基于地空协同的稀疏道路交通检测设备布局理论与方法

《基于地空协同的稀疏道路交通检测设备布局理论与方法》就稀疏道路的交通事件检测需求这一问题。从地空协同的角度，阐述了交通检测设备布局理论与研究方法。专著主要从模型、算法、数值模拟、应用等四个方面开展了研究，其内容主要为：建立两阶段的地面交通检测设备布局优化模型、静态/动态的无人飞机巡航路径优化模型；设计单目标的遗传优化求解算法、多目标的NSGA-Ⅱ和MOEA/D优化求解算法；建立地空交通检测系统的事件检测数值模拟方法：开展基于无人飞机技术的交通事故现场查勘、桥面破损检测、稀疏道路监控等应用研究。该书可供智能交通、系统工程、管理科学与工程等相关学科的教师、学生、科研人员，以及工程技术人员阅读与参考。

第1章绪论
1.1研究背景
1.1.1稀疏道路的内涵
1.1.2稀疏道路的交通监控需求
1.2无人飞机应用情况
1.2.1无人飞机技术的发展历程
1.2.2无人飞机集群项目
1.2.3稀疏道路监控
1.2.4交通事故现场查勘
1.2.5桥面破损检测
1.3研究范围及意义
1.3.1研究范围
1.3.2研究意义
1.4本书的主要研究内容
第2章地空交通检测设备布局理论
2.1地空协同的交通检测设备布局
2.1.1地空协同的内涵
2.1.2无人飞机信息平台工作原理
2.1.3地空协同的交通检测设备优化布设方法
2.2地面交通检测设备布局
2.2.1地面交通检测设备的类型及特点
2.2.2设备布局的优化建模方法
2.3无人飞机的优化部署
2.3.1无人飞机部署的优化方法
2.3.2监控小区划分方法
2.3.3监控小区划分的评价指标
第3章优化求解算法与模拟仿真技术
3.1智能优化算法
3.1.1遗传算法
3.1.2粒子群算法
3.1.3人工免疫算法
3.2多目标优化算法
3.2.1多目标优化的基本原理
3.2.2多目标优化算法发展情况
3.2.3NSGA-II算法
3.2.4MOEA/D算法
3.3模拟仿真技术
第4章面向事件检测的地面交通检测设备优化布局
4.1交通事件的分类及检测
4.2地面交通检测系统的构建
4.3地面交通检测设备优化布局方法
4.3.1事件检测机制与路段划分
4.3.2检测设备优化布局问题的描述与建模
4.3.3优化求解算法
4.4案例研究
4.4.1第一阶段优化布局
4.4.2第二阶段优化布局
第5章静态无人飞机路径规划的多目标优化方法
5.1路径规划问题描述与建模
5.1.1问题描述
5.1.2问题建模
5.2优化算法设计
5.3案例分析
5.3.1情景1路径规划
5.3.2情景2路径规划
5.3.3情景3路径规划
5.3.4情景4路径规划
第6章动态无人飞机路径规划的多目标优化方法
6.1问题描述
6.2问题建模
6.3优化算法设计
6.3.1切比雪夫分解法和算法框架
6.3.2算法步骤
6.3.3可行染色体的生成
6.3.4无人飞机子路径划分
6.3.5交叉和变异操作
6.4案例分析
6.4.1优化解的分析
6.4.2算法比较
6.4.3参数敏感性分析
第7章地空交通检测系统的事件检测效果评价
7.1地空交通检测系统的构建
7.1.1地空交通检测系统
7.1.2无人飞机视频的事件检测方法
7.2事件检测数值模拟方法
7.2.1地空交通检测系统事件检测原理
7.2.2数值模拟方法与参数设置
7.2.3事件检测评价指标
7.3数值模拟分析
7.3.1无人飞机检测系统
7.3.2视频摄像机检测系统
7.3.3视频-无人飞机综合检测系统
7.3.4考虑无人飞机折返的事件检测
7.3.5事件检测的影响因素分析
7.3.6无人飞机的事件检测效果分析
7.4无人飞机事件检测实验分析