激光测距仪/GPS下城市道路SVM-AID算法研究

摘要：

为减少交通事件引起的交通延误,有效预防偶发性交通事件导致二次事故的发生,提出一种基于支持向量机(SVM)和数据融合技术的城市道路交通事件自动检测(AID)算法.利用车载激光测距仪采集本车与前车的距离,利用搭载全球定位系统(GPS)的浮动车采集本车瞬时速度.将这2种交通数据按一定的规则进行数据级融合,然后运用线性、多项式和径向基(RBF)3种核函数的SVM模型分别进行事件检测.最后,用实测数据对其进行验证.结果表明:核函数为RBF的非线性SVM模型检测率(DR)值最大,误判率(FAR)值最小,检测指标均优于经典算法,说明算法检测性能良好.

关键词：支持向量机-交通事件自动检测(SVM-AID)、城市道路、全球定位系统(GPS)浮动车、激光测距仪、数据融合

所属期刊栏目：25

分类号：X924.2(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：深圳市城市规划与决策仿真重点实验室开放课题基金资助UPDMHITSZ2014B06.

在线出版日期：2016-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：81-86