The invention discloses a method for detecting abnormal behavior of Expressway vehicles based on GPS data, which includes: acquiring data stage: acquiring vehicle dynamic information through vehicle-mounted GPS device; data processing stage: converting vehicle dynamic information into coordinate data under Gaussian coordinate system through coordinate transformation; feature extraction stage: according to No. At the same time, the coordinate data are used to extract the characteristics of the converted vehicle dynamic parameters; at the early warning stage, according to the characteristics of the vehicle dynamic parameters, the standard deviation method and neural network are used to identify the vehicle behavior, and the abnormal behavior of the vehicle is identified by a hierarchical early warning. The invention can realize real-time detection of abnormal driving behavior of vehicles on expressways only by using on-board GPS device, which is helpful to prevent secondary accidents of expressways, reduce congestion of expressways, reduce vehicle delays, improve operation efficiency of expressways, and realize the goal of low-carbon safe travel.
【技术实现步骤摘要】
一种基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法
本专利技术涉及智能交通领域,尤其涉及一种基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法。
技术介绍
高速公路交通拥挤和交通安全已成为现今交通领域的一个重要研究课题,车辆异常行为是造成高速公路拥挤、引起交通事故的主要原因。高速公路车辆异常行为主要有车辆超速行驶、车辆低速行驶、倒车逆行、紧急制动、临时停车、紧急停车、轨迹异常等。车辆表现出以上异常行为都存在着一个变化过程,最终呈现出稳定状态。若能在车辆出现异常行为变化过程中就开始对车辆行为进行检测、提示预警,当车辆达到最终状态时即能马上判断出该车状态,并提出最终预警,这将大大缩短车辆时间检测时间、及时预警和上报管理中心,能快速对该事件进行处理、预防二次事故的发生。可见,实时进行车辆异常行为检测有助于预防高速公路二次事故的发生,减少高速公路拥挤度,降低车辆延误,提高高速公路运行效率,进而实现低碳安全出行目标。车辆异常行为检测早期主要采取移动电话、紧急电话、路政巡逻等手段向交通监控中心通报信息。这类在事件发生地目击来“手工”识别方法,易时滞并延长事故清除时间,起不到预防处理的作用。所以研究车辆异常行为自动检测算法,对其进行动态反馈已成为研究者们的一个重要研究方向。车辆异常行为检测大致分为两类,一类是基于视频数据进行检测,第二类是基于智能手机终端数据进行检测。国内外对高速公路车辆异常行为检测研究主要还是基于视频,并借助其他车辆检测装置对车辆轨迹进行检测判断。虽都具有较好的检测效果,但针对高速公路视频装置不完善的路段和没有相应参数检测装置的车辆,现有算法则不能对这些情况下 ...
【技术保护点】
1.一种基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取数据阶段:通过车载GPS装置获得车辆动态信息;数据处理阶段:将车辆动态信息通过坐标转换得到高斯坐标系下的坐标数据;特征提取阶段:根据不同时刻的坐标数据,提取经转换后的车辆动态参数特征;识别预警阶段:根据车辆动态参数特征,采用标准偏差法和神经网络对车辆行为进行识别,并对识别车辆异常行为进行分级预警。
【技术特征摘要】
1.一种基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取数据阶段:通过车载GPS装置获得车辆动态信息;数据处理阶段:将车辆动态信息通过坐标转换得到高斯坐标系下的坐标数据;特征提取阶段:根据不同时刻的坐标数据,提取经转换后的车辆动态参数特征;识别预警阶段:根据车辆动态参数特征,采用标准偏差法和神经网络对车辆行为进行识别,并对识别车辆异常行为进行分级预警。2.根据权利要求1所述的基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法,其特征在于,所述获取数据阶段,获取的车辆动态信息包括车辆ID、反馈时间、车辆经纬度。3.根据权利要求1所述的基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法,其特征在于,所述数据处理阶段,转换后的坐标数据符合本地高斯平面系统,再对加速度和速度参数进行计算。4.根据权利要求3所述的基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法,其特征在于,计算加速度和速度的公式为:式中:表示tk时刻路段i上车辆j的位置,m;表示tk时刻路段i上车辆j的速度,m/s;表示tk时刻路段i上车辆j的加速度,m/s2;T表示采用周期。5.根据权利要求1所述的基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测方法,其特征在于,所述特征提取阶段,通过GPS实验和VISSIM软件仿真提取车辆在超速、倒车逆...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴超仲,杨曼,张晖,楚文慧,李思瑶,
申请(专利权)人:武汉理工大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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