基于视频分析的车辆排队长度检测

实现了一个完整的车辆排队长度检测算法,检测算法分为车辆排队检测和队列长度计算两步。对白天和夜晚不同光照条件采用不同的队列检测算法,并实现了白天夜晚检测算法的自动切换。在白天光照条件下,采用移动检测窗来进行车辆排队检测,在每一个检测窗内,通过三帧差法运动检测和形态学边缘检测进行车辆存在检测两步来判断有无车辆排队;针对夜晚场景,提出利用车灯这一显著特征进行车辆排队检测。以图像灰度直方图的相关系数作为距离值,利用KNN分类器进行白天夜晚的识别,实现检测算法的自动切换;队列长度计算通过摄像机标定完成,找到一种仅利用车道线的、简单有效的摄像机标定方法。实验表明该方法可以准确检测出车辆排队并计算出其长度,满足实时性要求。

实时车辆排队长度图像检测系统及FPGA硬件实现

针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.

单车道路段上车辆排队的链式反应模型

为揭示单车道路段上车辆排队的演化规律,描述了车辆排队的形成和消散过程与核裂变的链式反应过程之间的相似性。根据核链式反应原理,建立了单车道路段上车辆排队的链式反应模型体系,包括车辆排队形成模型、车辆排队消散模型和信号交叉口车辆排队模型。利用大连市典型路段的实测交通数据对车辆排队形成和消散模型进行了验证,并运用MAT-LAB软件对不同条件下的交通流进行数值模拟,分析了阻滞信号和消散信号的传播速度对于到达流量和行驶速度的敏感度。结果显示,模型具有较高的精度,可以测算单车道路段上车辆排队的链式反应速度和范围,能够解释车辆排队形成和消散的内在规律。研究成果为解析多车道路段上车辆排队的演化规律以及路段阻塞的链式反应规律奠定了基础,可为解决城市交通拥堵问题提供理论依据,同时为研究交通排队提供新的思路和方法。

基于DSP的交叉口车辆排队长度图像检测系统

详细介绍了系统的硬件结构设计,图像采集主程序流程及车辆排队图像的长度多阈值提取算法。该系统应用于城市交通信号控制机上采集交通量信息,精度高,安装维护方便,优于传统的电感线圈采集方式。

基于PSO-SVR动态模型的车辆排队长度预测

针对突发事件下城市道路车辆排队系统的特点,从时空角度综合考虑车辆排队系统的影响因素,建立支持向量回归(SVR)动态模型对车辆排队长度进行预测。考虑到参数选择对模型性能影响的敏感性,提出了以k折交叉验证(k-CV)均方误差平均值为适应度的粒子群优化(PSO)方法并对SVR模型参数进行寻优。用提出的PSO-SVR模型与K-CV和遗传算法(GA)优化的SVR模型以及BP网络预测模型对比,实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和泛化能力,适用于车辆排队长度的预测。

应用图像处理方法自动检测路口车辆排队长度

在智能交通处理系统中 ,路口车流参数———车辆排队长度 ,占空比等可以为很多情况提供必要的信息 ,如交通阻塞及交通事故的监控、交通信号灯的控制等。其中交通路口车流的长度是车流参数中最重要的一个。本文提出了一种基于图像局部特征的路口车辆排队长度的检测方法 ,通过融合图像的点特征 (角点 )和线特征 (边缘 ) ,完成车流长度的检测 ,包括停止车流的长度以及在可视范围内整体车流的长度。实验结果表明 ,这种方法实现简单、应用效果良好 ,具有较好的应用前景。

车辆排队位置确定模型及其网络效应分析

为了揭示车辆排队形成的多米诺效应,基于运动学起动-停车波模型构造了车辆排队位置确定模型.该模型能实时确定路网中任意车流形成的排队队列的头部位置、尾部位置和队列长度.根据该模型以及车流间的相互作用,以任意相邻的两个交叉口为例,分10种情况讨论了下游车流能否对延续车流或冲突车流造成阻滞作用,并进而引起网络效应.结果表明,相邻路段车辆排队之间的耦合关系是研究网络效应的核心.

