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基于数据融合的高速公路交通异常事件检测的研究
| 论文题名： | 基于数据融合的高速公路交通异常事件检测的研究 |
| 关键词： | 数据融合;事件自动检测;小波分析;LVQ神经网络;BP神经网络;高速公路;交通异常事件 |
| 摘要： | 交通异常事件的检测一直以来都是高速公路监控系统的难点和重点。现有的交通异常事件检测系统在实际应用中检测效果不太理想。而数据融合技术是近年来发展起来的一种新的信息综合处理方法，目前已经在ITS中有许多尝试。本文在分析目前高速公路交通事件自动检测的现状后，结合数据融合理论的原理和系统结构，运用MATLAB软件对基于数据融合的高速公路异常事件检测进行了分析研究。 本文构建了交通事件检测系统，并详细介绍了交通事件检测的四个子系统：信息采集子系统、信息传输子系统、信息处理子系统和信息发布子系统的系统构成。在此基础上提出了基于环形线圈检测器、视频车辆检测器、气象检测器的多传感器融合的检测算法。 在数据融合的数据低层处理阶段，利用小波分析的方法对环形线圈采集的数据进行了消噪处理，并比较了三种小波消噪方法的消噪效果。 在数据融合的数据高层处理阶段，在数据融合理论的支撑下，提出了两种融合算法的系统模型：集中式融合算法的系统模型和无反馈的分布式融合算法的系统模型。利用训练数据对LVQ和改进算法的BP神经网络进行训练后，利用测试数据对模型的检测效果进行验证。 |
| 作者： | 潘若禹 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 巨永锋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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