交通事件自动检测

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城市快速路交通事件自动检测分析与算法设计

先对实时交通流数据行预处理，后通过事件检而
测算法判断事件是否发生。一旦计算结果为事件
道路大约６％的拥挤是由诸如事故、车辆抛锚等０随机事件引起的【。交通事件是影响道路交通运１］
行效率和安全性的首要因素，而当今交术》２１机００年第４期
交通波动的影响而产生的噪声进行滤波处理，去
掉原始数据中的噪声和高频成分，减少误报率；
（）消除噪声的同时对原始数据进行初步２在
算法的报警率在一定范围里，可根据实际情况进
频繁发生及其产生后果的日益严重性已经成为世
界各大城市共同面临的严峻挑战，由其导致的延
误增加、安全性降低、成本耗费巨大等诸多问题日渐成为困扰人们日常生活的难题。而快速发现
果是一个误警的话，会浪费救援资源，则影响同时发生的其它事件的处理和降低有关人员对ＡＩＤ系
２算法的设计
２１一级报警．
由于在一级报警模块中要实现的功能有两
个：
时变性、非线性等特征，单从某个时间或空间或是完全从理论上推导某种规律来描述交通流，不
（）由于检测器故障、通信系统故障或随机１对
中图分类号：Ｕ４１１Ｔ２７文献标识码：Ａ文章编号：１７ —４０（０００一Ｏ８４９．Ｐ７３６２８ｌ２１）４３ —０

交通事件检测分类方法

交通事件检测分类方法交通事件检测是指通过使用计算机视觉和机器学习技术来自动识别和分类道路上的交通事件。

通过对交通事件进行快速准确的检测和分类，可以提高道路的安全性和运行效率。

交通事件可以分为多种类型，如车祸、交通堵塞、危险驾驶等。

针对不同类型的交通事件，可以采用不同的方法来进行检测和分类。

一种常见的交通事件检测分类方法是基于图像和视频的分析。

该方法使用摄像头对道路进行实时监控，将获取的图像或视频帧作为输入数据。

首先，对图像或视频进行预处理，包括边缘检测、目标检测等。

然后，通过训练好的机器学习模型，对预处理后的数据进行分类。

通常可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）来进行分类。

CNN可以学习到图像的特征表示，从而实现交通事件的准确分类。

另一种常见的交通事件检测分类方法是基于传感器数据的分析。

传感器数据可以包括车辆的GPS信息、加速度计数据等。

通过分析车辆的位置和行驶状态等数据，可以检测出交通事件。

例如，当车辆速度突然减慢或停止时，可以判断为交通堵塞事件。

当车辆发生急刹车或急加速时，可以判断为危险驾驶事件。

这种方法可以实时地监控交通事件，并及时采取相应的措施。

除了基于图像和传感器数据的分析，还可以通过分析社交媒体数据来进行交通事件的检测和分类。

人们在社交媒体上发布了大量有关交通事件的信息，如交通事故的照片、交通堵塞的描述等。

通过对这些数据进行挖掘和分析，可以了解到交通事件的发生和发展情况。

例如，当社交媒体上出现大量有关交通事故的信息时，可以判断为交通事故事件。

通过结合社交媒体数据和其他数据源的信息，可以提高交通事件的检测和分类准确率。

综上所述，交通事件检测分类方法可以通过图像和视频的分析、传感器数据的分析以及社交媒体数据的分析来实现。

不同的方法可以结合使用，以提高交通事件的检测准确率和实时性。

随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，交通事件的检测和分类方法也将不断更新和改进，为道路安全和交通运行提供更加可靠的支持。

