基于视频检测技术的自适应信号灯配时算法

提出一种基于视频检测技术的自适应信号灯配时算法,首先利用光流场法对视频中进入交叉口的车辆进行识别,并统计交叉路口每个进口各车道中在一个初始信号周期内的车辆数、车辆行驶速度以及加速度,根据视频检测数据重新计算信号周期及支路绿灯时间等信号配时参数,并计算最小绿灯时间,最终根据最小绿灯时间和支路绿灯时间选择新的信号周期。仿真结果表明,该方法可极大程度降低交叉口延误,缩短排队长度,提高运行效率。     

公路桥梁车辆荷载效应的外推计算

车辆在公路桥梁上的出现是一个随机过程,而基于可靠度理论的桥梁设计及评估工作就要求视车辆荷载为随机过程来获取其统计参数,进而估算桥梁基准期内的最大荷载效应。在无法获得桥梁设计及评估基准期内的车辆数据时,就需要利用数理统计方法,通过短时段内的车辆数据计算并外推得到基准期内的荷载效应。该研究基于极值理论,利用实测WIM数据提出车辆荷载效应外推计算方法,并建立误差检验指标。该方法显著降低数据采集时长,从数学角度有效缩短荷载的理论外推长度。通过对误差检验指标的计算,结果表明该方法外推结果与实测结果十分接近,比其他方法具有更小的相对误差,故可为桥梁设计及评估实际工作提供有益的参考。     

基于交通视频和深度学习的车辆检测和跟踪1

车辆目标检测和跟踪是智能交通的关键技术,目前已有的车辆检测和跟踪算法种类繁多但是性能各异,难以同时满足交通视频监控中的实时性和高精度要求.该文采集多段交通监控视频,标注多种类型的车辆目标.在此数据集上从多种维度考查多种基于深度学习的车辆检测算法和多种流行的跟踪算法在交通视频上的表现,其中SSD算法满足实时性要求且mAP达0.878.并提出基于SSD和MEDIANFLOW的车流量实时检测方法.经实验证明,该方法在保证实时性情况下车流量的检测准确率达到94.5％.     

公路隧道滞留人员密度和疏散时间预测研究

为研究公路隧道突发火灾事故下滞留人员的密度与疏散时间,结合火灾应急响应时间与处置要求,引入交通波传播理论,考虑交通流状态、人员组成、车辆组成等因素,提出滞留人员密度计算方法,并以人员密度、大巴车疏散时间等为参数,构建人员疏散时间预测模型,分析不同交通流条件下的疏散时间,通过实例计算与数值仿真,验证了模型的有效性。结果表明：基于交通波理论提出的滞留人员密度计算方法,能准确地计算出隧道突发火灾事故后的人员密度分布,符合真实场景中的非均匀分布特征;采用人员疏散时间预测模型,能快速预测公路隧道人员疏散所需时间,预测结果与仿真结果基本一致。     

常州市客运中心周边区域交通仿真与交通组织设计

根据研究区域交通组织设计方案,建立VISSIM微观交通仿真模型。在现状交通调研数据的基础上,对模型中的驾驶行为参数,车辆行驶速度进行标定,并通过饱和车头时距和行程时间等指标,对标定后的模型进行校验。最终,通过微观交通仿真评测和交通组织优化、交通设计优化之间的反馈互动的方式,对研究区域内交通组织和设计方案提出优化和改善建议。     

常州市客运中心周边区域交通仿真评测和交通组织设计

根据研究区域交通组织设计方案,建立VISSIM微观交通仿真模型。在现状交通调研数据的基础上,对模型中的驾驶行为参数、车辆行驶速度进行标定,并通过饱和车头时距和行程时间等指标,对标定后的模型进行校验。最终,通过微观交通仿真评测和交通组织优化、交通设计优化之间的反馈互动的方式,对研究区域内交通组织和设计方案提出优化和改善建议。     

基于时空融合的交通场景中运动行人检测算法

将视频监控技术应用于交通信息获取与处理,解决行人安全问题,已成为智能交通系统中的一项关键技术。为精准地提取交通场景语义信息,提出了融合时域和空域信息的行人检测算法。通过相邻多帧时域变化和Canny边缘检测算法得到初始检测掩模图像,解决差值局部化和噪声问题;提取空域信息时,引入二次重构和内外标记技术对梯度图像进行修正和分水岭变换,得到空域掩模图像,有效地提高空域分割精度,消除过分割现象;最后将两者结果进行融合和形态学修正,提取出交通场景图像中的运动行人。以北京南站为例进行实验分析,结果表明,该方法能快速准确地检测到较完整的目标信息,在动态场景的行人检测取得了较好的效果。     

一种交叉熵算法的宏观交通模型标定方法

针对交通仿真模型标定问题往往存在大量的局部最优解,要求求解算法具备优秀的搜索能力与收敛性质的情况,提出了结合蒙特卡罗与重要样本策略逐步逼近最优概率密度函数——基于交叉熵算法的交通模型标定方法。实例分别采用已知全局最优值的合成数据、实际观测数据对元胞传输模型进行参数标定,并对比遗传算法进行验证。实例验证结果表明,交叉熵算法具有高效的标定效率及优异的收敛性质。     

交通视频图像的多尺度自适应阈值边缘检测

基于视频图像的交通流参数检测,车辆检测是其关键。车辆检测常用的有帧差法、背景差法和边缘检测法等。边缘检测是适应性最好的方法。本文把基于小波变换的多尺度自适应阈值图像边缘检测的新方法应用于交通图像边缘检测。通过计算机仿真对本算法进行了验证,结果明显好于采用其它几种经典方法的边缘检测。     

视频检测在高速公路交通事件中的应用研究

对高速公路交通事件的特点及影响因素进行了分析,阐述了交通事件中视频检测原理及各种检测算法的优点,并以某路段为例,探讨了基于视频的交通事件检测系统模型的构成及性能提高方法,以指导实践。