蓝牙交通流量检测系统及交通事件检测算法研究

发布时间：2017-04-15 05:09

  本文关键词：蓝牙交通流量检测系统及交通事件检测算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着交通运输业的迅速发展,汽车数量急剧增加,极大地降低了道路的通行能力,导致了交通事件的频繁发生,严重影响了人们的生命财产安全。如何及时准确地获取道路上的交通流量信息,实时有效地检测出交通事件的发生,成为了备受学者关注的热点问题。近些年来,旨在解决这些问题的交通流信息检测技术及交通事件检测算法已经成为智能交通领域的研究热点。本文在研究了交通流数据特性及交通事件检测原理的基础上,对交通流量检测系统及交通事件检测算法进行了深入的研究,研究的主要内容包括为以下三点。1)论文设计了一种由蓝牙、加速度计和北斗导航定位(BD)为主要模块的交通流量检测系统:选用以飞思卡尔ARM Cortex-M4为内核的K60芯片为主控制器,开发了交通流量检测系统的车内部分和公交站台显示牌部分;以加速度计与北斗导航定位模块组合实现了精确测量车速的功能;采用CC2540模块作为蓝牙的主机与从机,在蓝牙4.0的研究基础上,开发了蓝牙主机与从机的无线连接,实现了对交通流量的检测;2)论文通过修改样本的隶属度、优化聚类数目c对模糊C均值聚类算法进行了改进,使其克服了传统FCM复杂度高以及对孤立点敏感的影响。将改进的FCM与SVM相结合应用于交通事件检测算法之中:首先选取车流量、平均车速、车辆占有率做为算法的输入参量,利用FCM算法对输入参量进行一次粗糙的预测分类,然后将预测分类后的隶属高的样本作为支持向量机的训练样本,建立分类模型,通过模型训练形成判断各特征类别的判别函数来进行事件的检测;3)论文提出了一种语义技术与支持向量机相结合的事件检测新方法:利用车流量、平均车速、车辆占有率作为输入参量,利用支持向量机进行初步的检测分类;然后建立交通事件检测领域本体模型,并将支持算法处理后的数据与数据采集的地点信息构成异构数据作为本体的实例,最后根据事件检测的特征提取推理规则并运用Jess推理机进行推理,以此来判断交通事件的发生。
【关键词】：交通流检测系统 交通事件检测 SVM FCM 语义技术
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TN925
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 绪论14-20
• 1.1 研究背景综述14
• 1.2 课题的研究现状14-17
• 1.2.1 交通流检测技术国内外研究现状15
• 1.2.2 交通事件检测算法研究现状15-17
• 1.3 主要研究内容17
• 1.4 章节安排17-20
• 第2章 交通事件检测原理分析20-30
• 2.1 交通事件的基本概念20-21
• 2.2 交通流特性21-24
• 2.2.1 交通流参数介绍21-22
• 2.2.2 交通事件对交通流变化的影响22-24
• 2.3 交通流检测技术类型24-25
• 2.4 交通事件检测算法25-28
• 2.4.1 常用交通事件检测算法25-27
• 2.4.2 交通事件检测算法评价指标27-28
• 2.5 本章小结28-30
• 第3章 蓝牙交通流量检测系统设计30-42
• 3.1 蓝牙交通流量检测系统整体框架设计30
• 3.2 系统硬件设计30-34
• 3.2.1 蓝牙模块与主控制器模块32-33
• 3.2.2 北斗定位接收器与加速度计模块33-34
• 3.3 系统软件设计34-38
• 3.3.1 车内部分软件编程设计34-35
• 3.3.2 公交站台显示牌部分软件编程设计35
• 3.3.3 蓝牙通信软件设计35-36
• 3.3.4 上位机软件设计36-38
• 3.4 实车试验及基于北斗定位与加速度计信号的车速测定38-40
• 3.4.1 实车试验系统工作流程38-39
• 3.4.2 车速的精确测定39-40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 基于SVM的交通事件自动检测算法42-52
• 4.1 统计学相关知识42
• 4.2 支持向量机基本原理42-46
• 4.2.1 线性可分情形43-44
• 4.2.2 非线性情况44-45
• 4.2.3 核函数45-46
• 4.3 遗传算法介绍46-47
• 4.4 基于SVM的交通事件检测算法设计47-48
• 4.4.1 SVM交通事件检测的适应性分析47
• 4.4.2 基于SVM的交通事件检测算法设计47-48
• 4.5 基于SVM的交通事件检测算法仿真48-51
• 4.5.1 数据来源48-49
• 4.5.2 预处理阶段49
• 4.5.3 遗传算法的参数优化49-50
• 4.5.4 利用SVM模型进行检测50-51
• 4.6 本章小结51-52
• 第5章 基于FCM-SVM的交通事件自动检测算法52-60
• 5.1 模糊C均值聚类基本知识及改进方法52-55
• 5.1.1 模糊C均值聚类基本知识52-53
• 5.1.2 改进的模糊C均值聚类53-55
• 5.2 基于改进 FCM-SVM 的交通事件检测试验55-58
• 5.3 本章小结58-60
• 第6章 语义与支持向量机相融合的交通事件检测新方法60-72
• 6.1 本体及推理规则相关理论60-62
• 6.1.1 本体的概念及定义60
• 6.1.2 本体的构成60-61
• 6.1.3 本体的形式化描述61
• 6.1.4 SWRL规则61-62
• 6.2 语义推理方案设计62-66
• 6.2.1 本体的建模62-64
• 6.2.2 SWRL推理规则的提取64-65
• 6.2.3 JESS推理过程65-66
• 6.3 基于语义与支持向量相融合的交通事件方法66-68
• 6.4 推理查询系统68-69
• 6.5 结论分析69-70
• 6.6 本章小结70-72
• 总结与展望72-74
• 参考文献74-78
• 硕士期间论文发表情况78-80
• 致谢80

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本文编号：307665