基于多傳感器信息融合技術(shù)的高速公路交通事件檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著我國(guó)高速公路的快速建設(shè)和發(fā)展，高速公路交通安全問題日益突出，而且目前交通事件檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果并不理想。因此，交通事件檢測(cè)(AID)方法研究已經(jīng)成為廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問題。多傳感信息融合技術(shù)作為一種新的信息綜合處理方法，為AID方法的設(shè)計(jì)提供了新途徑。運(yùn)用信息融合技術(shù)設(shè)計(jì)高效的AID方法，不僅能拓寬信息融合技術(shù)的應(yīng)用范圍，而且能推動(dòng)高速公路“安全、高效”的管理目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，具有較高的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 本文初步探討了交通

2、事件信息融合理論，并針對(duì)基于單一傳感器信息的AID方法存在的問題，運(yùn)用多傳感器信息融合理論和技術(shù)，按照信息融合的結(jié)構(gòu)和層次框架，設(shè)計(jì)了采用集中式融合結(jié)構(gòu)的基于特征級(jí)融合的AID方法和采用分布式融合結(jié)構(gòu)的基于決策級(jí)融合的AID方法。按照信息融合的處理過程，在AID方法的低層信息預(yù)處理階段采用小波分析法對(duì)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行消噪處理，并利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比較了常用的兩種小波消噪方式的效果。在AID方法的高層信息融合處理階段，選用PNN和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作

3、為本文提出的事件檢測(cè)融合算法模塊的實(shí)現(xiàn)工具。同時(shí)，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，在詳細(xì)分析了交通事件狀態(tài)下不同截面和不同車道的交通流參數(shù)的突變特性基礎(chǔ)上，汲取雙截面算法的優(yōu)勢(shì)，確定了基于特征級(jí)融合的AID方法的輸入?yún)?shù)；汲取單截面算法和雙截面算法的優(yōu)勢(shì)，并提出利用同一截面不同車道交通流的變化特性，確定了基于決策級(jí)融合的AID方法的輸入?yún)?shù)。兩種方法應(yīng)用中均融合了天氣情況和能見度信息。 最后，利用經(jīng)過消噪及歸一化處理的京津塘高速公路實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)本文