基于视频图像的交通事件自动检测算法综述

第２８卷第４期
２１年４月０１
计算机应用研究
ＡｐｉａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｌｔｏｓａｃｆＣｍｐｔｒｃ
Ｖ０．．１２８Ｎｏ４
Ａｐ．２１ｔ０１
基于视频图像的交通事件自动检测算法综述
Ｓｒｅｆｖｄｏｂｓｄｉｇｒｆｃａｔｍａｉｎｉｅｔｄｔｃｉｎａｇｒｔｍｕｖｙｏｉｅ — ａｅｍａｅｔａｕｏｔｉｃｄｎｅｅｔｏｌｏｉｈｉｃ
ＸＵｎ．ＷＵｅｇｄｎ．ＣＨＥＮＤｏｇｙｅＹａｇＣｈｎ — ｏｇｎ —ｕ
行描述。目标检测和跟踪得到的是底层信息，实现交通事件的自动检测需对跟踪结果进行更深层次的理解和而
识别。然后重点介绍了运动理解和行为识别中的ＨＭＭ（隐马尔可夫模型）法和ＳＦ方ＯＭ（自组织特征映射神经
网络）法。最后从运动分割和特征提取方面分析了技术难点及解决方案，可能的研究方向进行一定的预测。方对
ｂｅｖｏｅｏｎｔｏｈａｉｒｒｃｇｉｉｎ．Ｆｎｌｙ，ａａｙｅｅｈｎｃｌｄｆｉｕｅｎｈｉｓｉｅｓｌｉｎｆｏｍｏｉｎｓｇｎａｉｎａｄｆａｕｅｉａｌｎｌｚｄｔｃｉａｉｆｃｈｉｓａｄｔｅｒｐｏｓｂｌｏｕｔｒｍｔｏｅｍｅｔｔｏｎｅｔｒｏ
ｅｔｃｉｎａｐｃ，ａｅｌａｏｅａｔｇｔｅｐｓｉｌｅｅｒｈｄｒｃｉｎｘｒｔｓｅｔｓｗｌｓｆｒｃｓｉｈｏ；ｂｅｒｓａｃｉｔ．ａｏｎｅｏ

高速公路交通事件自动检测、路段拥堵GIS显示研究

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可以在触摸屏上方便设定：另外模拟了１处气象
ｘ￣、能见度、雨量等数据．据的格式和域值与ＳＨ－ｒＩＩ－数Ｂ￣ｓ－］
的产品完全一致：还可以模拟产生紧急电话和收费站的天棚灯开关状态信号通过Ｐｃ上的Ｒ２２Ｌｓ３口时时发送
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误报率为０１４，平均检测时间３５ｉ．％３．ｍｎ２
阈值选择的事件检测处理流程（面向一个检测周期一组检测器）

基于视频技术的直接交通事件检测

基于视频技术的直接交通事件检测高速公路和城市快速路是承担我国公路运输和城市道路运输的主要道路，具有车速快、流量大等许多特点，一旦发生突发交通事件，极易引发交通事故，严重影响道路的通行能力和运营效率。

在日常的交通运行和交通管理中，如果仅仅依靠人工报告，电视监视等非自动检测方法发现交通事件，不但浪费大量的资源，而且不全面及时，给交通安全带来了隐患。

因此，交通事件自动检测技术越发成为智能交通的研究热点，旨在第一时间快速发现交通事件的地点，利于及时处理交通事件。

交通事件指偶发性交通事故、车辆抛锚、恶劣天气、货物散落、道路养护、体育赛事、规模集会等交通情况。

高速公路和城市快速路上发生的停车、逆行、慢行、拥堵、行人穿越、交通事故是需要重点管控的交通事件。

当发现这些交通事件时，交通事件自动检测系统能够立刻报警，自动记录违章违法依据，同时快速处置交通事件，消除安全隐患、减少交通事件的损失。

例如，图1(a)为行人穿越高速公路交通事件，图1(b)为高速公路车辆拥堵交通事件。

交通事件的视频检测技术研究概述交通事件自动检测方法图2为交通事件检测研究方法结构示意图，分为自动和非自动检测方法，其中非自动技术主要包括人工报告，电视监视等，自动技术主要有直接和间接检测法。

直接检测法是一种基于视频的处理方法，通过交通事件视频检测算法，直接检测交通事件。

间接检测法是一种基于交通流参数的处理方法，通过模式识别、数学统计、交通模型、人工智能等方法，融合交通流数据检测交通事件。

直接法和间接法的特点可总结如下：1、由于交通系统具有很强的非线性、模糊性、不确定性，研究表明间接法有许多不足之处，不但安装麻烦，而且费用较高，在交通流密度高时，间接法具有较好的检测效果，在交通密度低时检测效果不好。

