本文關(guān)鍵詞：城市交通事件應(yīng)急管理系統(tǒng)及其理論問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

致謝；致謝；本論文的工作是在我的導(dǎo)師賀國光教授的悉心指導(dǎo)下完；治學(xué)態(tài)度和科學(xué)的工作方法給了我極大的幫助和影響；生涯中，賀老師的言傳身教將會影響我的一生，其孜孜；其淳淳善誘的教導(dǎo)方法使我受益匪淺；指導(dǎo)；馬壽峰教授悉心指導(dǎo)我完成了實(shí)驗(yàn)室的科研工作，感謝；適宜的科研環(huán)境；此一并向馬壽峰老師表示衷心的謝意；感謝溫娟同學(xué)為本論文所作出的前期工作，感謝她提供；為本論文的

致謝

致謝

本論文的工作是在我的導(dǎo)師賀國光教授的悉心指導(dǎo)下完成的，賀老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?/p>

治學(xué)態(tài)度和科學(xué)的工作方法給了我極大的幫助和影響。在接近三年的學(xué)習(xí)和科研

生涯中，賀老師的言傳身教將會影響我的一生，其孜孜不倦的科研熱情讓我敬仰，

其淳淳善誘的教導(dǎo)方法使我受益匪淺。在此衷心感謝幾年來賀老師對我的關(guān)心和

指導(dǎo)。也同時(shí)感謝師母王桂珠老師對我學(xué)業(yè)和生活上的關(guān)心和幫助。

馬壽峰教授悉心指導(dǎo)我完成了實(shí)驗(yàn)室的科研工作，感謝馬老師為我們創(chuàng)造的

適宜的科研環(huán)境。馬老師在學(xué)習(xí)上和生活上也都給予了我很大的關(guān)心和幫助，在

此一并向馬壽峰老師表示衷心的謝意。

感謝溫娟同學(xué)為本論文所作出的前期工作，感謝她提供的重要的參考數(shù)據(jù)，

為本論文的順利進(jìn)展提供了基礎(chǔ)。

在實(shí)驗(yàn)室工作及撰寫論文期間，萬興義、鐘石泉、王浩、ｈ軍峰等同學(xué)對我

論文中的研究工作給予了熱情幫助，在此向他們表達(dá)我的感激之情。

還要感謝研究生企業(yè)管理大班的所有同學(xué)，在此不一一列出名單，是他們讓

我感受到了集體的溫暖和關(guān)懷。

鄭重感謝我的家人，我的父親、母親、兄嫂、妹妹和妹夫以及女友，他們是

我堅(jiān)強(qiáng)的后盾，是我完成碩士學(xué)業(yè)的有力保障，在此，向他們表示最真摯的感激

之情。

最后，感謝各位評審專家在百忙中審閱本文。

王培宏２００５年１月

城市交通事件應(yīng)急管理系統(tǒng)及其理論問題的研究

作者：

學(xué)位授予單位：王培宏天津大學(xué)

1.方亮.張靜.郭敏 聚焦美國交通事件管理(上)--交通事件管理系統(tǒng)概述[期刊論文]-中國交通信息產(chǎn)業(yè) 2003(8)

2.賀國光 智能交通系統(tǒng)的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀分析 2001(01)

3.楊佩昆 智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 2001

4.Westwood Professional Services Inc DRIVERT(During Incidents Vehicles Exit to Reduce Time) EvaluationReport 1998

5.張洋.靳引利.朱巖 高速公路交通事件緊急救援系統(tǒng)建設(shè)方案探討[期刊論文]-中國交通信息產(chǎn)業(yè) 2003(3)

6.楊曉光.王一如.彭國雄 高速公路交通事故對策與緊急救援系統(tǒng) 1999(02)

7.Kaan Ozbay.Pushkin Kachroo Incident Management in Intelligent Transportation Systems 1999

8.查看詳情

9.任福田 道路通行能力手冊 1991

10.Do H Nam.Donanld R Drew Analyzing Freeway Traffic Under Congestion: Traffic Dynamics Approach1998(03)

11.張學(xué)盡.余建華 基于GIS的公路交通事故救援體系研究[期刊論文]-四川工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào) 2002(4)