高速道路异常状况下车辆排队长度的预测模型

分析了高速道路交通事故发生后交通流的变化情况,并采用车流波动理论推导出排队长度随时间变化的公式,为开发高速道路紧急救援系统提供了理论依据。

基于角点特征分析的车辆排队长度检测方法

针对交通堵塞造成的各种状况,通过视频分析实现实时高效的车辆排队长度检测,从而获取更多的交通信息改善交通状况.本文通过传统的FAST角点检测方法与运动检测的过程相结合得到改进后的FAST算法,使用改进后的FAST角点特征分析技术,不仅可以提取出当前交通道路上表征车辆存在的角点特征图,还可以获取角点位置的运动状态.通过对交通监控下的视频进行预处理后,单一车道内处于静态的角点特征形成车辆排队,并进行PCA处理得到一维向量,最后对一维向量进行形态学处理来检测单一车道内的车辆排队长度.实验表明,本方法检测精度平均98%,满足应用于实际场景.

基于概率论的车辆排队长度测量方法

为了更好地分析交叉口车流情况,为交通流检测、交通拥堵识别提供数据,依据概率论,对交叉口的车辆排队长度进行研究.将离散的驶入交叉口的车辆数和驶离交叉口的车辆数与时间拟合成车辆数-时间曲线,通过建立起始修正时间用于修正车辆通过交叉口上游到交叉口之间的行驶时间,并建立速度-距离模型分析车辆行驶状态推导起始修正时间的计算方法,最后通过微积分方法推导出交叉口车辆排队长度的计算方法.采取了长春市红旗街与湖西路交叉口的交通数据为例,对该方法进行试验验证.结果表明:该方法数据采集方便,设施布设简单,便于大规模应用;在16个时间点中,有14个时间点的排队长度相对误差E小于6%,可见计算较为准确,可以作为交叉口车辆排队长度的测量方法.

一类可变服务率的车辆排队特征分析

提出一类服务率随排队车辆数变化的单通道车辆排队模型；运用排队理论，分析了一种经常可以在高速公路收费站、加油站、平面交叉口等场所看到的随机服务现象，充分考虑了服务率与车辆排队数之间的相关特性，得出了较切合实际的车辆排队模型，给出了各参数指标的数学表达式，并用具体实例加以比较说明。

车辆排队事件的检测方法及系统

基于GPS数据并结合大数据分析的专利算法,实现了一个完整的智能交通系统。系统功能包括:检测识别道路上的车辆拥堵排队事件,区分道路上车辆排队的位置(路口或者道路中央),计算车辆队列长度和队列的行进方向(包含左转车队)。提出用于计算队列长度及识别排队事件和队列起始位置的数据分析算法,基此建立了一种实时交通监测系统的框架,用于发布车辆队列的实时动态。本检测方法能用于指导交通管理部门合理设置交通信号灯,实时全面地掌控关键路口的车辆通行情况和更加及时高效地疏导交通。

城市道路环形交叉口车辆排队及行车延误研究

随着国民经济的快速发展 ,城市机动车保有量持续增加 ,由此引起了一系列的交通问题 .结合北京市东四十条桥环形交叉口的交通状况 ,采用VISSIM交通微观仿真系统 ,对环形交叉口车辆排队及行车延误进行了分析研究 。

车道被占用时车辆排队长度的数学模型

本文建立了车道被占用后,车辆排队长度的积分方程模型。在具体求解时,将其转化为一阶初值问题,利用显式的Euler格式迭代计算。根据2013年全国大学生数学建模竞赛A题中提供的道路行驶视频[1],采集相关数据后,进行了实际计算,并对模型进行了稳定性检验。得到了如下结论:在车道被占用后,按照"各行其道"的交通行驶规则将比"见缝插针"行驶减少一半的排队时间。

城市道路交通事故后交通流的变化规律及车辆排队问题研究

文章通过对某路段事故发生后的两段监控视频进行分析,研究不同车道的占用对城市道路通行能力的影响。通过观察视频1、2交通流的变化,得出事故发生至撤离间的实际通行能力,进而拟合出时间与实际通行能力的模型,并得出不同车道的占用对实际通行能力影响的差异。最后,文章通过分析散点图,构建了事故路段车队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量关系的多元非线性回归模型。

