高速公路天气监测、事件预测及专网系统应用研究



高速公路天气监测、事件预测及专网系统应用研究

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高速公路天气监测、事件预测及专网系统应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
第一章绪论	第11-29页
1.1 背景意义	第11-17页
1.1.1 我国高速公路与驾驶人急速增加	第11-12页
1.1.2 交通安全影响因素	第12-17页
1.2 国内外相关监测技术研究现状	第17-21页
1.2.1 概述	第17-18页
1.2.2 不良天气检测研究现状	第18-20页
1.2.3 交通事件监测技术研究现状	第20-21页
1.3 交通事件间接检测算法分析	第21-24页
1.3.1 检测算法概述	第22-23页
1.3.2 检测算法评价方法	第23-24页
1.4 现有技术的不足	第24-25页
1.5 论文研究内容	第25-29页
1.5.1 论文主要研究内容	第25-26页
1.5.2 论文组织结构	第26-29页
第二章交通安全成因分析	第29-41页
2.1 概述	第29页
2.2 人的因素	第29-30页
2.3 车辆因素	第30-31页
2.4 道路因素	第31-33页
2.5 不良天气因素	第33-37页
2.6 摩擦系数影响分析	第37-40页
2.7 小结	第40-41页
第三章道路能见度视频监测方法研究	第41-51页
3.1 概述	第41页
3.2 基于视频亮度特征点的道路能见度检测方法	第41-42页
3.3 基于亮度估算的道路能见度检测方法	第42-44页
3.4 基于迹范数的道路能见度检测算法	第44-48页
3.4.1 迹范数	第44页
3.4.2 迹范数与消光系数关系	第44-46页
3.4.3 性能测试	第46-48页
3.5 能见度检测算法对比分析	第48-50页
3.6 小结	第50-51页
第四章道路雨雪冰监测方法研究	第51-57页
4.1 概述	第51页
4.2 路面水冰检测研究	第51-54页
4.3 路面积雪检测研究	第54-56页
4.4 雨雪冰检测实验结果分析	第56页
4.5 小结	第56-57页
第五章交通事件间接预测方法研究	第57-73页
5.1 概述	第57页
5.2 基于ELM的交通事件检测方法	第57-63页
5.2.1 ELM算法	第57-60页
5.2.2 ELM算法特点	第60页
5.2.3 ELM-AID算法	第60-63页
5.3 基于H-ELM的交通事故预测方法	第63-68页
5.3.1 单隐层ELM存在的问题	第63-64页
5.3.2 H-ELM算法	第64-66页
5.3.3 基于H-ELM的预测算法	第66-68页
5.4 交通事件检测/预测实验	第68-72页
5.4.1 ELM-AID仿真实验分析	第68-70页
5.4.2 ELM-AID和BP-AID比较分析	第70页
5.4.3 H-ELM交通预测实验分析	第70-72页
5.5 小结	第72-73页
第六章基于云计算的LDM~3交通专网架构研究	第73-87页
6.1 概述	第73页
6.2 LDM~3专网体系架构	第73-75页
6.3 LDM~3信息汇聚	第75-76页
6.4 基于云计算和大数据的ITS的设计	第76-84页
6.4.1 基于云计算和大数据的ITS概念框架	第76-77页
6.4.2 云计算资源管理技术与系统平台	第77-78页
6.4.3 大数据存储模型与分布式存储管理系统	第78-80页
6.4.4 大数据分布并行计算系统	第80-83页
6.4.5 基于LDM~3和云计算大数据构架的ITS原型系统	第83-84页
6.5 系统展示	第84-86页
6.6 小结	第86-87页
第七章总结与展望	第87-90页
7.1 工作总结	第87-88页
7.2 主要创新点或特点	第88-89页
7.3 后续工作展望	第89-90页
参考文献	第90-98页
致谢	第98-100页
攻博期间成果	第100-101页

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