基于优化SVM的高速公路交通事件检测

• 作者: 吴聪 李勃 沈舒 陈启美
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 交通事件检测 支持向量机 网格搜索算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 40-44,82
• 分类号: P208
• 字数: 6077字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2012.05.011

摘要

为了降低交通事件对高速公路交通运行的影响,提出一种基于视频交通流参数的支持向量机交通事件检测算法.针对线圈检测器在车辆拥堵时的检测精度大幅降低,甚至无法检测等不足,采用基于视频的交通流参数检测方法.通过安装的视频摄像机,实现对高速公路全程的无盲区交通事件检测.同时,为了解决支持向量机模型参数的大小对分类器泛化能力的不利影响,采用改进的网格搜索算法对模型参数进行优化选择.应用实际采集的交通流数据,对优化的支持向量机事件检测算法进行验证,并与遗传算法、粒子群算法的优化结果进行比较.实验结果表明,提出的方法具有最高的检测率和较低的误报警率,且优化时间短,满足了交通事件检测实时性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈启美	南京大学电子科学与工程学院	158	1743	23.0	32.0
2	沈舒	南京大学电子科学与工程学院	1	18	1.0	1.0
3	吴聪	南京大学电子科学与工程学院	7	29	3.0	5.0
4	李勃	南京大学电子科学与工程学院	55	607	16.0	22.0