藍(lán)牙交通流量檢測系統(tǒng)及交通事件檢測算法研究.pdf

1、隨著交通運(yùn)輸業(yè)的迅速發(fā)展，汽車數(shù)量急劇增加，極大地降低了道路的通行能力，導(dǎo)致了交通事件的頻繁發(fā)生，嚴(yán)重影響了人們的生命財產(chǎn)安全。如何及時準(zhǔn)確地獲取道路上的交通流量信息，實時有效地檢測出交通事件的發(fā)生，成為了備受學(xué)者關(guān)注的熱點問題。近些年來，旨在解決這些問題的交通流信息檢測技術(shù)及交通事件檢測算法已經(jīng)成為智能交通領(lǐng)域的研究熱點。
　　本文在研究了交通流數(shù)據(jù)特性及交通事件檢測原理的基礎(chǔ)上，對交通流量檢測系統(tǒng)及交通事件檢測算法進(jìn)行了深入的

2、研究，研究的主要內(nèi)容包括為以下三點。
　　1)論文設(shè)計了一種由藍(lán)牙、加速度計和北斗導(dǎo)航定位（BD）為主要模塊的交通流量檢測系統(tǒng)：選用以飛思卡爾ARM Cortex-M4為內(nèi)核的K60芯片為主控制器，開發(fā)了交通流量檢測系統(tǒng)的車內(nèi)部分和公交站臺顯示牌部分；以加速度計與北斗導(dǎo)航定位模塊組合實現(xiàn)了精確測量車速的功能；采用 CC2540模塊作為藍(lán)牙的主機(jī)與從機(jī)，在藍(lán)牙4.0的研究基礎(chǔ)上，開發(fā)了藍(lán)牙主機(jī)與從機(jī)的無線連接，實現(xiàn)了對交通流量的檢測

3、；
　　2)論文通過修改樣本的隸屬度、優(yōu)化聚類數(shù)目c對模糊C均值聚類算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其克服了傳統(tǒng)FCM復(fù)雜度高以及對孤立點敏感的影響。將改進(jìn)的FCM與SVM相結(jié)合應(yīng)用于交通事件檢測算法之中：首先選取車流量、平均車速、車輛占有率做為算法的輸入?yún)⒘?，利?FCM算法對輸入?yún)⒘窟M(jìn)行一次粗糙的預(yù)測分類，然后將預(yù)測分類后的隸屬高的樣本作為支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本，建立分類模型，通過模型訓(xùn)練形成判斷各特征類別的判別函數(shù)來進(jìn)行事件的檢測；