基于車輛軌跡大數(shù)據(jù)的城市道路交通事件檢測方法研究
發(fā)布時間：2021-01-05 04:37
在當前交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用迅速發(fā)展的時代,智能交通系統(tǒng)（Intelligent TransportSystem,ITS）有了更快的進步和發(fā)展,越來越多的研究者將更有效、更智慧地把數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市交通管理和控制領(lǐng)域中。利用軌跡數(shù)據(jù)進行事件檢測為交通管理者提供了有效的數(shù)據(jù)支持和理論支撐,以便于去解決交通事件帶來的交通安全和環(huán)境治理等一系列問題。以往的研究常常出現(xiàn)交通事件路況信息分析不到位、檢測過程復(fù)雜、檢測誤差高等問題。為解決這些問題,本文針對車輛軌跡大數(shù)據(jù)進行分析研究,提出了一種基于浮動車的城市交通事件快速檢測并且分析事件類型的方法。該方法的目標是利用軌跡數(shù)據(jù),檢測車輛在運行過程中發(fā)生的偶發(fā)性事件或者常發(fā)性事件,從而保證交通事件檢測的時效性和準確性。本文實驗首先由北京市的出租車軌跡數(shù)據(jù)特性開始,進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,并結(jié)合路網(wǎng)信息,從數(shù)據(jù)時間點、位置信息、方向角幾個角度完成地圖匹配。其次根據(jù)每個路段都具有典型交通流的特性,兼顧交叉點和軸承的變化,同時判斷車輛行駛方向,對軌跡數(shù)據(jù)進行車輛軌跡復(fù)現(xiàn),并將軌跡分類,解決一些由隧道交叉和異常駕駛帶來的精度誤差問題,以此提高軌跡復(fù)現(xiàn)的準確性。在此基礎(chǔ)上做出基于G...
【文章來源】：北方工業(yè)大學北京市
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
城市
第一章緒論??在飛速發(fā)展的智能交通新時代，提升事件檢測的技術(shù)手段是交通建設(shè)者研宄??的重點。運用互聯(lián)網(wǎng)平臺進行交通信息發(fā)布和獲取，己經(jīng)深入到每個交通管理者??和參與者中。因此，對交通軌跡數(shù)據(jù)挖掘和事件檢測提出了更高的要求，同時交??通事件檢測平臺的搭建為技術(shù)上的進步提供了實現(xiàn)平臺和研發(fā)新思路。??＾?—?ｇｇ?．?ｉ；ｔ?．ｎ?－??？５?９Ｗ－．?？．；＊．?？＊：??
＂?？？？？＊?■?Ｊ：?＂ｉ??圖１－２高德事件檢測平臺??１．１．２研究意義??近年來，隨著汽車保有量的增加，交通事件的發(fā)生數(shù)目也在屢屢上升，據(jù)統(tǒng)??計每年都有６萬人以上的交通事故死傷人數(shù)，對交通事件的不及時處理，會引起??二次事故的概率也大大提高，威脅著人們的生命安全。同時事件還會造成交通的??大面積擁堵，為人們造成了出行困難。根據(jù)２０１７年交通事故情況分析表，廣東、??貴州等地交通事故問題很嚴重。北京市發(fā)生３２２３起，死亡人數(shù)１３７８，受傷數(shù)２８０３，??直接損失財產(chǎn)３１４９．５萬元。??表１－１?２０１７年各省市交通事故情況分析??地區(qū)?發(fā)生數(shù)：起?死亡數(shù)：人?受傷人數(shù)：人?直接財產(chǎn)損失：萬元??北京?３２２３?１３７８?２８０３?３１４９．５??天津?５５６４?８１３?５５４２?４５３２．８??貴州?１４７１１?３４７２?１９３６０?１１９９４．８??內(nèi)蒙古?３３８５?１０１４?３４８０?１６３９．１??廣東?２３９００?５３４５?２４４７７?１０４１２．８??資料來源：中國統(tǒng)計年鑒智研咨詢整理??２??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于FA-SVM的高速公路交通事件檢測方法[J]. 姜卉,姜桂艷. 北華大學學報(自然科學版). 2019(01)
