公路自动事件检测技术
广深高速公路视频交通事件自动检测系统研究
（3）交通视频事件自动检测系统拥有高可靠性和极低的误报率。 （4）可全天候工作。该系统可以 1 天 24 h 对所有图像信息进 行分析，这种主动式的视频监控给监控员提供了很大的帮助，使他 们有更多的时间去处理其他工作。 （5）当交通事件发生时，监控员可以在屏幕上看到报警状态的 摄像机编号，同时显示当前报警的视频序列，并用一个红色的箭头 标记其事件事故位置，监控员可以迅速地做出必要的处理。 （6）视频检测系统是一个模块化的灵活的系统，摆脱了道路线 圈传感器的局限：封路施工、路面容易老化等。 （7）视频检测系统是基于“客户－服务器”构架下，使用标准的 硬件和通讯协议，具有友好的用户界面，并具有自诊断功能。
遥控键盘
图形工作站
通过视频同轴电缆传送到杆底控
制柜内的发射光端机，光端机以点
对点的方式通过光纤将视频图像 信息传送到临近收费站；接收光端
电视墙
机将视频图像信息通过视频同轴
电缆接入多业务综合传输平台，多
业务综合传输平台通过波分复用器将沿线各视频图像信息复用
后，通过光纤传回管理中心机房；管理中心机房多业务综合传输平
广深高速公路视频交通事件自动检测系统主要由前端视频图 像采集设备、视频图像传输设备、视频图像检测设备、视频图像显
公路交通电视监控的信息化、智能 化、自动化技术应用到了极致，极 大地满足了高速公路运营管理部 门对实时交通意外事件监控的发 展需要。
1 系统结构原理
固定式摄像机
隧道固定式 Media Tunnel 分析仪
机电信息 2011 年第 21 期总第 303 期 241
摄像机图像
8 路图像
8 路图像
视
农村公路路面技术状况自动化检测评定工作情况总结
农村公路路面技术状况自动化检测评定工作情况总结一、工作概况
随着科技的发展，自动化检测技术在公路路面技术状况检测中的应用越来越广泛。
近期，我们对农村公路路面进行了自动化检测评定工作，旨在全面了解农村公路路面的技术状况，为后续的养护维修工作提供科学依据。
二、检测设备与方法
本次检测采用了先进的自动化路面检测车，该车辆配备有激光扫描仪、高清摄像头等多种传感器，可对路面进行全面的信息采集。
检测过程中，自动化检测车以匀速行驶，实时采集路面的平整度、破损度、车辙等数据，并利用计算机系统进行自动分析处理。
三、检测结果分析
经过全面的自动化检测，我们得到了农村公路路面的各项技术指标。
从数据分析来看，大部分路面的平整度较好，但存在一定程度的破损和车辙问题。
其中，路面破损主要集中在车辆行驶较多的路段，这可能与车辆载荷和行车速度有关；车辙问题则出现在部分路段，可能与路面材料和排水设计有关。
四、建议与展望
针对检测结果，我们提出以下几点建议：一是加强路面养护，对破损路段进行及时维修；二是优化排水设计，防止积水对路面造成损害；三是定期进行路面检测，掌握路面的实时状况。
展望未来，随着自动化检测技术的不断发展，我们期望能够进一步提高检测的精度和效率，为农村公路的养护维修提供更加科学、可靠的支持。
同时，也希望相关部门能够加大对农村公路的投入，提升路面的整体技术状况，为农民出行提供更加便捷、安全的交通环境。
交通事件检测系统技术方案
道路交通事件视频检测器技术方案1、道路交通事件视频检测系统方案1.1方案概述道路交通事件视频检测系统是一种基于视觉的车辆检测和跟踪的高科技设备。
具有图像稳定、阴影消除、视场校对、自动补偿等功能，能在不同的环境条件下正常并准确的进行视频检测和数据分析。
本系统采用“航天多目标识别与跟踪技术”、“图像预处理技术”以及“图像背景提取和更新技术”，将摄像机采集的视频信号进行处理和综合分析，对道路上突发的交通事件进行实时检测、报警、记录、传输、统计，并将事件视频图像及报警区域图像切换到主监控画面，提示管理人员进行应急处理。
本系统不仅做到事故发生时第一时间提醒管理人员，并可同时向122事故报警台、120医疗救护台、119火灾报警台、110报警台或其他报警台报告相关信息，从而有效避免二次事故发生，还可以通过交通数据的走势分析和历史分析，预警异常交通事件，防患于未然，大大提升高速公路交通安全的管理水平。
1.2系统的的特点和用途（1）使高速公路监控中心工作人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，代替人眼分析路面情况，提供更快、更有效的监视，在第一时间反应并自动报警。
提示交通监控中心、医疗救护单位、车辆救援单位及其他有关部门进行有效的组织、调度、管理，提高管辖区内的行车安全，能够减少或避免交通拥堵，预防二次交通事故的发生，减少事故所造成的损失。
（2）实现雾、大雨、大雪、结冰、水毁以及路面信息采集，减少恶劣天气诱发的交通事故，高密度、全方位掌握交通沿线实况，为当地政府和交通、公安等部门指挥防灾、减灾采取科学指挥调度和决策提供重要依据。
（3）高精度检测，只要在摄像机的图像画面范围内发生的交通状况，系统都能检测到，并能自动区分道路环境异常，自动判别交通事件类型，发现异常第一时间报警，并将该视频图像及报警区域图像切换至指挥中心主监控画面。
同时，报警画面可分为16个检测区域和16个报警区域（可灵活设定），从而使交通管理部门能及时检测、处理交通违法事件的报警，科学调度管辖区域内的警力。
低等级农村公路路面技术状况自动化检测技术要求
低等级农村公路路面技术状况自动化检测技术要求【知识推文】低等级农村公路路面技术状况自动化检测技术要求摘要：本文将深入探讨低等级农村公路路面技术状况自动化检测技术的要求。
从简单介绍低等级农村公路的定义和特点开始，我们将逐步展开对该领域的深度分析。
我们将探讨低等级农村公路路面技术的基本原理和工艺，并就其弊端进行讨论。
接下来，我们将重点介绍路面技术的自动化检测，包括设备需求、数据处理和结果分析等方面。
我们将给出对未来发展方向的个人观点和理解。
一、低等级农村公路的定义与特点1. 低等级农村公路的定义2. 低等级农村公路的特点二、低等级农村公路路面技术的基本原理与工艺1. 路面封闭等级与技术要求2. 低等级农村公路路面技术的材料选择与处理3. 路面施工工艺与质量控制三、低等级农村公路路面技术的弊端与挑战1. 车辆荷载对路面损坏的影响2. 天气和环境条件对路面状况的影响3. 经费和资源短缺对路面维护的限制四、低等级农村公路路面技术自动化检测的设备要求1. 自动化检测设备的选取与性能要求2. 数据采集与传输技术要求3. 路面状况分析与结果评估五、低等级农村公路路面技术自动化检测的数据处理和结果分析1. 数据处理流程与算法选择2. 路面状况检测结果的分析与评估3. 预测与决策支持系统的建立六、个人观点与展望1. 低等级农村公路路面技术自动化检测现状与不足之处2. 发展方向与技术创新建议七、总结与回顾1. 对于低等级农村公路路面技术要求的综述2. 对于自动化检测技术的重要性和应用前景的回顾3. 结论本文首先介绍了低等级农村公路的定义与特点。
低等级农村公路通常由农村地区使用，路况较差，路面技术存在一定局限性。
我们详细探讨了低等级农村公路路面技术的基本原理与工艺。
其中包括路面封闭等级与技术要求、材料选择与处理，以及施工工艺与质量控制。
我们也提出了低等级农村公路路面技术存在的弊端与挑战，比如车辆荷载对路面损坏的影响、天气和环境条件对路面状况的影响，以及经费和资源短缺对路面维护的限制。
《公路路面技术状况自动化检测规程》(E61-2014 )【可编辑】
