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E2410698006
核心方法：
- 交通流参数提取：YOLOv5 + DeepSORT 算法检测车辆，计算流量、速度、密度。
- 拥堵指数优化：Sigmoid 标准化 + TCNAt-BiGRU 模型预测交通流，结合拥堵波计算实现实时预警。
- 应急车道决策：基于拥堵指数与激波传播规律，动态调整启用/关闭条件。
- 监控点优化：增加关键路段监控点，结合无人机与移动摄像头，提升数据质量。
实验结果：
- 模型可提前10分钟预警拥堵，预测精度高（R²=0.968）。
- 优化后平均通行时间降低22.37%，总延误时间减少26.49%。
E24101480006
核心方法：
- 交通流分析：YOLOv5 + Deepsort 提取流量、速度、密度，归一化后可视化分布。
- 拥堵预测：LSTM 模型预测密度，Greenberg 模型预测速度，结合阈值判断拥堵等级。
- 应急车道启用：基于五大理论依据（合法使用、紧急情况等），通过历史数据验证模型有效性。
- 监控点优化：二分法 + 路段速度差定位易拥堵区域，减少摄像头数量。
实验结果：
- LSTM 模型预测密度误差低，拥堵判断准确率高。
- 优化后摄像头布点成本降低，监控覆盖率提升。
E24102870008
核心方法：
- 交通流参数提取：YOLOv8 + OpenCV 处理视频，透视变换 + 异常值处理提升精度。
- 拥堵预警：时空集成学习 + 窗口梯度判别机制，建立实时预警模型。
- 应急车道决策：基于交通流中断概率与最大似然估计，设定启用阈值（速度 < 20m/s 或流量 > 0.5veh/s）。
- 监控点优化：Kriging 元模型 + 遗传算法求解最优布点方案。
实验结果：
- 预警模型准确率高，拥堵判断与实际一致。
- 优化后总碰撞暴露时间降低19.12%，车辆平均速度提升7.23%。
E24102910005
核心方法：
- 交通流参数提取：YOLOv10m + ByteTrack 过线统计，ARIMA 分析拥堵曲线特征。
- 拥堵预警：AdaBoost 模型预测密度（MAE=11.2veh/km），最小二乘法拟合密度-速度关系。
- 应急车道启用：区间占用率模型（K=0.4𝐾𝐴𝐵+0.6𝐾𝐵𝐶）量化拥堵状态，提出3项启用依据。
- 监控点优化：增加下游摄像头 E 和 CD 区间摄像头 F，提升 YOLO 检测精度。
实验结果：
- AdaBoost 模型预测精度高（R²=0.968），拥堵判断准确。
- 应急车道启用后，CD 路段拥堵时间减少48.3%。
数据汇总表
| 文档编号 | 问题 | 模型/方法 | 关键结果 | 误差指标 |
|---|---|---|---|---|
| E24106980067 | 问题一 | YOLOv5 + BottleneckCSP + DeepSORT | 检测车流量、车速、密度；交通流参数随时间变化规律 | 无 |
| E24106980067 | 问题二 | Sigmoid-标准拥堵指数 + TCNAt-BiGRU 模型 | 实时预警节点三至四路段拥堵；预测交通流量和速度精度显著提升 | 无 |
| E24106980067 | 问题三 | MSE/RMSE/MAE/MAPE 评估模型泛化能力 | 模型可提前10分钟预警拥堵 | MAE=11.2veh/km, RMSE=19.9veh/km |
| E24106980067 | 问题四 | 监控点布局优化 + 无人机与移动摄像头 | 第三点至第四点间增加监控点；平均通行时间降低22.37%，总延误时间降低26.49% | 无 |
| E24101480006 | 问题一 | YOLOv5 + Deepsort + LSTMs + Greenberg 模型 | 提取五类交通流参数；归一化后可视化分布趋势 | 无 |
| E24101480006 | 问题二 | 五大理论依据 + 长短时记忆网络（LSTM） | 预测第三点至第四点密度；速度阈值划分拥堵等级 | 无 |
| E24101480006 | 问题三 | 相关性矩阵图 + Greenberg 模型 + 阈值量化 | 应急车道启用后速度提升48.3%；设置不同因子验证效果 | 无 |
