本文關(guān)鍵詞： 高速公路 手機(jī)定位 模糊聚類分析 車輛識(shí)別 路況識(shí)別　出處：《長(zhǎng)安大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：自上世紀(jì)九十年代以來,我國(guó)高速公路蓬勃發(fā)展,總里程也在2012年超越美國(guó)躍居世界第一位。高速公路作為陸路運(yùn)輸?shù)闹饕ǖ?但其運(yùn)營(yíng)問題也越來越突出。由于自然災(zāi)害、車輛事故、設(shè)施損壞等原因造成的不良路況,對(duì)高速公路運(yùn)行安全與效率產(chǎn)生巨大影響。高速公路的特性,也使得高速公路事故的嚴(yán)重性要高于一般道路的交通事故。高速公路不良路況的實(shí)時(shí)識(shí)別,對(duì)高速公路運(yùn)營(yíng)安全與效率具有重要意義。傳統(tǒng)的高速公路信息識(shí)別方法,多需要布設(shè)固定的檢測(cè)設(shè)備,無法實(shí)現(xiàn)高速路網(wǎng)的覆蓋。隨著手機(jī)和移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的普及和覆蓋率提高,利用手機(jī)作為探測(cè)器的交通信息識(shí)別方興未艾,是智能交通研究的重點(diǎn)內(nèi)容。本文研究了利用車載手機(jī)定位信息的高速公路特殊路況識(shí)別方法,圍繞此課題主要做了以下幾點(diǎn)研究:第一,參閱大量的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料,分析國(guó)內(nèi)手機(jī)的普及率和高速公路運(yùn)行特性,論證利用手機(jī)定位方法識(shí)別高速公路路況信息的可行性,并進(jìn)行了高速公路路況識(shí)別方案研究。第二,研究了高速公路數(shù)據(jù)采集方法,通過分析各種定位技術(shù)的適用性,確定信息采集方式,然后根據(jù)高速公路運(yùn)行特性進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,最后利用地圖匹配技術(shù),得到修正過的手機(jī)定位數(shù)據(jù),用作系統(tǒng)識(shí)別。第三,研究了利用模糊聚類分析的高速公路車輛識(shí)別方法和路況識(shí)別方法,確定了系統(tǒng)初始的判別關(guān)鍵參數(shù)指標(biāo)。并根據(jù)研究的識(shí)別方法,利用MATLAB分不同的情況進(jìn)行仿真數(shù)據(jù)分析,取得較好的識(shí)別效果。最后,論述了研究?jī)?nèi)容的實(shí)例應(yīng)用案例,詳細(xì)敘述了基于研究技術(shù)的系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)過程。本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括:第一,利用模糊聚類分析進(jìn)行高速公路獨(dú)立車輛識(shí)別,并采用(Fλ-Fα)差值最大的F檢驗(yàn)方法,確定最佳聚類閾值和聚類結(jié)果。第二,高速公路車輛識(shí)別,車型劃分速度指標(biāo)的確定。第三,基于模糊聚類識(shí)別的高速公路特殊路況識(shí)別及事故車輛特性指標(biāo)的確定。
[Abstract]:Since -10s, the highway of our country has been booming, and the total mileage has surpassed the United States in 2012 to become the first in the world. Expressway is regarded as the main passage of overland transportation, but its operation problem is more and more prominent. Due to natural disasters, The bad road conditions caused by vehicle accidents and facilities damage have a great impact on the safety and efficiency of expressway operation. It also makes the severity of highway accidents higher than that of ordinary road accidents. The real-time identification of bad highway conditions is of great significance to the safety and efficiency of expressway operation. With the popularization and increase of coverage of mobile phone and mobile communication network, traffic information identification using mobile phone as detector is in the ascendant. It is the key content of intelligent transportation research. This paper studies the identification method of freeway special road condition based on mobile phone positioning information, and does the following research around this topic: first, referring to a large number of domestic and foreign literature, This paper analyzes the popularization rate of domestic mobile phones and the characteristics of expressway operation, demonstrates the feasibility of using mobile phone positioning method to identify highway road condition information, and makes a study on expressway road condition recognition scheme. Second, This paper studies the method of highway data acquisition, through analyzing the applicability of various positioning techniques, determines the way of information collection, then selects the data according to the operating characteristics of the highway, and finally uses the map matching technology. The modified mobile phone location data is obtained for system recognition. Thirdly, the highway vehicle recognition method and road condition recognition method based on fuzzy clustering analysis are studied. The key parameters of the system are determined at the beginning of the system. According to the identification method studied, the simulation data are analyzed by using MATLAB in different cases, and good recognition results are obtained. Finally, the application case of the research content is discussed. The realization process of the system function based on the research technology is described in detail. The main innovations of this paper are as follows: first, using fuzzy clustering analysis to identify the freeway independent vehicles, and adopting the F test method with the maximum difference of F 位 -F 偽. Determine the best clustering threshold and clustering results. Second, freeway vehicle identification, vehicle classification speed index determination. Third, based on fuzzy clustering recognition of expressway special road condition recognition and accident vehicle characteristics index determination.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495

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本文編號(hào)：1495136