基于機器視覺技術(shù)的交通信號控制系統(tǒng)研究.pdf

1、本文通過比較當前交通信號控制系統(tǒng)檢測方法和交通流檢測技術(shù)，在得到視頻車輛檢測器具有良好應(yīng)用前景的前提下，以視頻為車輛檢測器的交通信號單點自適應(yīng)控制方法為思路，研究了視頻車輛檢測器的運動補償機制、車輛跟蹤機制、車輛檢測機制、綜合判斷機制和交通參數(shù)計算等方法，提出了FAST特征點+RANSAC算法的運動補償方法、在線跟蹤學(xué)習(xí)和光流法相結(jié)合的車輛跟蹤方法、基于受限玻爾茲曼機深度學(xué)習(xí)的車輛檢測方法和基于隱馬爾可夫統(tǒng)計模型的綜合判斷方法，并將這些

2、技術(shù)實際應(yīng)用到視頻檢測器當中，與搭載SCOOT系統(tǒng)的西門子ST800信號機聯(lián)動，實現(xiàn)交通信號控制隨道路交叉口車流量等交通參數(shù)實時智能控制。
　　為了驗證這種方法的有效性，經(jīng)過道路交叉口安裝實測，以交通流高峰時段、平峰時段和低谷時段的交通信號配時優(yōu)化的實驗數(shù)據(jù)驗證了該方法在實際應(yīng)用當中的可行性，通過比較白天正常環(huán)境、夜間環(huán)境、逆光環(huán)境和陰雨天氣環(huán)境下車輛檢測精度驗證了系統(tǒng)的可靠性。以實驗數(shù)據(jù)來看，本文方法在各種環(huán)境下的檢測結(jié)果達到信