高速公路事件检测_大华高速公路事件检测

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“安全、快速、高效、舒适、环保”是高速公路车辆运营的基本目标。如果把交通安全设施作为高速公路车辆高速、安全、舒适行驶的静态保障系统，高速公路监控系统则是其动态保障系统。近些年，由于高速公路上交通事件的频繁发生，已经对高速公路的安全和效率产生了严重影响。针对这一现状，本论文围绕高速公路交通事件检测及交通疏导这一主题，借助于支持向量机、遗传算法等现代化的人工智能方法和GPS、GIS、GPRS等先进的技术，对高速公路交通事件自动检测算法及交通疏导技术进行了深入研究。

首先，针对目前高速公路交通事件检测及交通疏导系统主要是基于固定型交通检测器进行数据采集的现状，研究和设计了一种将固定型检测器数据采集技术和GPS数据采集技术为一体的组合交通信息采集系统，给出了系统的物理结构框架和逻辑框架，并对系统的关键技术进行了分析，该系统的建立为实现两种不同形式数据的综合运用奠定了基础。

为了克服现有AID算法中存在检测率低、误报率高的不足，通过深入分析高速公路交通流的运行特性，重点研究了基于SVM的AID系列算法，包括基于固定检测器数据的SVM-AID算法研究、基于SVM多分类器的组合AID算法以及基于SVM多分类器的交通事件全过程自动检测算法。模拟试验表明，与选定的经典算法相比，获得了良好的检测效果。

针对现有交通事件检测算法基本上都是基于固定型交通检测器而设计的，且难以实现交通事件性质、严重程度和持续时间等项目的判别状况，依托3GS技术，针对事件响应反馈和实时反馈通信机制，分别提出并设计了两种具有良好扩展性能的高速公路AID算法：基于3GS技术的车载式AID算法和中心式AID算法，前者可以检测到浮动车（FC）自身发生的交通事故，后者可以检测到浮动车所在路段上发生的各类交通拥挤。模拟试验表明，所提出的AID

算法能够实时检测到高速公路上发生的交通拥挤，判定拥挤的类型、拥挤的变化阶段、拥挤的排队长度、队首和队尾位置以及拥挤持续的时间等，并能快速发现不导致拥挤的交通事故。

针对高速公路匝道控制中实时响应能力差、最优控制问题求解难等问题，对交通事件条件下的的高速公路匝道整体控制进行了研究，构建了匝道整体控制模型，设计了其求解方法，并利用遗传算法求得最优匝道调节率。模拟分析表明，该控制方法能够获得良好的控制效果。