【摘要】：隨著城市的發(fā)展及城市間交通需求的急劇增長(zhǎng),城間高速公路在高峰期擁擠、阻塞日益嚴(yán)重,交通事件頻繁發(fā)生。針對(duì)高速公路交通事件容易引發(fā)大規(guī)模擁堵等問(wèn)題,通過(guò)有效的事件檢測(cè)技術(shù)可及時(shí)針對(duì)事件進(jìn)行處理,減少二次事件等不良反應(yīng)的發(fā)生；而針對(duì)事件影響范圍進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析,可以作為制定事件解決方案的依據(jù)。本文主要針對(duì)高速路事件檢測(cè)與影響預(yù)測(cè)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)研究。本文在廣泛調(diào)研國(guó)內(nèi)外高速路事件檢測(cè)和影響預(yù)測(cè)算法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出一種基于視頻的快速事件檢測(cè)算法,并通過(guò)分布式視頻檢測(cè)信息對(duì)事件影響范圍進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)估,實(shí)現(xiàn)事件信息的快速反饋。首先,利用平穩(wěn)序列法獲取背景,由背景差法獲取前景,并在使用凸包占有率對(duì)遮擋進(jìn)行檢測(cè)的基礎(chǔ)上,采用改進(jìn)的卡爾曼濾波特征匹配跟蹤算法對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤；然后通過(guò)對(duì)交通流的速度和流量進(jìn)行檢測(cè),建立速度、流量與交通流狀態(tài)之間的映射關(guān)系,運(yùn)用模糊推理方法判別交通事件的發(fā)生；最后,以交通事件車流波模型作為理論依據(jù),通過(guò)分布式視頻信息獲取實(shí)時(shí)排隊(duì)長(zhǎng)度與車流波速度,建立未來(lái)多個(gè)時(shí)刻的車輛排隊(duì)動(dòng)態(tài)估計(jì)模型,針對(duì)交通事件的影響范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。綜上所述,本文先以事件檢測(cè)算法、排隊(duì)檢測(cè)算法和車流波理論為基礎(chǔ),然后結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的相關(guān)知識(shí),通過(guò)攝像機(jī)拍攝到的道路交通流信息,檢測(cè)交通事件的發(fā)生,并基于分布視頻信息計(jì)算車流波速度,對(duì)事件影響范圍進(jìn)行預(yù)測(cè),最后完成事件檢測(cè)與影響預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的事件檢測(cè)方法能準(zhǔn)確地獲取前景信息,快速有效地對(duì)高速公路上的交通事件進(jìn)行檢測(cè)。而影響預(yù)測(cè)方法較其他方法更加準(zhǔn)確有效,能夠作為高速公路交通管理人員調(diào)度和決策的依據(jù)。
[Abstract]:With the development of cities and the rapid growth of intercity traffic demand, intercity highways are congested and congested in the rush hour, and traffic events occur frequently. In view of the problem that expressway traffic events are easy to cause large-scale congestion, the effective event detection technology can deal with the events in time and reduce the occurrence of adverse reactions such as secondary events. The real-time prediction and analysis of the impact range of events can be used as the basis for the formulation of event solutions. This paper focuses on the design and research of highway event detection and impact prediction methods. On the basis of extensive investigation of the current situation of highway event detection and impact prediction algorithms at home and abroad, this paper proposes a fast event detection algorithm based on video, and dynamically estimates the impact range of events through distributed video detection information. The fast feedback of event information is realized. Firstly, the background is obtained by stationary sequence method, the foreground is obtained by background difference method, and the improved Kalman filter feature matching tracking algorithm is used to track the vehicle on the basis of using convex hull occupation rate to detect occlusion. Then, by detecting the speed and flow of traffic flow, the mapping relationship between speed, flow and traffic flow state is established, and the fuzzy inference method is used to distinguish the occurrence of traffic events. Finally, based on the traffic event vehicle flow wave model, the real-time queue length and the vehicle flow wave velocity are obtained by distributed video information, and the vehicle queue dynamic estimation model at many times in the future is established. Forecast and analyze the influence range of traffic events. To sum up, this paper first based on event detection algorithm, queue detection algorithm and vehicle flow wave theory, and then combined with computer vision and image processing related knowledge, through the camera captured by the road traffic flow information, The traffic events are detected, and the vehicle flow velocity is calculated based on the distributed video information, and the influence range of the events is predicted. Finally, the design and implementation of the event detection and impact prediction system are completed. The experimental results show that the proposed event detection method can obtain the foreground information accurately and detect the traffic events on the freeway quickly and effectively. The influence prediction method is more accurate and effective than other methods, and can be used as the basis for highway traffic management personnel scheduling and decision-making.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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本文編號(hào)：2351404