[2]基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的路徑規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計分析[J]. 劉長生. 數(shù)字通信世界. 2019(01)
[3]BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在交通事件檢測中的應(yīng)用[J]. 吳琛,程琳. 中國交通信息化. 2018(03)
[4]基于上游單一檢測器數(shù)據(jù)的高速公路事故影響分析[J]. 陳小會,王云鵬,劉淼淼,魯光泉. 交通工程. 2017(06)
[5]城市快速路交通事件自動檢測算法[J]. 邴其春,龔勃文,林賜云,楊兆升. 中南大學學報(自然科學版). 2017(06)
[6]基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波奇異值的交通事件檢測[J]. 王寶國,李淵韜,胡彤宇,張軍,朱新山,楊正瓴. 軟件. 2017(06)
[7]出租車GPS軌跡大數(shù)據(jù)在智能交通中的應(yīng)用[J]. 張紅,王曉明,過秀成,曹潔,朱昶勝,郭義戎. 蘭州理工大學學報. 2016(01)
[8]基于網(wǎng)格索引的地圖匹配算法[J]. 王亞洲,顧衛(wèi)東,馮金巧. 齊魯工業(yè)大學學報(自然科學版). 2015(04)
[9]優(yōu)化BPAdaBoost算法及其交通事件檢測[J]. 劉慶華,丁文濤,涂娟娟,方守恩. 同濟大學學報(自然科學版). 2015(12)
[10]一種智能的高速公路交通事件檢測方法[J]. 劉亞俊,周斌彬. 浙江樹人大學學報(自然科學版). 2015(03)
博士論文
[1]城市路網(wǎng)交通預(yù)測模型研究及應(yīng)用[D]. 張揚.上海交通大學 2009
碩士論文
[1]基于GPS數(shù)據(jù)的交通行為及出租車行駛路線推薦研究[D]. 杜娜娜.北京郵電大學 2018
[2]軌跡數(shù)據(jù)挖掘的方法研究[D]. 徐廣根.蘇州大學 2018
[3]基于貝葉斯信任模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)動態(tài)事件區(qū)域檢測算法的研究及其應(yīng)用[D]. 王潔潔.南京郵電大學 2017
[4]基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的異常檢測方法研究[D]. 葉敏.長安大學 2017
[5]高速公路交通事件檢測算法研究[D]. 代青敏.長安大學 2012
[6]浮動車軌跡分析與展示系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 陳酌灼.中山大學 2011
[7]基于智能優(yōu)化算法的支持向量機回歸及其應(yīng)用[D]. 丁宏飛.西南交通大學 2011
[8]浮動車數(shù)據(jù)在城市道路交通事件檢測中的應(yīng)用研究[D]. 徐濤.遼寧工程技術(shù)大學 2011
[9]基于動態(tài)交通模型和多信息融合的高速公路交通事件檢測算法[D]. 孟建軍.河海大學 2007
本文編號：2958036
【文章來源】：北方工業(yè)大學北京市
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
城市
第一章緒論??在飛速發(fā)展的智能交通新時代，提升事件檢測的技術(shù)手段是交通建設(shè)者研宄??的重點。運用互聯(lián)網(wǎng)平臺進行交通信息發(fā)布和獲取，己經(jīng)深入到每個交通管理者??和參與者中。因此，對交通軌跡數(shù)據(jù)挖掘和事件檢測提出了更高的要求，同時交??通事件檢測平臺的搭建為技術(shù)上的進步提供了實現(xiàn)平臺和研發(fā)新思路。??＾?—?ｇｇ?．?ｉ；ｔ?．ｎ?－??？５?９Ｗ－．?？．；＊．?？＊：??
