基于聲信號處理的交通事故自動檢測方法研究.pdf

1、交通事故傷害已成為對人類生命安全的嚴重威脅，建立一個快速、高效的應急救援系統(tǒng)，推動我國交通事故應急救援模式的轉(zhuǎn)變，具有重大的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的交通事件檢測的研究專注于宏觀的道路交通流信息，對交通事故這種微觀現(xiàn)象的檢測重視不夠，交通事故檢測的實時性和準確度并不理想。
　　 本文研究基于聲信號處理的交通事故自動檢測方法。該算法運行在車載DSP系統(tǒng)中，通過采集并分析處理車輛周圍的聲音，實時監(jiān)測車輛的運行狀態(tài)。檢測出交通事故發(fā)生后，由DS

2、P系統(tǒng)控制向后臺的救護系統(tǒng)發(fā)出報警信號。
　　 使用模式識別的方法對聲信號進行分析處理，分為三個階段：預處理、特征提取和實時分類。分類器的參數(shù)由離線訓練得到。首先使用haar小波變換提取聲信號的頻域特征，采用單類支持向量機進行異常點檢測以實現(xiàn)分類判別，該方法在克服線性判別局限性的同時保證了良好的泛化能力，與常用的線性判別分析方法相比準確率有了顯著提高，而且計算復雜度低，易于實現(xiàn)。
　　 設計了基于DSP的交通事故自動檢測