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1、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)交通擁擠狀態(tài)判別是構(gòu)建城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),是有效預(yù)防和緩解城市道路交通擁擠,進(jìn)而提高道路通行能力的必要前提。目前交通擁擠狀態(tài)判別方法的研究多通過(guò)感應(yīng)線圈檢測(cè)技術(shù)獲取數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通擁擠狀態(tài)的判別。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展,很多城市開(kāi)始利用視頻檢測(cè)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)視道路,與感應(yīng)線圈相比,其具有處理信息量大、無(wú)需破壞地面、安裝維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn),因此,視頻檢測(cè)技術(shù)在城市道路交通擁擠狀態(tài)判別方面具有較好的應(yīng)用基礎(chǔ)和前景。但是,現(xiàn)
2、有交通視頻檢測(cè)技術(shù)還局限于單純的交通信息提取,很少利用其進(jìn)行城市道路交通擁擠狀態(tài)的判別。為此,研究如何充分利用視頻檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)城市道路交通擁擠狀態(tài)判別,具有重要的理論和實(shí)際意義。
論文在分析現(xiàn)有道路交通擁擠狀態(tài)判別算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出基于視頻檢測(cè)的城市道路交通擁擠狀態(tài)實(shí)時(shí)判別方案,通過(guò)深入分析其問(wèn)題和難點(diǎn),重點(diǎn)研究了車輛目標(biāo)的檢測(cè)、基于視頻的交通參數(shù)的選取、交通擁擠狀態(tài)的判別模型。
在車輛目標(biāo)檢測(cè)方面,
3、針對(duì)城市道路的復(fù)雜情況,選取基于非參數(shù)核密度的背景建模方法,利用先開(kāi)后閉的形態(tài)學(xué)處理方法實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)的檢測(cè)。該背景建模方法具有良好的建模效果,能夠適應(yīng)復(fù)雜的城市道路場(chǎng)景。
在交通參數(shù)的選取方面,考慮視頻檢測(cè)技術(shù)的特點(diǎn),本文提出引入道路占有率、占有率離差平方對(duì)道路交通擁擠狀態(tài)進(jìn)行描述。為了進(jìn)一步改善交通擁擠狀態(tài)判別的準(zhǔn)確性,提出了一種新的交通態(tài)參數(shù)——占有率變化指數(shù),此參數(shù)描述了交通擁擠發(fā)生時(shí),道路占有率在觀測(cè)時(shí)間內(nèi)保持較小
4、變化的特征。
在交通擁擠狀態(tài)判別方面,以大量實(shí)際采集視頻數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究道路占有率、占有率離差平方、占有率變化指數(shù)三個(gè)交通特征參數(shù)與道路擁擠事件發(fā)生的關(guān)系,提出了新的交通擁擠判別準(zhǔn)則,并在此基礎(chǔ)上利用模糊C-均值算法給出了一種交通擁擠狀態(tài)劃分方法,建立了一種新的交通擁擠狀態(tài)判別模型。
最后,以重慶市實(shí)際采集城市道路視頻數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別對(duì)提出的交通擁擠狀態(tài)判別模型及人工判別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明該模型是有效可行
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