基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法专利登记公告

专利名称：基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法

摘要：基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法，首先通过高速公路摄像机视频快速准确地获取交通流参数，并对这些数据进行预处理，分为训练数据集和测试数据集两部分；所用的支持向量机SVM模型选择径向基RBF核函数，并采用改进的网格搜索算法对SVM模型的惩罚参数C和核参数γ进行优化选择；利用训练数据集对SVM模型进行训练；使用测试数据集对训练好的SVM事件检测模型性能进行检验，然后将SVM模型用于高速公路的实时交通事件检测。测试表明，本发明具有90%以上的检测率和5%以下的误报警率，且优化时间短，满足了交通事件检测实时

专利类型：发明专利

专利号：CN201210137537.3

专利申请（专利权）人：南京大学

专利发明（设计）人：吴聪;李勃;沈舒;王双;蒋士正;董蓉;阮雅端;陈启美;吴炜

主权项：基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法，其特征是在待检测路段的上下游设置PTZ视频摄像机，通过摄像机视频获取交通流参数，采用基于支持向量机SVM的交通事件检测算法，根据待检测路段上下游交通流参数的变化判断是否有交通异常或交通事件发生，实时检测交通事件，包括以下步骤：1）通过高速公路摄像机视频采集待检测路段的交通流参数，所述交通流参数为占有率和速度；2）将获取的交通流参数与事件数据库融合，所述事件数据库为已有的交通事件历史数据，将融合后的数据按交通情况分组，每一组分为训练数据集和测试数据集两部分，训练数据

专利地区：江苏