12.Domald H Kraft.Frederick E Petry Fuzzy information systems: managing uncertainty in databases andinformation retrieval systems 1997(02)

13.Meyer M A Toolbox for Alleviating Congestion and Enhancing Mobility 2000(06)

14.徐吉謙 交通工程總論 2002

15.查看詳情

16.Home page of Smart Traffic

17.Home page of ERTICO

18.王笑京 ITS在中國的發(fā)展 2000(02)

19.高海龍.張北海 高速公路緊急事件管理系統(tǒng)的開發(fā) 2001(01)

20.徐巖宇 VRGS在交通事件管理中的理論和方法研究 1998(02)

21.吳毅洲 高速公路事件管理系統(tǒng)分析 2003(07)

22.彭春露.彭國雄 城市道路交通異常事件管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[期刊論文]-交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息 2002(3)

23.劉春林.何建敏.盛昭瀚 應(yīng)急系統(tǒng)調(diào)度問題的模糊規(guī)劃方法[期刊論文]-系統(tǒng)工程學(xué)報(bào) 1999(4)

24.Nakatani N.Yamasaki S.Takahashi K.Hijikata, Y. ; Nishida, S Communication support system foremergency management 2002

25.臧華.彭國雄 高速道路異常狀況下車輛排隊(duì)長度的預(yù)測模型[期刊論文]-交通與計(jì)算機(jī) 2003(3)

26.Meiping Yun.Xiaoguang Yang An optimization model of road networks subarea districting for incidentmanagement systems 2003(12)

27.李江 交通工程學(xué) 2002

28.Al-Deek H M A combined traveler behavior and system performance model with advanced traveler

information systems 1998(07)

29.Josefa Z Hernandez.Juan M Serrano Knowledge-based Models for Emergency Management Systems 2001(12)

30.劉偉銘.黃志軍 用交通動力學(xué)法對高速公路事件影響分析的研究[期刊論文]-長沙交通學(xué)院學(xué)報(bào) 2003(1)

31.Liu Wenqi The ordinary variable weight principle and multi objective decision-making 2000(03)

32.陳榮軍 Dijkstra算法的應(yīng)用[期刊論文]-常州工業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào) 1999(2)

33.Lin Cuoyun.Dongjiali The method and theory of multi-bojective optimization 1992

34.劉春林.施建軍.李春雨 模糊應(yīng)急系統(tǒng)組合優(yōu)化方案選擇問題的研究[期刊論文]-管理工程學(xué)報(bào) 2002(2)

35.云輝.戴香菊 城市交通網(wǎng)絡(luò)－用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)平衡分析 1992

36.Akcelik R Traffic Signals. Capacity and Timing Analysis 1998(05)

37.張春賢.交通部科技教育司 國道主干線設(shè)計(jì)集成系統(tǒng)開發(fā)研究 2001

38.陳埏 決策分析 1997

39.陳海泳 高速公路交通擁擠及其控制對策 2000(04)

40.袁振洲 確定動態(tài)交通分配中路段行駛時(shí)間方法的研究[期刊論文]-交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息 2002(2)

41.樂陽.龔健雅 Dijkstra 最短路徑算法的一種高效率實(shí)現(xiàn)[期刊論文]-武漢測繪科技大學(xué)學(xué)報(bào) 1999(3)

42.魏權(quán)齡.胡顯佑 運(yùn)籌學(xué)通論 2001

43.劉文奇 一般變權(quán)原理與多目標(biāo)決策[期刊論文]-系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐 2000(3)

44.徐澤水 一種實(shí)用的多目標(biāo)最優(yōu)決策法[期刊論文]-運(yùn)籌與管理 2000(1)

45.Lin Chunlin.Hejianmin.Sheng Zhaohan Fuzzy programming in selection of multi-depot for emergencysystems 1999(04)

46.D C Gang-Len Chang Deepak, Performance Evaluation of CHART-An incident Management Program in 1997Final Report 2000

47.蔣磺.任福田 交通流理論 1983

48.袁振洲 動態(tài)交通分配中道路阻抗模型的研究[期刊論文]-中國公路學(xué)報(bào) 2002(3)