2、由于直接法是根据视频图像内容，直接判断是否有交通事件发生，研究表明直接法的判别速度上远远胜于间接法，即使交通流量很低，也能对交通事件进行良好的判断。

高速公路交通事件自动检测算法

ｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２１１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｅｆｅｃｔｉｖｅｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄｕｅｔｏｔｈｅｓｅｖｅｒｅｓｈｏｔａｒｇｅｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｅｎｓｏｒｓｆｏｒｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｉｎＣｈｉｎａ，ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎａｌｙｚｉｎｇｔｏｌｌｄａｔａｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａｎａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍｕｓｉｎｇｔｏｌｌｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｄａｔａｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｂａｓｅｄｏｎｓｔａｎｄａｒｄｎｏｒｍａｌｄｅｖｉａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ｆｉｒｓｔ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆａｌｓｅｌａａｒｍｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｒａｆｆｉｃｌｕｆｃｔｕａｔｉｏｎｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｔｒｆｆａｉｃｄａｔａｓｙｎｔｈｅｔｉｃｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｏｌｌｉｎｇｔｉｍｅｓｅｉｅｒｓ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｉｒｆｓｔｓｔｅｐ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆａｌｓｅａｌａｍｓｒｃａｕｓｅｄｂｙｒｅ — ｃｕｒｒｉｎｇｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｍｏｄｉｉｃｆａｔｉｏｎｂｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｃｏｎｓｉｄｅｉｎｒｇｔｈｅｈｏｉｚｒｏｎｔｌａｔｉｍｅｓｅｉｅｒｓａｎｄｔｈｅｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｔｒａｆｉｃｆｐａｒａｍｅｔｅｒｄａｔａ．Ｆｕｒｔｈｅｍｏｒｒｅ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆａｌｓｅａｌａｍｓｒｃａｕｓｅｄｂｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｌｏｇｉｃｏｆｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｔｓｅｌｆ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｖａｌ－Ｈｅｏｆｔｒｆｆａｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔｒｆｆａｉｃｌｏｆｗｍｉｎｕｓｔｈｅｍｅａｎｉｎｔｈｅｄａｔａａｎａｌｙｚｉｎｇｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｗａｓｔｅｓｔｅｄｗｉｔｈｉｅｆｌｄｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅＨｕ－Ｈａｎｇ－ＹｏｎｇＥｘｐｒｅｓｓｗａｙｉｎＣｈｉｎａ．Ｔｈｅｔｅｓｔａｎｄｃｏｍｐａｒｉ — ｓｏｎａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔａｔｔｈｅｓａｍｅｆａｌｓｅａｌａｍｒｒａｔｅｌｅｖｅｌ，ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｓｉｇｎｉｉｃｆａｎｔｌｙｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｎｏｍａｒｌｄｅｖｉａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｔｈｅｍｅａｎｔｉｍｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｂａｓｉｃａｌｌｙｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｔｏｔｈａｔｏｆｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｎｏｍａｒｌｄｅｖｉａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｈａｓｖｅｒｙｓｔｒｏｎｇｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒｆｆａｉｃａｎｄｔｒａｎｓｐｏｔａｒｔｉｏｎｅｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇ；ａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎｃｉｄｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｔｏｌｌｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｄａｔａ；ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａ — ｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ

城市道路交通异常事件自动检测方法

检测方法．该方法在进行异常事件检测时，首先对道路交通进行视频序列采集，然后提取视频中的车辆加速
度、方向变化、几何位置信息．在提取这些特征值后，计算三个特征值变化率指数总和，并与设定的阈值进行比较，判断是否发生异常事件．通过对同一道路的相同监控视频片段采用不同的算法进行检测仿真实验，测试结果表明该方法得到的正确检测率ＤＲ为９８．６，误报率ＦＡＲ为７，相对于基于临界安全区域方法、基于Ｂｏｏｓｔｉｎｇ检测方法其整体检测性能有所提高．关键词：异常事件；城市道路交通；加速度；几何位置；自动检测
ＬＢＰ的优点进行融合，生成了新的背景减除新方法＿ｇ］．将局部区域纹理特征作为ｃｏｄｅｂｏｏｋ码元记录以及背景更新，同时为了对阴影进行较好的消除，把ｃｏｄｅｂｏｏｋ方法处理过的图像进行光增益度的改进，从而可以使模型能自适应更新背景、压缩
１特征值的采集
在城市道路发生交通异常事件时往往会伴随
收稿日期：２０１４—１ｌ一１４
基金项目：辽宁省教育厅一般项目（Ｌ２０１２４２９２０１２— ２０１５）；沈阳市科技计划项目（ＧｒａｎｔＮｏ．Ｆ１２作者简介：万福才（１９６７一），男，辽宁沈阳人，沈阳大学教授，博士．
文献标志码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９１