＂?？？？？＊?■?Ｊ：?＂ｉ??圖１－２高德事件檢測平臺??１．１．２研究意義??近年來，隨著汽車保有量的增加，交通事件的發(fā)生數(shù)目也在屢屢上升，據(jù)統(tǒng)??計每年都有６萬人以上的交通事故死傷人數(shù)，對交通事件的不及時處理，會引起??二次事故的概率也大大提高，威脅著人們的生命安全。同時事件還會造成交通的??大面積擁堵，為人們造成了出行困難。根據(jù)２０１７年交通事故情況分析表，廣東、??貴州等地交通事故問題很嚴重。北京市發(fā)生３２２３起，死亡人數(shù)１３７８，受傷數(shù)２８０３，??直接損失財產(chǎn)３１４９．５萬元。??表１－１?２０１７年各省市交通事故情況分析??地區(qū)?發(fā)生數(shù)：起?死亡數(shù)：人?受傷人數(shù)：人?直接財產(chǎn)損失：萬元??北京?３２２３?１３７８?２８０３?３１４９．５??天津?５５６４?８１３?５５４２?４５３２．８??貴州?１４７１１?３４７２?１９３６０?１１９９４．８??內(nèi)蒙古?３３８５?１０１４?３４８０?１６３９．１??廣東?２３９００?５３４５?２４４７７?１０４１２．８??資料來源：中國統(tǒng)計年鑒智研咨詢整理??２??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于FA-SVM的高速公路交通事件檢測方法[J]. 姜卉,姜桂艷. 北華大學學報(自然科學版). 2019(01)
[2]基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的路徑規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計分析[J]. 劉長生. 數(shù)字通信世界. 2019(01)
[3]BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在交通事件檢測中的應(yīng)用[J]. 吳琛,程琳. 中國交通信息化. 2018(03)
[4]基于上游單一檢測器數(shù)據(jù)的高速公路事故影響分析[J]. 陳小會,王云鵬,劉淼淼,魯光泉. 交通工程. 2017(06)
[5]城市快速路交通事件自動檢測算法[J]. 邴其春,龔勃文,林賜云,楊兆升. 中南大學學報(自然科學版). 2017(06)
[6]基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波奇異值的交通事件檢測[J]. 王寶國,李淵韜,胡彤宇,張軍,朱新山,楊正瓴. 軟件. 2017(06)
[7]出租車GPS軌跡大數(shù)據(jù)在智能交通中的應(yīng)用[J]. 張紅,王曉明,過秀成,曹潔,朱昶勝,郭義戎. 蘭州理工大學學報. 2016(01)
[8]基于網(wǎng)格索引的地圖匹配算法[J]. 王亞洲,顧衛(wèi)東,馮金巧. 齊魯工業(yè)大學學報(自然科學版). 2015(04)
[9]優(yōu)化BPAdaBoost算法及其交通事件檢測[J]. 劉慶華,丁文濤,涂娟娟,方守恩. 同濟大學學報(自然科學版). 2015(12)
[10]一種智能的高速公路交通事件檢測方法[J]. 劉亞俊,周斌彬. 浙江樹人大學學報(自然科學版). 2015(03)
博士論文
[1]城市路網(wǎng)交通預(yù)測模型研究及應(yīng)用[D]. 張揚.上海交通大學 2009
碩士論文
[1]基于GPS數(shù)據(jù)的交通行為及出租車行駛路線推薦研究[D]. 杜娜娜.北京郵電大學 2018
[2]軌跡數(shù)據(jù)挖掘的方法研究[D]. 徐廣根.蘇州大學 2018
[3]基于貝葉斯信任模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)動態(tài)事件區(qū)域檢測算法的研究及其應(yīng)用[D]. 王潔潔.南京郵電大學 2017
[4]基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的異常檢測方法研究[D]. 葉敏.長安大學 2017
[5]高速公路交通事件檢測算法研究[D]. 代青敏.長安大學 2012
[6]浮動車軌跡分析與展示系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 陳酌灼.中山大學 2011
[7]基于智能優(yōu)化算法的支持向量機回歸及其應(yīng)用[D]. 丁宏飛.西南交通大學 2011
[8]浮動車數(shù)據(jù)在城市道路交通事件檢測中的應(yīng)用研究[D]. 徐濤.遼寧工程技術(shù)大學 2011
[9]基于動態(tài)交通模型和多信息融合的高速公路交通事件檢測算法[D]. 孟建軍.河海大學 2007
本文編號：2958036
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/daoluqiaoliang/2958036.html
