处理。在AID方法的多信息融合处理阶段,选用小波神经网络算法作为本文提出的事件检测融合算法模块的实现工具。结合小波分析理论和神经网络理论,以高速公路动态交通流模型为基础,建立一种利用小波神经网络的交通事件自动检测算法,该算法充分发挥了小波分析理论和神经网络理论的优势。然后,运用MATLAB软件对基于信息融合的高速公路交通事件检测技术进行了仿真实现。为检验算法的有效性,在相关课题研究的基础上利用西安市南二环实测数据对本文提出的AID方法进行测试,试验结果表明信息融合算法的事件检测率、误报警率、平均检测时间都达到了较高的检测水平,性能优于经典AID方法,证明了所设计基于信息融合的交通事件自动检测算法的优越性。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 第一章 绪论 9-18 1.1 课题研究背景与意义 9-10 1.1.1 问题的提出 9-10 1.1.2 课题研究的目的与意义 10 1.2 国内外研究现状 10-15 1.2.1 高速公路交通事件检测国内外研究现状 10-14 1.2.2 多传感器信息融合国内外研究现状 14-15 1.3 论文内容结构与创新点 15-17 1.3.1 论文主要内容 15-16 1.3.2 论文主要创新点 16-17 1.4 小结 17-18 第二章 高速公路交通事件检测算法介绍 18-25 2.1 交通事件 18-19 2.2 交通拥挤 19-20 2.3 交通事件对交通参数的影响分析 20-22 2.4 交通事件检测原理 22 2.5 AID算法 22-24 2.5.1 AID算法的分类 23 2.5.2 AID算法性能评估的指标 23-24 2.6 小结 24-25 第三章 多传感器信息融合理论 25-31 3.1 多传感器信息融合的定义 25 3.2 多传感器信息融合的基本原理 25-26 3.3 多传感器信息融合的层次结构 26-28 3.4 多传感器信息融合方法及比较 28-30 3.5 小结 30-31 第四章 基于视频的交通事件检测算法研究 31-40 4.1 背景提取与更新 31-33 4.2 车辆目标分割 33-34 4.3 Cam-Shift跟踪方法 34-39 4.3.1 Mean-Shift算法 34-36 4.3.2 Cam-Shift算法的基本原理 36-37 4.3.3 特征提取 37 4.3.4 Cam-Shift算法搜索过程 37-38 4.3.5 实验结果及分析 38-39 4.4 交通事件判断 39 4.4.1 交通参数的检测 39 4.4.2 交通拥堵的判断 39 4.5 小结 39-40 第五章 微波交通检测器 40-45 5.1 微波交通检测器概述 40-42 5.1.1 微波交通检测器 40-41 5.1.2 常见交通检测技术性能比较 41-42 5.2 微波交通检测器工作原理 42 5.3 交通数据采集 42-44 5.4 小结 44-45 第六章 基于信息融合的交通事件检测算法研究 45-57 6.1 数据的采集 45-47 6.1.1 多传感器的选择 45-46 6.1.2 检测数据选择 46-47 6.2 数据预处理 47-50 6.2.1 消噪方法选择 47-48 6.2.2 小波分析的消噪实现 48-50 6.3 算法仿真 50-56 6.3.1 小波神经网络算法 50-51 6.3.2 事件检测网络模型的建立 51-54 6.3.3 结果比较分析 54-56 6.4 小结 56-57 总结 57-58 参考文献 58-61 攻读硕士学位期间公开发表论文 61-62 致谢 62
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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 交通工程与公路运输技术管理 > 交通工程与交通管理
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