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公开(公告)号：CN101783075A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201019114025.3
申请日：2010-02-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市环形道路交通流预测系统，涉及数据库管理，数据分析和处理，数据预测等相关技术领域。该系统包括交通流数据管理系统、交通流数据特性分析系统和交通流数据预测系统。交通流数据管理系统用于交通流数据库维护，实现实时交通流数据的读取和预测数据存入；交通流数据特性分析系统实现交通流数据的特性分析，用于交通流数据的预处理；交通流数据预测系统用于交通流预测模型选取和预测结果的分析，实现预测方法比较、预测结果的显示和保存。解决交通流数据的质量问题和传统交通流预测中出现的偏差预测问题，同时引入路段上下游之间的各种影响因素对路段交通流进行预测，实现路网的实时准确的交通流预测。
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公开(公告)号：CN102073851A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110007124.9
申请日：2011-01-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于智能交通视频图像监控和视频图像分析领域，特别是涉及到一种城市交通事故自动识别方法和系统，其中，所述交通事故自动识别方法包括：获取城市道路视频图像序列；基于混合高斯背景模型的前景车辆分离；基于Camshift算法和kalman滤波组合的多目标车辆跟踪算法；提取出速度变化，水平与垂直位置变化和运动方向变化等交通事故判别参数；提出多特征加权融合自动事故识别算法。本发明通过传输单元和显示单元及时把交通事故信息传送到交通控制中心，从而实现交通事故得到迅速处理，为交通管理提供了一种有效、灵活、性价比高的道路交通监控手段，为开发高效的智能视频交通事故系统提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN102073851B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201110007124.9
申请日：2011-01-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于智能交通视频图像监控和视频图像分析领域，特别是涉及到一种城市交通事故自动识别方法和系统，其中，所述交通事故自动识别方法包括：获取城市道路视频图像序列；基于混合高斯背景模型的前景车辆分离；基于Camshift算法和kalman滤波组合的多目标车辆跟踪算法；提取出速度变化，水平与垂直位置变化和运动方向变化等交通事故判别参数；提出多特征加权融合自动事故识别算法。本发明通过传输单元和显示单元及时把交通事故信息传送到交通控制中心，从而实现交通事故得到迅速处理，为交通管理提供了一种有效、灵活、性价比高的道路交通监控手段，为开发高效的智能视频交通事故系统提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN101783075B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201019114025.3
申请日：2010-02-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市环形道路交通流预测系统，涉及数据库管理，数据分析和处理，数据预测等相关技术领域。该系统包括交通流数据管理系统、交通流数据特性分析系统和交通流数据预测系统。交通流数据管理系统用于交通流数据库维护，实现实时交通流数据的读取和预测数据存入；交通流数据特性分析系统实现交通流数据的特性分析，用于交通流数据的预处理；交通流数据预测系统用于交通流预测模型选取和预测结果的分析，实现预测方法比较、预测结果的显示和保存。解决交通流数据的质量问题和传统交通流预测中出现的偏差预测问题，同时引入路段上下游之间的各种影响因素对路段交通流进行预测，实现路网的实时准确的交通流预测。
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