水平位置
信号覆盖率≥70%时，95%的测点误差△≤2m 信号覆盖率<70%时，95%的测点误差△≤10m
海拔高度
信号覆盖率≥70%时，95%的测点误差△≤5m 信号覆盖率<70%时，95%的测点误差△≤10m
注：信号覆盖率为卫星信号有效路段长度之和与测试路段总长度的百分比。
4.3.2 距离自动化测量与定位的准确性验证周期不得超过一年，当年度累计检测里 程 超 过 1 0 0 0 0 km 、 设 备 硬 件 发 生 变 化 或 检 测 结 果 出 现 异 常 时 ， 应 重 新 进 行 准 确 性 验 证 。
T 0969—2014 路面构造深度自动化检测方法 9.1 适用范围…………………………………………………………………………24 9.2 设备要求…………………………………………………………………………24 9.3 准确性验证………………………………………………………………………25 9.4 检测要求………………………………………………………………………… 25 9.5 数据处理…………………………………………………………………………26 附录A 反移动平均滤波处理方法 ………………………………………………………27 附录B 路面构造深度SMTD 计算方法 …………………………………………………28 附录C 断面平均构造深度 MPD 计算方法 ……………………………………………29 本规程用词用语说明 …………………………………………………………………… 31
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公路路面技术状况自动化检测规程 (JTG/TE61—2014)
4.3.3 距离自动化测量应按下列方法进行准确性验证： 1 选择长为1000m 的测试路段，标记起终点位置。 2 利用钢卷尺测量路段中线长度L, 作为距离标准值。 3 将检测设备所有轮胎的气压调整为标准气压。 4 重复测试3次，取测试结果的平均值作为距离测试结果L。 5 按式(4.3.3)计算测量误差，测量误差应满足本规程第4.3.1条规定的要求。
公路路面技术状况自动化检测规程
公路路面技术状况自动化检测规程一、编写目的1、统一标准、规范交通运输部颁发的道路路面技术状况自动化检测标准，以确保技术检测的准确性和有效性；2、明确各单位及交通运输部等部门对道路路面技术状况自动化检测的职责分工，确保技术检测的有效实施，提升路面状况的管理水平。
二、适用单位主管公路行业的各级政府部门，以及直接管理公路路面技术状况检测的单位和个人。
三、检测方法1．采用渗透色谱和拉伸法对路面情况进行检测。
2．采用辐射光谱和热分析技术对路面损坏情况进行检测。
3．采用抗拉强度测试技术和超声技术，对路面强度情况进行检测。
四、检测周期1．定期检测：每段路面每年至少进行一次技术状况自动化检测；2．补充检测：如对路面的管理情况发生重大变化，应及时进行技术状况自动化检测，以及检测存在的问题。
五、报告格式1.基础信息：检测项目、检测时间、检测部门、路面编码、路面类型、技术状态自动化检测系统等；2.主要检测结果：路面施工品质、抗拉强度试验、路面抗击打垂直度、路面抗击打水平度、渗透色谱及拉伸试验、辐射光谱及热分析检测及超声测试等；3.总体评价：总体评价路面技术状况及是否符合法定标准；4.建议措施：按照技术检测的结果提出具体、可行的维护保养和补救措施；5.报告发放：将检测结果及总体评价及建议措施准确及时发送至各单位管理部门。
六、质量管理1.根据《道路路面技术状况自动化检测标准》，研制检测流程和检测程序，明确检测的程序及定额要求；2.采用最新的检测技术及仪器，确保检测精度；3.定期检测技术状况自动化检测系统，保证设备的正常运行；4.依据实际情况，定期组织技术培训，以提升专业素质；5.审核检测结果，确保检测结果的准确性。
公路自动化检测实施方案
公路自动化检测实施方案随着交通运输行业的不断发展，公路交通安全问题也日益凸显。
为了提高公路交通安全性能，减少交通事故的发生，实施公路自动化检测成为一种必然趋势。
本文将就公路自动化检测的实施方案进行详细介绍。
一、技术设备选型在实施公路自动化检测时，首先需要选择合适的技术设备。
目前，常用的技术设备包括智能摄像头、雷达传感器、激光雷达等。
这些设备可以实现对车辆的自动识别、测速、跟车距离监测等功能，为公路自动化检测提供了技术支撑。
二、数据采集与处理数据采集与处理是公路自动化检测的核心环节。
通过技术设备采集到的数据需要进行有效的处理和分析，以实现对车辆行驶状态的准确监测和评估。
同时，还需要建立完善的数据存储和管理系统，确保数据的安全性和可靠性。
三、智能算法应用为了提高公路自动化检测的准确性和效率，智能算法的应用至关重要。
通过人工智能、大数据分析等技术手段，可以实现对车辆行驶行为的智能识别和分析，从而及时发现潜在的安全隐患和违规行为。
四、实施方案优化在实施公路自动化检测时，需要不断优化方案，提高系统的稳定性和可靠性。
可以通过不断更新技术设备、完善数据处理算法、加强系统维护等方式，不断提升公路自动化检测的效果和性能。
五、监测与维护公路自动化检测系统的监测与维护是保障其正常运行的重要环节。
需要建立健全的监测体系，定期对系统进行检测和维护，及时发现和排除可能存在的问题，确保系统的稳定运行。
六、成本控制在实施公路自动化检测时，需要合理控制成本，确保系统的经济可行性。
可以通过技术设备的选型、系统的优化等方式，降低投入成本，提高系统的性价比。
综上所述，公路自动化检测的实施方案涉及技术设备选型、数据采集与处理、智能算法应用、实施方案优化、监测与维护、成本控制等多个方面。
只有全面考虑各个环节，才能实现公路自动化检测的有效实施，提高公路交通安全性能，降低交通事故的发生率。
能干啥 想干啥——高速公路交通事件检测技术的设计、使用与评测之二
设 计 终 归 是 设 计 ， 并 非 这 一 新
术 ”这个名 称来说 ， “ 速 公路 ” 高 四个 字 先 不 去 说 ，那 只 是 定 义 了一
下 应 用 范 围 ，对 于 后 边 的 “交 通 事
技 术 的 最 终 使 用 者 。 当前 对 于 高 速
公 路 来 说 ，设 计 单 位 与 使 用单 位 大 部 分 时 候 并 非 同 一 个 体 ，设 计 单 位 设 想 得 再 好 ，考 虑 得 再 周 到 ，如 果 不 从 使 用 单 位 的 实 际 需 求 出发 ，不
到 底 能 干 什 么 ？ ” 这 是 个 永 远 没 有 最 终 答案 的 问题 。 说 到 这 里 ， 不 禁 给 人 一 种 感 觉 ： “ 不 就 成 了 科 幻 电 影 里 的 机 这
“ 何 干 如
什 么 ” ，才 可 能 尽 量 地 将 这 一 技 术 与 原 有 的 监 控 系 统 、 监 控 设 备 相 融 合 、互 补 ，以达 到 最佳 的 效果 。
速 公 路 交 通 事 件 检 测 技 术 的设 计 、
使 用 与 评 测 ，提 出 交 通 事 件 检 测 技
事 ” ， 利 用 计 算 机 自 动 检 测 出 来
了 ，这 一 过 程 就 叫 “交 通 事 件 检
清 楚 ，就 如 同一 台 最 高 档 配 置 的 ，
装 备 了 最 为 完 善 的 软 件 的 电 脑 一 样 ， 在 电 脑 高 手 手 中 能 发 挥 出 无 法 想 象 的 作 用 ，创 造 出 无 法 估 量 的 价 值 ， 但 到 了 一 个 初 学 者 手 里 ， 也 许
