資源描述:
《探析基于光流速度與狀態(tài)模型分析的高速公路交通狀態(tài)檢測算法研究》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文基于光流速度與狀態(tài)模型分析的高速公路交通狀態(tài)檢測算法研究姓名:佘永業(yè)申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):交通信息工程及控制指導(dǎo)教師:李熙瑩20100515基于光流速度與狀態(tài)模型分析的高速公路交通狀態(tài)檢測算法研究專業(yè):交通信息工程及控制碩士生:佘永業(yè)指導(dǎo)教師:李熙瑩副教授摘要隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,機(jī)動車輛的保有量急劇增加,高速公路的交通密度大幅提高,相應(yīng)交通擁堵等現(xiàn)象引起的環(huán)境污染、經(jīng)濟(jì)損失也越來越嚴(yán)重。如何及時、快速地檢測交通狀態(tài)以及時合理疏導(dǎo)交通流,有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文研究針對交通監(jiān)控視頻,從研究宏觀車流的交通狀態(tài)角度出發(fā),提出一種基于光流速
2、度與狀態(tài)模型分析的高速公路交通狀態(tài)檢測算法。論文主要開展了以下三個方面的研究工作:1.提出一種計算車輛關(guān)鍵特征點(diǎn)的宏觀光流速度的方法,采用宏觀光流速度表征交通流速度,計算分析順暢、慢行、擁堵三種交通狀態(tài)下的宏觀光流速度的變化規(guī)律,探討其用于判別交通狀態(tài)的可行性。2.研究建立基于宏觀光流速度的交通狀態(tài)描述模型,以順暢、慢行、擁堵三種交通狀態(tài)為模型的三個基本要素,分析各要素的內(nèi)在關(guān)系以及轉(zhuǎn)移關(guān)系,并通過交通狀態(tài)因子描述各要素與實(shí)際交通狀態(tài)的關(guān)系,以克服單純以宏觀光流速度閾值判別交通狀態(tài)的局限性。3.最后,結(jié)合宏觀光流速度與交通狀態(tài)模型,提出一種新的視頻交通狀態(tài)檢
3、測算法,并在廣深高速的交通視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了方法的有效性。關(guān)鍵詞:宏觀光流速度;交通狀態(tài)模型;交通狀態(tài)檢測基于光流速度與狀態(tài)模型分析的高速公路交通狀態(tài)檢測算法研究ResearchontrafficstatedetectionmethodbasedonmacroopticalflowvelocityanalysisandtrafficstatemodelMajor:TrafficInformationEngineeringandControlName:SheYongYeSupervisor:LIXiying(associateprofessor)Ab
4、stractWithChina’Srapideconomicdevelopment,motorvehicleholdinghasincreaseddramatically,whichcausesthetrafficdensitytoincreasesubstantiallyinhighway,alsotrafficstress.environmentalpollutionandeconomiclossescausedbytrafficcongestionaremoreandmoreserious.Fastandrealtime仃afficstatedetec
5、tionhasimportantpracticalsignificance.Inthispaper,wepresentatrafficstatedetectionmethodbasedonmacroopticalflowvelocityanalysisandtrafficstatemodelfromthepointofviewofmacroscopictrafficsurveillancevideo.Thisdissertationcarriesoutresearchinthreeareas.1.Presentamethodforcalculatingthe
6、macroopticalflowvelocityofthekeyfeaturepointsofvehicle,usingmacroopticalflowspeedtorepresenttrafficflowvelocity,thenanalyzethetrendofmacroopticalflowvelocitychangesinthreekindsoftrafficstate(smooth,slow,congestionlandexploretllefeasibilityforthetra伍cstatedetection.2.Researchoncreat
7、ingthetrafficstatemodel.Withsmooth,slowandcongestedtrafficstateasthreebasicelementsofthemodel.Weanalyzetheintemalrelationshipandtransferrelationofthebasicelements.Furthermore,trafficstatefactorsareestablishedtodescribetherelationshipofthetrafficstatemodelelementsandtheactualtraffic
8、stateprocessing.Throughthi