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。

物联网条件下交通异常事件自动检测技术

事件的自动检测。如表１所示，接交通事件检测间
方法具有一定的时滞性。
表１常用交通事件检测算法比较
供相关信息是交通运行优化控制的关键。
近年来，联网技术飞速发展，此为基础的车物以
随着视频设备性能的提高和造价的降低，乎几所有高速公路上都建设了闭路电视监控系统，多许
学者也相继提出了基于视频的交通ＡＩＤ算法以扩展监控系统功能。例如：Ｉｅａ等研制的基于图Ｈ．ｋｄ
６６
第５期
２１０２年９月
像处理技术的异常事件检测系统，够检测异常停能驶车辆、慢行车辆、抛物、车辆连续变道等４类事件；汪勤等研究开发了一种基于视频图像处理的交通事件检测系统，利用计算机视觉与数字图像处理技术自动采集各种交通参数，检测交通事件并及时报警；
（．江省交通投资集团，江杭州３００；．沙理工大学智能交通与车路协同技术研究所，１浙浙１０２２长
湖南长沙４０７；３１０６．同济大学交通运输工程学院，上海２０９）００２
摘要：通异常事件自动检测是解决道路交通偶发性拥挤的关键技术，提高现有交通运输交是系统运行效率的突破点之一。随着信息技术、感技术、信技术、通对象识别和定位技术的发传通交展，特别是物联网条件下交通参与者对交通环境感知能力大大增强，上人们对交通安全、节能加与

城市快速路交通事件自动检测算法

城市快速路交通事件自动检测算法邴其春;龚勃文;林赐云;杨兆升【摘要】In order to improve the accuracy of traffic incident detection for urban expressway,through analyzing the change rules of traffic flow parameters,the initial variables set of traffic incident detection which contains 12 variables was built,and the random forest method was used to select the key variables.Then combined kernel function,relevance vector machine model was constructed based on particle swarm optimization.Finally,validation and comparative analysis were carried out using inductive loop parameters measured from the north-south viaduct in Shanghai.The results show that the key variable selection can effectively improve the accuracy of traffic incident detection.The detection performance of combined kernel function RVM model is also better than that of the single kernel function RVM model and SVM model.%为了进一步提高城市快速路交通事件检测的精度,在分析交通事件上、下游交通流参数变化规律的基础上,构建包含12个变量的交通事件检测初始变量集,并采用随机森林方法对初始变量集的关键变量进行筛选,进而构建基于粒子群优化的组合核函数相关向量机模型.最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测参数进行实验验证和对比分析.研究结果表明:关键变量筛选可以有效提高交通事件检测的精度,组合核函数相关向量机模型也明显优于单一核函数相关向量机模型和支持向量机模型.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(048)006【总页数】6页(P1682-1687)【关键词】交通事件自动检测;随机森林;相关向量机模型;组合核函数【作者】邴其春;龚勃文;林赐云;杨兆升【作者单位】吉林大学交通学院,吉林长春,130022;青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛,266520;吉林大学交通学院,吉林长春,130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春,130022;吉林大学交通学院,吉林长春,130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春,130022;吉林大学交通学院,吉林长春,130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春,130022【正文语种】中文【中图分类】U491城市快速路是城市路网的重要组成部分，承载着城市中大部分出行交通，快速路的畅通程度直接影响着城市路网的总体运行效率。

智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析(九)

智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，通过运用先进的信息技术和智能化设备，可以提高交通效率、优化道路资源利用以及提供更加便捷的出行方式。

