【摘 要】
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传统交通事件自动检测(AID)算法存在检测率较低、误报率较高、平均检测时间长等不足,未能在城市智能交通系统中获得成功应用。本文阐述了两种传统AID检测算法的基本原理,着重介绍了基于不同神经网络结构和支持向量机的AID算法及其性能分析比较。针对城市复杂交通场景,比较分析各种AID算法的优缺点和局限性。结果表明，结合模糊理论和支持向量机AID技术有可能为城市交通事件自动检测提供解决方案。
【机 构】
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北京大学深圳研究生院 集成微系统科学工程与应用国家级重点实验室 深圳 518055 西南交通大学 牵引动力国家重点实验室 成都 610031
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传统交通事件自动检测(AID)算法存在检测率较低、误报率较高、平均检测时间长等不足,未能在城市智能交通系统中获得成功应用。本文阐述了两种传统AID检测算法的基本原理,着重介绍了基于不同神经网络结构和支持向量机的AID算法及其性能分析比较。针对城市复杂交通场景,比较分析各种AID算法的优缺点和局限性。结果表明，结合模糊理论和支持向量机AID技术有可能为城市交通事件自动检测提供解决方案。
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