计 是 一 个 宏 观 的 环 节 ， 也 许 不 会
西 ” 恐 怕 也 只 是 附 和 着 别 人 的 话 而
公路路面技术状况自动化检测规程(JTGT E61 2014)原文+标准体系结构
公路⼯程⾏业标准体系结构2014年10月20日发布的公路路面技术状况自动化检测规程(JTGT E61 2014），作为公路工程行业标准，自2014年12月01日起施行。
属于公路工程行业标准体系的“养护”板块“检测评价”模块。
公路工程标准体系由总体、通用、公路建设、公路管理、公路养护、公路运营六个板块构成，包含255个标准。
一、总体板块总体板块是公路工程标准体系、标准管理及标准编制的总体要求，明确公路工程标准的定位，是公路工程标准管理及编写应执行的规定和要求。
包含6个标准。
二、通用板块通用板块是公路建设、管理、养护、运营所遵循的基本要求，明确公路建设、公路管理、公路养护和公路运营四个板块的共性功能、指标及相互关系， 共40个标准，包含基础模块(12个标准)、安全模块(15个标准)、绿色模块(6个标准)、智慧模块(7个标准)。
三、公路建设板块公路建设板块是实施公路新建和改扩建工程所遵循的技术和管理要求，共135个标准，项目管理模块(1个标准)、勘测模块(10个标准)、设计模块(78个标准)、通用图模块(3个标准)、试验模块(9个标准)、检测模块(4个标准)、施工模块(20个标准)、监理模块(1个标准)、造价模块(9个标准)。
四、公路管理板块公路管理板块是公路管理和运政执法所遵循的技术和管理要求，共4个标准，站所模块(1个标准)、信息系统模块(2个标准)、执法模块(2个标准)。
五、公路养护板块公路养护板块是公路既有基础设施维护所遵循的技术和管理要求，共47个标准，综合模块(16个标准)、检测评价模块(12个标准)、养护决策模块(1个标准)、养护设计模块(4个标准)、养护施工模块(8个标准)、养护施工模块(6个标准)。
六、公路运营板块公路运营板块是公路运营、出行服务和智能化所遵循的技术、管理和服务要求，共17个标准，运营监测模块(6个标准)、出行服务模块(3个标准)、收费服务模块(4个标准)、应急处置模块(2个标准)、车路协同模块(1个标准)、造价模块(1个标准)。
基于车辆轨迹的高速公路异常事件自动检测算法
基于车辆轨迹的高速公路异常事件自动检测算法*李斌1马静1徐学才2▲马昌喜3（1.兰州朗青交通科技有限公司兰州730030；2.华中科技大学土木与水利工程学院武汉430074；3.兰州交通大学交通运输学院兰州730070)摘要：高速公路异常事件自动检测是有效保障道路交通安全和运输效率的重要手段，由于监控视频数据量巨大，现有自动检测算法存在实时性、准确性低的问题。
为此本文提出了基于轨迹分类的对比性悲观似然（comparative pessimistic likelihood estimation，CPLE）算法。
构建了包含车辆检测、车辆跟踪和轨迹分类3种功能的异常事件自动检测模型框架，采用YOLO v3对车辆进行目标检测，获得4类不同车辆类型的相关信息，采用简单在线和实时跟踪算法对车辆进行多目标跟踪，获得不同场景的异常事件车辆轨迹；基于半监督学习，采用极大似然法对车辆轨迹分类进行改进，引入对比性悲观似然估计，围绕其对比和悲观原则进行参数设置和标定，进行异常事件轨迹分类和确认，提出基于车辆轨迹的异常事件自动检测算法。
以甘肃省G312线公路智能化检测系统为测试对象，共收集1300段视频，形成530条测试集轨迹和630条验证集轨迹，测试结果表明：通过对不同场景异常事件进行检测和预警，基于对比性悲观似然估计的轨迹分类算法性能准确率达到89.7%，比自学习和监督学习方法的准确率分别高出23.6%和41.3%，尽管对散落货物和超速事件的检测正确性稍低，平均为77.0%,但突发性停车、拥堵和事故的检测平均正确率达98.2%，在严重影响交通的事件检测方面的平均正确率达到94%。
本方法丰富了高速公路异常事件自动检测算法，可作为异常事件自动检测提供备选方法。
关键词：交通安全；高速公路；车辆轨迹；YOLO v3；SORT；对比性悲观似然估计中图分类号：U491.5文献标识码：A doi：10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.003An Automatic Freeway Incident Detection Algorithm using VehicleTrajectoriesLI Bin1MA Jing1XU Xuecai2▲MA Changxi3(nzhou LongKing Transportation Science&Technology Co.Ltd.,Lanzhou730030,China;2.School of Civil and Hydraulic Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan430074,China;3.School of Traffic and Transportation Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou730070,China) Abstract：An automatic freeway incident detection method is important for maintaining a safe,efficient traffic op-eration.Due to the fact that a large number of surveillance videos may hinder the real-time and accurate response of current automatic incident detection algorithms,a comparative pessimistic likelihood estimation(CPLE)algorithm based on trajectory classification is proposed.A framework for automatic detection of anomalous events,which con-tains vehicle detection,vehicle tracking and trajectory classification,is developed.YOLO v3is employed to detect the vehicles,and related information about four different types of vehicles is obtained.Online real-time tracking al-gorithms are used for multi-target tracking of vehicles.Anomalous event vehicle trajectories are obtained for differ-ent scenarios.Based on semi-supervised learning,the maximum likelihood method is employed to improve the clas-sification of vehicle trajectories.CPLE is introduced and parameter setting and labeling are centered on comparison and pessimistic rules in order to classify and determine the incident trajectories,consequently,the automatic inci-收稿日期：2021-10-20*国家自然科学基金项目（52062027、72131008）、甘肃省科技重大专项计划项目（22ZD6GA010）资助第一作者简介：李斌（1982—），本科，高级工程师.