在智能交通系统中，交通事件的自动检测与处理技术起着关键的作用，本文将对这一技术进行解析和探讨。

首先，交通事件的自动检测是智能交通系统中的基础环节。

通过安装在道路上的感应器、摄像头等设备，可以实时监测道路上的交通情况。

例如，当交通流量超过路段的设计容量时，系统可以自动检测到这一情况，并采取相应措施，例如调整信号灯的配时，以缓解交通拥堵。

此外，系统还可以检测诸如交通事故、道路施工等突发事件，并及时发出警报，以保障道路的安全通行。

其次，交通事件的自动处理是智能交通系统中的关键环节。

当系统检测到交通事件后，需要根据具体情况采取相应的处理措施。

例如，对于交通拥堵事件，系统可以根据交通流量和路段的特点，自动优化信号灯的配时，以最大程度地提高交通效率。

而对于交通事故事件，系统可以自动发送警报信息到相关部门，并协助进行事故现场的快速处理和道路交通的疏导。

通过自动处理交通事件，可以提高交通系统的反应速度和处理效率，进一步优化城市交通管理。

在智能交通系统中，交通事件的自动检测与处理涉及到许多关键技术。

首先是智能感知技术，通过安装在摄像头等设备上的图像识别算法，可以实现对路面上车辆、行人等交通参与者的自动识别。

同时，利用雷达、磁感应等技术，可以获取车辆的行驶速度、车流量等信息，从而实现对交通流量的自动感知。

其次是数据分析与决策技术，通过对感知到的数据进行分析和处理，可以实现对交通事件的智能识别和分类。

例如，通过对交通拥堵事件的数据分析，可以判断交通流量是否超过道路的设计容量，并采取相应的措施进行调整。

最后是通信与协同技术，通过与其他交通设备和部门的协同，可以实现对交通事件的快速响应和处理。

例如，当系统检测到交通事故事件时，可以自动与警察部门和救援队伍进行通信，加快救援的速度。

高速公路交通事件自动检测经典算法对比分析

ＩｎｃｉｄｅｎｔＤｅｔｅｃ．
ｆｉｏｎ）算法中，主要的经典算法有加州算法、ＭｃＭａｓｔｅｒ算法、标准正常偏差算法以及指数平滑算法等。但是，由于在不同文献中的测试背景不同，各种算法的检测效果不具有直接的可比性。因此，本文研究的目的是采用同一数
５５ｌ
据集合对上述经典ＡＩＤ算法进行测试与评价。①
２交通事件自动检测原理
Ｍｃ
Ｍａｓｔｅｒ算法是加拿大ＭｃＭａｓｔｅｒ大学开发的，它以突变理论为基础建立起高速公路交通流量与占有率的
分布模式，该模式分为四个区域，分别对应四种交通状态。当实测交通参数数据超过某个阈值落人特定区域时，可判定交通拥挤的存在，并通过对拥挤性质的识别实现对突发交通事件的自动检测。标准正常偏差法（ＳＮＤ，ｓｔａｎｄａｒｄ
Ｎｏｒｍａｌ
Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）是一种基于统计分析的ＡＩＤ算法。这种算法认为如果交通
检测器输出的交通参数数据发生突变，则意味着高速公路上发生了交通事件。该方法用ｔ时刻前ｎ个占有率的算术平均值作为ｔ时刻占有率的预测值，同时计算前ｎ个占有率的实际值与该预测值的标准差，以此为基础得到ｔ时刻的样本标准正常偏差ＳＮＤ（ｔ）。当ＳＮＤ（ｔ）超过指定阈值时，则认为ｔ时刻发生了交通事件。指数平滑法是一种简单有效盼时间序列处理方法。交通事件自动检测的依据是交通流参数数据的特殊变化，然而由于检测器故障、通信系统故障或随机交通波动的影响，使得所得到的交通流数据不能完全反映当时的交通状态，极易引起误报。采用指数平滑方法对交通参数数据进行过滤，去掉随机干扰，保持数据中所包含的事件信息，从而减少交通事件的误报数量。指数平滑法用于交通事件自动检测时需要两个输入变量：（１）事件发生后上下游检测站ｋ个占有率平滑值的差值；（２）事件发生前上下游检测站ｎ个占有率的平滑值的差值和事件发生后上下游检测站ｋ个占有率平滑值的差值的差值。当上述输入变量超过相应的阈值时，该算法将发出事件警报。

