基于SVM的交通事件检测技术

• 作者: 关佩 邹月娴 陈维荣
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通事件检测 支持向量机 核函数 I-880数据库
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 63-67
• 分类号: U491
• 字数: 3900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2011.01.010

摘要

为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进行测试,并分析了SVM中各参数对分类效果的影响.结果表明,SVM中参数对分类效果的影响很大,必须慎重选择;SVM-AID算法对不同路段交通事件的正确分类率都在98%以上,平均检测时间不超过5 s,均优于基于人工神经网络等的其他交通事件自动检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维荣	西南交通大学电气工程学院	246	3368	29.0	47.0
2	邹月娴	北京大学深圳研究生院	10	75	4.0	8.0
3	关佩	西南交通大学电气工程学院	1	38	1.0	1.0