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摘要
道路交通流监测是智能交通发展的重要方向,道路的交通状态是驾驶员在出行中最为关注的信息。应用道路机动车的音频信息,判别交通状态是本文的研究内容。相比于现有的监测技术,音频信号处理技术有成本低、信息覆盖度高、不受光线影响等优点,是对现有监测手段的一种重要补充。在不同道路密度情况下,机动车运行所产生的噪声信息不同。本文以不同的道路交通状态下的音频信息为研究对象,运用车辆运行的音频信号特征进行交通状态的判别研究,通过对音频信号的时域与频域特征分析,对特征属性进行选择、提取,进而利用支持向量机(SVM)分类器对特征数据进行训练与识别分类。本文研究运用道路交通音频信号,判别三种道路状态:畅通、缓行、拥堵,测试样本准确率达到96.2014%。
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单位中山大学; 深圳市城市交通规划设计研究中心