智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析(一)

智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析引言智能交通系统的快速发展已经深刻改变了我们的出行方式和城市交通管理方式。

其中，交通事件自动检测与处理技术成为了智能交通系统中的核心组成部分。

本文将深入探讨交通事件自动检测与处理技术的原理、应用和挑战，并展望未来可能的发展方向。

一、交通事件的自动检测与分类技术1. 视频图像处理技术基于视频图像处理技术的交通事件自动检测系统可以利用交通摄像头捕获的实时视频图像，通过图像处理算法提取图像中的交通事件信息。

这些算法包括背景建模、目标检测和跟踪等。

例如，背景建模算法可以通过分析连续帧图像的像素值变化来检测交通事件，如交通堵塞或车祸。

目标检测和跟踪算法则可以识别和跟踪交通参与者，如汽车、行人和自行车，从而帮助判断交通事件的类型和严重程度。

2. 传感器技术除了视频图像处理技术，传感器技术也被广泛应用于交通事件的自动检测与分类。

例如，交通感知传感器可以通过测量交通流量、车速和车道占用情况等参数，来判断交通事件的发生。

这些传感器包括车辆探测器、压力传感器和电子眼等。

通过将这些传感器与智能交通系统相连接，交通事件可以实时地被捕捉并进行处理。

二、交通事件自动检测与处理的应用1. 交通管理交通事件自动检测与处理技术的应用最为直接的领域就是交通管理。

通过实时监测交通事件，交通管理部门可以及时采取措施来缓解拥堵、规划道路改造和优化交通信号等。

例如，当检测到交通堵塞事件时，交通管理部门可以调整交通信号配时方案，引导交通流量流动。

2. 驾驶辅助交通事件自动检测与处理技术还可以用于驾驶辅助系统中。

例如，当系统检测到目标车辆存在危险驾驶行为时，可以通过警示声音或振动等方式提醒驾驶员。

这种技术不仅可以提高行车安全性，还可以降低事故风险。

三、挑战和未来发展1. 数据隐私与安全尽管交通事件自动检测与处理技术带来了诸多好处，但与之相应的数据隐私与安全问题也日益凸显。

例如，交通摄像头捕获的视频图像可能会暴露个人隐私信息。

智能交通系统中的交通事件检测与处理技术讲解(七)

智能交通系统中的交通事件检测与处理技术讲解随着城市化的进程，交通拥堵、事故频发等交通问题已成为城市发展的一大挑战。

为了提高交通管理和服务水平，智能交通系统应运而生。

智能交通系统是通过信息技术手段对交通流量进行实时监测、交通事件进行检测与处理的系统。

本文将就智能交通系统中的交通事件检测与处理技术进行讲解。

一、交通事件检测技术交通事件检测技术是智能交通系统中最核心、最关键的技术之一。

它通过采集交通场景中的图像或视频数据，并基于图像处理、计算机视觉等技术，实现对交通事件的自动检测与识别。

1. 图像采集技术智能交通系统中的交通事件检测首先需要进行图像或视频数据的采集。

传统的交通监控系统主要采用摄像机进行数据采集，而随着技术的不断进步，现在智能交通系统中也开始使用了更先进的传感器，如激光雷达、红外线传感器等，以获取更全面、准确的交通信息。

