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基于车辆动态行为特征的交通状态识别研究 被引量：1
1
作者 李熙莹 卢美燕 +2 位作者 何兆成 苏淑妍 庞淑敏 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期44-55,85,共13页
交通状态识别研究对于预防和缓解交通拥堵具有重要的研究价值,不仅能够为交通管理提供决策支持,还能有效提升道路的运行效率。传统的交通状态识别方法仅考虑单一的宏观特征参数,忽视车辆变道行为的影响以及由此产生的车辆间相互干扰,导... 交通状态识别研究对于预防和缓解交通拥堵具有重要的研究价值,不仅能够为交通管理提供决策支持,还能有效提升道路的运行效率。传统的交通状态识别方法仅考虑单一的宏观特征参数,忽视车辆变道行为的影响以及由此产生的车辆间相互干扰,导致状态划分空间粒度较粗,状态辨识不够精细化,难以深入分析交通拥堵的成因。对此,本文提出一种无人机视角下基于车辆动态行为特征的交通状态识别方法。首先,该方法结合基于旋转检测框的车辆检测算法(YOLOv8s-OBB)和车辆跟踪算法(BoTSORT)检测和跟踪车辆,解决水平框中背景像素冗余以及车辆框重叠的问题,提取车辆空间方向角和旋转4点坐标等更精准的车辆轨迹数据,并计算微观交通流参数;其次,利用获取的车辆空间方向角和旋转位置信息提出车辆动态行为特征参数,即变道干扰率和车辆方向波动指数;然后,结合宏观的平均速度和交通密度参数,构建多维状态特征空间,应用于实际道路场景的交通状态识别。最终实验结果表明:在旋转车辆目标检测中,该方法的mAP@0.5达到0.987,输出的车辆轨迹数据稳定且连续;在交通状态识别中,在平均速度和交通密度作为宏观特征参数的基础上引入变道干扰率后,状态识别精确度达到0.983;进一步,引入车辆方向波动指数后,状态识别精确度达到0.987。同时,根据状态特征空间表征,可以更加精准地将交通状态划分为4种状态,即畅通态、平稳态、拥挤态和堵塞态,从而可以为车辆动态行为定量化分析交通状态影响,为基于无人机视角的交通状态识别提供新的理论参考,为智能交通系统提供先进的状态精细感知。 展开更多
关键词 城市交通 交通状态识别 车辆动态行为特征参数 旋转车辆检测与跟踪 无人机航拍
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基于浮动车速度波动特征的交通状态识别 被引量：5
2
作者 成卫 黄金涛 +2 位作者 陈昱光 郭延永 俞灏 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期67-76,共10页
为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车... 为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM(Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交通状态,多维高斯隐马尔可夫模型对道路交通状态的识别效果良好。 展开更多
关键词 城市交通 交通状态识别 多维高斯隐马尔可夫模型 高频轨迹数据 灰度共生矩阵
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基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别 被引量：3
3
作者 张立立 王力 +1 位作者 赵琦 张玲玉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期75-82,共8页
准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提.传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题.对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法.... 准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提.传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题.对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法.从原始数据丰富特征入手,构建交叉口有效检测区域的图像化模型;将交叉口交通状态识别转化为图像搜索问题,利用监督哈希算法实现基于部分标签信息的图像搜索,进而得到交叉口的交通状态;最后,利用仿真对该方法进行了验证.结果表明,所提方法在识别精度和速度上具有可行性和有效性. 展开更多
关键词 智能交通 交通状态识别 交叉口图像化 半监督哈希
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利用FCM对静态图像进行交通状态识别 被引量：8
4
作者 崔华 袁超 +4 位作者 魏泽发 李盼侬 宋鑫鑫 纪宇 刘云飞 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期79-84,共6页
对交通状态进行准确识别可以主动预警将要进入本路段的驾驶员避开拥堵,以免加重拥堵程度,同时也是科学制定主动交通管理决策的基础,有利于及时疏导拥堵,提高道路运行效率,节能减排.首先从交通监控视频中采集图像,标注道路为兴趣区,并对... 对交通状态进行准确识别可以主动预警将要进入本路段的驾驶员避开拥堵,以免加重拥堵程度,同时也是科学制定主动交通管理决策的基础,有利于及时疏导拥堵,提高道路运行效率,节能减排.首先从交通监控视频中采集图像,标注道路为兴趣区,并对道路图像做角度和尺度的归一化处理;然后提取兴趣区图像的平均梯度、角点个数和长边缘比例3个特征;最后,利用模糊C均值聚类算法将图片所呈现的交通状态分为畅通和拥堵两种状态.实验结果表明,文中算法可以有效识别图像中的交通状态,正确率达到了94%以上,而且较基于视频的交通状态识别方法,该方法也大大降低了实现成本. 展开更多