49.Q Xin.M Rao Knowledge Archtecture and System Desian for Intelligent Operation Support Systems1999(07)

1.學(xué)位論文 呂琪 基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測算法 2003

該文從交通流的基本特點(diǎn),交通事件檢測的根本要求出發(fā),在對國內(nèi)外現(xiàn)有研究成果及技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)及把握的基礎(chǔ)上,對交通事件檢測中涉及的技術(shù)和理論進(jìn)行了深入研究,并結(jié)合實(shí)際,對若干應(yīng)用問題進(jìn)行了有益的探索.該文的主要內(nèi)容包括:1)對智能交通系統(tǒng)產(chǎn)生的原因和發(fā)展的過程進(jìn)行了較為詳細(xì)的分析與闡述,系統(tǒng)論述了智能交通系統(tǒng)及其主要組成部分交事件檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展的現(xiàn)狀,對現(xiàn)有的研究成果進(jìn)行了分析與評述,并指出了理論研究與實(shí)際應(yīng)用中存在的困難和一些亟代解決的問題;2)提出了應(yīng)用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行事件檢測的方法,并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論進(jìn)行的分析和闡述,提出了檢測算法的基本原理,即利用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交通流狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),并將估計(jì)值與實(shí)際檢測值進(jìn)行比較,從而確定事件的發(fā)生;3)根據(jù)宏觀交通流動態(tài)模型,提出了一種動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理性找到了依據(jù),并針對所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提出了一種基于BP算法的學(xué)習(xí)算法;4)利用交通流仿真模型產(chǎn)生理論數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)對該文提出的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行驗(yàn)證,并在Matlab中建立仿真模型,對其進(jìn)行仿真,得到仿真結(jié)果,從而進(jìn)行事件檢測,得到令人滿意的結(jié)果.

2.期刊論文 溫慧敏.楊兆升.WEN Hui-min.YANG Zhao-sheng 交通事件檢測技術(shù)的進(jìn)展研究 -交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息2005,5(1)

交通事件是造成偶發(fā)性交通擁擠的主要原因,由于交通事件的發(fā)生時(shí)間和地點(diǎn)是隨機(jī)的、不可預(yù)測的,偶發(fā)性擁擠難以采取控制交通需求或提高通行能力等減輕常發(fā)性擁擠問題的對策來處理.因此偶發(fā)性擁擠控制的關(guān)鍵是盡早地發(fā)現(xiàn)事件、確認(rèn)事件的性質(zhì)并及時(shí)采取救援措施和為其他駕駛員提供相關(guān)信息,這也就是要建立一個(gè)完善的事件管理系統(tǒng),對事件實(shí)現(xiàn)快速、高效、恰當(dāng)?shù)靥幚?交通事件檢測是交通事件管理第一步,也是其技術(shù)關(guān)鍵,本文從總體上介紹了交通事件檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀,詳細(xì)介紹了各種自動和非自動交通事件檢測技術(shù),對兩類技術(shù)進(jìn)行了比較,提出了實(shí)際應(yīng)用中交通事件檢測技術(shù)的選擇方法.

3.學(xué)位論文 林東 交通事件視頻檢測系統(tǒng)嵌入式軟件研究與實(shí)現(xiàn) 2009

高效可靠的交通參數(shù)和事件檢測系統(tǒng)可以提高交通管理和交通安全部門快速的應(yīng)急反應(yīng)能力。本文針對交通事件檢測系統(tǒng)的開發(fā)，研究了基于視頻的交通事件檢測系統(tǒng)嵌入式軟件的相關(guān)問題。

論文在綜合分析國內(nèi)外視頻檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于TI C64x+系列DSP的嵌入式交通事件視頻檢測軟件系統(tǒng)。系統(tǒng)以專用于視頻和圖像處理的DSP芯片TMS320DM6437為核心，結(jié)合視頻采集、處理模塊和網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊，處理PAL制式的視頻信號，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊將所檢測出的現(xiàn)場交通狀況和已發(fā)生的交通事件信息上傳到交通管理服務(wù)器系統(tǒng)中。

