实时交通控制中交通流及队长的预报模型研究

本文以交通工程和交通控制理论为基础,对实时交通控制中的交通流及队长预报模型进行了研究,从理论和方法上揭示了实时交通控制中交通流和队长预报的实质,并通过仿真分析时本文所述方法的有效性进行了验证。     

联合时空特征的交通流参数预测综述

针对交通流参数预测在智能交通系统中的重要性,为寻求更实时准确的预测方法,对联合时空特征的交通流参数预测方法进行综述。以交通时空数据为研究对象,将交通流参数预测方法归纳为统计学习方法、深度学习方法和图神经网络方法。基于这3类方法分别从传统和联合时空特征角度概括了各种方法的研究现状和特点,分析了交通流参数预测的难点。结果表明,联合时空特征的交通流预测方法由于考虑了道路网络中复杂且动态的时空依赖性,相较于传统的同类方法,预测性能有较大提升。最后,从模型输入和模型设计角度,讨论了交通流参数预测未来研究方向。     

交通流状态辨识系统集成研究

交通流状态辨识是智能运输系统,尤其是其先进的交通管理系统和先进的出行者信息系统研究的一项重要内容。对道路交通流状态进行分析研究,深入挖掘交通流动态信息,及时、准确地辨识未来和实时交通流状况,是制定正确诱导和控制措施的一个重要前提。根据我国制定的"国家智能运输系统体系框架",以动态交通管理为基本思想,构建了交通流状态辨识系统框架。介绍了在交通流状态辨识中所采用的一些新技术,利用实测数据以及交通仿真系统VISSIM的模拟数据分别对所建立的算法进行验证,结果表明本文所建立的算法和模型具有较好的性能,为交通流状态辨识提供了新的研究方法。     

交通流的动力学模拟与测量方法

用动力学方法建立交通流的数学模型,提出与交通流中“压力”比拟有关的基本假定。给出了一种实际应用中如何测定模型核心参数——交通状态指数的方法,以及若干测量数据。     

基于动态交通分配的区域疏散实时交通控制研究

本文针对飓风、台风等可预报自然灾害,在其登陆城市之前的一定安全时限内,大规模机动车辆区域疏散问题进行了研究。在建立路段、交叉口疏散交通流动态模型的基础上,提出了面向大规模区域疏散实时交通控制的建模框架,整合了预报实时交通流形态的动态交通分配解析模型和交通流实时自适应控制策略的生成模型,能够服务于具体的大规模区域疏散实时交通控制实践。案例分析的结果表明,所提出框架、模型可以有效的提高大规模区域疏散交通控制的性能。     

基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法

提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。     

城市交通流诱导系统理论模型和方法研究

该项成果以实时动态交通分配理论为核心，综合运用检测、通信、信息、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，动态地向驾驶员提供最优路径引导指令和实时交通信息，通过单车诱导来改善路面交通状态，防止和减轻交通阻塞，减少车辆在道路上的逗留时间和空气污染，最终实现交通流在路网中的合理分配。研究中提出了适合国情的城市交通流诱导系统的结构框架、     

基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法

为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法. 利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证. 验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.      

浅谈基于视觉的高速公路车流检测技术

基于视频的高速公路车流检测系统是一种结合数字图像处理和计算机视觉技术的智能化交通检测系统。本文运用数字图像处理和计算机视觉技术,对基于视频的交通流检测进行了原理分析与设计,对数字图像处理和计算机视觉的相关知识作了介绍,并对摄像机标定、背景更新、目标识别和交通流参数检测进行了研究。     

基于多维灰色预测模型的短期交通流预测研究

交通诱导和交通控制是智能交通系统的重要组成部分,实时准确的交通流短期预测是交通控制与诱导的前提及关键。以往灰色交通流预测模型采用GM（1,1）模型进行预测。其只利用某路段一个断面单点的交通流量进行该断面的交通流预测,并未充分利用上下游交通流之间的相关性。而有关学者研究表明,短时交通流预测值,不仅要与该段面的单点交通流量有关,而且还与其上下游断面交通流量有关。因此,本文引入MGM（1,n）模型。     