研究方向：交通新基建、智能交通.E-mail:***************▲通信作者：徐学才（1979—），博士，副研究员.研究方向：智能交通系统、机器学习.E-mail:******************.cn0引言高速公路安全化、信息化和智能化是保障交通安全、畅通和可持续发展的重要手段。
公路交通事件检测技术的研究与展望
关键词 ： 智能交通 系统 ； 事件检 测； 检测技 术； 检测算法 ； 发展趋势
中 图 分类 号 ： ９ Ｕ４ １ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０８５ ９ （０ ８ ０—０ ８０ １ ０ —６ ６ ２ ０ ）５０ ６—３
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ Ｐｒ ｓ ｅ ｔｏ ｉ ｈ ｙ Ｔｒ ｆ ｉ ｎｃｄ ｎ ｔ ｃｉ ｎ Ｔｅ ｈｎ ｌ ｇ ｓ ａ ｃ ｎ ｏ ｐ ｃ ｎ Ｈ ｇ ｗａ ａ ｆｃ Ｉ ｉ ｅ ｔＤｅｅ ｔｏ ｃ ｏ ｏ ｙ
１ 交通事件检测技 术的研 究现状
欧美 等发达 国家 对于高速 公路 交通事件 的管理 特别是
自动 事 件 检测 （ ｔｍ ｔ ｎｉｅｔ ｔｃｏ ， Ｄ 技 术 的 研 Ａｕｏ ａｉ Ｉｃ ｎ ｅｔ ｎ ＡＩ ） ｃ ｄ Ｄｅ ｉ
究给予了足够的重视［ ］ 自 ２ 世 纪 ６ １。 ０ Ｏ年代 以来 ， 陆续 出 现了各种各样 的检测方法和技术 ， 以将其概括地分为人工 可
随 着 交 通 需求 的急 剧 、 速 增 长 ， 界 各 国共 同 面 临 的 快 世 交通 问题 日趋严峻 ， 城市公路在高峰期拥挤 、 阻塞 日益严重 ，
见 ， 为 高 速公 路 交 通 监 控 的 重 要 组 成 部 分 ， 强 对 高 速 公 作 加 路 交通 事 件 检 测 技 术 的 研 究 势在 必行 。
ｏ ｍｎａｏ ｅ ｎｌｙ ｃ ｏｙｎ ｅ ｍ ｕｉｔ ｓ ｃ ｏ ｎ ｉＡ ａｏ Ｃ ｃｉ ｎ
交 通 科 技 与 经 济
２０ ０ ８年第 ５ 总第 ４ 期ｆ ９期１
公 路 交 通 事 件 检 测 技 术 的 研 究 与 展 望
李传 志 ， 如 夫 胡
（ 波工 程 学 院 交通 学院 ， 江 宁 波 ３ ５ １ ） 宁 浙 １０ ６
基于视频感知的公路交通事件检测技术
基于视频感知的公路交通事件检测技术随着交通拥堵和交通事故的增加，公路交通事件的检测和处理成为当今社会中重要的课题之一。
传统的交通事件检测主要依靠于交通警察和监控摄像头的人工监测，但这种方法效率较低且成本较高。
而则通过分析交通摄像头所拍摄的视频图像，实现对交通事件的自动感知和识别，为交通管理部门提供重要的信息和决策支持。
起首，主要依靠于计算机视觉和图像处理的算法。
通过对交通摄像头所拍摄的视频图像进行处理和分析，可以实现交通流量、车辆速度、车辆类型等信息的提取。
例如，通过对车辆的轨迹进行分析，可以猜测出交通事故的可能发生地点；通过对车辆行驶速度的分析，可以识别出超速行驶的车辆；通过识别车辆的类型和颜色，可以检测出非法停车、逆行、违章变道等交通违法行为。
其次，可以实时监测和响应交通事故。
一旦发生交通事故，系统可以马上通过监控摄像头感知到，并自动生成警报信息，以便相关部门能够准时派遣救援队伍和处理人员。
此外，该技术还能够实时跟踪交通拥堵状况，并提供实时的交通流量信息，为交通管理部门调度交通流量、优化交通路线提供参考依据。
再次，可以有效地提高交通管理的效率和准确性。
相比于传统的人工监测方法，该技术具有自动化、高效率的特点，能够在短时间内分析大量的视频数据，并提取出重要的交通事件信息。
同时，系统还可以通过数据开掘和大数据分析等方法对交通事件数据进行整理和分析，发现交通事件的规律和趋势，为交通管理部门提供科学的决策支持。
最后，在实际应用中还存在一些挑战。
起首，交通摄像头的数量和位置需要合理规划，以保证视频感知系统的遮盖范围和准确性。
其次，对于复杂的交通场景和异常状况，算法需要进一步提高精度和鲁棒性。
此外，隐私问题也需要得到充分思量，确保个人信息的安全和隐私保卫。
综上所述，具有重要的应用前景和社会价值。
随着计算机视觉和图像处理算法的不息进步和改进，该技术将为公路交通管理提供更快速、更准确的交通事件检测和处理服务，有效提高公路交通的安全性和效率，为人们的出行提供更好的保障综上所述，具有重要的应用前景和社会价值。
农村公路自动化检测年度总结
农村公路自动化检测年度总结
一、背景
随着科技的进步，自动化检测技术在农村公路管理中得到了广泛应用。
本年度，我们致力于推进农村公路的自动化检测工作，以提高道路检测效率，确保道路安全，提升农村交通条件。
二、工作内容
1. 设备引进与调试
在本年度，我们成功引进了先进的自动化检测设备，包括激光雷达、高清摄像头、传感器等。
这些设备能够快速、准确地检测道路的平整度、宽度、坡度等参数。
在设备引进后，我们进行了细致的调试工作，确保设备性能达到最佳状态。
2. 检测流程优化
针对农村公路的特点，我们优化了自动化检测流程。
通过设置合理的检测方案，实现了对不同类型道路的针对性检测，提高了检测的准确性和效率。
同时，我们简化了操作流程，使得非专业人员也能快速掌握设备操作。
3. 数据处理与分析
自动化检测设备采集的数据量庞大，因此，我们开发了专门的数据处理软件。
该软件能够自动分析检测数据，生成道路质量报告，为后续的道路养护提供依据。
此外，我们还对数据进行了深度挖掘，为道路安全预警提供了有力支持。
4. 人员培训与技术支持
为了更好地推进自动化检测工作，我们组织了多次培训活动，提高检测人员的技能水平。
同时，我们还建立了完善的技术支持体系，确保在设备使用过程中出现问题时，能够迅速得到解决。
三、成果与收获
经过一年的努力，农村公路自动化检测工作取得了显著成效。
具体表现在以下几个方面：
1. 提高了检测效率：自动化检测技术的应用，大大缩短了检测时间，提高了工作效率。
2. 提升了数据质量：通过专业的数据处理软件，确保了数据的准确性和可靠性。
云台场景下高速公路异常事件自动检测系统
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云台场 景下高速公路异 常事件 自动检 测系统
