[发明专利]基于趋势性指标及波动性指标的交通事件自动检测方法

摘要

本发明公开了基于趋势性指标及波动性指标的交通事件自动检测方法，包括步骤：S1、通过传感器采集实时交通数据；S2、对实时交通数据进行预处理；S3、基于预处理后的实时交通数据，计算如下的实时特征向量：趋势性指标、波动性指标和上下游变化指标；S4、将计算获得的实时特征向量作为训练模型的输入序列，采用训练模型计算获得对应的输出结果作为交通事件的检测结果。本发明通过传感器采集实时交通数据，可以对交通事件进行检测判断，及时获取交通状态的变化，及时、准确发现交通事件发生的时间、地点，可广泛应用于交通事件检测领域中。

主权项

1.基于趋势性指标及波动性指标的交通事件自动检测方法，其特征在于，包括步骤：S1、通过传感器采集实时交通数据；S2、对实时交通数据进行预处理；S3、基于预处理后的实时交通数据，计算如下的实时特征向量：趋势性指标、波动性指标和上下游变化指标；S4、将计算获得的实时特征向量作为训练模型的输入序列，采用训练模型计算获得对应的输出结果作为交通事件的检测结果；所述波动性指标包括传感器连续H个时刻获取到的交通数据序列的标准差、峰度和偏度；所述趋势性指标是对连续H个时刻获取到的交通数据序列进行以下计算所获得的三个参数：一、采用最小二乘法对连续H个时刻获取到的交通数据序列拟合得到的曲线的斜率k；二、计算交通数据序列中的递减趋势时刻数：上式中，T表示递减趋势时刻数，D(i)表示前后两个时刻的交通数据的递减趋势，满足下式：其中，ki表示当前时刻的交通数据，ki‑1表示前一时刻的交通数据；三、计算前H/2个时刻和后H/2个时刻的平均交通数据的差值：上式中，davg_H表示计算获得的差值。