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激光测距仪/GPS下城市道路SVM-AID算法研究

罗云林  李伟龙  向怀坤  
【摘要】:为减少交通事件引起的交通延误,有效预防偶发性交通事件导致二次事故的发生,提出一种基于支持向量机(SVM)和数据融合技术的城市道路交通事件自动检测(AID)算法。利用车载激光测距仪采集本车与前车的距离,利用搭载全球定位系统(GPS)的浮动车采集本车瞬时速度。将这2种交通数据按一定的规则进行数据级融合,然后运用线性、多项式和径向基(RBF)3种核函数的SVM模型分别进行事件检测。最后,用实测数据对其进行验证。结果表明:核函数为RBF的非线性SVM模型检测率(DR)值最大,误判率(FAR)值最小,检测指标均优于经典算法,说明算法检测性能良好。

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