2. 图像处理技术图像处理技术是交通事件检测的重要手段之一。

通过图像处理技术，我们可以对交通场景中的图像进行分析、处理和识别。

常用的图像处理技术包括图像滤波、图像分割、目标检测与跟踪等。

例如，在交通事件检测中，可以通过图像分割技术将图像中的车辆与背景进行分离，以便更好地进行车辆检测与识别。

3. 计算机视觉技术计算机视觉技术是智能交通系统中交通事件检测的核心技术之一。

它利用计算机对图像或视频数据进行分析，实现对交通事件的自动检测与识别。

计算机视觉技术主要包括特征提取、目标检测与识别、图像匹配等。

例如，在交通事件检测中，可以通过计算机视觉技术对交通场景中的车辆进行识别与跟踪，以便更好地进行交通拥堵、事故等事件的检测与处理。

二、交通事件处理技术交通事件处理技术是智能交通系统中保障交通安全、提高交通效率的重要手段。

它通过对交通事件进行实时分析与处理，帮助交通管理部门及时采取相应措施，以保障交通畅通与安全。

1. 数据处理技术在智能交通系统中，交通事件处理的第一步是对采集到的交通数据进行处理和分析。

基于模糊支持向量机的高速公路交通事件的自动检测

性、维、高非线性和时变等特性，模糊支持向量将
机应用于高速公路交通事件检测问题中。
计预测方法。典型的模式识别算法主要有：利加福尼亚算法和Ｍｃａｔ算法。代表性的统计预Ｍｓｒｅ
测算法有：准正常偏差法、标贝叶斯算法等。近年来，出现了一些新的算法，中有突变论法、又其神经网络法、像处理法、持向量机法（ｕｐ￣图支ＳｐｏＶｃｒｃｉｅ－ＳＭ）。利用人工神经网络ｅｔｈｎｓＶ等ｏＭａ训练数据进行事件检测有着一定的优势，然而，神
低了ＳＭ的泛化能力。这是因为ＳＭ在分类过ＶＶ

经网络需要大量数据进行再训练才能使其具有好
的移植性。视频图像处理应用于交通事件自动检测是近年来的新技术，然而，机探测范围和数据相
程中样本是以同等地位输入的，实际样本对分但类的作用大小不一。我们知道权向量解中只有支持向量，支持向量对权向量解并没有影响。如非果奇异点成为支持向量则严重影响ＳＭ的泛化Ｖ能力。因此，Ｖ如果能够正确估计样本对分类ＳＭ
由于交通事件引起的拥挤是突发的、事先无
法预测的，以极易引起交通瓶颈和二次交通事所
泛化性能好等优点，对实时交通流数据的随机针
故，因此及时检浸出交通事件并发出警告是高速０公路交通管理系统中的重点之一。目前已经有的事件检测算法，体可以分为模式识别方法和统大

交通事件检测技术汇总

三、交通事件检测算法
目前，世界上已经开发了多种交通事件自动检测算法： • 加利福尼亚算法、贝叶斯算法、时间序列算法、低通滤波算法、交通流模型算法、视频检测算法、人工神经网络算法。 • 模式识别算法、统计预测算法、突变理论算法和神经网络算法。
思想：这些算法是根据实时采集的交通流数据信息，由算法自动判断是否有交通事件发生，并估计事件对交通流的影响。
基于kalman的（区域）车辆跟踪流程 ① 目标区域特征提取:通过目标物体的外接矩形运动区域进行标定，并提取每个运动区域的中心位置和区域大小 ② 卡尔曼预测模型:利用Kalman滤波器实现目标的运动预测，预测其在下一帧中可能出现的位置。 ③ 目标的匹配搜索:在预测的范围内进行目标的匹配搜索。 ④ 模型更新:更新卡尔曼滤波器。
车辆检测流程 ① 运动目标检测（帧差法、光流法、背景减除） ② 背景重建（背景提取、背景更新） ③ 车辆目标分割（阈值分割法） ④ 滤波和形态学处理（将车辆之外的噪声去除，得到更为精确地车辆模型） ⑤ 连通区域标识（对图像中不同目标物体进行标识，得到外接矩形）
车辆跟踪算法 ① 基于特征的跟踪（跟踪目标的局部特征，而非整个车辆目标） ② 基于3D（模型）的跟踪（将几何形状的三维模型投影成图像，再根据图像中的目标位置的变化来实现跟踪） ③ 基于动态轮廓的跟踪（将相邻图像间进行轮廓匹配，跟踪并实时修改轮廓特征） ④ 基于区域的跟踪（跟踪运动目标构成的连通区域中共有特征信息）
四、间接方法—文献阅读
（一）基于SVM的高速公路事件检测
检测的交通参数：交通流、车速、占有率检测结果：有事件、无事件（即可看作模式识别问题，可以用支持向量机对交通事件进行分类）检测原理：以一定的时间间隔对上下游检测站的车流量、车速和占有率数据进行采集，将数据分为训练样本和测试样本，训练样本作为SVM的输入对SVM进行训练，用测试样本对训练好的SVM进行测试，输出有两类：有事件输出1，无事件输出 -1。