[發明專利]一種高速公路交通事件自動檢測方法

無效

• 申請號: 201110302508.3
• 申請日: 2011-09-29
• 公開（公告）號: CN102436740A
• 公開（公告）日: 2012-05-02
• 發明（設計）人: 程琳;李大韋
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/042
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司 32112
• 代理人: 黃明哲

技術領域

本發明屬于交通智能管理和控制技術領域，涉及一種可處理數據缺失情況的高速公路交通事件自動檢測的方法，具體為一種基于加樹樸素貝葉斯分類器的高速公路交通事件自動檢測方法，用于高速公路管理系統中對交通事件存在與否進行實時自動檢測。

背景技術

交通事件定義為造成道路通行能力下降，擾亂正常交通流的，隨機的、偶發的事件，如車禍、車輛拋錨、道路損壞、貨物散落等。交通事件是造成道路擁擠的重要因素，據國外相關統計，交通事件導致了城市區域的52～58％的交通擁擠，造成約兩百萬輛小時的延誤，由此產生的旅行時間和額外燃料消耗損失折合約四千萬美元。

事件管理系統是減少交通事件損失的有效工具，其主要包括信息采集、事件檢測、事件評估、事件響應等模塊。其中實時檢測算法正是事件檢測模塊的核心技術。準確而迅速的事件檢測可以直接減少事件造成的負面影響，而傳統的人工檢測方法耗時較長，已經難以滿足高效的要求。事件檢測算法的基本原理是根據實時檢測的交通流數據，如占有率、速度、流量等，通過一系列分析，識別交通流的異常變化，以判斷路段是否發生事件。雖然，近年來，視頻識別技術也被應用在了事件檢測中，但由于其無法全區域覆蓋、全天候工作，因此目前基于交通流參數變化來檢測交通事件的方法是主要的研究方向。發明“采用人造神經網絡和遺傳算法的高速公路事件自動檢測系統”(CN1311880A)公開了一種基于神經網絡的交通事件檢測算法，其檢測性能較優，但神經網絡是黑箱結構，在實際過程中難以應用。發明“基于偏最小二乘原理的高速公路交通事件自動檢測方法”(CN?100481153C)算法結構較為簡單，但難以處理數據缺失的情況。而在實際的數據采集中，由于檢測器數量多、且一直處于工作狀態，經常會出現設備故障、程序出錯或檢測失敗的情況，造成某一時段的交通流參數缺失，因此事件檢測算法必須克服這一困難。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：針對現有技術中存在的處理數據缺失缺陷，提出一種可處理數據缺失情況的高速公路交通事件自動檢測方法，其檢測率、誤報率和平均檢測時間均有較好的表現，且可以處理數據缺失的情況。

本發明的技術方案為：一種高速公路交通事件自動檢測方法，在處理數據缺失情況下對高速公路交通事件進行自動檢測，包括以下步驟：

步驟1)：

設置公路檢測系統，包括感應線圈和視頻設備，按照設定采樣步長采集檢測區的實時交通流數據，包括上下游交通流量、速度和車道占有率，采樣步長設為30秒鐘；

步驟2)：

收集檢測區的交通流數據，整理為訓練數據集，并對采集的實時交通流數據進行預處理，步驟為：

21)對采集到的實時交通流數據進行歸一化處理，將各交通流數據全部轉化為[0，1]區間內的值：

x′=0if x≤Xαx-XαXβ-XαifXα<x<Xβ1if x≥Xβ]]>