基于多源数据的交通事故检测方法的研究
通过实时采集交通数据,提取可以反映交通事故的特征,从而自动检测交通事故加快相关部门采取措施,不但可以缓解由事故带来的交通拥堵,也可以有效的减少环境污染和能源浪费.固定检测器数据稳定、浮动车数据覆盖率高,因此,结合两种数据研究一种在城市道路上可以快速、及时有效检测交通事故的方法是非常有必要的.本文首先针对人工播报的事故地点存在自然语言描述与空间地理信息系统描述的不一致性,设计了一种交通事故定位方法.然后在基础维度、时间维度和空间维度对交通事故进行了属性分析和提取,针对不同的道路交通运行情况选用不同的属性集合,建立可以对异常点进行识别的孤立森林模型.最终设计了基于异常值得分的事故检测算法.
多源交通数据、交通事故检测、孤立森林
U491(交通工程与公路运输技术管理)
2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
251-253
