車輛排隊(duì)長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，城市化進(jìn)程的不斷加快，我國(guó)城市交通面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。汽車保有量的不斷攀升，給居民的出行帶來(lái)方便的同時(shí)，也給城市的發(fā)展帶來(lái)了交通擁堵、環(huán)境污染和能源浪費(fèi)等問(wèn)題。與此同時(shí)，交通擁堵容易誘發(fā)交通事故，而交通事故常常會(huì)使道路更加擁堵，從而形成惡性循環(huán)。
　　隨著人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷成熟，視頻檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)中。在城市交通監(jiān)控系統(tǒng)中，應(yīng)用視頻和圖像處理技術(shù)從數(shù)字圖像中獲取交通信息，可以準(zhǔn)確

2、、高效地完成很多交通監(jiān)測(cè)工作。
　　本文針對(duì)城市道路中車輛排隊(duì)的視頻檢測(cè)問(wèn)題，以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理和交通波理論為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了交通場(chǎng)景下的攝像機(jī)標(biāo)定、基于伸縮窗的排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)和排隊(duì)長(zhǎng)度線性預(yù)測(cè)模型，從而完成了對(duì)車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)與預(yù)測(cè)，并在此理論基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先，實(shí)現(xiàn)了交通場(chǎng)景下的攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定。本文結(jié)合傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定與攝像機(jī)自標(biāo)定方法，實(shí)現(xiàn)了一種僅使用車道標(biāo)線及車道寬度的標(biāo)定方法，該方法標(biāo)定參數(shù)少，過(guò)程簡(jiǎn)單，適

3、用于交通場(chǎng)景。其次，通過(guò)視頻圖像處理技術(shù)進(jìn)行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)，其核心算法是伸縮窗檢測(cè)算法，它不同于移動(dòng)窗和固定窗，更符合車輛排隊(duì)的形成過(guò)程。然后，利用交通波理論中的停車波分析，建立了車輛排隊(duì)長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的線性模型。該模型的優(yōu)點(diǎn)是參數(shù)簡(jiǎn)單，便于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。最后，完成了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，為該領(lǐng)域的后繼研究工作奠定了一定基礎(chǔ)。
　　綜上所述，本文先以攝像機(jī)標(biāo)定算法、排隊(duì)檢測(cè)算法和交通波相關(guān)理論為基礎(chǔ)，然后結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的相關(guān)知識(shí)