Affiliation of Author(s):
土木工程学院
Key Words:
中文关键字：闯红灯警示;系统框架;判别模型;Logistic回归;人工神经网络（ANN）;评价方法，英文关键字：red light running alert； system architecture； dis
Abstract:
为了提高机动车闯红灯警示系统判别准确率，提出适用于该系统的机动车闯红灯判别模型并进行评价。首先综述闯红灯警示系统的产生与发展现状，根据系统服务需求与工作流程，提出使用Logistic回归与神经网络方法建立判别模型预测机动车停止－通过行为，通过城市交通实测数据对模型进行评价。数据采集自上海城市道路交叉口进口道，通过Autoscope视频检测系统提取机动车运行数据。评价结果表明，Logistic回归与神经网络模型正确判别率均达到90％以上，神经网络具有更好的判别准确率。相对于速度，当前检测地点与上游地点30m处车速差或速度比更宜作为模型中的判别参数。
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