論文詳細(xì)研究了DSP操作系統(tǒng)類型與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，運(yùn)用DSP簡單監(jiān)控式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)DSP/BIOS，實(shí)現(xiàn)了DSP外圍接口設(shè)備控制和多任務(wù)管理。同時(shí)，論文詳細(xì)闡述了DSP系統(tǒng)的啟動模式和軟件各個(gè)模塊的功能和結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了基于EMIFA的系統(tǒng)啟動方式、圖像采集與處理、JPEG圖像壓縮、TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信等軟件功能模塊。

現(xiàn)場測試結(jié)果表明，本軟件系統(tǒng)能夠較為準(zhǔn)確地檢測出現(xiàn)場交通參數(shù)和交通事件，較好的解決交通參數(shù)及交通事件的檢測問題，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

4.學(xué)位論文 石時(shí)需 基于粒子濾波的交通事件視頻檢測技術(shù)研究 2008

隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,國內(nèi)汽車擁有量與日俱增,也引發(fā)了越來越多地交通事故和道路擁堵,造成了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。實(shí)踐證明,采用交通事件檢測系統(tǒng)對交通事件進(jìn)行快速準(zhǔn)確的檢測,就能夠預(yù)防或減少交通事故帶來的損失,及時(shí)進(jìn)行交通事故救援,有效減少由于交通事故產(chǎn)生的交通堵塞。另一方面,交通管理部門建設(shè)了大量視頻監(jiān)控系統(tǒng),視頻資源很豐富。因此,將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用在智能交通領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)視頻交通事件檢測有非常迫切而重要的現(xiàn)實(shí)意義�，F(xiàn)有事件檢測系統(tǒng)存在響應(yīng)時(shí)間較長、抗噪聲差、準(zhǔn)確度較低的不足。

本文針對運(yùn)動車輛檢測、車輛識別、車輛跟蹤和交通事件建模等關(guān)鍵問題進(jìn)行了相關(guān)的理論研究,并將研究結(jié)果應(yīng)用到事件檢測的工程測試系統(tǒng)中。本文研究成果速度比較快,抗噪能力強(qiáng),適用于交通事件檢測的實(shí)際要求,該研究成果還可以應(yīng)用到視頻測速、視頻闖紅燈、視頻違法變線等工程領(lǐng)域。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在：

1)針對差分法中相鄰幀差可能存在目標(biāo)重疊,重疊部分形成較大空洞,嚴(yán)重時(shí)造成分割結(jié)果不連通,不利于進(jìn)一步的識別與跟蹤的缺點(diǎn),提出了一種自適應(yīng)閾值混合差分的方法,由相鄰幀差分改進(jìn)成多幀混合差分,同時(shí)采用自適應(yīng)閾值的方法判斷前景,大大增強(qiáng)了車輛檢測的抗噪能力。

2)在車輛識別上,本文設(shè)計(jì)的車輛識別規(guī)則把一些相鄰?fù)惖能囕v斑塊進(jìn)行合并,有效的解決了車輛分段以及檢測不完整等現(xiàn)象,提高了車輛識別的準(zhǔn)確率。

3)車輛跟蹤是交通事件檢測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對粒子濾波算法中容易出現(xiàn)計(jì)算量大、粒子退化和粒子數(shù)待定等問題,本文設(shè)計(jì)了一種動態(tài)粒子數(shù)策略,可以根據(jù)干擾信息的程度自動確定粒子數(shù)目,比常用的固定粒子數(shù)方法大大減少了計(jì)算量。同時(shí)又通過退火選擇對粒子進(jìn)行更新采樣,有效地解決了粒子退化的問題。多組視頻跟蹤對比效果顯示,該方法比現(xiàn)有粒子濾波、Meanshift和卡爾曼濾波三種跟蹤算法更高效。

4)在本文提出的跟蹤算法基礎(chǔ)上,通過對運(yùn)動車輛的數(shù)學(xué)建模,分析車輛速度、車輛位置和方向等參數(shù),對停車、變道、逆向行使等交通事件進(jìn)行了自動檢測。結(jié)果表明：本文提出的檢測方法比其他常用方法響應(yīng)速度更快,且具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。

