基于視頻流的道路交通流參數(shù)自動檢測方法研究.pdf

1、交通流參數(shù)自動檢測技術是通過各種傳感設備對路面行駛目標進行探測,自動獲取相關交通參數(shù)的技術,是道路交通狀況及異常事件的自動監(jiān)測和處置等道路交通管理智能化的基礎?；谝曨l流的道路交通參數(shù)自動檢測技術有智能化程度高,適用范圍廣,易于操作等優(yōu)點,是智能交通檢測技術發(fā)展的方向,具有重要的研究和應用價值。本文重點對視頻交通流參數(shù)自動檢測技術中的幾個關鍵問題進行研究。論文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)針對視頻中存在的大面積相似顏色及特征的復雜

2、場景,基于顏色或模型算法對道路不能準確定位的問題,給出了一種基于區(qū)域生長的道路定位算法,實現(xiàn)了道路的自動定位。該方法首先利用背景和視頻圖像部分幀相減得出車道的大概區(qū)域,然后將相減圖像中車輛位置的坐標點作為區(qū)域生長的生長點進行4鄰接生長,從而得出準確的道路區(qū)域。
　　(2)通過分析車道線的特征,給出了一種基于邊緣檢測的車道線識別算法。該方法首先利用 Canny算子對圖像進行邊緣檢測,利用基于頂點鏈碼的最小外接矩形提取算法對圖像中的所

3、有邊緣進行最小外接矩形檢測,最后通過分析現(xiàn)實中車道線的長寬比例和面積,對檢測出的最小外接矩形集合進行篩選得出車道線位置。實驗表明,該方法能夠準確定位出車道線位置。
　　(3)針對現(xiàn)有的基于虛擬線圈的檢測系統(tǒng)不能自動設置虛擬線圈的問題,給出了一種基于車道線定位的虛擬線圈自動設置方法。該方法首先通過車道線位置的外接矩形頂點關系自動設置一組水平矩形線框,然后利用車道線長度比例計算線圈的長和寬,并以此作為車輛運行距離參照,實現(xiàn)了虛擬線圈的