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文檔簡介
1、隨著社會經濟的持續(xù)發(fā)展,城市化進程的不斷加快,我國城市交通面臨著嚴峻的考驗。汽車保有量的不斷攀升,給居民的出行帶來方便的同時,也給城市的發(fā)展帶來了交通擁堵、環(huán)境污染和能源浪費等問題。與此同時,交通擁堵容易誘發(fā)交通事故,而交通事故常常會使道路更加擁堵,從而形成惡性循環(huán)。
隨著人工智能與計算機視覺技術的不斷成熟,視頻檢測技術已經廣泛應用于智能交通系統(tǒng)中。在城市交通監(jiān)控系統(tǒng)中,應用視頻和圖像處理技術從數字圖像中獲取交通信息,可以準確
2、、高效地完成很多交通監(jiān)測工作。
本文針對城市道路中車輛排隊的視頻檢測問題,以計算機視覺、圖像處理和交通波理論為基礎,實現了交通場景下的攝像機標定、基于伸縮窗的排隊長度檢測和排隊長度線性預測模型,從而完成了對車輛排隊長度的檢測與預測,并在此理論基礎上實現了系統(tǒng)的設計與實現。首先,實現了交通場景下的攝像機參數標定。本文結合傳統(tǒng)攝像機標定與攝像機自標定方法,實現了一種僅使用車道標線及車道寬度的標定方法,該方法標定參數少,過程簡單,適
3、用于交通場景。其次,通過視頻圖像處理技術進行車輛排隊長度檢測,其核心算法是伸縮窗檢測算法,它不同于移動窗和固定窗,更符合車輛排隊的形成過程。然后,利用交通波理論中的停車波分析,建立了車輛排隊長度動態(tài)預測的線性模型。該模型的優(yōu)點是參數簡單,便于系統(tǒng)實現。最后,完成了系統(tǒng)的設計與實現,為該領域的后繼研究工作奠定了一定基礎。
綜上所述,本文先以攝像機標定算法、排隊檢測算法和交通波相關理論為基礎,然后結合計算機視覺和圖像處理的相關知識
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