深度学习下交通拥堵路段信息自动识别仿真

由于人口密度、汽车保有量等因素的增加,导致城市道路交通拥堵,严重影响了人们的正常生活和工作。为了有效识别出交通拥堵路段,提出基于深度学习的交通拥堵路段信息自动识别方法。将交通图像输入深度学习网络中,输出增强后的交通图像;采用时空兴趣点检测算法消除图像中的冗余点,并提取兴趣点的边缘信息、纹理特征和颜色分布属性,根据提取结果获取图像中的交通拥堵区域;在二流理论的基础上建立交通拥堵路段信息识别模型,对交通拥堵路段信息自动识别。实验结果表明,所提方法的图像增强效果好、车辆检测精度高、交通拥堵路段车流量信息识别与实际流量相符。

高速公路改扩建工程中交通拥堵路段改造方案研究

在日益增多的高速公路改扩建项目中,既有高速公路交通拥堵路段改造常常是改扩建需要重点研究解决的问题。拥堵路段改扩建方案的确定除考虑工程相关因素外,还需结合保通条件进行分析,并通过交通仿真运行验证改扩建方案的合理性。依托机荷高速公路改扩建清湖立交-坂澜立交拥堵段的改造工程,介绍高速公路改扩建中交通拥堵路段的改造方案确定过程,以期为类似项目提供参考。