基于小波和模糊逻辑理论的交通事件检测

发布时间：2018-11-04 17:05

【摘要】：为提高高速公路交通事件检测算法的检测率,提出一种基于小波和模糊逻辑理论的检测算法。使用小波理论的小波变换和改进的滤波算法检测交通事件,得到事件可能发生的时间和地点;以模糊逻辑理论修正算法输出,建立交通参数隶属度函数,通过计算给出最终事件判定结果及交通拥堵状态。仿真结果表明,对比其它多种先进的检测算法,该算法在检测率和误报率等指标上有明显优势,平均提高事件检测率4%左右,具有更好的鲁棒性。
[Abstract]:In order to improve the detection rate of expressway traffic incident detection algorithm, a detection algorithm based on wavelet and fuzzy logic theory is proposed. The wavelet transform of wavelet theory and the improved filtering algorithm are used to detect traffic events, and the possible time and place of events are obtained. The fuzzy logic theory is used to modify the output of the algorithm, and the membership function of traffic parameters is established, and the final decision results of the event and the traffic congestion state are given by calculation. Simulation results show that compared with other advanced detection algorithms, this algorithm has obvious advantages in detection rate and false alarm rate, and increases the average detection rate by about 4%, and has better robustness.
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61170277) 上海市教委科研创新基金项目(12YZ094)
【分类号】：TN713;U495

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本文编号：2310552