基于多传感器信息融合技术的高速公路交通事件检测方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| ·研究背景与意义 | 第14-16页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-21页 |
| ·高速公路交通事件检测国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·多传感器信息融合国内外研究现状 | 第19-21页 |
| ·论文内容结构与创新点 | 第21-23页 |
| ·技术路线及主要内容 | 第21-23页 |
| ·论文主要创新点 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 2 多传感器信息融合及高速公路交通事件基本理论 | 第24-39页 |
| ·多传感器信息融合理论 | 第24-30页 |
| ·多传感器信息融合的概念及基本原理 | 第24-25页 |
| ·多传感器信息融合的结构及层次 | 第25-29页 |
| ·多传感器信息融合方法及比较 | 第29-30页 |
| ·高速公路交通事件 | 第30-33页 |
| ·交通事件概念及分类 | 第31页 |
| ·交通事件占用高速公路资源的特性分析 | 第31-32页 |
| ·交通事件对高速公路交通流的影响 | 第32-33页 |
| ·高速公路交通事件信息融合 | 第33-35页 |
| ·高速公路交通信息采集技术 | 第33-34页 |
| ·交通事件信息融合理论探讨 | 第34-35页 |
| ·高速公路交通信息预处理技术 | 第35-38页 |
| ·交通数据故障识别方法 | 第35-36页 |
| ·交通数据处理方法选取 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 3 高速公路交通事件检测方法分析 | 第39-49页 |
| ·交通事件检测方法 | 第39-43页 |
| ·检测原理及方法分类 | 第39-40页 |
| ·常用AID算法分析 | 第40-43页 |
| ·常用交通事件检测算法评价 | 第43-46页 |
| ·AID算法的评价指标及评价方法 | 第43-44页 |
| ·常用AID算法的性能比较 | 第44-46页 |
| ·基于多传感器信息融合技术的AID方法 | 第46-48页 |
| ·基于单一传感器信息的AID方法的问题分析 | 第46-47页 |
| ·基于多传感器信息融合技术的AID方法的提出 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 4 基于多传感器信息融合技术的AID方法设计 | 第49-67页 |
| ·AID方法的信息融合模型设计 | 第49-50页 |
| ·信息融合模型算法选择 | 第50-56页 |
| ·概率神经网络和学习矢量量化神经网络 | 第51-54页 |
| ·人工神经网络模型选择 | 第54-56页 |
| ·AID方法的特征参数的选取 | 第56-61页 |
| ·特征参数的选取原则 | 第56-57页 |
| ·AID方法特征参数的变化特性分析及选取 | 第57-61页 |
| ·基于特征级融合的AID方法设计 | 第61-63页 |
| ·AID方法的工作过程 | 第61-63页 |
| ·神经网络结构设计 | 第63页 |
| ·基于决策级融合的AID方法设计 | 第63-66页 |
| ·AID方法的工作过程 | 第63-64页 |
| ·神经网络结构设计 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 5 案例分析 | 第67-79页 |
| ·研究对象及数据说明 | 第67-69页 |
| ·数据预处理 | 第69-73页 |
| ·数据滤波处理 | 第69-72页 |
| ·归一化处理 | 第72-73页 |
| ·仿真结果分析 | 第73-78页 |
| ·基于特征级融合的AID方法有效性分析 | 第73-75页 |
| ·基于决策级融合的AID方法有效性分析 | 第75-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 6 主要结论及展望 | 第79-81页 |
| ·论文的主要结论 | 第79-80页 |
| ·论文展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 附录 | 第83-87页 |
| 作者简历 | 第87-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