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摘 要 ：高 速 套路 外 场 遍 安装 有ＰＴＺ云 台摄 像 机 ， Ｉ ，于云 台摄 像 机 转 动 后 一 会 回 到 预 置 点 角 度 ， 使 视 频 镜 像 内 背景 变换 无规 律 ，常 规 的 车 辆 给 １１ｊ系统 无法 有 效 工 作 长 ．炙提 出 了一 种 高速 公 路 并 常 件 检 测 技 术 ， ｝■解 决 云 台 场 景 下 检 测 难 题 先 采 用 背景 差 分 法提 取 运 动 场 景 并 采 用深 度 长 杈 间 ’冬识 圳 车辆 目标 ． 然 后 他 用Ｃａｍｓｈｉｆｔ非 法 提 取 车辆 特 征 并 实现 轨 迹 跟 踪 ，之 后 生 成 车 辆 运 动 轨 迹 矢量 场 ， 最 后 通过 比 对 异 常 车 辆 轨 迹 矢量 与正常 车辆 北迹 矢奄叟现 平常 件 ，平基于ＳＶＭ算法提 高事件类型判 定的计：住度 路 则实验结 果表明 ，拳文提 出的技 术能 够有效及 时捡测 出停 车、逆 ｆｒ、行人 、抛洒物等 交通异常 事件，具 有较 高的实时性和 ：每确性
公路事件检测标准
公路事件检测标准
公路事件检测标准主要涉及以下几个方面：
1. 异常事件检测：能够实现高速公路上各类交通异常事件的自动检测，包括车辆停驶、行人穿越、抛洒物、烟雾、火灾、拥堵等情况。
2. 预报准确率：在正常天气条件下，各类事件准确预报率达到90%以上；在非正常天气条件下，各类事件准确预报率达到80%以上。
3. 自动上报：各类高速公路交通突发事件能够自动上报，应急处置及反馈时间控制在1-5分钟以内。
4. 施工管理：在公路施工过程中，重点应关注开工前的各项工序操作细则，明确各施工工序、各项技术指标的允许误差、检测频率和方法。
同时，加强对原材料的控制与检测，所有原材料进场前一律经过取样检验，必须由试验室主任和质检工程师签字后方可进场。
在施工过程中，要求各级领导干部和工程技术人员坚持现场办公，及时解决施工中出现的问题。
5. 质量管理：为确保公路创精品工程目标的实现，应制定创精品工程实施方案，使全体技术干部和施工人员明确各项奋斗目标。
同时，要求工程主要质量指标合格率达到95%以上，表面层平整度用平整度仪检测，标准偏差小于的路段达到90%以上。
此外，还应坚持质量检查制度，项目经理部每月定期进行一次质量检查，每次检查结果发布通报，并与奖惩挂钩。
总的来说，公路事件检测标准涉及多个方面，需要从多个角度进行考量。
农村公路技术状况自动化检测评定服务项目实施方案
农村公路技术状况自动化检测评定服务项目实施方案农村公路技术状况自动化检测评定服务项目实施方案，说实话，这个名字听上去有点儿“高大上”，让人一听就觉得很复杂。
简单来说，就是给我们乡村的公路“做个体检”，看看它是不是“健康”，如果出现问题，及时“开药方”修修补补。
你想啊，现在大家都讲究“绿色出行”，乡亲们下地做事，或者孩子们上学，很多都离不开公路。
这些路状况怎么样，能不能安全走行，直接影响了大家的出行感受。
而这个“自动化检测评定”项目，目的就是通过先进的技术，来帮我们解决这个问题，让公路更安全、更耐用。
首先得说，这个技术不是拿个仪器在路上随便测一下就完事儿的。
它可是利用一系列高科技设备，像雷达、传感器、摄像头这些，一路走，一路“监控”，通过这些设备自动检测出路面上任何不正常的地方。
咱们农村的路面有些地方不平整、坑坑洼洼，车一走就“咯吱咯吱”响，或者那地方容易积水，一下雨，水就不容易排掉，长期下去，就容易出问题了。
这些小问题，其实不是什么大事儿，但积少成多，就可能变成大麻烦。
你想想，如果不及时修理，车辆坏了，路堵了，村民的日常出行受到影响，那不就麻烦了？所以，自动化检测技术就显得特别重要。
比方说，传统上，可能需要人专门跑到每一条路上去检查，靠人工眼睛去发现问题，那效率可想而知。
人力有限，一条路上可能会漏掉很多细节。
可是这套自动化系统就不同了，它能不间断地检测道路的各种数据，啥坑洼、裂缝、甚至温度变化，都能一一记录。
说白了，它就是一台不知疲倦的“机器眼睛”，能把每个小问题都看的清清楚楚。
说到这里，有些人可能会想，这样的高科技设备是不是很贵，操作起来会不会复杂？大家完全不必担心。
设备的操作其实是很简单的，操作人员只需要稍微培训一下，就能掌握。
设备本身的维护也不复杂，偶尔做个检查，确保它正常运行就行。
设备的投入，相比人工检查的高成本和低效率，简直是“物超所值”。
毕竟，你想想，如果让一群人走一遍所有的农村公路，跑个几百公里，光人力就得花费不少钱。
高速公路事件行人检测标准
高速公路事件行人检测标准
高速公路行人检测技术可以确保高速公路_上的车辆能够安全运行，避免车辆受到行人的干扰，减少事故的发生率。
然而在检测过程中容易受人体姿态、光照强度、天气变化、遮挡等问题影响，从而导致检测的精度不高。
因此,在复杂的自然交通场景下，如何实现准确、实时检测识别行人是非常重要的问题。
高速公路行人检测技术主要基于计算机视觉技术，基于计算机视觉的行人检测技术主要有以下三个流程:图像预处理、行人检测和决策报警。
传感器获取信息后，首先会对图像信息进行预处理，避免在进行行人检测时受到图像亮度、噪声等因素的影响。
图像预处理结束后，系统再对选取的兴趣域(ROI) 里的行人进行检测，当检测到兴趣域内有行人并获取行人轨迹后，会提醒驾驶员注意周边的行人。
它能做到以下几点
1.能够实现高速公路.上各类交通异常事件的自动检测，包括:车辆停驶、行人穿越、拋洒物、烟雾、火灾、拥堵等情况;
2.正常天气条件下，各类事件准确预报率达到90%以上;非正常天气条件下，各类事件准确预报率达到80%以上;
3.各类高速公路交通突发事件自动.上报，应急处置及反馈时间控制在1-5分钟以内。
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2001年6月系统工程理论与实践第6期 文章编号:100026788(2001)0620118207公路自动事件检测技术张秀媛,达庆东,张国伍(北方交通大学交通运输学院,北京100044)摘要: 介绍了智能交通系统(IT S)研究中一个重要的领域自动事件检测(A I D)Λ通过对A I D各种检测器特点的描述和算法的分析比较,得知在现有科技知识水平下,只有通过综合集成的方法才能解决交通系统中存在的问题Λ最后对交通事件检测研究提出展望,提出使用软方案和硬方案可以有效地提高A I D效率Λ关键词: 智能交通;事件检测;检测算法;算法集成中图分类号: U12 文献标识码: A αT echno logy of H ighw ay A u tom atic Inciden t D etecti on ZHAN G X iu2yuan,DA Q ing2dong,ZHAN G Guo2w u(In stitu te of T ran spo rtati on,N o rth J iao tong U n iversity,Beijing100044,Ch ina) Abstract T h is paper in troduces au tom atic inciden t detecti on(A I D),a sign ifican t partof IT S.W ith the descri p ti on and comparison of all k inds of detecto rs and algo rithm,w ecan conclude that m etasyn