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基于小波方程的高速公路交通事故自动检测方法
  • ISSN号:1001-7372
  • 期刊名称:《中国公路学报》
  • 时间:0
  • 分类:U491.3[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]长安大学公路学院,陕西西安710064, [2]华北水利水电大学土木与交通学院,河南郑州450011, [3]河南省交通规划勘察设计院有限责任公司,河南郑州450052
  • 相关基金:国家自然科学基金青年科学基金项目(51208051);河南省交通运输厅科技计划项目(2014G27):
中文摘要:

为了提高高速公路交通事故检测效率并降低误警率,提出了一种基于小波方程的高速公路交通事故自动检测方法。定义了能够反映占有率和速度累积变化的小波方程,构建了事故检测统计量集合,利用突变值确定了最优检测统计量。考虑到检测阈值在不同交通运行状态下对检测效率的影响,通过引入误警贡献度的概念,建立了期望误警率、检测统计量标准差、误警贡献度间的函数关系,提出了一种检测阈值自适应变化策略。研究结果表明:基于小波方程的事故检测算法具有较高的检测率和较低的误警率、以及更快的平均检测时间,在综合各种交通运行情况下,平均检测率可达到94%,误警率可降至1%;自适应阈值策略对事故检测效率影响显著,对交通运行环境的变化具有较强的适应性。

英文摘要:

In order to improve the detection rate and lower the false alarm rate, an automatic expresway traffic accident detection algorithm based on wavelet equation was proposed. Wavelet equations were defined to illustrate the cumulative changes of occupancy and speed, with which the statistic set for accident detection was constructed. The best test statistic was selected by the measurement of divergence. With the consideration of the influence of detection threshold on detection efficiency under different traffic conditions, an adaptive change strategy for detection threshold was proposed. To implement the adaptive change strategy for detection threshold, the functional relations among desirable false alarm rate, standard deviation of detection statistics and false alarm contribution were established. The results show that the proposed algorithm based on wavelet equation has a higher average detection rate (94%), lower average false alarm rate (1%) and shorter average detection time. The adaptive threshold strategy has significant influence on detection efficiency and strong adaptability under various traffic conditions.

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期刊信息
  • 《中国公路学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国公路学会
  • 主编:马建
  • 地址:西安市南二环路中段长安大学内
  • 邮编:710064
  • 邮箱:zgglxb@qq.com
  • 电话:029-82334387
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7372
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1313/U
  • 邮发代号:52-194
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25267