基于车辆轨迹大数据的城市道路交通事件检测方法研究
发布时间：2021-01-05 04:37
在当前交通大数据应用迅速发展的时代,智能交通系统（Intelligent TransportSystem,ITS）有了更快的进步和发展,越来越多的研究者将更有效、更智慧地把数据应用于城市交通管理和控制领域中。利用轨迹数据进行事件检测为交通管理者提供了有效的数据支持和理论支撑,以便于去解决交通事件带来的交通安全和环境治理等一系列问题。以往的研究常常出现交通事件路况信息分析不到位、检测过程复杂、检测误差高等问题。为解决这些问题,本文针对车辆轨迹大数据进行分析研究,提出了一种基于浮动车的城市交通事件快速检测并且分析事件类型的方法。该方法的目标是利用轨迹数据,检测车辆在运行过程中发生的偶发性事件或者常发性事件,从而保证交通事件检测的时效性和准确性。本文实验首先由北京市的出租车轨迹数据特性开始,进行数据预处理,并结合路网信息,从数据时间点、位置信息、方向角几个角度完成地图匹配。其次根据每个路段都具有典型交通流的特性,兼顾交叉点和轴承的变化,同时判断车辆行驶方向,对轨迹数据进行车辆轨迹复现,并将轨迹分类,解决一些由隧道交叉和异常驾驶带来的精度误差问题,以此提高轨迹复现的准确性。在此基础上做出基于G...
【文章来源】：北方工业大学北京市
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
城市
第一章绪论??在飞速发展的智能交通新时代，提升事件检测的技术手段是交通建设者研宄??的重点。运用互联网平台进行交通信息发布和获取，己经深入到每个交通管理者??和参与者中。因此，对交通轨迹数据挖掘和事件检测提出了更高的要求，同时交??通事件检测平台的搭建为技术上的进步提供了实现平台和研发新思路。??＾?—?ｇｇ?．?ｉ；ｔ?．ｎ?－??？５?９Ｗ－．?？．；＊．?？＊：??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FA-SVM的高速公路交通事件检测方法[J]. 姜卉,姜桂艳. 北华大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于轨迹数据挖掘的路径规划系统的设计分析[J]. 刘长生. 数字通信世界. 2019(01)
[3]BP小波神经网络模型及其在交通事件检测中的应用[J]. 吴琛,程琳. 中国交通信息化. 2018(03)
[4]基于上游单一检测器数据的高速公路事故影响分析[J]. 陈小会,王云鹏,刘淼淼,鲁光泉. 交通工程. 2017(06)
[5]城市快速路交通事件自动检测算法[J]. 邴其春,龚勃文,林赐云,杨兆升. 中南大学学报(自然科学版). 2017(06)
[6]基于改进的BP神经网络和小波奇异值的交通事件检测[J]. 王宝国,李渊韬,胡彤宇,张军,朱新山,杨正瓴. 软件. 2017(06)
[7]出租车GPS轨迹大数据在智能交通中的应用[J]. 张红,王晓明,过秀成,曹洁,朱昶胜,郭义戎. 兰州理工大学学报. 2016(01)
[8]基于网格索引的地图匹配算法[J]. 王亚洲,顾卫东,冯金巧. 齐鲁工业大学学报(自然科学版). 2015(04)
[9]优化BPAdaBoost算法及其交通事件检测[J]. 刘庆华,丁文涛,涂娟娟,方守恩. 同济大学学报(自然科学版). 2015(12)
[10]一种智能的高速公路交通事件检测方法[J]. 刘亚俊,周斌彬. 浙江树人大学学报(自然科学版). 2015(03)
博士论文
[1]城市路网交通预测模型研究及应用[D]. 张扬.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]基于GPS数据的交通行为及出租车行驶路线推荐研究[D]. 杜娜娜.北京邮电大学 2018
[2]轨迹数据挖掘的方法研究[D]. 徐广根.苏州大学 2018
[3]基于贝叶斯信任模型的无线传感器网络动态事件区域检测算法的研究及其应用[D]. 王洁洁.南京邮电大学 2017
