基于优化SVM的高速公路交通事件检测

为了降低交通事件对高速公路交通运行的影响,提出一种基于视频交通流参数的支持向量机交通事件检测算法。针对线圈检测器在车辆拥堵时的检测精度大幅降低,甚至无法检测等不足,采用基于视频的交通流参数检测方法。通过安装的视频摄像机,实现对高速公路全程的无盲区交通事件检测。同时,为了解决支持向量机模型参数的大小对分类器泛化能力的不利影响,采用改进的网格搜索算法对模型参数进行优化选择。应用实际采集的交通流数据,对优化的支持向量机事件检测算法进行验证,并与遗传算法、粒子群算法的优化结果进行比较。实验结果表明,提出的方法具有最高的检测率和较低的误报警率,且优化时间短,满足了交通事件检测实时性的要求。