5.期刊論文 汪勤.黃山.張洪斌.楊權(quán).張建軍.WANG Qin.HUANG Shan.ZHANG Hong-bin.YANG Quan.ZHANG Jian-jun 基于視頻圖像處理的交通事件檢測系統(tǒng) -計(jì)算機(jī)應(yīng)用2008,28(7)

針對目前公路事件發(fā)生后不能及時(shí)有效檢測與報(bào)警、事故處理延遲等不足,研究開發(fā)了一種基于視頻圖像處理的交通事件檢測系統(tǒng).利用計(jì)算機(jī)視覺與數(shù)字圖像處理技術(shù),對設(shè)置在公路上的攝像頭采集的視頻圖像,進(jìn)行事件檢測算法智能處理,自動采集各種交通參數(shù),檢測交通事件并及時(shí)報(bào)警,可有效地減少交通延誤,防止二次事件發(fā)生,保障道路安全.與傳統(tǒng)交通事件檢測系統(tǒng)相比,具有直觀方便、費(fèi)用低等優(yōu)點(diǎn),擁有良好的市場需求和實(shí)用價(jià)值.

6.學(xué)位論文 林培群 道路交通參數(shù)及交通事件智能檢測關(guān)鍵技術(shù)研究 2008

智能交通系統(tǒng)(ITS)被公認(rèn)為是解決道路交通問題最有力的手段之一,而動態(tài)交通信息是ITS實(shí)施的基礎(chǔ)。本文圍繞道路交通信息獲取這一主題,對自動化交通參數(shù)和交通事件檢測所涉及的關(guān)鍵問題展開研究；針對現(xiàn)有技術(shù)方法的不足,提出了若干富有創(chuàng)新性和實(shí)用性的解決方案和算法,并通過豐富的實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證；主要工作和研究成果如下：

1.系統(tǒng)地分析感應(yīng)線圈車型自動識別的基本原理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模式識別等問題。在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié),提出基于快速小波變換(FWT)的感應(yīng)曲線近似信號抽取及數(shù)據(jù)壓縮方法。在特征提取環(huán)節(jié),針對感應(yīng)曲線的形態(tài)難以用數(shù)學(xué)方法描述的特點(diǎn),提出一種新的曲線形態(tài)描述和識別方法：首先定義語素及語素向量來符號化任意曲線,其次定義通配符及通配符向量增強(qiáng)對曲線形態(tài)的刻畫和分析能力,最后設(shè)計(jì)了一種字符屬性約束下的帶通配符字符串匹配算法,使曲線形態(tài)識別能夠由計(jì)算機(jī)來完成。此外,為避免信息冗余并提高分類器的性能,提出通過信息熵度量樣本的純度、通過信息增益優(yōu)選特征屬性的方法。在模式識別環(huán)節(jié),為構(gòu)建具有容錯(cuò)能力的分類器,并克服一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決多模式識別問題時(shí)難以收斂的缺陷,提出一種多分支結(jié)構(gòu)的BP網(wǎng)絡(luò)模型并在理論上驗(yàn)證其優(yōu)于一般BP網(wǎng)絡(luò)的原因。多分支BP網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)是將1個(gè)N類識別問題轉(zhuǎn)化為N個(gè)兩類識別問題。

2.研究面向交通參數(shù)檢測的視頻處理技術(shù),重點(diǎn)對圖像背景估計(jì)、連通成分快速標(biāo)記、陰影消除、多運(yùn)動目標(biāo)跟蹤等關(guān)鍵問題展開研究。提出一種基于樣本選擇的單高斯背景估計(jì)模型,該模型克服了混合高斯模型參數(shù)難以獲取、計(jì)算復(fù)雜等缺陷。針對經(jīng)典算法需要對所有像素遍歷2次的限制,本文根據(jù)像素前后訪問的關(guān)系提出一種只需遍歷像素1次、無遞歸過程的8鄰域連通成分標(biāo)記算法,有效地提高了算法的效率。陰影消除是視頻技術(shù)中的難點(diǎn),本文分析了極亮、極暗點(diǎn)在陰影檢測中的作用,并采用紋理抽取及灰度共生矩陣對車輛陰影進(jìn)行檢測和消除,實(shí)驗(yàn)表明紋理分析法在消除夜間車燈照明的影響時(shí)同樣具有良好的性能。另外,本文還提出基于Kalman濾波和模板匹配的多運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的正確性和有效性。

