一种交通事件检测California算法模型改进方法技术

本发明专利技术公开一种交通事件检测California算法模型改进方法，包括S1.对交通数据进行预处理；S2.若上下游检测器占有率绝对差大于K1继续S3，否则转到S6；S3.若上下游检测器占有率之比大于K2继续S4，否则转到S6；S4.若上下游检测器占有率之差与下游检测器占有率之比大于K3继续S5，否则转到S6；S5.若上游检测器占有率与流量之比和下游占检测器有率与流量之比的差值小于等于K4转到S6，否则转到S7；S6.若上游车速大于KV，则判别该检测路段处于非拥堵状态，否则继续S7；S7.判断上一周期该检测路段交通状态是否为拥堵，是则判别该检测路段处于拥堵状态，否则为非拥堵。本发明专利技术通过固定检测器得到的交通信息，对交通事件检测California算法模型进行改进，提高算法检测率，降低误报率。

An improved method of California algorithm model for traffic incident detection

The invention discloses a method for improving the traffic incident detection algorithm based on California model, including S1. to preprocess traffic data; S2. if the downstream detector share absolute difference is greater than K1 to S3, or to S6 S3.; if the downstream detector occupancy rate is more than K2 to S4, or to S6 S4.; if the upstream and downstream detector share the difference between the downstream detector share ratio is more than K3 to S5, or to S6 S5.; if the upstream detector occupancy and flow ratio and the downstream detector has accounted for the ratio of the flow rate and the difference is less than or equal to K4 to S6, or to S7 S6.; if the upstream speed is greater than KV, while the detection of discrimination the road in a non congested state, or continue to S7; S7. to determine a cycle of the detection of road traffic status is congestion, is the identification of the test section in the congested state, otherwise non congestion. Through the traffic information fixed by the detector, the improved California algorithm model of traffic incident detection is improved, and the detection rate of the algorithm is improved, and the false positive rate is reduced.

【技术实现步骤摘要】
一种交通事件检测California算法模型改进方法
本专利技术涉及高速公路交通事件检测领域，具体涉及一种交通事件检测California算法模型改进方法。
技术介绍
目前，高速公路为人们提供了一个舒适快捷的生活方式，产生了巨大的社会效益和经济效益。然而日益增长的交通需求量和相对较低的道路通行能力产生了矛盾，导致平均车速下降、交通流量减少，进而导致的交通事件频发使高速公路效率降低，运行时间无法估计，严重的影响人们的出行，造成了不良的社会影响，日益成为高速公路运营的重要问题，因此为保证高速公路的运行安全和社会公众出行畅通，需要对高速公路的运行状态进行交通事件检测和应急管理。由于道路上发生的交通事故、车辆抛锚、货物散落等偶然事件引起路段通行能力下降的交通事件存在难预测性，因此需要通过交通事件检测方法来进行判别。交通事件检测方法主要包括非自动事件检测和自动事件检测。非自动事件检测就是人通过通讯手段报警或通过摄像头监测到事故发生，这样消耗的人力非常大，而且具有滞后性。自动事件检测是利用图像处理技术等来检测交通状态的发生状况或者利用交通流参数的异常变化来对交通状态进行检测，该种算法快捷方便，及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种交通事件检测California算法模型改进方法，其特征在于：包括步骤S1.获取检测路段上下游检测器的交通数据，进行数据预处理；步骤S2.将上下游检测器占有率之差与阈值K1进行比较，如果所述上下游检测器占有率之差大于阈值K1，继续步骤S3，否则转到步骤S6；步骤S3.将上下游检测器占有率之比与阈值K2进行比较，如果所述上下游检测器占有率之比大于阈值K2，继续步骤S4，否则转到步骤S6；步骤S4.将上下游检测器占有率之差与下游检测器占有率之比与阈值K3进行比较，如果所述上下游检测器占有率之差与下游检测器占有率之比大于阈值K3，继续步骤S5，否则转到步骤S6；步骤S5.将上游检测器占有率与流量...

【技术特征摘要】
1.一种交通事件检测California算法模型改进方法，其特征在于：包括步骤S1.获取检测路段上下游检测器的交通数据，进行数据预处理；步骤S2.将上下游检测器占有率之差与阈值K1进行比较，如果所述上下游检测器占有率之差大于阈值K1，继续步骤S3，否则转到步骤S6；步骤S3.将上下游检测器占有率之比与阈值K2进行比较，如果所述上下游检测器占有率之比大于阈值K2，继续步骤S4，否则转到步骤S6；步骤S4.将上下游检测器占有率之差与下游检测器占有率之比与阈值K3进行比较，如果所述上下游检测器占有率之差与下游检测器占有率之比大于阈值K3，继续步骤S5，否则转到步骤S6；步骤S5.将上游检测器占有率与流量之比和下游占检测器有率与流量之比的差值与阈值K4进行比较，如果所述上游检测器占有率与流量之比和下游占检测器有率与流量之比的差值小于等于阈值K4，转到步骤S6，否则转到步骤S7；步骤S6.将上游车速与阈值KV进行比较，如果所述上游车速大于阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵敏，孙棣华，郑林江，刘严磊，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50