基于圖像的交通擁堵狀態(tài)識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展和我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展以及城市化進程的明顯加快，21世紀交通發(fā)展的趨勢已經(jīng)越來越明顯，私家車輛的增加給我們的生活水平帶來了提高，但是與此同時也帶來了一些需要解決的交通難題，這樣就使得我們不得不對ITS進行更加深入的研究，在智能交通(ITS)中，及時地獲得交通流量信息的技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)，利用數(shù)字圖像的相關(guān)技術(shù)來測算交通流量已經(jīng)成為目前交通控制領(lǐng)域的主流。
　　 本論文詳細分解了基于一種靜態(tài)圖像思想的

2、交通車輛擁堵測算系統(tǒng)的各個部分的組成。分析交通流量精確估算系統(tǒng)的檢測方案，意義在于不但避免了目前識別設(shè)備上的實用標準不統(tǒng)一造成的數(shù)據(jù)失真，并且進一步深入了這一熱門課題的研究，本文中的基于顏色的圖像分割，有利于減少誤差帶來的數(shù)據(jù)失真，在邊界檢測的支撐下可以得到車輛的精確個數(shù)。
　　 本文所做涉及的主要內(nèi)容如下：
　　 1.本文首先說明了課題的研究背景、意義和現(xiàn)狀及系統(tǒng)總流程，接著介紹了利用顏色空間進行交通流定位的原理和過程

3、，實現(xiàn)了交通流圖像有效區(qū)域與無效區(qū)域之間有劃分。
　　 2.然后本文章對各種交通流邊緣檢測方法進行分析之后選擇了一種適合本系統(tǒng)的方法，在實現(xiàn)過程中對交通環(huán)境的采集圖進行了包括特殊路況處理的一系列圖像操作，其中有腐蝕、膨脹、邊緣檢測、邊緣跟蹤、邊緣修補、邊緣去噪。接著利用上述圖像操作結(jié)果進行了基于交通流占有率和交通流數(shù)量統(tǒng)計的交通擁堵狀態(tài)評價。
　　 3.最后對智能交通擁堵狀態(tài)識別系統(tǒng)的各模塊進行了分解，其中包括對系統(tǒng)的開