3.研究間接式道路交通狀態(tài)判別和交通檢測器布點(diǎn)方法。系統(tǒng)地提出一種新的基于圖論的檢測器布點(diǎn)方法,該方法將道路網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為抽象的圖對象,利用圖的相關(guān)理論進(jìn)行檢測器優(yōu)化布點(diǎn)；該方法在完全有向回路圖中具有理論上的最小布點(diǎn)數(shù),因此特別適合應(yīng)用在城市路網(wǎng)中。對于交通狀態(tài)判別問題,本文探討了多車道路段中不同車道交通參數(shù)的差異及原因,并利用交通波理論分析不同車道擁擠狀態(tài)的擴(kuò)散機(jī)理。另外,針對McMaster算法狀態(tài)邊界難以確定的問題,本文提出一種基于樣本集學(xué)習(xí)的神經(jīng)-決策樹方法。

4.研究基于視頻感知的道路交通事件檢測方法,提出了對環(huán)境光照強(qiáng)度和穩(wěn)定性進(jìn)行檢測的指標(biāo)及計(jì)算模型,探討了煙霧、火焰的檢測方法并通過實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。此外,通過FWT對傳統(tǒng)Hough變換進(jìn)行改進(jìn),大大縮短計(jì)算時(shí)間,在此基礎(chǔ)上提出基于多分辨率Hough變換的車道線自動提取算法。在視頻車輛行為解釋的問題上,提出了停車檢測及停車原因判別方法：探討了基于軌跡跟蹤的車輛碰撞檢測技術(shù),并設(shè)計(jì)用于車輛突變狀態(tài)檢測的直方圖相似性分析法,該方法可作為Kalman濾波的有效補(bǔ)充應(yīng)用于車輛軌跡跟蹤問題。

5.為滿足ITS對交通信息高精度、高可靠性的要求,本文對基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的道路交通參數(shù)及交通事件檢測進(jìn)行研究。首先分析了多傳感器在數(shù)據(jù)層、特征層、決策層的數(shù)據(jù)融合特點(diǎn),探討了常用數(shù)據(jù)融合技術(shù)的適用范圍。在此基礎(chǔ)上,研究融合感應(yīng)線圈和視頻數(shù)據(jù)的交通參數(shù)檢測方法：分析了感應(yīng)線圈與視頻這兩種異質(zhì)傳感器的信息互補(bǔ)關(guān)系,并提出三個(gè)典型的數(shù)據(jù)融合模型。此外,提出基于D-S證據(jù)理論、融合感應(yīng)線圈和視頻數(shù)據(jù)的交通事件檢測方法,該方法能夠有效地提高交通事件檢測的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度。

7.會議論文 溫慧敏 交通事件檢測數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究 2005

交通事件是造成道路偶發(fā)性交通擁擠的主要原因，由于交通事件的發(fā)生時(shí)間和地點(diǎn)是隨機(jī)的、不可預(yù)測的，往往會造成嚴(yán)重的交通擁擠并引發(fā)二次事故。因此，盡早地發(fā)現(xiàn)事件，確認(rèn)事件的性質(zhì)并及時(shí)采取救援措施和為其他駕駛員提供相關(guān)信息，才能實(shí)現(xiàn)對事件快速、高效、恰當(dāng)?shù)奶幚�，降低交通事件的影響。交通事件檢測是交通事件管理第一步，也是其技術(shù)關(guān)鍵，尋求高效、準(zhǔn)確的事件檢測方法是各國交通工程專家的研究熱點(diǎn)。本文針對常見的事件信息源(固定檢測線圈、人工報(bào)告、浮動車)，提出了融合多源信息的事件檢測框架，提出了二級融合的方法，建立了多源數(shù)據(jù)融合模型和算法，并使用模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗(yàn)。本文所提出的兩步驟事件檢測數(shù)據(jù)融合方法能夠有效利用固定車輛檢測器、浮動車、人工報(bào)告事件信息源的信息，同時(shí)，方法又具有很好的靈活性，并為ITS領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究提供了有益借鑒。