关键词 交通状态识别 交通图像 模糊C均值聚类 角点个数 长边缘比例
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基于3D CNN的道路视频交通状态自动识别 被引量：3
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作者 彭博 唐聚 +2 位作者 张媛媛 蔡晓禹 孟繁和 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期153-159,F0002,共8页
为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural networks,3D CNN)的交通状态识别方法.首先,以C3D(convolutional 3D)深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深... 为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural networks,3D CNN)的交通状态识别方法.首先,以C3D(convolutional 3D)深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D^*;然后,对C3D^*和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D^*及常用二维卷积网络的交通状态识别效果.对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D^*的F均值为91.32%,比C3D、R3D(region convolutional 3D network)、R(2+1)D(resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution)分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D^*的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%. 展开更多
关键词 智能交通 交通状态识别 三维卷积 道路视频 深度学习
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基于手机运动传感器数据的交通流拥挤识别 被引量：4
6
作者 肖峰 涂雯雯 陈冬 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期553-562,共10页
准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利... 准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利用支持向量机学习算法,以加速度与角加速度统计参数作为输入变量识别断面交通流状态.实验结果识别精度最高达到92%,表明加速度和角加速度指标可作为交通流状态的表征参数.该研究采用Lasso模型和最小角回归算法对输入参数进行变量选择,在降低计算成本的同时保证了良好的识别效果. 展开更多
关键词 手机运动传感器 机器学习 交通流状态识别 Lasso 最小角回归算法
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基于智能视觉的交通多状态监控系统 被引量：2
7
作者 谢勇 时合生 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第26期7911-7915,共5页
当前智能交通系统只能对交通的流量特征进行监控,无法细分交通的不同状态。在充分研究交通监控原理的基础上,提出一种基于智能视觉识别技术的交通多状态识别系统。利用监控图像帧差灰度变化区间,更新图像背景,引入像素变化控制规则作为... 当前智能交通系统只能对交通的流量特征进行监控,无法细分交通的不同状态。在充分研究交通监控原理的基础上,提出一种基于智能视觉识别技术的交通多状态识别系统。利用监控图像帧差灰度变化区间,更新图像背景,引入像素变化控制规则作为核心软件算法。结合交通状态监控数据源,检测堵塞、行人以及停车等多状态交通事件。以实际系统测试表明,系统能够及时准确检测出相关的交通事件,并且具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 视觉网络 交通多状态识别 视频检测器 及时检测
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基于SIS传播理论的城市交通拥堵传播模型 被引量：2
8
作者 陈玉婷 晏启鹏 +2 位作者 毛剑楠 黄豪 刘澜 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期103-110,共8页
为研究城市交通拥堵传播的机理与特性,建立了基于SIS传播理论的城市交通拥堵传播模型。首先,确定了路段交通状态的判别方法,并比较分析了不同判别标准下拥堵传播效率和消散效率的数值变化;其次,考虑了出行时间的差异性并在经典SIS理论... 为研究城市交通拥堵传播的机理与特性,建立了基于SIS传播理论的城市交通拥堵传播模型。首先,确定了路段交通状态的判别方法,并比较分析了不同判别标准下拥堵传播效率和消散效率的数值变化;其次,考虑了出行时间的差异性并在经典SIS理论中加入了时间偏差参数;随后,研究了拥堵路段比例随时间的变化趋势以及拥堵路段比例与其变化率间的关系,并将其作为描述拥堵传播特征的依据;最后,以成都市道路交通网络作为研究路网,以早高峰真实数据对模型进行标定与验证。结果表明,模型可以精确地描述拥堵路段比例与其变化率之间的关系。 展开更多
关键词 交通运输工程 城市交通 拥堵传播模型 病毒传播理论 网络交通拥堵 交通状态识别
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