车辆排队管理在烟草仓储运输整合优化中的应用

车辆排队管理作为仓储运输整合优化的不可缺少内容,已经成为供应链一体化战略研究的重要内容之一。介绍了在运输管理系统中车辆排队管理的原理及应用。根据车辆预约的到库提货时间以及仓库每小时的额定作业量这两项重要因素,提出了一种高费效比的设计方法以优化安排车辆均衡利用仓库作业能力的目标。在实践中,该功能的应用对提高烟草运输中第三方物流车辆到库装运的准时率起到有效作用。

基于视频的交叉路口车辆排队长度检测方法研究

为获取城市交叉路口车流量情况,实现路口红绿灯的优化控制以提高交叉路口通行效率,探讨了一种基于视频图像的交叉路口车辆排队长度检测方法。论述了基于图像处理的车辆识别技术,讨论了车辆排队检测方法,借助灭点原理的参数标定方法获取了摄像机内外参数,基于成像原理分析了图像坐标与世界坐标中的转换关系,从而获得从像素距离到物理距离的转换关系。以典型车辆排队视频为例进行实际测量,结果表明:排队长度与计算所得结果误差均在允许范围之内,说明提出的检测方法是合理与可行的。

路口车辆排队长度检测方法的研究与仿真

研究路口车辆排队长度准确检测方法。在传统的基于机器时间的交通车辆长度检测中,对车辆的分割很难做到准确,造成检测结果的精度较差。为了避免传统算法的缺陷,提出了一种基于FCM分割优化算法的路口车辆排队长度检测方法。利用FCM图像分割优化方法,对采集的路口车辆排队图像进行准确的分割处理,从而为路口车辆排队长度检测提供基础。根据图像中的灰度梯度,对图像中车辆的排队长度进行检测。实验结果表明,利用本文算法进行路口车辆排队长度检测,能够有效提高检测的准确性,取得了令人满意的效果。

基于复式滑动窗口的车辆排队长度检测方法

随着生活水平的提高,居民拥车率逐渐上升,复杂的道路交通情况已难以用人力监控,智能交通系统可以很好地解决这一难题。车辆排队长度作为智能交通系统监控道路交通的基础参数之一,对交通流量的预测、交通信号灯的控制等起着关键性作用。文中基于视频图像处理,提出了一种固定窗口结合滑动窗口的车辆排队长度检测方法。使用位于队头的固定窗口准确描述车辆队列形成及消散的过程,通过复式滑动窗口实时跟踪排队车辆队尾位置确定排队长度。根据窗口区域内车辆是否存在与是否运动,构建队尾滑动窗口。实验结果表明,文中算法能实时准确地跟踪车辆队列队尾位置,可适应不同天气环境和光照变化,检测准确率达90%以上,为监控车辆堵塞和控制信号灯等提供了良好基础参数。

关键交叉口与双周期交叉口间路段上的车辆排队模式及测算方法

为了描述周期时长不相等的协调信号交叉口间路段上车辆排队的集结与消散现象,以关键交叉口周期时长为双周期交叉口周期时长的2倍为例,基于冲击波理论,针对两个相邻交叉口之间路段上的上、下行车流分别描述了车辆排队的各种模式并建立了车辆排队长度模型。为了验证模型的有效性,利用VISSIM交通仿真软件设计了模拟实验方案。考虑不同条件下信号红时差与交通流率的多种组合,通过仿真实验共得到35组数据,每组数据均获得84个有效数据点。结果显示,上、下行方向的车辆排队消散长度的计算值与模拟值的相对误差小于10%的周期分别占75.56%和95.00%;交叉口信号周期越长,其排队消散长度的平均值和最大值也相应地越长。研究结果表明,该模型可以用来估算周期时长不相等的协调信号交叉口间路段上车辆的排队长度,从而为交通控制方案的优化与调整提供理论依据。