智能运输系统中的雷达车辆检测器

研究智能运输系统中的雷达车辆检测器,利用雷达原理完成对速度,流量等交通流的实时检测和统计,连续波雷达检测器利用运动目标产生的多普勒频移检测运动车辆,调频畦达检测器利用雷达测距原理检测静止,车辆,在频域中数字信号处理器对信号变换与处理,能快速,准确地得到车辆的速度,流量等信息,该检测器已广泛有于北京市智能运输系统中,实践表明对运动车辆的速度和流量的检测准确率高达95％。     

基于机器视觉和激光测距的输电线故障定位

结合定位技术和激光测距技术,提出了一种基于机器视觉的电力巡线故障定位新方法.通过无人机搭载可见光相机进行巡线拍摄,将航拍图像实时传回地面站进行处理.采用数学形态学的图像处理方法和模式识别方法进行故障检测与识别.通过惯性测量系统进行初步定位,得到无人机的经纬度坐标.利用无人机机载激光测距模块,测量故障点到无人机的距离来修正坐标.最后,经过空间大地坐标系和空间直角坐标系的变换,以及两个空间直角坐标系的基准转换,计算出了故障点的准确位置,并且很大程度地提高了定位的准确性,其空间直角坐标测量精度可达0.11m.     

基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。     

1394总线多视觉传感器并行图像采集处理技术

文章在控制架构中,利用1394总线传输速度快的优点,把多传感器的控制信号网络与图像数据传输信号网络合而为一,简化了整个控制系统,并在DSP图像处理单元里采用了可编程的FLASH存储器。结果证明,该测量系统不仅能满足在线实时测量的要求,而且还具有很好的通用性,可满足不同被测对象的需要。     

基于活动轮廓与模糊型支持向量机的车辆分类算法

视频监控系统是智能交通监控系统的重要组成部分.通过监视区域车辆视频图像的预处理、检测,完成车辆的实时分类,并根据分类结果实时确定交通灯控制系统红黄绿灯的放行时间.采用活动轮廓跟踪模型对运动车辆视频图像实现检测,由模糊型支持向量机方法实现运动车辆的分类.Matlab软件仿真结果表明,大中小型车辆的平均正确识别率达96.49%,提高了车辆通行效率.     

图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用

主要分析了图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正等步骤,对车牌字符的识别进行了分析,并对自动识别技术进行了改进。基于图像处理技术设计的机动车辆车牌自动识别系统,在保障交通顺畅运行方面发挥着巨大作用。从实际应用效果看图像处理技术在机动车车牌自动识别技术实际运用中效果良好,具有一定的推广价值。     

信息反馈策略对含两车道的双出口路网影响研究

智能交通系统可以实时反馈路况信息以及诱导出行,从而缓解交通拥堵。最早提出的双通道信息反馈策略主要是针对备选路径完全相同的单车道路网模型。针对现有研究的不足,建立了含两车道的双通道双出口路网模型,并通过数值模拟研究了平均速度、车辆数、交通流量以及随机度信息反馈策略对该道路模型中交通流参数的影响。仿真结果表明,平均速度和车辆数反馈策略的引入将降低道路平均流量,相反随机度反馈策略的引入可一定程度的提高道路平均流量,使得路网道路上车辆通行状况更好。故随机度反馈策略用于含两车道的双通道双出口路网较优。     

DSP6416在数字图像处理中的应用

阐述了高速图像目标测量系统的DSP实现，运用高性能DSP（TMS320C6416）完成实时图像处理，研究了一种快速图像预处理和模式识别的相关算法，并给出系统的程序开发流程，包括DSP端和主机端两个部分。实验证明该系统性能可靠，识别效果较好，有较高的实时性。     

基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统设计

针对城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,设计了一种新的基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统。通过局域网实现两台工控机间的独立运行,给出系统结构。介绍了控制逻辑,通过视频交通图像获取车辆平均速度、交通流量等数据。以计算交通饱和度,选择道路双向饱和度的加权切换动态控制方式对潮汐车道进行自适应控制。按照车道交通状态中两个方向的饱和度,把潮汐车道交通状态划分成五种情况,通过枚举法对模型进行求解。依据潮汐车道交通特征,把全部车道配置看作解空间,把双向车道交通饱和度与流率看作输入量,实现模型求解。实验结果表明,所设计系统综合延误低,车辆排队长度少,在中高密度交通流下也可有效实现控制。