高速公路异常事件自动检测系统设计

• 作者: 袁红叶 赵东权 金庆锋 金焕春
• 来源期刊: 中国交通信息化
• 关键词: 多源数据融合 深度学习神经网络模型 拥堵指数 预判车流 交通阈值 管控预警模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术
• 页码范围: 113-118
• 页数: 6页
• 字数: 8319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13439/j.cnki.itsc.2020.01.015

摘要

国内高速公路普遍安装了外场监测设备,接入了第三方监测数据,但对道路通行状态实时检测的主动性和智能化程度不高,存在监测信息孤岛、路况识别人工为主、路况信息发布不精准等监管痛点问题.面对困局,本文针对高速公路异常事件提出解决方案和系统设计.系统融合多源监测流水,通过海量数据验证的算法模型,实时识别路段车流、拥堵、异常事件等路况信息,进行声、光、色告警,同时自动生成符合高速公路监管规则的预警管控建议,对外发布.通过试运行,系统达到了路况自动识别、智能监控的研究目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁红叶		2	0	0.0	0.0
2	赵东权	浙江省交通投资集团有限公司高速公路管理部	1	0	0.0	0.0
3	金焕春		1	0	0.0	0.0
4	金庆锋		1	0	0.0	0.0