thesis is the on ly m ethodo logy to so lve the tran spo rtati onp rob lem under p resen t level of techno logy and know ledge.A t last th is paper look sfo rw ard to A I D research and concludes that capacity of A I D can be i m p roved by u singsoft2m ethod and hard2m ethod.Keywords in telligen t tran spo rtati on;inciden t detecti on;detecti on algo rithm;algo rithm in tegrati on1 引言交通事件是指公路上偶发性事件如交通事故、故障停车、货物散落和常发性拥堵如早晚高峰等引起的交通堵塞,在本文中主要指交通事故Λ由交通事故引起的非常发性拥堵造成的经济损失是非常大的Λ所以有必要把IT S技术集成到交通监控系统中,以提高交通管理部门检测和清理交通事故和疏导交通拥堵的能力,从而减少经济损失Λ美国、欧洲和其他IT S发达国家,都在实施交通事件管理项目,他们开发不同的算法,采取的不同技术来实现事件检测、清理和信息管理Λ一般来说,事件检测管理必须纳入交通管理指挥中心的管理范畴,这是一个综合交通运营管理中心,接收和处理来自各种渠道的交通信息和数据Λ自动事件检测(A I D)由两个过程组成,即数据收集和数据分析Λ数据收集主要是通过硬件设施(检测器)收集车辆在道路上运行状态参数;数据分析主要是通过软件和具体的算法对数据进行过滤处理,获得能够真实反映交通状态的规律Λ2 数据收集技术过去A I D采用环型线圈作为前端数据采集工具,出现了各种各样的问题,如安装位置和数据不精确等,现在由于计算机硬件和通讯技术的发展,出现了各种各样的车辆检测设备Λ有些虽然还不够成熟或者α比较昂贵,但是将来的公路管理系统将能够集成各种检测器的技术,产生更加稳健的监控和A I D 系统Λ以下是各种检测器的介绍Λ2.1 感应式环型线圈检测器(I LD )I LD 作为一个成熟的技术,具有低廉的价格,已经成为交通运营和监控系统必不可少的工具Λ线圈检测的数据通过通讯线路传到交通管理中心,使用配置A I D 算法的计算机进行分析Λ虽然线圈可以在每秒钟读数据许多次,但是由于距离和传输的问题,只能每隔20或30秒传输一次数据Λ线圈可以测量交通流量、占有率和车辆速度Λ测量的精度取决于I LD 合适地安装选位、精确地操作和维护,这在实际操作过程中是比较难以掌握的,须有经验的交通工程师来完成Λ2.2 视频检测处理系统(V IP )V IP 是通过闭路电视系统或数字照相机、摄像机来进行现场数据采集,采用视频识别技术和数字化技术分析交通数据ΛV IP 能够采集的数据很广,一个摄像机能够采集几个车道的数据,使得检测交通动态行为(如振动波)和各种空间交通参数(如密度、速度、排队长度)成为可能,而这是环型线圈所不能轻易做到的Λ除此以外,视频检测能提供辅助信息,如路肩交通、停车交通、车道变化、速度差异和其它方向的交通拥堵Λ因此,随着高性能计算机和图像处理硬件价格的下降,V IP 的应用前景非常看好Λ2.3 其他辅助检测器磁性检测器(M agnetm eter ),它是一个被动检测设备,本身不产生磁场,放在道路上截取磁性的扰动Λ当一辆汽车驶过时,使得地球磁场产生变化,磁性检测器检测和捕捉异常的磁性变化,它通常用来检测车辆存在的信息Λ在桥梁上面无法埋设I LD ,同时钢铁对I LD 的性能产生干扰,这时可采取磁性检测器取代I LD 或者两者互相配合使用Λ微波雷达车辆检测器,它以光速、带宽为2.5到24.0GH z 的频率发射电磁能,它能够测量车辆计数、速度,在某种结构下还可以检测车辆存在,一种试验类型可以通过测量车辆的高度进行车种分类工作Λ微波雷达对天气不敏感,可以适应于白天和晚上的运行,尤其是在长距离的开放的公路上就更能发挥它的作用Λ高级的微波雷达检测器组件可以测量目标之间的距离,每个组件可以检测多个区域Λ超声波检测器,它有两种类型Λ第一种是脉冲式多普勒超声检测器,原理类似于多普勒雷达,区别在于它发出频率20到200KH z 超过人类听力范围的声波Λ这些波是压力波,在空气中以740mph 的速度传播Λ它可以测量速度、占有率、车辆存在和排队长度Λ由于超声波从移动车辆反射回来时的复杂性,传感器的有效范围(大约40英尺)小于微波检测器Λ超声波通过大气传播,受限于周围环境的影响,如气温、空气波动和湿度等,这些因素都会影响检测器精度Λ第二种是脉冲式超声波检测器,安装在路面高处如灯杆上,可以检测通过车辆的种类Λ它通过测量从高杆上发射器发出的声波到达路面后返回的时间与到达通过车辆的车顶后返回的时间差来确定车辆类型Λ尽管它在区别小汽车和面包车时有困难,但是能够辨别大多数车辆种类Λ被动声学检测器,它的结构成垂直排列的麦克风阵列,检测接近车辆发出的噪声Λ在声音到达上端麦克风和下端麦克风之间存在一个时间延误,这个延误随着发出声音的车辆的不断接近而变化Λ当车辆在远处时,发出的声音几乎同时到达上端和下端麦克风,当车辆到达麦克风下端时,上端接收的声音通过内部传感器送来,要有一个延迟Λ应用麦克风阵列之间的相关关系可以跟踪车辆,当声音数据被过滤成50到2000H z 带宽时,检测结果达到最佳Λ红外线检测器,它有两种类型Λ第一是激光红外雷达检测器,原理和微波雷达检测器一样,但是发射频率更高(较短的波长),它可以检测车辆存在、车速、流量、占有率和车种信息,适用于白天和黑夜情况Λ它易受到天气条件的影响,发生散射Λ第二是被动红外检测器,它本身不发射能量,而是检测目标发射的能量Λ通过检测道路和车辆发射能量之差,可以确定车辆存在Λ它可以测量流量、占有率和车辆存在信息Λ天气对测量有负面影响Λ蜂窝电话技术,一些交通部门允许驾驶员通过蜂窝电话报告交通事件Λ经过评价发现这种方法比较有效率,一大部分主要交通事件是通过蜂窝电话首先发现的Λ在芝加哥该项研究统计中有,每年受到10万个911第6期公路自动事件检测技术021系统工程理论与实践2001年6月以上的这样的电话,大约三分之二的电话是提供新情况,大约四分之一是重复信息Λ蜂窝电话技术已经受到媒体的关注和大众的接受,此外还有意想不到的效益,如报告交通信号故障、道路碎片垃圾和其它事件引起的交通异常Λ蜂窝电话技术在预测高峰时交通网络的交通事件发生最为有效Λ蜂窝电话不断地普及,利用蜂窝电话技术检测交通事件将来会成为公路监控系统的重要组成部分Λ表1是车辆检测器性能指标比较Λ从以上介绍中我们发现,目前技术水平还没有发展到具有人的智能水平,各种检测设备有其局限性和缺点,不能替代人的作用,所以目前蜂窝电话最能发挥人的主观能动性,成为最快捷、便利、精确的交通事件检测手段Λ目前我国大城市基本上采用事故报警电话方式,如北京“122”事故报警台,作为交通指挥中心的一部分,今年上半年共接各类报警90766起,其中交通事故报警73053起,占总数的80.48%,交通堵塞报警10844起,占总数的11.95%,极大地提高了交通警察的快速反应能力,对及时处置事故现场、抢救伤者、布控查堵交通肇事逃逸犯及有效缓解交通拥堵发挥了不可缺少的重要作用Λ表1 检测器性能比较检测性能检测器类型车辆存在车辆计数速度估计车辆识别磁性检测器是极好N