基于数据融合的城市道路交通事件自动检测

• 作者: 刘好德 张明月 徐涛 杨晓光
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 交通事件检测 数据融合 城市道路 差分流量
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 108-111
• 分类号: U491
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2010.04.025

摘要

针对交通事件自动检测多以高速公路、城市快速路为对象以及使用数据源单一的现状,提出一种基于多源数据融合的城市道路交通事件检测方法.在对信号控制下交通事件引起的交通流变化进行分析的基础上,利用杭州市城区浮动车、SCATS、Citilog系统提供的实时交通数据,基于CLJSLJM算法构建差分流量和速度交通事件检测模型.该模型可以有效抑制交通信号对于交通流的周期性影响.实验表明,模型在高峰时段和平峰时段均能快速准确检测交通事件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓光	同济大学交通运输学院智能交通运输系统研究中心	336	8479	53.0	72.0
2	刘好德	同济大学交通运输学院智能交通运输系统研究中心	23	682	12.0	23.0
4	徐涛		8	98	4.0	8.0
7	张明月		4	43	3.0	4.0