8.學(xué)位論文 吳睿 基于視頻的城市交通事件檢測系統(tǒng)的研究 2007

在21世紀(jì)的今天，現(xiàn)代化的交通不再只是寬闊的馬路，而應(yīng)當(dāng)配以智能化的交通控制管理系統(tǒng)。為了對道路交通進(jìn)行有效的監(jiān)控，，針對交通狀況的動態(tài)變化，迅速做出交通誘導(dǎo)控制的決策，就必須對表示道路狀況的各項(xiàng)道路交通事件參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測。交通事件檢測是智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransport System，ITS)的重要組成部分，視頻檢測是交通事件檢測的重要手段。相對于傳統(tǒng)的檢測方法，它綜合利用圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識別等技術(shù)，有安裝和維護(hù)方便、價(jià)格相對低廉、檢測參數(shù)多、檢測區(qū)域廣等顯著優(yōu)點(diǎn)。許多發(fā)達(dá)國家在交通視頻檢測方面進(jìn)行了大量研究，我國在該領(lǐng)域的研究正在逐步展開，并展現(xiàn)出非常誘人的應(yīng)用前景。

本論文以攝像機(jī)獲取的交通場景視頻作為研究對象，利用圖像處理和虛擬線組技術(shù)完成城市交通事件檢測。論文的內(nèi)容包括下述幾部分：文章首先簡要地介紹了智能交通系統(tǒng)的背景，引出基于視頻的交通事件檢測的意義。接著重點(diǎn)分析了視頻檢測系統(tǒng)的組成及原理，并給出了交通事件檢測的各類參數(shù)的計(jì)算公式。然后根據(jù)國內(nèi)外目前的研究成果，詳細(xì)給出了一個(gè)改進(jìn)的自適應(yīng)背景更新方法。最后提出了基于視頻虛擬線組的交通事件參數(shù)檢測方法。

9.會議論文 晏磊.鄭江華.劉岳峰.趙紅穎.白耕 GIS-T技術(shù)在智能交通車載移動終端中的研究與應(yīng)用 2004

將傳統(tǒng)GIS直接用于GIS-T,在中國存在四大問題;安全性,實(shí)時(shí)性,異地性和及時(shí)刷新,數(shù)據(jù)量過大.首先對上述問題,介紹了本研究中車載移動終端采用的解決方案概況,采用了可覆蓋式的不可拆卸的內(nèi)置存儲介質(zhì)等技術(shù),解決安全性問題;大量基礎(chǔ)信息由專用短程通信(DSRC)等方式預(yù)先下載至車載裝置,少量的屬性信息通過多種通信方式從信息發(fā)布平臺,解決實(shí)時(shí)性問題;采用覆蓋方式,接收需要存儲的異地GIS信息,解決存儲的異地性問題;運(yùn)用線性參考系統(tǒng)(LRS)技術(shù),解決存儲、傳輸量過大問題.然后,重點(diǎn)從GIS-T數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的角度,針對車載移動終端,對上述問題進(jìn)行了論述.主要基于GDF4.0(GeographicalData Files)和LRS技術(shù),設(shè)計(jì)了地理數(shù)據(jù)的多尺度表達(dá)方式和交通事件表.

10.期刊論文 賈巖.朱茵.JIA Yan.ZHU Yin 我國高速公路交通事件智能管理系統(tǒng)框架研究 -公路2010(10)

高速公路交通事件是影響其安全運(yùn)行的主要因素.通過對我國高速公路實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的分析,完成對交通事件發(fā)生成因和機(jī)理的研究.同時(shí)從系統(tǒng)的需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)及功能分析方面展開研究,研究建立城市交通事件智能管理系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)和框架結(jié)構(gòu).

1.賁莉莉 城市交通事故緊急救援系統(tǒng)研究及輔助決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)[學(xué)位論文]碩士 2007

2.劉金陽 商貿(mào)應(yīng)急管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[學(xué)位論文]碩士 2006

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下載時(shí)間：2011年2月28日

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  本文關(guān)鍵詞：城市交通事件應(yīng)急管理系統(tǒng)及其理論問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。