城市快速路自动事故检测方法研究



城市快速路自动事故检测方法研究

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城市快速路自动事故检测方法研究

论文目录
摘要	第1-8 页
ABSTRACT	第8-15 页
第1章引言	第15-35 页
· 研究背景与意义	第15-17 页
· 背景	第15-17 页
· 意义	第17 页
· 事故概述	第17-19 页
· 事故的定义	第17-18 页
· 事故的影响	第18 页
· 事故下交通参数的变化	第18-19 页
· 现有自动事故检测方法	第19-30 页
· 状态识别	第20-24 页
· 突变理论	第24-25 页
· 数学统计	第25-28 页
· 人工智能	第28-29 页
· 图像识别	第29-30 页
· 检测方法评价指标	第30-31 页
· 研究现状所存在的问题	第31-32 页
· 论文研究内容与技术路线	第32-33 页
· 论文章节安排	第33-35 页
第2章交通波理论简介	第35-53 页
· 宏观交通流模型	第35-38 页
· 速度-密度模型	第35-36 页
· 流量-密度模型	第36-38 页
· 交通波模型	第38-48 页
· LWR模型	第38-39 页
· 交通波模型	第39-40 页
· 小扰动的传播	第40-44 页
· 稀疏波与激波	第44-48 页
· 几种产生交通波的不同情况	第48-52 页
· 本章小节	第52-53 页
第3章事故对背景交通的影响机理分析	第53-99 页
· 背景交通环境设定	第53-55 页
· 不同背景交通状况下事故对交通的影响机理	第55-74 页
· 背景交通状况I	第56-57 页
· 背景交通状况II	第57-59 页
· 背景交通状况III	第59-68 页
· 背景交通状况IV	第68-74 页
· 不同严重程度事故对交通影响的比较	第74-78 页
· 事故发生后交通参数的变化特征	第78-85 页
· 波速与流密速计算	第78-81 页
· 流密速时空变化特征	第81-83 页
· 密度、速度时空变化模拟	第83-85 页
· 参数与背景交通状况和事故严重程度的变化关系	第85-95 页
· 事故严重程度一定、背景交通状况不同	第85-90 页
· 背景交通状况一定、事故严重程度不同	第90-95 页
· 自动事故检测的原理	第95-97 页
· 交通数据	第96 页
· 检测关键参数	第96-97 页
· 本章小节	第97-99 页
第4章自动事故检测基础数据研究	第99-136 页
· 基础数据与原始数据的定义与区别	第99-100 页
· 自动事故检测对基础数据的要求	第100-101 页
· 上海城市快速路网简介	第101-102 页
· 环形线圈车检器原始数据分析	第102-106 页
· 数据正常	第103-104 页
· 数据缺失	第104-105 页
· 数据错误	第105-106 页
· 备选的基础数据类型	第106-108 页
· 基础数据分析方法	第108-109 页
· 非事故下数据的平稳性分析	第109-118 页
· 占有率	第109-112 页
· 速度	第112-115 页
· 流盘	第115-118 页
· 结论	第118 页
· 非事故且极少车辆下速度的波动性	第118-120 页
· 事故下数据的突变性分析	第120-128 页
· 占有率	第120-123 页
· 速度	第123-125 页
· 流量	第125-128 页
· 结论	第128 页
· 非连续滑动1分钟占有率序列构建	第128-131 页
· 非连续滑动1分钟占有率序列数据评价	第131-134 页
· 非事故下数据平稳性分析	第131-133 页
· 事故下数据突变性分析	第133-134 页
· 结论	第134 页
· 本章小节	第134-136 页
第5章自动事故检测关键参数研究	第136-172 页
· 自动事故检测关键参数的确定	第136-137 页
· 事故选取及关键参数分析流程	第137-139 页
· 关键参数在事故下的变化特征	第139-163 页
· 低占有率交通背景下的事故	第139-146 页
· 高占有率交通背景下的事故	第146-152 页
· 复杂交通背景下的事故	第152-163 页
· 关键参数变化特征小结	第163 页
· 匝道对事故交通影响简要分析	第163-165 页
· 关键参数与背景交通状况的变化关系	第165-169 页
· 不同路段不同车道关键参数对比分析	第169-170 页
· 本章小节	第170-172 页
第6章多参数判断、参数阈值确定及检测效果评价	第172-188 页
· 多参数联合事故判断方案的提出	第172-173 页
· 参数阈值标定方法	第173-174 页
· 阈值标定实例	第174-178 页
· 阈值自修正方法	第178-184 页
· 基本流程	第178-180 页
· 自修正算法	第180-184 页
· 检测效果评价	第184-187 页
· 测试事故选取	第184-185 页
· 本文的多参数检测方法测试	第185 页
· 基本加州算法测试	第185 页
· 加州7#算法测试	第185-186 页
· 测试效果比较	第186-187 页
· 本章小结	第187-188 页
第7章自动事故检测程序开发	第188-198 页
· 程序总体框架	第188-189 页
· 原始数据提取	第189-190 页
· 基础数据计算	第190-191 页
· 检测关键参数计算	第191-192 页
· 关键参数阈值设定	第192-193 页
· 事故判断	第193-194 页
· 事故报警	第194-195 页
· 程序运行界面	第195-197 页
· 本章小节	第197-198 页
第8章结论与展望	第198-202 页
· 结论	第198-200 页
· 展望	第200-202 页
致谢	第202-203 页
参考文献	第203-210 页
附录 A 观测事故详细信息	第210-212 页
附录 B 事故状况下关键参数最大值	第212-215 页
附录 C 事故当天非事故状况下关键参数最大值	第215-218 页
附录 D 自动事故检测程序部分代码	第218-222 页
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果	第222-223 页

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