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时间:2019-03-17
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1、硕士学位论文基于激光测距和GPS信息融合的交通事件检测算法研究研究生姓名:李伟龙导师姓名:王力教授2016年4月24日分类号:U491密级:公开UDC:621.3学号:1302056中国民航大学硕士学位论文基于激光测距和GPS信息融合的交通事件检测算法研究研究生姓名:李伟龙导师姓名:王力教授校外导师姓名:向怀坤副教授申请学位类别:工学硕士学科专业名称:模式识别与智能系统所在院系:电子信息与自动化学院论文答辩日期:2016年4月24日2016年4月24日ResearchofTrafficIncidentDetectionAlgorithmBas
2、edonLaserRangefinderandGPSInformationFusionADissertationSubmittedtoCivilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYLIWei-longSupervisedbyProf.WANGLiElectronicInformationandAutomationCollegeCivilAviationUniversityofChinaApril24th2016摘要为了及时检测城市道路的交通拥挤事件,减
3、少交通拥挤事件导致的出行延误、财产损失甚至人员伤亡等,研究快速、高效、准确的交通事件自动检测算法(AID,AutomaticIncidentDetection)至关重要。现有的AID算法研究大多采用单一固定式车检器用于数据采集,数据来源单一,且主要是针对高速公路,对城市道路的AID算法研究较少,同时大多针对交通拥挤事件的发生阶段进行检测,目的是及时发现已发生的事件,而对于事件的趋势状态的研究不够重视。针对上述问题,结合新一代数据采集技术和人工智能理论,提出了两种基于激光测距和GPS信息融合的AID算法。首先介绍了城市道路交通流特性以及交通事件
4、的检测原理,在分析激光测距仪和GPS检测原理的基础上,提出了基于激光测距和GPS的AID系统;其次对比分析了常用的AID算法,指出将其应用到我国城市道路交通拥挤事件检测中存在的一些问题,同时在分析信息融合原理的基础上,提出了基于激光测距和GPS的信息融合模型,为分类器特征向量的选择提供参考;然后针对城市道路交通拥挤事件是否发生两种状态,提出一种SVM-AID算法,针对城市道路交通正常、交通拥挤、拥挤加剧和拥挤减缓四种状态,提出一种粒子群优化神经网络的AID算法。对于两种新AID算法分别构建了基于激光测距仪和GPS信息融合的特征向量,给出了新A
5、ID算法的设计思想和工作步骤,并用实测试验测试了其有效性。测试结果表明,相比于经典AID算法,新算法具有更高的检测率、更小的误报率和更短的平均检测时间。关键词:城市道路;AID;支持向量机;粒子群优化神经网络;信息融合;激光测距仪;GPSIAbstractInordertotimelydetectthetrafficcongestionincidentsofcityroadandreducetraveldelays,propertydamageandcasualties,itisveryimportanttostudythefast,effi
6、cientandaccuratealgorithmtoautomaticallydetecttrafficincidents(AID,AutomaticIncidentDetection).ThesourceofdataissinglebecauseitiscollectedbythestationaryvehicleinspectionformostAIDalgorithms.Ontheonehand,mostAIDalgorithmsaredevelopedforthehighwaylessinurbanroads.Ontheotherh
7、and,theyaremainlyusedtodetectwhethertheincidentoccurredratherthanthedevelopmenttrendofcongestionevent.Inviewoftheaboveproblems,twonewAIDalgorithmsbasedonlaserrangefinderandGPSinformationfusionareproposed,combiningwiththenewgenerationdataacquisitiontechnologyandartificialint
8、elligencetheory.Firstly,thecharacteristicsofcityroadtrafficflowandtheprincipleoftr
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