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基于超声的高速公路交通流参数获取研究

随着全球交通问题的日益突出,智能交通系统(ITS)成为目前研究的热点。ITS是一个很大的领域,包含了很多子系统,本文主要对位于ITS底层的交通流参数获取领域进行了研究。在分析了目前国内外常用的多种交通流检测方案后,本文设计了一种基于超声的交通流参数获取方案。该方案以超声测距所获得的数据作为分析交通流的基础。本文对基于超声数据的交通流参数获取进行了研究,实现了一系列相关算法。包括一种对噪声不敏感的车辆波形提取算法和一种基于时序的车辆波形匹配算法,并给出了车高、车长、车速、流量、密度这些交通流参数的获取算法。针对基于超声的数据波形的特点,本文所实现的车辆波形提取算法可以在有系统噪声干扰的情况下准确提取出车辆的波形,而本文所实现的车辆波形匹配算法则对车辆提取过程中误提取的噪声的干扰具有一定的鲁棒性,且发生匹配错误后不会使错误积累,不影响下一辆车的波形匹配。另外,本文对交通流参数获取所需的车型分类进行了重点研究。设计了一种较为通用的车型  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

扬州大学
扬州大学

基于交通流参数的高速公路安全性风险因素研究

随着国民经济的迅猛发展,人民对长距离出行的需求日益剧增,高速公路在给人民出行带来便利的同时,其引发的交通安全问题亦不容忽视。因此,研究高速公路行车安全性至关重要。在现有的高速公路交通安全研究中,交通安全评价指标多以事故数为主,往往无法及时识别车流运行中的交通风险隐患,且难以体现个体行为差异。鉴于不同交通流状态对应不同的安全水平,人、车、路、环境等因素对交通运行的影响都将不同程度地体现在交通流特征上。因此,本文基于高速公路交通流运行特性,在选取宏观风险和跟车追尾风险度量指标的基础上,采用定量与定性相结合的方法研究高速公路行车安全性。论文主体内容包括:高速公路交通流运行特性分析、基于车速离散度的宏观风险研究、不同车型组合的追尾风险研究、高速公路交通风险改善应用研究。论文首先定性分析高速公路车流运行安全性,确定了从速度特性和跟驰特性两个方面进行高速公路安全性风险分析的研究目标。在此基础上,基于实测交通流数据,分别从宏观层面分析交通量、...  (本文共106页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

基于卫星视频的交通流参数提取研究

随着高分辨率卫星视频的出现,卫星视频为智能交通系统建设提供了新的数据源,从卫星视频中获取大范围道路交通信息已经成为了一个极具潜力的研究方向。本文旨在分析卫星视频图像特性的基础之上,尝试进行卫星视频交通流参数提取。本文的主要的研究内容如下:(1)总结了视频卫星的发展历程及其应用情况,分析了卫星视频作为一种新的交通信息采集源的优缺点,并对视频交通信息采集所涉及的一些基本的算法,包括车辆检测和车辆跟踪等算法的优缺点和近期的研究方向进行了分析归纳,明确了本文的研究方向。(2)针对卫星视频存在的背景复杂、运动目标数量众多、运动目标特征不明显等问题,设计了一种包括感兴趣区域设置和直方图变换的图像预处理方法,以实现卫星视频图像的增强。(3)针对卫星视频中车辆的特点,提出了一种基于卫星视频的交通流参数提取方法。该方法主要包括三个部分,首先考虑到卫星视频中车辆所占像素少、车辆特征不明显的特点,选择了通过角点检测来实现车辆检测。与一般的角点检测算法...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

高速公路实时交通状态判别方法研究

高速公路实时交通状态的准确判别是科学制定交通管理决策的重要基础。现阶段交通状态的判别以单参数阈值判断和交通事件检测为主,判别结果的准确性和时效性有待进一步提升。基于此,本文利用海量历史数据,基于模糊C聚类算法和支持向量机多分类模型,研究构建高速公路实时交通状态判别模型,在保证方法可行性的基础上提升判别结果的时效性和准确性。首先,阐述高速公路交通流参数及参数之间的关系,确定实时交通状态判别模型中使用的特征参数,整合参数数据的预处理方法,提出高速公路交通状态划分标准。其次,研究分析传统模糊C均值聚类算法在判别高速公路交通状态中存在的问题。通过单一参数特征向量的聚类分析,结合实际算例,对不同参数的重要程度和选取多参数进行聚类的必要性进行分析。针对传统模糊聚类算法并未考虑不同参数的重要性差异,采用熵权法为参数赋权从而实现模糊聚类算法的改进,在海量历史数据基础上,通过多参数聚类获取不同状态类别下的数据样本,并利用误判率交叉估计法对聚类结果...  (本文共93页) 本文目录 | 阅读全文>>

长沙理工大学
长沙理工大学

交通流参数视频检测技术的研究

视频交通流参数的检测在智能交通系统(ITS)中起着越来越重要的作用,它能使交通管理者更加全面地了解交通运行状况。常用的交通流参数的检测有多种方式,但其中基于图像处理技术的视频车辆检测方式近年来发展很快,由于它具有许多其他参数检测方式所没有的优点,因此它逐渐地成为智能交通系统领域的一个研究热点基于视频的交通流参数检测系统具有直观、安装简便、费用低,它代表了车辆检测器的发展方向。在高速公路上,车辆是按车道行驶的,车辆的检测同样也是基于各个车道上的交通图像分析和处理来实现,我们通过在各个车道上设置虚拟检测区域,通过提取检测区域中的图像特征来检测交通流参数,该方法的特点就是处理运算的图像区域相对要小,减少了运算量,降低了运算负荷。本论文以在高速公路上录制的一段视频交通图像为研究对象,对图像背景获取、图像门限分割及二值化、图像去噪等图像预处理技术做了较深入的研究与实验,并在此基础上通过虚拟检测区域内图像的特征提取,分析设计了交通流参数检测...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

基于高分辨率卫星影像的交通流参数提取研究

现有交通传感器采集交通信息存在众多局限性,随着高分辨率卫星遥感图像商业化的出现,从遥感影像获取大范围道路交通信息,已经成为智能交通系统中信息采集技术的一个研究热点。本文旨在研究从高分辨率卫星遥感影像中探测车辆,并进一步提取交通流参数的方法。研究内容包括以下几个方面:(1)针对高分辨率遥感影像的特点,借鉴目视判读的原理,采取面向对象分类的车辆探测方法。通过多尺度分割和目标特征提取,建立影像对象的特征空间来实现车辆的识别与分类;(2)基于支持向量机分类的车辆探测方法研究。根据车辆在影像中的特性,对图像进行纹理特征提取,获得纹理特征图像,从中选定车辆样本和非车辆样本,训练分类器,设置核函数参数,实现图像的分类,从而实现车辆的探测;(3)对车辆探测结果数据分析,进行交通流参数的提取,包括直接交通流参数提取和间接交通流参数提取;(4)采用QuickBird2实验数据对两种检测方法进行了验证,结果表明面向对象图像分类的车辆探测方法精度更高,...  (本文共104页) 本文目录 | 阅读全文>>