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基于路径旅行时间分析的交通异常检测方法
被引量：
2
1
作者
王璞
熊雨沙
+2 位作者
王骋程
郑治豪
鲁恒宇
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期869-875,共7页
为了综合考虑连续路段通行能力波动对旅行时间的影响,避免由单一路段通行能力的常规性波动所导致的交通异常误判,提出了一种基于路径旅行时间分析的交通异常检测算法。该算法将深圳市路网网格化为若干个地理子区,以地理子区为单位,使用S...
为了综合考虑连续路段通行能力波动对旅行时间的影响,避免由单一路段通行能力的常规性波动所导致的交通异常误判,提出了一种基于路径旅行时间分析的交通异常检测算法。该算法将深圳市路网网格化为若干个地理子区,以地理子区为单位,使用ST-matching地图匹配算法将深圳市出租车GPS坐标记录点匹配到相应路段,采用基于密度的DBSCAN聚类算法计算路径旅行时间的时变异常阈值,来判定旅行时间的异常。该方法成本低廉,实施难度小,能精确灵敏地检测交通网络异常。
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关键词
DBSCAN聚类算法
GPS
地图匹配
交通异常检测
路径旅行时间
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职称材料
基于多目标跟踪的交通异常事件检测
被引量：
14
2
作者
高新闻
沈卓
+1 位作者
许国耀
封玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第6期1879-1883,共5页
针对传统异常行为自动检测方法的准确率和稳定性无法满足多变视频检测需求的问题,将最新的目标检测网络YOLOv3与目标跟踪算法相结合,通过对基于SORT多目标跟踪框架的改进,对检测目标的级联匹配采用了融合运动与外观特征的指标,以适应实...
针对传统异常行为自动检测方法的准确率和稳定性无法满足多变视频检测需求的问题,将最新的目标检测网络YOLOv3与目标跟踪算法相结合,通过对基于SORT多目标跟踪框架的改进,对检测目标的级联匹配采用了融合运动与外观特征的指标,以适应实际高架桥梁道路监控的情况。然后利用改进的多目标跟踪算法,对城市高架道路监控视频中的目标进行跟踪,配合相应的轨迹判别规则实现对视频中出现的行人、停车和车辆变道的交通行为异常情况的自动判别,具有较高的判别精度,可以达到实际应用目的。
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关键词
交通异常检测
行为
检测
多目标跟踪
YOLOv3算法
SORT框架
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职称材料
基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测
被引量：
3
3
作者
郑大庆
林陈威
王昺杰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期923-931,共9页
提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly ben...
提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly benchmark)公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况,对交通流异常进行检测,并对检测结果进行了分析,验证了Attention-LSTM模型的有效性。
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关键词
交通
流量
异常
检测
偶发
异常
注意力机制
长短期记忆
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职称材料
题名
基于路径旅行时间分析的交通异常检测方法
被引量：
2
1
作者
王璞
熊雨沙
王骋程
郑治豪
鲁恒宇
机构
中南大学交通运输工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期869-875,共7页
基金
"十三五"国家重点研发计划(2016YFB1200400)
国家自然科学基金面上项目(61473320)
文摘
为了综合考虑连续路段通行能力波动对旅行时间的影响,避免由单一路段通行能力的常规性波动所导致的交通异常误判,提出了一种基于路径旅行时间分析的交通异常检测算法。该算法将深圳市路网网格化为若干个地理子区,以地理子区为单位,使用ST-matching地图匹配算法将深圳市出租车GPS坐标记录点匹配到相应路段,采用基于密度的DBSCAN聚类算法计算路径旅行时间的时变异常阈值,来判定旅行时间的异常。该方法成本低廉,实施难度小,能精确灵敏地检测交通网络异常。
关键词
DBSCAN聚类算法
GPS
地图匹配
交通异常检测
路径旅行时间
Keywords
DBSCAN algorithm
GPS
map-matching
traffic anomaly detection
travel time of path
分类号
U91 [交通运输工程]
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职称材料
题名
基于多目标跟踪的交通异常事件检测
被引量：
14
2
作者
高新闻
沈卓
许国耀
封玲
机构
上海大学机电工程与自动化学院
上海大学上海大学—上海城建建筑产业化研究中心
上海大学悉尼工商学院
上海浦江桥隧运营管理有限公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第6期1879-1883,共5页
基金
上海市科委项目(18DZ1201204)。
文摘
针对传统异常行为自动检测方法的准确率和稳定性无法满足多变视频检测需求的问题,将最新的目标检测网络YOLOv3与目标跟踪算法相结合,通过对基于SORT多目标跟踪框架的改进,对检测目标的级联匹配采用了融合运动与外观特征的指标,以适应实际高架桥梁道路监控的情况。然后利用改进的多目标跟踪算法,对城市高架道路监控视频中的目标进行跟踪,配合相应的轨迹判别规则实现对视频中出现的行人、停车和车辆变道的交通行为异常情况的自动判别,具有较高的判别精度,可以达到实际应用目的。
关键词
交通异常检测
行为
检测
多目标跟踪
YOLOv3算法
SORT框架
Keywords
traffic anomaly detection
behavior detection
multi-target tracking
YOLOv3
SORT framework
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测
被引量：
3
3
作者
郑大庆
林陈威
王昺杰
机构
上海财经大学信息管理与工程学院
复旦大学经济学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期923-931,共9页
基金
国家社会科学基金(20BGL287)
上海市智能信息处理实验室开放基金(IIPL201903)。
文摘
提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly benchmark)公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况,对交通流异常进行检测,并对检测结果进行了分析,验证了Attention-LSTM模型的有效性。
关键词
交通
流量
异常
检测
偶发
异常
注意力机制
长短期记忆
Keywords
traffic flow anomaly detection
occasional anomaly,attention mechanism
long short-term memory(LSTM)
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于路径旅行时间分析的交通异常检测方法
王璞
熊雨沙
王骋程
郑治豪
鲁恒宇
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多目标跟踪的交通异常事件检测
高新闻
沈卓
许国耀
封玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测
郑大庆
林陈威
王昺杰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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