基于改进的Adaboost算法的交通事件自动检测

• 作者: 张江 李建军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 事件检测 神经网络 交通流
• 年，卷（期）: 2008,（20）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 235-237
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6|U491.2
• 字数: 3536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.20.071

摘要

针对交通领域中的事件检测(无事件模式和事件模式)模式识别问题,提出了一种基于改进的Adaboost算法的交通事件检测方法.阐述了Kohonen神经网络的结构与训练算法,分析了事件对交通流的影响规律,并合理地选取了Kohonen神经网络的输入量;最后采用改进的Adaboost算法对分类结果进行加权投票.仿真实验表明,提出的方法学习速度快、泛化能力好,对交通事件具有较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建军	中南林业科技大学计算机科学学院	54	551	14.0	21.0
2	张江	中南林业科技大学计算机科学学院	32	234	10.0	13.0