[4]基于轨迹数据挖掘的异常检测方法研究[D]. 叶敏.长安大学 2017
[5]高速公路交通事件检测算法研究[D]. 代青敏.长安大学 2012
[6]浮动车轨迹分析与展示系统的设计与实现[D]. 陈酌灼.中山大学 2011
[7]基于智能优化算法的支持向量机回归及其应用[D]. 丁宏飞.西南交通大学 2011
[8]浮动车数据在城市道路交通事件检测中的应用研究[D]. 徐涛.辽宁工程技术大学 2011
[9]基于动态交通模型和多信息融合的高速公路交通事件检测算法[D]. 孟建军.河海大学 2007
本文编号：2958036
【文章来源】：北方工业大学北京市
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
城市
第一章绪论??在飞速发展的智能交通新时代，提升事件检测的技术手段是交通建设者研宄??的重点。运用互联网平台进行交通信息发布和获取，己经深入到每个交通管理者??和参与者中。因此，对交通轨迹数据挖掘和事件检测提出了更高的要求，同时交??通事件检测平台的搭建为技术上的进步提供了实现平台和研发新思路。??＾?—?ｇｇ?．?ｉ；ｔ?．ｎ?－??？５?９Ｗ－．?？．；＊．?？＊：??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FA-SVM的高速公路交通事件检测方法[J]. 姜卉,姜桂艳. 北华大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于轨迹数据挖掘的路径规划系统的设计分析[J]. 刘长生. 数字通信世界. 2019(01)
[3]BP小波神经网络模型及其在交通事件检测中的应用[J]. 吴琛,程琳. 中国交通信息化. 2018(03)
[4]基于上游单一检测器数据的高速公路事故影响分析[J]. 陈小会,王云鹏,刘淼淼,鲁光泉. 交通工程. 2017(06)
[5]城市快速路交通事件自动检测算法[J]. 邴其春,龚勃文,林赐云,杨兆升. 中南大学学报(自然科学版). 2017(06)
[6]基于改进的BP神经网络和小波奇异值的交通事件检测[J]. 王宝国,李渊韬,胡彤宇,张军,朱新山,杨正瓴. 软件. 2017(06)
[7]出租车GPS轨迹大数据在智能交通中的应用[J]. 张红,王晓明,过秀成,曹洁,朱昶胜,郭义戎. 兰州理工大学学报. 2016(01)
[8]基于网格索引的地图匹配算法[J]. 王亚洲,顾卫东,冯金巧. 齐鲁工业大学学报(自然科学版). 2015(04)
[9]优化BPAdaBoost算法及其交通事件检测[J]. 刘庆华,丁文涛,涂娟娟,方守恩. 同济大学学报(自然科学版). 2015(12)
[10]一种智能的高速公路交通事件检测方法[J]. 刘亚俊,周斌彬. 浙江树人大学学报(自然科学版). 2015(03)
博士论文
[1]城市路网交通预测模型研究及应用[D]. 张扬.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]基于GPS数据的交通行为及出租车行驶路线推荐研究[D]. 杜娜娜.北京邮电大学 2018
[2]轨迹数据挖掘的方法研究[D]. 徐广根.苏州大学 2018
[3]基于贝叶斯信任模型的无线传感器网络动态事件区域检测算法的研究及其应用[D]. 王洁洁.南京邮电大学 2017
[4]基于轨迹数据挖掘的异常检测方法研究[D]. 叶敏.长安大学 2017
[5]高速公路交通事件检测算法研究[D]. 代青敏.长安大学 2012
[6]浮动车轨迹分析与展示系统的设计与实现[D]. 陈酌灼.中山大学 2011
[7]基于智能优化算法的支持向量机回归及其应用[D]. 丁宏飞.西南交通大学 2011
[8]浮动车数据在城市道路交通事件检测中的应用研究[D]. 徐涛.辽宁工程技术大学 2011
[9]基于动态交通模型和多信息融合的高速公路交通事件检测算法[D]. 孟建军.河海大学 2007
本文编号：2958036
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