离群点挖掘技术在交通事件检测中的应用

• 作者: 王奇 诸彤宇 高梦丹
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 交通事件 浮动车 特征分析 离群检测
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 111-120
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 7942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1306016

摘要

交通事件的检测与确认是交通事件管理中的首要问题。基于线圈和视频数据的检测方法由于成本高，检测效果不明显，在实际应用中受到限制。提出了一种基于离群点挖掘的交通事件检测算法。该算法通过使用浮动车（floating car data，FCD）技术得到路况信息，并提取交通事件特征，建立特征向量。算法简单、高效、易于部署。实验结果表明，同模式识别方法相比，该算法具有较高的准确度，能有效区分常规拥堵与交通事件。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	诸彤宇	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	13	164	5.0	12.0
2	王奇	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	4	22	3.0	4.0
3	高梦丹	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	1	8	1.0	1.0