一种通过支持向量机对交通拥堵情况进行分类的方法

• 作者: 丁华平 刘国强 朱荀 沈庆宏
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 灰度共生直方图 局部二值模式 梯度直方图 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 278-283
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 3277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2020.02.014

摘要

随着社会和经济的快速发展,交通运输也在高速发展,城市交通的拥堵问题日益严重,不仅增加了人们的出行时间、提高了出行成本,还造成较大的经济损失,解决这个问题主要方法有拓宽道路、减少出行、交通诱导等.有效的交通诱导离不开交通状态的准确判断,在目前复杂的交通运输环境下,现有交通运输状态分类与评估方法复杂、计算量大.传统的通过图像处理获取交通参数的方法需要针对每条路段进行单独的建模及模型更新,而通过视频或图像提取交通参数及特征参数的方法比传统的方法获取参数更简单方便,且容易维护.提出一种通过提取特征参数,使用支持向量机对交通畅通或拥堵进行分类的方法,可以将不同路段的数据进行结合与分类,有效地提高了交通运输状态分类与评估的效率.仿真实验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈庆宏	南京大学电子科学与工程学院	48	641	15.0	24.0
2	丁华平	南京大学电子科学与工程学院	9	95	4.0	9.0
3	朱荀	南京大学电子科学与工程学院	2	1	1.0	1.0
4	刘国强		1	0	0.0	0.0