A N A微波雷达检测器(多普勒)否一般极好较差多普勒超声检测器否好一般N A脉冲超声检测器是很好N A好被动声学检测器否较差一般好主动红外检测器否很好极好N A被动红外检测器否很好较差N A3 数据分析技术由于检测硬件的不同,相应的获取数据的方法也不相同,这样开发的检测算法就无法进行平等的比较Λ最常使用感应式环型线圈作为前端检测工具来获取车辆数据Λ对数据再提炼将会提高算法的性能,获得可靠的A I D系统,并能和其它公路管理子系统如可变信息标志和匝道汇合标志进行集成Λ目前已经开发出许多检测算法,以广泛使用的加利福尼亚算法作为基准,其它算法和它比较决定其的优劣Λ3.1 算法的指标检测率(DR):定义为检测到的交通事件数与存在实时数据库中的实际交通事件数之比,以百分数表示Λ误报率(FA R):定义为不正确地检测次数与算法使用的总次数之比,以百分数表示,但也可以表示为每时间段的误报次数Λ平均检测时间(M TD):定义为根据算法要求检测一个事件所需要的平均时间Λ规定M TD是在给定的FA R和DR条件下获得的Λ这些指标不是独立的,他们之间存在矛盾关系Λ算法在追求检测大范围的事件发生时,必须具有很高的敏感性,同时也会产生大量的误报次数;类似地,较低敏感度的算法产生较低的误报率,但是事件检测率也不高Λ当检测时间变长时,允许算法分析更多的数据,提高了检测率,降低了误报率,但是对交通产生更大的影响Λ所以检测算法的性能体现在对DR、FA R和M TD指标的综合评价,没有必要强调一方最优Λ在具体应用中,事件检测的逻辑机理决定了DR、FA R和M TD之间的平衡关系[1]Λ3.2 算法分类目前交通事件检测算法分为六大类,他们是:比较法、统计法、时间序列法、交通模型和理论模型法、低流量事件检测和高级事件检测技术Λ3.2.1 比较法(模式识别法)比较算法依靠识别正常条件下交通的不正常模式变化机理,即发生一个交通事件,将引起上游环型线圈占有率水平的提高,同时下游占有率水平的降低Λ该算法比较交通参数的量测值和预设值(阈值),当量测值超过阈值时,触发报警系统Λ加利福尼亚算法:开发于1965-1970年之间,始用于洛杉矶公路管理控制中心Λ该算法比较邻近检测站之间的交通条件,主要是比较环型线圈检测器获得的占有率数据Λ步骤如下:①计算上下游检测器之间占有率的绝对差Λ②计算上下游之间占有率量测之差与上游占有率之比Λ③计算上下游之间占有率量测之差与下游占有率之比Λ作为1973年美国联邦公路局资助的研究项目的一部分,开发了10个版本的改进算法,并进行了测试Λ其中Califo rn ia #7和Califo rn ia #8两个版本效果最好Λ在Califo rn ia #7中,第③步值用当前下游占有率的量测值取代,以便压缩波能够被轻易地识别,而压缩波是经常产生误报的原因Λ算法要求持续检查事件条件,以满足至少两次迭代过程ΛCalifo rn ia #8使用镇压特点,即在压缩波被识别之后,延迟5分钟发出事件报警ΛCalifo rn ia #7、Califo rn ia #8和M c M aster 算法是最流行的算法,通常作为评价其它算法的标准Λ波动分析算法(W A ):由加利福尼亚大学伯克利分校开发Λ该算法分析了严重扰动情况下的上下游累计占有率的差异Λ在正常交通条件下,累计占有率之差在零值附近波动,如果存在连续偏差,说明有事件发生Λ多目标事件检测算法(A P I D ):开发A P I D 主要是用于多伦多COM PA SS 高级交通管理系统Λ它吸收和推广了Califo rn ia 算法的精华,集成为一个独立系统Λ其中包括大流量算法、小流量算法、中等流量算法、事件终止算法、压缩波检测和连续检测算法Λ在线测试表明A P I D 系统在大交通流条件下性能优越,在小交通流条件下性能较差Λ模式识别算法(PA TR EG ):由英国道路交通研究实验室(TRRL )研发的,和高占有率算法H I OCC 算法联合使用检测事件发生Λ该算法通过跟踪和量测相邻检测器之间的特殊模式交通的旅行时间来估计车辆速度,并和预设阈值比较,当低于阈值时,触发事件报警系统Λ通过有限的离线评价显示该算法在交通量超过1500vph 时存在问题,此时交通模式太随机以致无法识别Λ莫尼卡算法(M on ica ):开发于1991年,属于欧盟DR I V E 项目中的子项目ΛM on ica 算法在H ERM ES 项目的头两年期间被测试Λ它是建立在连续车辆之间车头视距的测量值和方差,以及连续车辆之间的速度差的基础之上,当这些参数经历大规模扰动超过预设阈值时,事件报警系统启动ΛM on ica 算法与车道数和其它路段的交通行为无关,但是要求检测器间距较短,通常500-600米Λ3.2.2 统计算法统计算法是运用统计原理决定检测数据是否和观测数据存在显著差异Λ标准差(SND )算法:由德克萨斯州交通协会(T T I )早在1970-1975年期间开发的,用于休斯顿海湾公路(I -45)的交通监视和控制中心Λ该算法基于这样的判断,即如果交通变量测量值发生突然变化,那么公路上存在交通事件Λ算法用超过一分钟时间的占有率平均值、标准差和历史数据的平均值、标准差进行连续比较Λ通常情况下,计算三分钟或者五分钟的均值和标准差,连续迭代一次或两次,当存在显著差异时,触发事件报警系统Λ贝叶斯(Bayesian )算法:采用当路段通行能力下降时事件发生的频率的历史数据,使用贝叶斯统计技术计算由下游车道堵塞引起的交通事件的概率Λ虽然该算法和Califo rn ia 算法一样,使用相邻两个检测器之间的相对占有率之差作为基础,但是不同之处在于它是计算由事件引起的相对占有率之差的条件概率Λ完成该算法需要三个历史数据库,即事件发生条件下的流量和占有率、无事件发生条件下的流量和占有率及发生事件的类型、位置和影响Λ3.2.3 时间序列和平滑(滤波)算法分析和平滑长时间的原始数据以消除短期的交通扰动,例如随机波动、交通脉冲和压缩波Λ经过处理的数据和预设阈值进行比较,如果有显著差异证明有事件发生Λ时间序列A R I M A 算法:通过对美国各个交通监控中心的数据库分析,研究人员发现公路上的交通流可以用求和自回归滑动平均时间序列模型(A R I M A )描述Λ该模型能够通过平均前三个时间段的观测值和121第6期公路自动事件检测技术221系统工程理论与实践2001年6月预测值之间的误差,来预测当前时间段(t)和前一时间段(t-1)交通变量的差值Λ该模型通常用作短期交通预测和置信区间预测Λ预测数据与观测数据存在大的偏差时,启动事件报警系统Λ高占有率算法(H I OCC):由英国人开发,检查平稳和缓慢行驶的车辆的存在性,通过环型线圈检测这些车辆的占有率数据Λ使用一台计算机每秒扫描检测器占有率数据十次,检查连续几个瞬时值是否超过阈值,如果超过阈值,启动事件报警系统Λ单、双指数平滑算法:通过过去和现在的占有率观测值的权值,预测将来的交通条件Λ大多数此类算法在数学上表示为单指数和双指数函数,用一个平滑常数表示过去观测的权重Λ在有些模型中,可以通过跟踪信号,即所有以前预测值和观测值之差的总和来识别事件发生Λ在无事件发生条件下,跟踪信号值稳定在0附近Λ在事件发生时,预测参数值和实际参数值显著不同,跟踪信号显著地偏离零值Λ低频传递滤波算法(L PF):L PF产生平滑的移动平均值,去除噪声和高频数据成份,允许低频数据通过ΛL