摘要: |
近年来,随着高速公路网络的逐步形成,交通需求进一步增加,交通管理也逐步走向智能化。在高速公路监控系统管理中,交通事件的自动检测是目前最据代表性的智能化管理手段。交通事件检测的服务对象群,主要包括:道路使用者和交通管理者,交通管理者又包括:监控中心的值班人员和交通管理决策者。通过对交通管理实际工作的研究,我们发现,不同的应用对是检测的要求,是不尽相同的。另一方面,每类检测技术都包括多种具体的方法。这些不同种类的交通拥挤判别方法同时使用时,必然都会在同一时段对目标路段给出拥挤判别的结果,如果这些结果是一致的,为交通管理者和交通参与者提供的决策依据是比较可靠的。但是,如果结果不一致,则为交通管理者和交通参与者提供的决策依据必然存在不确定性。
本文根据交通事件自动判别的理论,结合多年来的实践经验,对“事件自动判别”事件自动判别在实际应用中的问题予以研究讨论,提出了针对不同需求的“面向多用户需求的事件报警体系”,以及在这种报警体系下的,“以分析角度为线索”的数据融合算法,试图将“事件自动判别”更好地应用于监控系统管理中。本文将就事件检测的持续性检验,面向多用户需求的事件报警体系,以及基于数据融合的事件检测算法,这三方面予以讨论。在持续性检验的研究中,提出了持续性检验函数的构造方法。在面向多用户需求的事件报警体系中,给出了实用的多级报警体系。在基于数据融合的事件检测算法中,全面介绍数据融合算法的理论基础,数据融合的内容,数据融合的规则以及检测报警的输出。 |