摘 要
随着智能交通系统的快速发展，实时安全检测与预警成为保障城市交通安全和效率的核心问题。本研究旨在设计一种面向智能交通网络的实时安全检测与预警系统，以应对复杂交通环境中的动态风险。研究基于深度学习与边缘计算技术，提出了一种多源数据融合的安全检测算法，能够高效处理视频、传感器及车联网数据，实现对交通事故、异常行为及潜在隐患的精准识别。同时，系统引入了时空预测模型，通过分析历史数据与实时信息，提前预警可能发生的交通事件，从而为交通管理部门提供决策支持。实验结果表明，该系统在检测准确率和响应速度方面均优于传统方法，尤其在高密度交通场景中表现出显著优势。此外，系统具备良好的可扩展性与适应性，能够灵活部署于不同规模的城市交通网络。
关键词：智能交通系统 实时安全检测 多源数据融合
Abstract
With the rapid development of intelligent transportation systems, real-time safety detection and early warning have become core issues to ensure urban traffic safety and efficiency. This study aims to design a real-time safety detection and early warning system for intelligent transportation networks to address dynamic risks in complex traffic environments. Based on deep learning and edge computing technologies, a multi-source data fusion safety detection algorithm is proposed, capable of efficiently processing video, sensor, and vehicle network data to accurately identify traffic accidents, abnormal behaviors, and potential hazards. Additionally, the system incorporates spatiotemporal prediction models, which analyze historical data and real-time information to provide early warnings of potential traffic events, thus offering decision support to traffic management departments. Experimental results show that the system outperforms traditional methods in terms of detection accuracy and response speed, particularly demonstrating significant advantages in high-density traffic scenarios. Furthermore, the system exhibits excellent scalability and adaptability, enabling flexible deployment across various scales of urban transportation networks.
Keyword:Intelligent Transportation System Real-Time Safety Detection Multi-Source Data Fusion
目 录
1绪论 1
1.1智能交通网络实时安全检测的研究背景 1
1.2面向智能交通的安全检测与预警系统意义分析 1
1.3国内外研究现状与发展趋势综述 1
1.4本文研究方法与技术路线设计 2
2智能交通网络中的安全威胁分析 2
2.1安全威胁的分类与特征描述 2
2.2数据传输过程中的安全隐患剖析 3
2.3网络攻击对智能交通系统的影响评估 3
2.4关键节点的安全风险识别与建模 4
2.5安全威胁分析的技术挑战与应对策略 4
3实时安全检测技术的设计与实现 4
3.1实时数据采集与预处理方法研究 5
3.2基于机器学习的安全检测算法设计 5
3.3异常行为检测模型的构建与优化 5
3.4多源数据融合在实时检测中的应用 6
3.5检测技术性能评价与实验验证 6
4安全预警系统的架构与功能实现 7
4.1预警系统的需求分析与目标设定 7
4.2预警机制的设计原则与关键技术 7
4.3实时预警信息的生成与传播策略 8
4.4用户交互界面的功能设计与优化 8
4.5系统集成与测试结果分析 9
结论 9
参考文献 11
致谢 12
