1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 课题的提出及意义
1.4 论文研究内容及章节安排
1.5 本章小结
2 高速公路路段拥堵下的多源数据参数特征分析
2.1.1 车检器数据
2.1.2 视频数据
2.1.3 收费数据
2.1.4 卡口数据
2.2 时空匹配
2.3 考虑检测设备分布情况的高速公路模态划分
2.4.1 高速公路路段交通参数
2.4.2 交通参数的不确定性分析
2.4.3 交通参数的时空关联性分析
2.5 本章小结
3 检测设备分布密集情形下的高速公路路段拥堵检测
3.1 引言
3.2 基于各数据源的高速公路路段拥堵检测
3.2.1 基于收费数据及卡口数据的高速公路路段平均行程时间实时估计
3.2.2 基于车检器数据的高速公路路段交通参数聚类分析
3.2.3 基于视频图像的高速公路路段拥堵检测
3.3.1 决策级融合的主要方法
3.3.2 模糊综合评判法的基本原理
3.3.3 算法实现
3.4 实例验证
① 数据准备
② 基于收费数据及卡口数据的高速公路路段拥堵检测
③ 基于车检器数据的高速公路段拥堵测
④ 模糊综合
3.5 本章小结
4 检测设备分布稀疏情形下的高速公路路段拥堵检测
4.1 引言
4.2 决策级融合的不足及改进
4.3.1 特征级融合的主要方法
4.3.2 基于FCM的高速公路路段畅通拥堵划分
4.3.3 支持向量机及其分类原理
4.3.4 基于FCM-SVM模型的高速公路路段拥堵检测
4.4 实例验证
4.5 本章小结
5 高速公路路段拥堵检测模型应用实现及分析
5.1 引言
5.2.1 检测系统总体设计
5.2.2 路段拥堵检测实现流程
5.3 考虑检测设备分布情况下的拥堵检测模型适用性分析
5.4 高速公路路段拥堵检测应用情况
5.4.1高速公路路段拥堵检测应用数据示例
5.4.2高速公路路段拥堵检测应用情况
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 研究展望
参考文献
附录
A. 作者在攻读硕士学位期间申请的专利
B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目
C 学位论文数据集
致谢
重庆大学;