PF算法处理邻近检测器的占有率时使用了两个平均值:第一是三分钟移动平均值(或者中值),用来详细区分瓶颈拥堵和事件发生;第二是在第一个三分钟前的相邻占有率差的五分钟平均值(或者中值),直接比较连续时间段的占有率差值可以区别常发性拥堵和交通事件Λ荷兰算法(D u tch):和M on ica算法相似,单独分析某公路路段的数据,和上下游情况互不影响Λ它通过指数平滑滤波方法检测车道滤波后的平均速度Λ如果测量的参数超过预设的阈值,启动事件报警系统Λ3.2.4 交通模型和理论算法这些算法使用复杂的交通流理论描述和预测有事件发生和无事件发生的交通行为,实测的交通参数与预测的交通参数进行比较[2]Λ动态模型算法:把交通流速度-密度关系和流量-密度关系引入检测分析中,假定公路交通的突然变化服从可以预测的模式Λ两个统计假设检查程序运行检查交通观测数据中的流量-密度关系,他们是多重模型法(MM)和一般似然率法(GL R)Λ该算法使用MM方法计算条件概率,作为检测事件的控制方法,使用GL R方法度量观测的流量-密度模式显示事件发生的可能性Λ该算法建立在交通流动态模型之上,既使用流体模型(宏观模型),又使用跟车模型(微观模型)来描述流量、速度和密度的关系Λ因为检测器只提供固定位置的占有率数据,必须首先从基于时间的检测数据转换为基于空间的平均值Λ突变理论——M c M aster算法:突变理论顾名思义,即当其它变量表现为平滑的连续变化时,关键变量表现为突然的跳跃变化Λ该算法建立在这样的前提下,即当交通从拥挤状态向非拥挤状态变化时,流量和密度变化平稳,而速度表现为突然的变化Λ使用从拥挤向非拥挤状态变化的流量-密度关系的历史资料,开发一个流量-密度模板,该模板在坐标轴上由四个区域组成,每个区域代表一个特别的交通状态Λ该算法的原理是在模板和观测数据之间作两次比较检查,第一次比较确定检测器附近是否拥挤,如果拥挤,通过检查下游检测器的交通状态确定拥挤的来源Λ3.2.5 低流量事件检测算法大多数算法在低流量交通状态下存在问题,这是因为他们检测交通宏观变量如流量、排队和拥挤,在车辆少时,这些宏观变量在事件发生时变化不显著Λ德克萨斯交通协会开发一套低流量检测算法,它使用某公路段车辆的输入输出分析来确定事件是否发生Λ根据进入车辆的速度和进入时间(假设车辆以不变速度通过测试区)预测它的离开时间Λ在车辆进入路段和预测的离开路段时刻对车辆进行计数,如果离开车辆数小于进入车辆数,说明该路段发生了交通事件;如果离开车辆数等于进入车辆数,说明没有事件发生;如果离开车辆数大于进入车辆数,情况不明Λ3.2.6 高级事件检测技术模糊几何算法:把不精确推理和不确定性引入事件检测逻辑中Λ该算法通过开发模糊边界对不精确数据或资料不全的数据进行近似推理Λ确定性算法如Califo rn ia和M c M aster基本上属于二进制决策过程,非0即1Λ模糊方法能够表示0-1之间的任何数值,从而得到事件发生的任何可能的概率Λ一些模糊算法使用占有率趋势因子和相邻检测器之间速度密度比较方法Λ神经网络算法:是用来模拟人脑的思维过程,进行并行处理获得最终结果Λ一个神经元网络由许多简单的并行连接的处理单元(PE)构成Λ单个PE可以接受来自许多其它PE 输出的由相关连接决定权值的输入,并快速把处理结果输出给其它PE ΛA I D 神经网络算法采用多层、前馈(M L F )结构,包括输入层、中间层和输出层三层结构Λ每层的PE 个数的变化范围从16个到60个不等ΛM L F 的输入包括上下游速度、时间平均流量和密度Λ网络需要必要的训练,建立合适权值的PE 连接,具有从过去的实验和错误中学习的能力Λ概率神经元网络(PNN )的分析能力比M L F 要强,它引入事件发生的先验概率、道路条件和误判损失(如错误划分严重事故的损失)等参数Λ4 研究展望目前还没有一种算法能够检测出所有的交通事件和常发性拥堵与偶发性拥堵之间的区别,在表2中可以看到各种检测算法的效果,这只是在特定的条件下进行试验的结果,换一种公路条件或一组历史数据可以得出另外一种结果Λ另外从以上介绍中我们发现大多数算法在交通流高度稠密或中等稠密条件下可以取得良好的效果,而只有少数算法在低密度交通流条件下可以取得较好效果,所以在特定的公路条件下,根据实时交通流的变化,进行算法组合提高A I D 算法效率成为将来研究的重点Λ下面提出了两种提高A I D 算法性能的方案,一种称为软方案,另一种称为硬方案Λ4.1 算法、计算机、人的综合集成(软方案)由于各种算法描述道路特性和状态的差异,所以为了提高A I D 的性能,必须根据具体的道路特点、交通流变化情况、检测数据的可靠性和该条道路常发事故的特点对各种算法进行综合集成,结合计算机数据库系统,形成交通事件检测专家系统,专家系统的评判值再经过操作人员的经验或者视频图象、电话的确认,最后断定是否发生事故或其它交通事件,我们称这套解决方案为软方案Λ如美国明尼苏达州圣保尔市D I V ER T 系统[3]的一级检测过程使用检测器的连续检测数据进行平滑处理,通过算法识别潜在的交通事件,二级检测过程交通监控中心的操作人员使用设在公路上的视频系统对交通事故和拥挤进行可视化监控,如果发生交通事件,通过交通信号控制和可变信息标志立即进行路径诱导和交通分流Λ4.2 研发车辆碰撞振动检测器(硬方案)采用算法检测交通事件发生与否,是充分利用道路和车辆的宏观变量的变化,如道路流量、平均速度、车辆占有率、车流密度等状态变化来推测道路宏观现象如交通拥堵、排队等和微观现象如交通事故、车辆故障等的发生,而算法本身缺乏对交通事件或事故的机理的认识,所以对交通拥堵等宏观现象的识别可以有很高的精确度,而对微观现象如交通事故、车辆故障等的检测效果不佳Λ为了充分识别交通事故的发生,必须研究识别交通微观现象发生的方法,本文认为由于目前检测传感技术和通讯计算机技术的突飞猛进,在深入研究车辆追尾、刮碰、侧翻等事故的力学原理之后,可以研制一种车载传感设备,检测车辆的碰撞和振动强度是否超过阈值,以确定车辆是否发生事故,如果发生事故,可以通过卫星定位和无线传输等高科技手段直接通知交通指挥中心Λ这是一种微观检测方法,我们称之为硬方案,它是一种可靠的代替交通事件检测算法的解决方案,但是它仅局限于车辆微观状态的检测Λ可以预计由于从道路状态的检测直接转移到车辆状态的检测,极大地提高了车辆事故预报的准确性和稳健性,这种解决方案必将成为未来A I D 研究的重点部分Λ美国明尼苏达州交通部、州巡逻部门等联合开发的M ayday P lu s 系统[4]就是这样一种系统,它有三个组成部分:调度平台(安装在州巡逻部门)、通讯网关和车载模块Λ下面简要介绍三个部分的规格和功能Λ调度平台(D I )是用来显示和管理从车载设备接受的信息,信息内容从车载模块(I VM )发射,通过通讯网关(CG )传到调度平台Λ这些信息包括:车辆位置、车辆定位期望误差、车辆最终停靠位置、碰撞主要受力方向、车辆身份、车载模块的蜂窝或卫星电话号码、发生事故的日期和时间、碰撞角速度、翻车指示、发生事故前的行驶路径和数据信息的路由以及车主信息Λ通讯网关是系统的心脏,它同时接受车载模块和调度平台的数据,进行识别、分类,根据内容选择通道传输Λ车载[5]模块包括一部蜂窝或卫星电话、无线电话天线、收发器、备用电池、GPS 天线和自动碰撞通知设备Λ自动碰撞通知设备是由V eridian Engineering 公司开发的,由三维碰撞传感器、接收器和有相关电子设备的计算机处理器Λ目前该系统仍处在测试阶段,各方意见321第6期公路自动事件检测技术。