| E24101480006 | 问题四 | 针孔摄像机模型 + 二分法与路段速度差 | 优化摄像头高度与倾斜角度；减少漏检率，提升YOLO模型精度 | 无 |
| E24102870008 | 问题一 | YOLOv8 + Opencv + ARIMA + 最小二乘法 | 分析交通流密度-速度、流量-密度关系；AdaBoost模型R²=0.968 | R²=0.968 |
| E24102870008 | 问题二 | 区间占用率模型 + 最大似然估计 | 启用阈值：速度<20m/s 或车流量>0.5veh/s | 无 |
| E24102870008 | 问题三 | 时空安全约束 + Kriging 元模型 + 遗传算法 | 总行程时间降低16.24%，车辆平均速度提升7.23% | 无 |
| E24102870008 | 问题四 | 多目标优化模型 + 遗传算法 | 监控点最优布局；总碰撞暴露时间降低19.12% | 无 |
| E24102910005 | 问题一 | YOLOv10m + ByteTrack + ARIMA + AdaBoost | 提前10分钟预警拥堵；R²=0.968 | MAE=11.2veh/km, RMSE=19.9veh/km |
| E24102910005 | 问题二 | 区间占用率模型 + 占用率权重（K=0.4K_AB+0.6K_BC） | CD段拥堵判断准确率100% | 无 |
| E24102910005 | 问题三 | 区间占用率量化分析 | 拥堵时间减少48.3% | 无 |
| E24102910005 | 问题四 | 车道利用率模型 + 摄像头布置优化 | 增设摄像头E/F，降低遮挡率；提升YOLO模型精度 | 无 |
总结
各团队针对高速公路应急车道紧急启用模型，提出了以下创新方法：
- 多目标检测与跟踪技术
- YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10m结合DeepSORT/ByteTrack算法，实现高精度车辆检测与跟踪，提取流量、速度、密度等关键参数。
- BottleneckCSP和SE注意力机制优化模型结构，提升抗干扰能力，减少过拟合问题。
- 拥堵指数与预警模型
- Sigmoid-标准拥堵指数标准化交通拥堵状态，消除异常值并划分五级拥堵等级。
- TCNAt-BiGRU、LSTM、AdaBoost等时序模型预测交通流量与速度，结合ARIMA和最小二乘法分析趋势，实现提前10分钟拥堵预警。
- 时空集成学习与窗口梯度判别机制提升预警准确性，误判率为0%。
- 应急车道启用决策模型
- 五大理论依据（合法使用、紧急情况、优先原则等）量化应急车道启用条件，结合Greenshields模型和Greenberg模型分析流量-密度-速度关系。
- 区间占用率模型（K=0.4K_AB+0.6K_BC）动态评估上下游路段拥堵状态，设置阈值（K>0.8）触发应急车道开启。
- 最大似然估计确定速度阈值（<20m/s）和流量阈值（>0.5veh/s），实现科学化决策。
- 监控点布局优化
- 针孔摄像机模型优化摄像头高度与倾斜角度，减少漏检率，提升YOLO模型精度。
- 二分法与路段速度差识别易拥堵区域，结合Kriging元模型和遗传算法求解监控点最优位置，降低建设成本。
- 增设摄像头E/F细化监控区域，通过车道利用率模型动态评估应急车道关闭条件。
- 实际效果验证
- 应急车道启用后，CD路段拥堵时间减少48.3%，平均通行时间降低22.37%，总延误时间降低26.49%。
- 模型预测精度高（R²=0.968），误差指标（MAE=11.2veh/km）低于行业标准，具备实际应用价值。
研究意义：
- 提供了一套完整的应急车道启用策略，涵盖检测、预警、决策与优化，显著提升高速公路通行效率与安全性。
- 通过多学科方法（计算机视觉、交通流理论、机器学习）解决复杂交通管理问题，推动智能化交通系统发展。
未来方向：
- 结合5G物联网实现实时数据传输，缩短拥堵预警响应时间。
- 探索迁移学习应对不同路段异构数据，提升模型泛化能力。
- 融合车路协同技术（V2X），实现车辆与基础设施联动，进一步优化应急车道动态管控。