一种识别重叠噪声的交通量检测算法
Traffic detection algorithm for identify overlapping noise
重庆交通大学 交通运输学院, 重庆 400074
摘要
在传统的交通量检测中,短时能量法和短时平均幅度法存在无法识别重叠行车噪声段的问题,而提取与重叠信号相关的频谱视图(spectrum view,SV)作为重叠行车噪声段的特征有助于解决以上问题。针对以上问题进行研究,提出了一种基于SV特征的交通量检测算法。该算法首先对含有重叠行车噪声段的交通噪声进行滤波降噪;然后将交通噪声通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)以提取其SV特征,并对SV特征进行平滑处理;最后基于SV特征并以双门限判决原理为依托,对交通噪声进行端点检测并分离出重叠的行车噪声段。基于单车道、少流量路段的交通噪声数据集的实验表明,与传统方法相比,本文算法准确率提高了20%,从而验证了该算法的有效性。
基金项目
中国博士后科学基金面上资助项目(2016M592645)
重庆市社会科学规划重大资助项目(2018ZD18)
重庆市人力资源和社会保障局博士后科研基金资助项目(XM2015057)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0746
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1069-1072,1080
文章编号: 1001-3695(2020)04-022-1069-04
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
马庆禄, 邹政. 一种识别重叠噪声的交通量检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1069-1072,1080. (Ma Qinglu, Zou Zheng. Traffic detection algorithm for identify overlapping noise [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1069-1072,1080. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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